Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Tensorflow Deep Learning - Data Science in Python

Tensorflow Deep Learning - Khoa học Dữ liệu với Python

Tensorflow Deep Learning - Khoa học Dữ liệu với Python

Tensorflow Deep Learning Python : Huấn luyện Mạng Neural Tensorflow : Mô hình Tensorflow - Android Java : Tensorflow C#

4.4
(304 đánh giá)
3,467 học viên
Giảng viên
Minerva Singh
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 419.000đ -88%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
7.5 giờ video
71 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Khai thác Sức mạnh của Anaconda/iPython cho Khoa học Dữ liệu Thực tế
Hướng dẫn Cài đặt & Sử dụng Tensorflow trong Anaconda
Triển khai Thống kê & Học máy với Tensorflow
Triển khai Mô hình Mạng Neural với Tensorflow
Triển khai Học không giám sát dựa trên Deep Learning với Tensorflow
Triển khai Học có giám sát dựa trên Deep Learning với Tensorflow

Yêu cầu

Có khả năng Vận hành & Cài đặt Phần mềm trên Máy tính
Có kiến thức trước về Lập trình Python sẽ là lợi thế
Đã có hiểu biết về các Thuật ngữ Học máy Phổ biến
Kiến thức trước về các Khái niệm Thống kê Cơ bản sẽ hữu ích

Đối tượng phù hợp

Dành cho người quan tâm đến việc học Tensorflow dựa trên Python cho Ứng dụng Khoa học Dữ liệu
Dành cho người đã có kiến thức về Lập trình Python và/hoặc Khái niệm Khoa học Dữ liệu
Dành cho người quan tâm đến việc Thực hiện Khoa học Dữ liệu trong Môi trường Jupyter Notebook
Dành cho người quan tâm đến việc Triển khai Mô hình Thống kê và Học máy với Tensorflow
Dành cho người quan tâm đến việc Triển khai Mô hình Deep Learning với Tensorflow

Nội dung khóa học

10 phần • 71 bài giảng
1 Chào mừng đến với Thế giới TensorFlow
2 Giới thiệu về Khóa học
3 Dữ liệu và Mã nguồn cho Khóa học
4 Trí tuệ Nhân tạo là gì?
5 Môi trường Khoa học Dữ liệu Python
6 Dành cho Người dùng Mac
7 Giới thiệu về IPython
8 IPython trên Trình duyệt
9 Cài đặt Tensorflow
10 Hướng dẫn Cài đặt Tensorflow bằng văn bản
1 Tổng quan Ngắn gọn
2 Tổng quan Ngắn gọn: Đồ thị Tính toán
3 Các Toán tử Toán học Phổ biến trong Tensorflow
4 Một Phiên làm việc Tensorflow
5 Phiên làm việc Tensorflow Tương tác
6 Hằng số và Biến số trong Tensorflow
7 Placeholders trong Tensorflow
8 TensorBoard: Trực quan hóa Đồ thị trong TensorFlow
9 Truy cập Đồ thị TensorBoard
1 Các Gói Python Khác cho Khoa học Dữ liệu
2 Giới thiệu về Numpy
3 Tạo Mảng Numpy
4 Các Thao tác với Numpy
5 Numpy cho Thao tác Thống kê
6 Giới thiệu về Pandas
7 Đọc Dữ liệu từ CSV
8 Đọc Dữ liệu Excel
9 Làm sạch Dữ liệu Cơ bản
10 Chuyển đổi thành Đối tượng Tensor
1 Phân tích Tương quan
2 Hồi quy Tuyến tính - Lý thuyết
3 Hồi quy Tuyến tính (Từ Nguyên lý Cơ bản) với Tensorflow
4 Trực quan hóa Kết quả của OLS
5 Hồi quy Bội với Tensorflow - Phần 1
6 Hồi quy Bội với Tensorflow - Phương pháp Học máy
7 Ước lượng với Tensorflow Estimators
8 Hồi quy Bội với Tensorflow Estimators
9 Thêm về Linear Regressor Estimator
10 GLM: Mô hình Tuyến tính Tổng quát
11 Bộ phân loại Tuyến tính cho Phân loại Nhị phân
12 Đánh giá Độ chính xác cho Phân loại Nhị phân
13 Phân loại Tuyến tính với Phân loại Nhị phân và Dự báo Hỗn hợp
1 Giới thiệu
2 Học máy là gì?
1 Học không giám sát là gì?
2 Phân cụm K-Means: Lý thuyết
3 Triển khai K-Means trên Dữ liệu Thực tế
1 Phân loại Softmax
2 Rừng Ngẫu nhiên (RF) cho Phân loại Nhị phân
3 Rừng Ngẫu nhiên (RF) cho Phân loại Đa lớp
4 kNN - Phân loại
1 Giới thiệu về Mạng Neural Nhân tạo (ANN)
2 Perceptron Đa lớp (MLP)
3 Bộ phân loại Mạng Neural Sâu (DNN)
4 Bộ phân loại Mạng Neural Sâu (DNN) với Dự báo Hỗn hợp
5 Hồi quy Mạng Neural Sâu (DNN)
6 Học Rộng và Sâu
7 Lý thuyết Autoencoder
8 Autoencoder cho Phát hiện Gian lận Thẻ tín dụng
9 Autoencoder cho Đa lớp
1 Giới thiệu về CNN
2 Triển khai CNN cho Phân loại Có giám sát Đa lớp
3 Hàm Kích hoạt
4 Thêm về CNN
5 Điều kiện Tiên quyết để Làm việc với Dữ liệu Hình ảnh
6 CNN trên Dữ liệu Hình ảnh
7 Thêm về TFLearn
8 Autoencoder với CNN
1 Sử dụng Colab cho Khoa học Dữ liệu Jupyter
2 Colab GPU
3 Giới thiệu về Github

