简述
随着我们在过去十年中所见到的惊人的技术进步，越来越多的人转向数据科学和机器学习等领域，成为未来的一部分。然而，学习数据科学并非易事，有许多必须掌握的领域才能真正有效地进行机器学习。这些领域的主要之一是神经网络。它们是机器学习的重要组成部分 - 没有神经网络，“学习”部分可能是不可能的。如果您想了解神经网络构建，那么您来对地方了 - 在这个Tensorflow教程中，您将能够进一步了解Python和数据科学。
Tensorflow教程 - 它是什么？
如果您从未听说过什么是Tensorflow - 请不要担心！您不需要任何预先存在的框架知识就可以学习本课程。然而，为了简要介绍一下，Tensorflow是一个基于Python的框架，用于机器学习以开发和创建神经网络。该框架是开源的，可用于构建神经网络之外的各种不同任务 - 但是，这是我们今天感兴趣的部分。假设这是您第一次听到Tensorflow，我会告诉您为什么要花时间学习有关此特定框架的所有内容是有益的。
由于各种原因，学习如何使用Tensorflow可能非常有益。显而易见的 - 获取神经网络开发工具 - 将帮助您完成个人项目和职业机会。我提到的时间要早于许多人似乎转向类似于机器学习的领域 - 反过来，越来越多的雇主正在寻找有能力的数据科学家。由于这是一个非常微妙的问题，因此知道如何使用Tensorflow（您将在此Tensorflow教程中学习）将在面试中获得巨大优势。它可以帮助您脱离其他候选人，他们可能只听过Tensorflow的内容但从未真正花时间进一步研究它。由于这是一个“初学者的Tensorflow”类型的课程，您将能够从基础知识跳入框架 - 难以抗拒的交易！
终极Tensorflow课程
在此Tensorflow教程中，您将能够了解刚开始使用Tensorflow时可能需要的所有内容。正如我所提到的，该课程为初学者教授Tensorflow - 您不需要任何以前的程序知识就可以开始学习！您对Tensorflow教程的所有要求都是如何使用Python的一些基本知识，因为它是框架的主要编程语言。
无论您是从事个人项目还是希望将职业发展提升到新的高度，参加本课程并学习使用该框架都将帮助您实现这一目标！如果您有动力并准备好进一步理解数据科学和机器学习 - 请注册Tensorflow教程并立即开始学习！
您将学到什么?
- 学习建立个人神经网络 在Python的帮助下学习Tensorflow 通过课程测试自己
要求
- Python的基础知识
教学大纲
Course consist of total 2点 42分 of content, in total.
1: 如何逐步建立张量流中的神经网络 部分
BitDegree平台评价
