Создание чат-ботов с использованием TensorFlow | Учебное пособие по чат-ботам | Edureka | AI Live...

🔥Диплом о послевузовском образовании в области искусственного интеллекта и машинного обучения в Национальном технологическом институте Варангала (NIT Warangal) от Edureka: https://www.edureka.co/nitw-ai-ml-pgp
Это видео Edureka «Чат-боты с использованием TensorFlow» даёт представление о том, что такое чат-боты и как они появились. В нём кратко описаны все этапы создания чат-бота с использованием TensorFlow и машинного обучения.

Подпишитесь на наш канал и нажмите на колокольчик, чтобы не пропустить наши обновления: https://goo.gl/6ohpTV

Посмотрите нашу серию блогов о глубоком обучении: https://bit.ly/2xVIMe1
Посмотрите наш полный плейлист на YouTube здесь: https://bit.ly/2OhZEpz

---------------------------------------Курсы повышения квалификации Edureka------------------------------------------

🔵 PGD по искусственному и машинному обучению: https://bit.ly/3AylL0q

- - - - - - - - - - - - - -

Как это работает?

1. Это 21 час онлайн-курса под руководством преподавателя. Занятия по выходным: 7 занятий по 3 часа каждое.
2. У нас есть круглосуточная индивидуальная техническая поддержка, которая поможет вам решить любые проблемы или дать разъяснения, которые могут возникнуть в ходе курса. 3. В конце обучения вам предстоит сдать двухчасовой практический экзамен в режиме реального времени, по результатам которого мы выдадим вам оценку и сертификат!

- - - - - - - - - - - - - -

О курсе

Курс Edureka «Глубокое обучение с Tensorflow» поможет вам изучить базовые концепции TensorFlow, основные функции, операции и конвейер выполнения. Начиная с простого примера «Hello Word», на протяжении всего курса вы увидите, как TensorFlow можно использовать для аппроксимации кривых, регрессии, классификации и минимизации функций ошибок. Затем эта концепция будет рассмотрена в контексте глубокого обучения. Вы познакомитесь с распространёнными и не очень глубокими нейронными сетями и увидите, как их можно использовать в реальном мире со сложными исходными данными с помощью TensorFlow. Кроме того, вы научитесь применять TensorFlow для обратного распространения ошибки, чтобы настраивать веса и смещения в процессе обучения нейронных сетей. Наконец, курс охватывает различные типы глубокой архитектуры, такие как сверточные сети, рекуррентные сети и автоэнкодеры.

Изучите нейронные сети, реализуйте алгоритмы глубокого обучения и исследуйте уровни абстракции данных с помощью этого курса «Глубокое обучение с TensorFlow».

- - - - - - - - - - - - - - -

Кому подходит этот курс?

Этот курс могут пройти следующие специалисты:

1. Разработчики, стремящиеся стать специалистами по анализу данных (Data Scientist);

2. Менеджеры по аналитике, возглавляющие команду аналитиков;

3. Бизнес-аналитики, желающие изучить методы глубокого обучения (МО);

4. Информационные архитекторы, желающие получить экспертные знания в области предиктивной аналитики;

5. Специалисты, стремящиеся к изучению и анализу больших данных;

6. Аналитики, желающие изучить методологии науки о данных;

Однако глубокое обучение не ограничивается одной конкретной отраслью или набором навыков, его может использовать любой желающий для расширения своего портфолио.

- - - - - - - - - - - - - - -

Почему стоит изучать глубокое обучение с TensorFlow?

TensorFlow — одна из лучших библиотек для реализации глубокого обучения. TensorFlow — это программная библиотека для численных вычислений математических выражений с использованием графов потоков данных. Узлы графа представляют математические операции, а рёбра — многомерные массивы данных (тензоры), которые между ними передаются. Граф был создан Google специально для машинного обучения. Фактически, он широко используется для разработки решений с использованием глубокого обучения.

Машинное обучение — одна из самых быстрорастущих и интересных областей, а глубокое обучение представляет собой его передовую область. Глубокое обучение — это, прежде всего, изучение многослойных нейронных сетей, охватывающее широкий спектр архитектур моделей. Традиционные нейронные сети основывались на неглубоких сетях, состоящих из одного входного, одного скрытого и одного выходного слоёв. Сети глубокого обучения отличаются от обычных нейронных сетей наличием большего количества скрытых слоёв, или так называемой большей глубины. Такие сети способны обнаруживать скрытые структуры в немаркированных и неструктурированных данных (например, изображениях, звуке и тексте), которые составляют подавляющее большинство данных в мире.

---------------------------------
Instagram:   / edureka_learning  
Facebook:   / edurekain  
Twitter:   / edurekain  
LinkedIn:   / edureka  

#Autoencoder #Tensorflow #DeepLearning #NeuralNetworks #python #MachineLearning #DimensionalityReduction
--------------------------------------

Есть вопрос по теме?
Поделитесь им в комментариях ниже, и наши эксперты ответят на него.

Для получения дополнительной информации напишите нам по адресу sales@edu...