inflearn logo

Được Google chứng nhận! Đạt được chứng chỉ dành cho nhà phát triển TensorFlow

Vì nó chỉ bao gồm nội dung để lấy chứng chỉ nên bạn không cần phải có bất kỳ hiểu biết nào về TensorFlow hoặc các khung học tập sâu. Đây là bài giảng giúp bạn đạt được chứng chỉ trong một khoảng thời gian ngắn. Chúng tôi dự định cung cấp thông tin ngắn gọn và súc tích.

(4.9) 84 đánh giá

1,116 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian 6 tháng

Tensorflow
Tensorflow
Python
Python
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Keras
Keras
Tensorflow
Tensorflow
Python
Python
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Keras
Keras

Tin tức

4 bài viết

  • learnaday님의 프로필 이미지

    [Thông báo quan trọng]

    Thông tin về kỳ thi chứng chỉ đã được cập nhật trên trang web chính thức của Google TensorFlow.

    Nếu bạn chưa xem thì hãy tham khảo ngay bên dưới nhé!

    1. Trước khi tổ chức lại kỳ thi lấy chứng chỉ Google TensorFlow, chúng tôi đã thông báo rằng việc đăng ký cho kỳ thi hiện tại sẽ chỉ được chấp nhận cho đến ngày 30 tháng 4 năm 2024 .

    2. Đăng ký kiểm tra có sẵn cho đến ngày 30 tháng 4 năm 2024 , nhưng kỳ thi có thể được thực hiện cho đến ngày 31 tháng 5 năm 2024 .

    3. Vì vậy, những người muốn lấy chứng chỉ phải hoàn tất đăng ký trước ngày 30 tháng 4 năm 2024sử dụng voucher đã đăng ký trong thời hạn 31 tháng 5 năm 2024 để dự thi .

    4. Những người chưa đăng ký dự thi trước ngày 30/4/2024 sẽ không được thi trước ôn thi và phải thi sau ôn thi. Vì không có thông báo riêng về kỳ thi sau khi tổ chức lại nên rất khó để thông báo cho bạn khi nào bạn có thể tham gia kỳ thi. Nếu có bất kỳ cập nhật mới nào, chúng tôi sẽ cập nhật tại đây.

    [Dòng thời gian chính]

    - Ngày thanh toán thử nghiệm (đăng ký): 30/04/2024 (Khuyến khích đăng ký trước ngày 29)

    - Ngày thi cuối khóa: 31/05/2024

    [Tài liệu cần thiết để thanh toán và đăng ký kiểm tra]

    - Hộ chiếu hoặc bằng lái xe tiếng Anh còn hạn sử dụng

    - Lệ phí thi 100$

    [Nội dung trang web chính thức]

    liên kết: https://www.tensorflow.org/certificate?hl=ko

    Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào khác, vui lòng để lại tin nhắn trên kênh Discord hoặc bảng thông báo của chúng tôi!

    Cảm ơn

    0
  • learnaday님의 프로필 이미지

    Xin chào! Các bạn sinh viên Infron thân mến!💖

    Hiện đã có bài giảng mới ‘Tạo ứng dụng web Python bằng Streamlit’ !

    Streamlit là một công cụ cho phép bạn nhanh chóng triển khai ứng dụng web nguyên mẫu bằng cách sử dụng dữ liệu.

    Gần đây, nó đã trở nên rất phổ biến như một công cụ phân tích dữ liệu và học máy.

    Cách đây không lâu, 'Snowflake', một công ty đám mây dữ liệu nổi tiếng do Warren Buffett đầu tư, đã mua lại Streamlit và trở thành chủ đề nóng. Streamlit cũng được sử dụng rộng rãi bởi các công ty hàng đầu trong ngành như Uber và Google X.

    image Streamlit rất nóng và có tầm nhìn tươi sáng!

