Grundlagen zu TensorFlow

Dieses Modul enthält alle Konzepte und das gesamte praktische Wissen, das Sie für den Einstieg in TensorFlow benötigen. Wir untersuchen Keras, eine allgemeine API, die als Teil von TensorFlow veröffentlicht wurde, und verwenden es, um ein neurales Netzwerk für die Bildklassifizierung zu erstellen.

In diesem Modul erhalten Sie eine Einführung in Computer Vision mit TensorFlow. Wir verwenden die Bildklassifizierung, um mehr über konvolutionale neurale Netzwerke zu erfahren und dann zu sehen, wie vortrainierte Netzwerke und transferiertes Lernen unsere Modelle verbessern und reale Probleme lösen können.

In diesem Modul untersuchen wir verschiedene neurale Netzwerkarchitekturen für die Verarbeitung natürlicher Sprachtexte. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) hat ein schnelles Wachstum und eine rasche Weiterentwicklung erfahren. Das ist hauptsächlich darauf zurückzuführen, dass die Leistung der Sprachmodelle von der allgemeinen Fähigkeit zum „Verstehen“ von Text abhängt. Außerdem müssen die Modelle mit einer nicht überwachten Technik anhand großer Textkorpora trainiert werden können. Darüber hinaus vereinfachten vortrainierte Textmodelle (z. B. BERT) viele NLP-Aufgaben und haben die Leistung erheblich verbessert. Wir erfahren mehr über diese Techniken und die Grundlagen von NLP in diesem Lernmodul.

In diesem Lernmodul lernen wir, wie Sie die Audioklassifizierung mit TensorFlow durchführen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, ein Audioklassifizierungsmodell zu erstellen. Sie können die Wellenform verwenden, Abschnitte einer Wellendatei markieren oder sogar maschinelles Sehen für das Spektrogrammbild verwenden. In diesem Lernprogramm werden wir zunächst aufschlüsseln, wie Sie Audiodaten verstehen, von analogen bis digitalen Darstellungen, und dann erstellen wir das Modell mithilfe der Computervision auf den Spektrogrammbildern. Das ist richtig. Sie können Audiodaten in eine Bilddarstellung umwandeln und dann das gesprochene Wort mit Computer-Vision klassifizieren.

Wenn Sie das erste Modul abgeschlossen und festgestellt haben, dass Sie zusätzliche Flexibilität benötigen, um Ihr Modell zu erstellen oder zu debuggen, ist dieses Modul für Sie geeignet. Wir zeigen Ihnen, wie Sie ein einfaches neuronales Netz für die Bildklassifizierung erstellen. Dieses Mal verwenden Sie jedoch untergeordneten TensorFlow-Code und lernen die grundlegenden Konzepte kennen, die zum Verständnis erforderlich sind.