این دوره یک درک اساسی از مدل های یادگیری ماشین (رگرسیون لجستیک، پرسپترون های چندلایه، شبکه های عصبی کانولوشن، پردازش زبان طبیعی و غیره) ارائه می دهد و نشان می دهد که چگونه می توانند مشکلات پیچیده در صنایع مختلف، از تشخیص پزشکی گرفته تا تشخیص تصویر تا پیش بینی متن را حل کنند. از طریق تمرین‌های عملی، این مدل‌های علم داده را بر روی مجموعه داده‌ها پیاده‌سازی خواهید کرد و در الگوریتم‌های یادگیری ماشین با PyTorch که توسط شرکت‌های فناوری پیشرو مانند Google و NVIDIA استفاده می‌شود، مهارت کسب خواهید کرد.

یادگیری عمیق در بسیاری از زمینه ها از جمله بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و روباتیک انقلابی ایجاد کرده است. علاوه بر این، Keras، یک API شبکه های عصبی سطح بالا که به زبان پایتون نوشته شده است، به بخشی ضروری از TensorFlow تبدیل شده است و یادگیری عمیق را در دسترس و ساده می کند. تسلط بر این تکنیک ها فرصت های زیادی را در تحقیقات و صنعت باز خواهد کرد. شما یاد خواهید گرفت که لایه ها و مدل های سفارشی را در Keras ایجاد کنید و Keras را با TensorFlow 2.x برای عملکرد بهبودیافته ادغام کنید. شما شبکه های عصبی کانولوشنال پیشرفته (CNN) را با استفاده از Keras توسعه خواهید داد. همچنین با استفاده از TensorFlow با Keras، مدل‌های ترانسفورماتور را برای داده‌های متوالی و سری‌های زمانی خواهید ساخت. این دوره همچنین اصول یادگیری بدون نظارت در Keras و TensorFlow را برای بهینه سازی مدل و حلقه های آموزشی سفارشی پوشش می دهد. در نهایت، شبکه‌های Q عمیق (DQN) را با Keras برای وظایف یادگیری تقویتی توسعه داده و آموزش خواهید داد (مروری از مدل‌سازی تولیدی و یادگیری تقویتی ارائه شده است). شما می توانید مفاهیم آموخته شده را با استفاده از آزمایشگاه های عملی در هر درس تمرین کنید. یک پروژه نهایی نهایی در آخرین ماژول به شما فرصتی می دهد تا دانش خود را برای ایجاد یک مدل طبقه بندی با استفاده از یادگیری انتقالی به کار ببرید. این دوره برای همه مهندسین مشتاق هوش مصنوعی که می خواهند TensorFlow و Keras را یاد بگیرند مناسب است. این نیاز به دانش کاربردی برنامه نویسی پایتون و مفاهیم پایه ریاضی مانند گرادیان و ماتریس، و همچنین اصول یادگیری عمیق با استفاده از Keras دارد.