面向程序员的5大TensorFlow和ML课程
如果您对人工智能，数据科学和机器学习感到好奇，那么我相信您听说过Google的机器学习API TensorFlow，他们已使用TensorFlow为Google Search开发RankBrain算法。
TensorFlow是最流行的机器学习API之一，它使您可以自动化一些实际任务。 例如，您可以将其用于图像检测。
实际上，一位日本农民转为程序员，用它来检测质量最好的黄瓜，即使他们有多年的经验，也只有他的父母才能做到。
这就是机器学习的力量，由于TensorFlow，现在每个人都可以使用。
如果您还没有读过这个故事，那么我强烈建议您阅读，实际上，这是促使我学习更多有关机器学习的少数几个故事之一。
我2018年的目标之一是探索机器学习和数据科学，这就是为什么我也学习Python。 您可能已经在此博客中看到了一些python帖子，例如学习Python的最佳课程 ，我今年一直在使用这些帖子学习Python。
Python有很多非常有用和流行的机器学习API，例如TensorFlow，NumPy，Pandas，Sci-Kit等，但是由于显而易见的原因，目前我主要关注TensorFlow：它得到了Google的支持。
关于TensorFlow的在线资料很多，而且由于Google的支持，因此我相信它会在不久的将来成为主要技能之一。 Google现在还发布了TensorFlow.js，这是一个用于训练和部署机器学习模型的JavaScript库。
在本文中，我将分享一些最佳的在线课程，以供程序员学习TensorFlow和机器学习。
前5名TensorFlow和机器学习课程
在不浪费您更多时间的情况下，这里列出了一些在线学习TensorFlow和机器学习的最佳课程。
所有这些课程不仅教授理论知识，还教授您需要获得一些实践经验的实用知识。
所有这些课程也不是很昂贵，而且您可以在Udemy的快速促销中以低于$ 10的价格获得大部分课程，该活动每月一次。 完成课程后，您应该可以自己继续学习。
1.使用Python进行深度学习的TensorFlow完整指南
这可能是Udemy上最受欢迎的TensorFlow课程，招收了28,268多名学生，并且有成千上万的4.5评分。 它涵盖了有关TensorFlow的大多数内容，即使您是机器学习的新手，也可以使用它。
前几章将解释机器学习以及TensorFlow如何通过其神经网络解决现实世界的问题。
在本课程中，您将学习神经网络的工作原理以及如何使用TensorFlow进行分类和回归任务，例如使用卷积神经网络进行图像分类。
您还将学习如何使用Python从头开始构建自己的神经网络，以及如何使用递归神经网络执行时间序列分析。 总体而言，通过Python学习TensorFlow的基础知识是一门很棒的课程。
2.使用TensorFlow +真实业务案例进行机器学习
这是在Udemy上学习TensorFlow的另一门很棒的课程。 如果您是初学者，这可能是最好的课程，因为它会使您对数据科学，机器学习和深度学习这个复杂而令人兴奋的世界感兴趣。
该课程从基础开始，但是内容很深。 对于Python开发人员来说，这是很棒的选择，因为该课程的重点是TenosorFlow with Python 。 它还教您NumPy，这是另一种流行的机器学习API。
本课程的最好部分是，您将在学习TensorFlow和机器学习的基础知识之后创建自己的机器学习算法。
它以业务为中心，这意味着您将在真实的场景中学习机器学习，例如，如何利用机器学习来优化业务绩效，保留客户，改善转化等，这些都是通过利用真实公司获得的真实数据来进行的。
3. TensorFlow：入门
如果您拥有Pluarlsight会员资格，并且正在寻找开始学习TensorFlow的课程，那么“ TensorFlow：入门”是一个不错的起点。
本课程将教您如何安装和使用TensorFlow，这是Google提供的最先进的机器学习库。
您将学习如何使用TensorFlow创建从简单线性回归到复杂的深度神经网络的一系列机器学习模型。
这是Pluarlsight会员资格的最大好处，即您只需支付象征性的月费或年费即可访问各种课程。
我加入了Pluarlsight，以学习Spring和Java课程，但是现在，我还使用其他技术课程（例如这一课程）来学习TensorFlow。 如果您没有Pluralsight会员资格，仍然可以通过注册10天免费试用版来访问此课程。
4.使用TensorFlow检测欺诈并预测股市
这是一门实用的课程，将向您展示使用Google的高级机器学习库TensorFlow可以实现的目标。 对于刚开始使用数据科学和机器学习的初学者和程序员来说，它非常有用。
在本课程中，您不仅将学习TensorFlow，而且还将学习如何使用它来在Python中建立信用卡欺诈检测模型。 您还将使用Python制作一个使用数据来预测股市的应用程序。
我真的很喜欢基于项目的课程，因为您可以通过构建有意义的东西来学习更多，并且该课程非常适合该标准。
如果您还喜欢基于项目的学习，那么这是适合您的完美TensorFlow课程。
5.在TensorFlow中构建神经网络的初学者指南
这是一门非常简短的课程，将在不到3小时的时间内教您神经网络和TensorFlow。
这是TensorFlow和神经网络上的速成课程。
您将通过学习TensorFlow（Google的机器学习框架）的基本语法从头开始，然后使用Python代码构建神经网络。
本课程的最好部分是，它还说明了如何训练和测试神经网络，这是进行任何深度学习项目中最有趣的部分。
这就是一些有关使用Python学习TensorFlow和机器学习的最佳在线课程 。 TensorFlow是一个非常强大的机器学习API，具有多种实际用法。
例如，您可以使用它来检测图像，就像您可以拍摄车号牌，然后猜测数字并从注册数据库中查找车主详细信息一样。
高速公路上的测速摄像机可以安装此程序，以在超速车主回家之前检测并向超速车主发送通知。 如果您需要更多常规课程，还可以查看我之前有关深度学习课程的文章。
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感谢您阅读本文。 如果您喜欢这些TensorFlow和机器学习课程 ，请与您的朋友和同事分享。 如果您有任何疑问或反馈，请发表评论。
From: https://hackernoon.com/top-5-tensorflow-and-ml-courses-for-programmers-8b30111cad2c