Neural Network from Scratch in TensorFlow

4.5
별점

273개의 평가

제공자:

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학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.
2 hours
중급
다운로드 필요 없음
분할 화면 동영상
영어
데스크톱 전용

In this 2-hours long project-based course, you will learn how to implement a Neural Network model in TensorFlow using its core functionality (i.e. without the help of a high level API like Keras). You will also implement the gradient descent algorithm with the help of TensorFlow's automatic differentiation. While it’s easier to get started with TensorFlow with the Keras API, it’s still worth understanding how a slightly lower level implementation might work in tensorflow, and this project will give you a great starting point. In order to be successful in this project, you should be familiar with python programming, TensorFlow basics, conceptual understanding of Neural Networks and gradient descent. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

개발할 기술

  • Data Science

  • Deep Learning

  • Mathematical Optimization

  • Artificial Neural Network

  • Tensorflow

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

검토

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