学习TensorFlow研讨会

我为什么要参加这个研讨会？

本研讨会允许您获得使用TensorFlow和keras创建机器学习算法的实际操作。本研讨会的重点是创建机器学习算法所需执行的步骤，同时将用于创建算法的统计数据视为黑箱。

对于本研讨会和其他研讨会，使用的编程语言是Python。我们将使用TensorFlow、keras和其他几个包。

目标

完成本课程后，您应该能够：

1. 描述机器学习中使用的数据结构
2. 定义基本的机器学习概念
3. 解释一个程序来对手写数字进行分类。

研讨会的结构

本次研讨会分为三个部分。要获得数字徽章，您需要完成所有三个部分：研讨会前、现场研讨会和研讨会后。

您可以完成研讨会的某些部分，只完成现场研讨会，或者只完成研讨会前或研讨会后，但要获得数字徽章，您必须完成所有三个部分。

研讨会的描述

在现场研讨会期间，您应该能够解释Jupyter笔记本中的基本程序：

1. 加载MNIST数据集
2. 探索MNIST数据集
3. 准备MNIST数据集
4. 创建一个机器学习模型来分类手写数字
5. 报告模型的准确性

研讨会的材料

研讨会前模块包括：

1. 关于机器学习的说明（测试版）
2. 链接到描述TensorFlow和keras历史的资源
3. 关于使用谷歌laboratory的说明

现场研讨会模块包括：

1. 演示文稿的pdf格式
2. 链接到谷歌的云视觉API
3. 一个九州体育为“让我们尝试用图像进行计算机视觉”的页面
4. Jupyter笔记本
   1. 在谷歌协作中使用TensorFlow的Jupyter笔记本（当然是Hello world）。
   2. 手写数字识别（适合初学者的经典机器学习程序）。
5. 链接到网络资源（TensorFlow， Keras和Moments in time）

研讨会后模块包括：

1. 一个带有机器学习算法的Jupyter笔记本
2. 带注释的Jupyter笔记本
3. 实践测试
4. 获得数字徽章的最后测试