Machine Learning met TensorFlow

In de cursus Machine Learning met TensorFlow van SpiralTrain leren de deelnemers machine learning en deep learning applicaties te implementeren met het open source TensorFlow framework.

TensorFlow Machine Learning
De cursus Machine Learning met TensorFlow gaat van start met een overzicht van de basis principes van Machine Learning en de verschillen van Supervised, Unsupervised en Deep Learning. Ook worden de data types van TensorFlow behandeld met vectors, arrays, lists en scalars en komen de Colab en DataBricks ontwikkelomgevingen aan de orde.
Tensors
Vervolgens wordt in de cursus Machine Learning met TensorFlow ingegaan op de centrale Tensor Data Structure die beschouwd kan worden als een container waarin data in N dimensies kan worden opgeslagen. Hierbij worden rank, shape en type van tensors besproken en komen ook TensorFlow operaties en sessies aan bod.
Neurale Netwerken
Speciale aandacht gaat er dan uit naar neurale netwerken waarbij zowel Convolutional als Recurrent Neural Networks worden behandeld. Ook Convolution en Pooling, verbindingen maken tussen Input Neurons en Hidden Layers komen daarbij ter sprake.
Model Visualisatie
Ook de Visualisatie van modellen met TensorBoard is onderdeel van het programma van de cursus Machine Learning met TensorFlow.