Giới thiệu khóa học

Complete Tensorflow Mastery For Machine Learning & Deep Learning in Python

THIS IS A COMPLETE DATA SCIENCE TRAINING WITH TENSORFLOW IN PYTHON!

It is a full 7-Hour Python Tensorflow Data Science Boot Camp that will help you learn statistical modelling, data visualization, machine learning and basic deep learning  using the Tensorflow framework in Python..                         

HERE IS WHY YOU SHOULD ENROLL IN THIS COURSE:

This course is your complete guide to practical data science using the Tensorflow framework in Python..

This means, this course covers all the aspects of practical data science with Tensorflow (Google's powerful Deep Learning framework) and if you take this course, you can do away with taking other courses or buying books on Python Tensorflow based data science.  

In this age of big data, companies across the globe use Python to sift through the avalanche of information at their disposal and advent of Tensorflow is revolutionizing Deep Learning...

By storing, filtering, managing, and manipulating data in Python and Tensorflow, you can give your company a competitive edge and boost your career to the next level.

THIS IS MY PROMISE TO YOU: COMPLETE THIS ONE COURSE & BECOME A PRO IN PRACTICAL PYTHON TENSORFLOW BASED DATA SCIENCE!

But first things first. My name is Minerva Singh and I am an Oxford University MPhil (Geography and Environment) graduate. I recently finished a PhD at Cambridge University (Tropical Ecology and Conservation).

I have several years of experience in analyzing real life data from different sources  using data science related techniques and producing publications for international peer reviewed journals.

 Over the course of my research I realized almost all the Python data science courses and books out there do not account for the multidimensional nature of the topic and use data science interchangeably with machine learning..

This gives students an incomplete knowledge of the subject. My course, on the other hand, will give you a robust grounding in all aspects of data science within the Tensorflow framework.

Unlike other Python courses, we dig deep into the statistical modeling features of Tensorflow and give you a one-of-a-kind grounding in Python based Tensorflow Data Science!

DISCOVER 8 COMPLETE SECTIONS ADDRESSING EVERY ASPECT OF PYTHON BASED TENSORFLOW DATA SCIENCE:

• A full introduction to Python Data Science and powerful Python driven framework for data science, Anaconda
• Getting started with Jupyter notebooks for implementing data science techniques in Python
• A comprehensive presentation about Tensorflow installation and a brief introduction to the other Python data science packages
• Brief introduction to the working of Pandas and Numpy
• The basics of the Tensorflow syntax and graphing environment
• Statistical modelling with Tensorflow
• Machine Learning, Supervised Learning, Unsupervised Learning in the Tensorflow framework
• You’ll even discover how to create artificial neural networks and deep learning structures with Tensorflow

BUT,  WAIT! THIS ISN'T JUST ANY OTHER DATA SCIENCE COURSE:

You’ll start by absorbing the most valuable Python Tensorflow Data Science basics and techniques.

I use easy-to-understand, hands-on methods to simplify and address even the most difficult concepts.

My course will help you implement the methods using real data obtained from different sources. Many courses use made-up data that does not empower students to implement Python based data science in real -life.

After taking this course, you’ll easily use packages like Numpy, Pandas, and Matplotlib to work with real data in Python along with gaining fluency in Tensorflow. I will even introduce you to deep learning models such as Convolution Neural network (CNN) !!

The underlying motivation for the course is to ensure you can apply Python based data science on real data into practice today, start analyzing  data for your own projects whatever your skill level, and impress your potential employers with actual examples of your data science abilities.

This course will take students without a prior Python and/or statistics background background from a basic level to performing some of the most common advanced data science techniques using the powerful Python based Jupyter notebooks

It is a practical, hands-on course, i.e. we will spend some time dealing with some of the theoretical concepts related to data science. However, majority of the course will focus on implementing different  techniques on real data and interpret the results..

After each video you will learn a new concept or technique which you may apply to your own projects!

JOIN THE COURSE NOW!

#tensorflow #python #deeplearning #android #java #neuralnetwork  #models

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Python
Hiển thị tất cả khoá học Tensorflow
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