• 为个人
  • 为商务
  • 为大学
  • 为政府
学位
​
登录
免费加入
  • 浏览
  • Tensorflow

TensorFlow 课程

TensorFlow 课程可以帮助您学习神经网络、深度学习技术和模型部署策略。您可以掌握数据预处理、超参数调整和性能评估方面的技能。许多课程都会介绍用于构建模型的 Keras、用于可视化的 TensorBoard 等工具,以及用于将 AI 集成到应用程序中的各种 API。


热门 TensorFlow 课程和认证


  • 状态:免费试用
    免费试用
    D

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员

    您将获得的技能: 机器学习, 时间序列分析和预测, 可扩展性, 计算机视觉, 预测建模, 自然语言处理, 人工智能, 深度学习, 文本挖掘, 人工神经网络, 递归神经网络 (RNN), Keras(神经网络库), 迁移学习, 卷积神经网络, 应用机器学习, 图像分析, 嵌入, 张力流, 预测, 数据预处理

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2.5万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    D

    DeepLearning.AI

    用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介

    您将获得的技能: 机器学习, 可扩展性, 计算机视觉, 人工智能, 卷积神经网络, 深度学习, 人工神经网络, 张力流, 数据处理, 图像分析

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
    状态:预览
    预览
    E

    EDUCBA

    Analyze and Build Deep Learning Models with TensorFlow

    您将获得的技能: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Unsupervised Learning, Model Evaluation, Recurrent Neural Networks (RNNs), Tensorflow, Vision Transformer (ViT), Generative Adversarial Networks (GANs), Transfer Learning, Image Analysis, Autoencoders, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Generative AI, Time Series Analysis and Forecasting, Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Deployment

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    4143 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow:高级技术

    您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 计算机视觉, 自动编码器, 模型评估, 迁移学习, 网络架构, 分类算法, 分布式计算, 深度学习, Keras(神经网络库), 人工神经网络, 生成式人工智能, 张力流, 可视化(计算机制图), 卷积神经网络, 图像分析, 生成模型架构, 性能调整

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1687 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    Imperial College London

    用于深度学习的 TensorFlow 2

    您将获得的技能: 计算机视觉, 自动编码器, 模型评估, 自然语言处理, 监督学习, 深度学习, 迁移学习, 数据管道, 人工神经网络, 模型部署, 递归神经网络 (RNN), Keras(神经网络库), 卷积神经网络, 应用机器学习, 贝叶斯统计, 概率分布, 生成模型架构, 张力流, 图像分析, 数据预处理

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    720 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    IBM 人工智能工程

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 检索-增强生成, 大型语言模型, 机器学习, Prompt Engineering, 计算机视觉, 数据科学, LLM 申请, 模型评估, Python 程序设计, Keras(神经网络库), 监督学习, 深度学习, 生成模型架构, PySpark, 卷积神经网络, 应用机器学习, 无监督学习, 生成式人工智能, Apache Spark

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2.2万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    使用 Keras 和 TensorFlow 进行深度学习

    您将获得的技能: 时间序列分析和预测, 计算机视觉, 生成对抗网络 (GAN), 强化学习, 深度学习, 递归神经网络 (RNN), Keras(神经网络库), 迁移学习, 张力流, 卷积神经网络, 无监督学习, 生成式人工智能

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    1017 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的自然语言处理

    您将获得的技能: 机器学习, 预测建模, 自然语言处理, 递归神经网络 (RNN), Keras(神经网络库), 文本挖掘, 人工神经网络, 应用机器学习, 数据预处理, 嵌入, 张力流

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    6536 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • G

    Google Cloud

    学习 TensorFlow:机器学习的 "你好世界

    您将获得的技能: 机器学习, 云计算, 脚本, 监督学习, Google 云端平台, 深度学习, 开发环境, 人工神经网络, 张力流

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
    20 条评论

    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    P

    Packt

    Deep Learning with TensorFlow

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Transfer Learning, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Image Analysis, Classification Algorithms, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Computer Vision, Forecasting, Supervised Learning, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Predictive Analytics, Model Evaluation, Predictive Modeling

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    P

    Pearson

    Learning Deep Learning

    您将获得的技能: Large Language Modeling, Deep Learning, Prompt Engineering, Image Analysis, Model Deployment, Recurrent Neural Networks (RNNs), PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Tensorflow, Vision Transformer (ViT), LLM Application, Transfer Learning, Computer Vision, Responsible AI, Natural Language Processing, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Generative AI, Artificial Neural Networks, Multimodal Prompts

    中级 · 专项课程 · 1-4 周

与 tensorflow 相关的搜索

tensorflow: advanced techniques
tensorflow 2 for deep learning
tensorflow: data and deployment
tensorflow for beginners: basic binary image classification
tensorflow prediction: identify penguin species
tensorflow 2 시작하기
tensorflow を使った畳み込みニューラルネットワーク
tensorflow: build & deploy face mask detection
1234…25

总之,以下是 10 最受欢迎的 tensorflow 课程

  • DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员: DeepLearning.AI
  • 用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介: DeepLearning.AI
  • Analyze and Build Deep Learning Models with TensorFlow: EDUCBA
  • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
  • TensorFlow:高级技术: DeepLearning.AI
  • 用于深度学习的 TensorFlow 2: Imperial College London
  • IBM 人工智能工程: IBM
  • 使用 Keras 和 TensorFlow 进行深度学习: IBM
  • TensorFlow 中的自然语言处理: DeepLearning.AI
  • 学习 TensorFlow:机器学习的 "你好世界: Google Cloud

