作者：Javin Paul

翻译：蒋雨畅

校对：丁楠雅

本文约2100字，建议阅读10分钟。

本文为你介绍5个有关TensorFlow的机器学习课程，来帮助你进一步了解数据科学和人工智能。

如果您对人工智能、数据科学和机器学习感到好奇，那么我相信您已经听说过Google的机器学习API TensorFlow，他们已经用它来为Google搜索开发RankBrain算法。TensorFlow是最受欢迎的机器学习API之一，它能帮您执行多个实际任务。

例如，您可以将其用于图像检测。事实上，一位日本农民通过运用编程和Tensorflow来检测最优质的黄瓜，而这之前只有拥有多年经验的人，比如他父亲和母亲才能做到。这就是机器学习的强大之处，现在每个人都可以使用TensorFlow。

我在2018年的目标之一是探索机器学习和数据科学，这也是我学习Python的原因。您可能已经看过几篇关于Python的帖子，比如在这个博客中学习Python的最佳课程：

Python课程：

我今年一直在通过这个博客学习Python。

Python有许多非常有用和流行的机器学习API，例如TensorFlow，NumPy，Pandas，Sci-Kit等，但我现在主要关注TensorFlow，因为它得到了Google的支持。

网上有很多关于TensorFlow的资料，而且Google支持它，因此我相信它将在不久的将来成为主要技能之一。Google现在还发布了TensorFlow.js，这是一个用于培训和部署机器学习模型的JavaScript库。

在本文中，我将分享前5名的TensorFlow和机器学习在线课程，以便程序员们学习TensorFlow和机器学习。

为了帮您节省时间，这里是我在线学习TensorFlow和机器学习的一些最佳课程列表。这些课程不仅教授理论知识，还教授实际的东西来帮助你获得一些实践经验。

这些课程也不是很昂贵。通过Udemy flash促销活动，大部分课程价格不到10美元，而且这个促销每月举办一次。完成课程后，您还可以继续自学。

课程一 ：使用Python进行深度学习的TensorFlow完整指南

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这可能是Udemy上最受欢迎的TensorFlow课程，有超过28,268名学生注册，数千人给予了4.5分的高分。它涵盖了TensorFlow的大部分内容，即使您不熟悉机器学习，也可以使用它。

前几章课程将解释机器学习以及TensorFlow如何通过其神经网络解决实际问题。

在本课程中，您将了解神经网络如何工作以及如何使用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，并使用递归神经网络执行时间序列分析。总的来说，通过这个课程，人们能运用Python学习TensorFlow的基础知识。

Python 新手教程：

课程二：使用TensorFlow和真实商业案例

进行机器学习

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这是另一个在Udemy上学习TensorFlow的好课程。如果您是初学者，这可能是最好的课程，因为它会激发您对复杂但令人兴奋的数据科学、机器学习和深度学习世界的兴趣。

课程包含了从基础到进阶的内容。这对Python开发人员来说非常棒，因为课程侧重于使用Python的运行TenosorFlow。它还教你NumPy，这是另一种流行的机器学习API。

本课程的最佳部分是在学习TensorFlow和机器学习的基础知识后，您将创建自己的机器学习算法。

由于它以真实案例为中心，这意味着您将学习机器学习与真实场景，例如如何使用机器学习来优化业务绩效，留住客户等，所有这些都可以通过真实公司提供的真实数据来实现。

课程三：TensorFlow入门

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如果您拥有Pluarlsight会员资格并且正在寻找TensorFlow的初学课程，那么“TensorFlow：Getting Started”是一个很好的开始。

本课程将教您如何安装和使用来自Google的尖端机器学习API TensorFlow。

您将学习如何使用TensorFlow创建一系列机器学习模型，从简单的线性回归到复杂的深度神经网络。

这是Pluarlsight会员资格的最大好处，即您可以通过支付月费或年费来获得各种课程。

我已经加入了Pluarlsight学习Spring和Java课程，但现在我也在使用其他课程来学习TensorFlow。如果您没有Pluralsight会员资格，您仍然可以通过注册10天免费试用版来学习此课程：

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课程四：通过TensorFlow检测欺诈

并预测股市

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这是一个实用的课程，它将向您展示使用TensorFlow可以实现的目标，因此非常适用于刚刚开始使用数据科学和机器学习的初学者和程序员。

在本课程中，您不仅将学习TensorFlow，还将学习如何使用它来建立Python中的信用卡欺诈检测模型。您还将使用Python制作一个使用数据预测股票市场的应用程序。

我非常喜欢基于项目的课程，因为你通过构建有意义的东西来学习更多知识，而且这门课程非常适合这个标准。如果您也喜欢基于项目的学习，那么这是一个完美的TensorFlow课程。

课程五 ：在TensorFlow中构建神经网络

的初学者指南

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这是一个非常短的课程，可以在不到3个小时内教你神经网络和TensorFlow，因此这是TensorFlow和神经网络的速成课程。

您将从头开始学习TensorFlow的基本语法，Google的机器学习框架，然后在Python代码中构建神经网络。

本课程的最佳部分是它还解释了如何训练和测试神经网络，这是所有深度学习项目中最有趣的部分。

结语

以上是使用Python学习TensorFlow和机器学习的一些优秀的在线课程。

TensorFlow是一个非常强大的机器学习API，并且有许多实际应用。例如，您可以使用它来检测图像，就好比您可以拍摄车牌照片，然后猜测数字并从注册数据库中查找车主详细信息。高速公路上的高速摄像机可安装此程序，以便在超速行驶的车主到达家中之前检测并发送通知。

其他有用的编程和软件开发资源：

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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。如果您有任何问题或反馈，请发表评论。

原文标题:

TensorFlow and ML Courses for Programmers

原文链接:

译者简介

蒋雨畅，香港理工大学大三在读，主修地理信息，辅修计算机科学，目前在研究学习通过数据科学等方法探索城市与人类活动的关系。希望能认识更多对数据科学感兴趣的朋友，了解更多前沿知识，开拓自己的眼界。