摘要： 想学机器学习，没有这些资源怎么能行？（TFboy修炼记）
如果你对人工智能、数据科学和机器学习感到好奇，那么我相信你已经听说过Google的机器学习API ——TensorFlow，他们已经用它来为Google搜索开发Rank Brain算法。TensorFlow是最受欢迎的机器学习API之一，它允许你自动执行多个实际任务。例如，你可以将其用于图像检测。事实上，一位日本农民变成了程序员用它来检测最优质的黄瓜，这种技能通常只有他父亲和母亲在多年的经验中才能做到。这就是机器学习的强大功能，现在每个人都可以使用TensorFlow。如果你还没有读过这个故事，我强烈建议你阅读，事实上，这是促使我学习更多机器学习的少数故事之一。
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。你可能已经看过几篇python帖子，比如在这个博客中学习Python的最佳课程。
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，但由于一个明显的原因，我现在主要关注TensorFlow，因为它真的很好用。
TensorFlow有很多在线资料，我相信它将成为不久的将来的主要技能之一。谷歌现在还发布了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，我将分享一些最好的在线课程，以便为程序员学习TensorFlow和机器学习。
前5名TensorFlow和机器学习课程
在不浪费你的时间的情况下，这里是我在线学习TensorFlow和机器学习的一些最佳课程列表。所有这些课程不仅教授理论知识，还教授实际的东西，你需要获得一些实践经验。
所有这些课程也不是很昂贵，你可以在Udemy flash促销中获得大部分不到10美元。完成课程后，你应该可以让自己继续学习。
这可能是Udemy上最受欢迎的TensorFlow课程，有超过28,268名学生注册，数千人获得4.5分。它涵盖了TensorFlow的大部分内容，即使你不熟悉机器学习，也可以使用它。
前几章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。
在该课程中，你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。
你还将学习如何使用Python从头开始构建自己的神经网络，并使用Recurrent Neural Networks执行时间序列分析。总的来说，使用Python学习TensorFlow的基础知识是一个很好的课程。
这是另一个在Udemy上学习TensorFlow的好课程。如果你是初学者，这可能是最好的课程，因为它会引起你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。
课程从基础开始，但讲解得非常深。这对Python开发人员来说非常棒，因为课程侧重于使用Python的TenosorFlow。它还教你NumPy，它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，你将创建自己的机器学习算法。
它以业务为中心，这意味着你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，改善转换等，所有这些都可以通过利用真实公司获得的真实数据来实现。
如果你拥有Pluarlsight会员资格并且正在寻找开始学习TensorFlow的课程，那么“TensorFlow：Getting Started”是一个很好的开始。
本课程将教你如何安装和使用来自Google的尖端机器学习库TensorFlow。另外你将学习如何使用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，即你可以通过支付名义月费或年费来获得各种课程。我加入Pluarlsight学习Spring和Java课程，但现在我也在使用其他技术课程来学习TensorFlow。如果你没有Pluralsight会员资格，你仍然可以通过注册10天免费试用版来访问此课程。
这是一个实用的课程，它将向你展示使用谷歌先进的机器学习库TensorFlow可以实现的目标。对于刚刚开始使用数据科学和机器学习的初学者和程序员来说，它非常棒。
在本课程中，你不仅将学习TensorFlow，还将学习如何使用它来制作Python中的信用卡Froud Detection模型。你还将使用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。如果你也喜欢基于项目的学习，那么这是一个完美的TensorFlow课程。
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。这算得上是TensorFlow和神经网络的速成课程。你将从头开始学习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，这是进行任何深度学习项目中最有趣的部分。
这就是使用Python学习TensorFlow和机器学习的一些最好的在线课程。TensorFlow是一个非常强大的机器学习API，有几个真实的用法。例如，你可以使用它来检测图像，就像你可以拍摄车牌照片，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。如果你需要更多一般课程，你还关注云栖社区的其他翻译成果：
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本文作者：【方向】
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