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

关于 Tensorflow 的常见问题

TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架,允许开发人员创建复杂的神经网络和机器学习模型。它之所以重要,是因为它为构建和部署机器学习应用提供了一个灵活而全面的生态系统。TensorFlow 支持各种任务,从简单的 Linear Regression 到高级的 Deep Learning 应用,是数据科学家和开发人员的通用工具。‎

掌握了 TensorFlow 的技能,您就可以在科技行业从事各种工作。常见的职位包括机器学习工程师、数据科学家、AI 研究员和专门从事 AI 应用的软件开发人员。这些职位通常涉及设计和实施 Machine Learning Model、分析数据,以及开发可以从数据中学习并根据数据进行预测的算法。‎

要想有效地学习 TensorFlow,应重点掌握几项关键技能。首先,扎实了解 Python编程是必不可少的,因为 TensorFlow 主要使用这种语言。此外,机器学习概念、线性代数和统计学方面的知识也会大大提高您使用 TensorFlow 的能力。熟悉神经网络和Deep Learning原理也至关重要,因为这些是 TensorFlow 许多应用的基础。‎

目前有许多学习 TensorFlow 的优秀在线课程。著名的课程包括DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员专业证书,该证书全面介绍了 TensorFlow 及其应用。另一个不错的选择是Deep Learning with TensorFlow 专项课程,该课程涵盖了使用 TensorFlow 进行深度学习的各个方面。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习 TensorFlow:

  1. 免费预览 许多 TensorFloww 课程的第一个 Module。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得 TensorFlow 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要学习 TensorFlow,首先要学习涵盖机器学习和 TensorFlow 本身基础知识的入门课程。参与实践项目,将所学应用到实际场景中。利用教程和文档等在线资源加深理解。加入社区论坛也可以从其他学习者和专业人士那里获得支持和见解。‎

TensorFlow课程涵盖的典型主题包括机器学习基础、构建和训练神经网络、使用 TensorFlow API 和部署模型。高级课程可以探索计算机视觉、自然语言处理和强化学习等专项领域,提供全面的机器学习教育。‎

对于培训和提升员工技能而言,IBM Deep Learning with PyTorch、Keras 和 Tensorflow 专业证书是一个很好的选择。它使学习者掌握深度学习和 TensorFlow 的实用技能,适合希望提高员工在 AI 和机器学习方面能力的组织。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

其他可浏览的主题

艺术与人文
338 课程
商务
1095 课程
计算机科学
668 课程
数据科学
425 课程
信息技术
145 课程
健康
471 课程
数学与逻辑
70 课程
个人发展
137 课程
物理科学与工程
413 课程
社会科学
401 课程
语言学习
150 课程

Coursera 页脚

技能

  • 人工智能(AI)
  • 网络安全
  • 数据分析
  • 数字化营销
  • 讲英语
  • 生成式人工智能(GenAI)
  • 微软Excel
  • Microsoft Power BI
  • 项目管理
  • Python

证书与课程

  • 谷歌网络安全证书
  • 谷歌数据分析证书
  • 谷歌 IT 支持证书
  • 谷歌项目管理证书
  • 谷歌用户体验设计证书
  • IBM 数据分析师证书
  • IBM Data Science 证书
  • Machine Learning 证书
  • Microsoft Power BI 数据分析师证书
  • UI / UX 设计证书

行业与职业

  • 商务
  • 计算机科学
  • 数据科学
  • 教育与教学
  • 工程学
  • 金融
  • 医疗保健
  • 人力资源(HR)
  • 信息技术 (IT)
  • 营销

职业资源

  • 职业能力倾向测验
  • 工作面试优势和劣势的示例
  • 学习高收入技能
  • 加密货币如何运作?
  • 如何在 Google 表格中突出显示重复项
  • 如何学习人工智能
  • 热门网络安全证书
  • 准备 PMP 认证
  • 面试后您将获得工作的迹象
  • 什么是人工智能?

Coursera

  • 关于
  • 我们提供的内容
  • 管理团队
  • 工作机会
  • 目录
  • Coursera Plus
  • 专业证书
  • MasterTrack® 证书
  • 学位
  • 企业版
  • 政府版
  • 面向校园
  • 成为合作伙伴
  • 社会影响
  • 免费课程
  • 分享您的 Coursera 学习故事

社区

  • 学生
  • 合作伙伴
  • Beta 测试人员
  • 博客
  • Coursera 播客
  • 技术博客

更多

  • 媒体
  • 投资者
  • 条款
  • 隐私
  • 帮助
  • 内容访问
  • 联系我们
  • 文章
  • 目录
  • 附属公司
  • 现代奴隶制声明
  • 请勿出售/共享
随时随地学习
通过 App Store 下载
通过 Google Play 获取
B 型企业认证标志
© 2026 Coursera Inc.保留所有权利。
  • Coursera Facebook
  • Coursera Linkedin
  • Coursera Twitter
  • Coursera YouTube
  • Coursera Instagram
  • Coursera TikTok