    Bài giảng này <Tạo một ứng dụng web Python bằng Streamlit> sẽ là cơ hội để học 'Streamlit' một cách nhanh chóng và dễ dàng thông qua các dự án thực tế bằng cách sử dụng 'Streamlit'.

    Thông qua cơ hội này, bạn có thể sử dụng Streamlit để xây dựng và chia sẻ ứng dụng phân tích dữ liệu của riêng mình một cách nhanh chóng và dễ dàng!

    Vào giảng 👉 https://inf.run/oq4A

     

    0
  • learnaday님의 프로필 이미지

    Xin chào các bạn sinh viên Infron! Đây là Runaday, một người chia sẻ kiến ​​thức về cơ sở hạ tầng.

    Đã lâu rồi nên tôi xin chào mừng các bạn với tin bài giảng mới.🙏

    Bài giảng mới mở <Tạo trang chủ khác biệt của riêng bạn bằng blog Github!> chứa đựng bí quyết của Kyung-Rok Lee, người tạo và vận hành blog phân tích dữ liệu 'Teddy Note' .

    image

    'Teddy Note (GitHub Blog)', một blog phân tích dữ liệu được tạo dựa trên GitHub có tên là 'Try Machine Learning Alone', đã nhận được nhiều sao từ nhiều người, hiện được khoảng 270.000 người truy cập mỗi năm.

    ‘Blog Github’ nơi Lee Kyung-Rok có thể xây dựng quá trình quan tâm và nỗ lực của mình thành một danh mục đầu tư.

    Tôi hy vọng bài giảng này sẽ giúp ích thiết thực cho nhiều người đang suy nghĩ và nỗ lực vì tương lai của mình.

    Vào bài giảng : https://inf.run/Pey4


    Thông tin lịch khai giảng bài giảng tiếp theo

    Sau bài giảng <Tạo trang chủ khác biệt của riêng bạn với blog Github!>, các bài giảng tiếp theo đang được chuẩn bị lần lượt. Hãy chờ đợi và thể hiện sự quan tâm đến các bài giảng tiếp theo sắp khai giảng.🙏

    1. Tạo ứng dụng web Python bằng Streamlit (đã hoàn thành sản xuất, ngày khai trương dự kiến: trong vòng 2 tuần)

    2. Bài giảng giới thiệu về máy học (scikit-learn) & Kaggle (quá trình sản xuất hoàn thành vào ngày 20 tháng 3, ngày khai trương dự kiến: trong vòng 2 tuần kể từ ngày hoàn thành sản xuất)

    3. Bài giảng giới thiệu về deep learning PyTorch (quá trình sản xuất hoàn thành vào ngày 10 tháng 4, ngày khai giảng dự kiến: trong vòng 2 tuần kể từ ngày hoàn thành sản xuất)

    0
  • learnaday님의 프로필 이미지

    Xin chào!

    Chúng tôi xin công bố những người chiến thắng trong sự kiện tặng sách.

    (Tên, 4 số cuối số điện thoại)

    • Jeong*Won (2814)
    • Heo*Young (4179)
    • Park*Gyun (3506)
    • Jeong*Woo (4706)
    • Jo*(5348)
    • Kim*Jun (8387)
    • Lim*Min (3054)
    • Baek*Hee (2675)
    • Kim*Sook (6774)
    • Đi*Ae (6544)

    Tất cả sách đã được chuyển đi ngày hôm qua và có thể được nhận bằng chuyển phát nhanh hôm nay hoặc ngày mai .

    Chúng tôi chân thành chúc mừng tất cả những người chiến thắng và sẽ đánh giá cao nếu bạn có thể để lại nhận xét về cuốn sách và bài giảng!

    Cảm ơn

    <Thông tin sách>

    • Nhà sách Kyobo: https://bit.ly/tf-book-1
    • CÓ24: https://bit.ly/tf-book-2
    0

Truy cập bị hạn chế đối với các khóa học không công khai.