Learn TensorFlow
Indeholder annoncer
4,0star
19 anmeldelser
1 t+
Downloads
Alle
info
Om denne app
🤖 Lær TensorFlow og dyb læring — Når som helst, hvor som helst!
TensorFlow er en komplet offline læringsapp, der gør kunstig intelligens og maskinlæring tilgængelig for alle. Uanset om du er nybegynder inden for dyb læring eller forbereder dig til virkelige TensorFlow-projekter, giver denne app dig velstrukturerede lektioner og praktiske eksempler i et rent og interaktivt design.
Med kategoriserede moduler, instruktionsvejledninger, smart søgning og bogmærkefunktioner — bliver denne app din bærbare TensorFlow-referenceguide, selv uden internetadgang!
🔍 Nøglefunktioner
✅ Offline læringsressource – Studer AI og dyb læring uden internet.
✅ Organiserede, kategoriserede lektioner – Tydelig adskillelse af emner for begyndere og avancerede.
✅ Praktiske instruktionsvejledninger – Modellér træningstrin, eksempelprojekter og tips.
✅ Smart søgning – Find hurtigt ethvert TensorFlow-koncept eller -funktion.
✅ Bogmærkesystem – Gem vigtige emner til eksamensforberedelse og repetition.
✅ Mørk tilstand i systemet – Behagelig læring til både dag og nat.
✅ Studerendevenlig brugergrænseflade – Jævn og distraktionsfri læseoplevelse.
🎯 Hvem kan bruge denne app?
Studerende inden for datalogi og AI
TensorFlow-begyndere og selvstuderende
Datavidenskabsentusiaster
Udviklere, der udforsker dybdegående læring
🚀 Hvorfor du vil elske den
Denne app er designet til jævn læring og hurtig navigation og hjælper dig med at opbygge et stærkt fundament inden for AI med komplet offline-support og regelmæssige indholdsforbedringer i fremtidige opdateringer.
💡 Start din AI-rejse smartere – med TensorFlow!
TensorFlow er en komplet offline læringsapp, der gør kunstig intelligens og maskinlæring tilgængelig for alle. Uanset om du er nybegynder inden for dyb læring eller forbereder dig til virkelige TensorFlow-projekter, giver denne app dig velstrukturerede lektioner og praktiske eksempler i et rent og interaktivt design.
Med kategoriserede moduler, instruktionsvejledninger, smart søgning og bogmærkefunktioner — bliver denne app din bærbare TensorFlow-referenceguide, selv uden internetadgang!
🔍 Nøglefunktioner
✅ Offline læringsressource – Studer AI og dyb læring uden internet.
✅ Organiserede, kategoriserede lektioner – Tydelig adskillelse af emner for begyndere og avancerede.
✅ Praktiske instruktionsvejledninger – Modellér træningstrin, eksempelprojekter og tips.
✅ Smart søgning – Find hurtigt ethvert TensorFlow-koncept eller -funktion.
✅ Bogmærkesystem – Gem vigtige emner til eksamensforberedelse og repetition.
✅ Mørk tilstand i systemet – Behagelig læring til både dag og nat.
✅ Studerendevenlig brugergrænseflade – Jævn og distraktionsfri læseoplevelse.
🎯 Hvem kan bruge denne app?
Studerende inden for datalogi og AI
TensorFlow-begyndere og selvstuderende
Datavidenskabsentusiaster
Udviklere, der udforsker dybdegående læring
🚀 Hvorfor du vil elske den
Denne app er designet til jævn læring og hurtig navigation og hjælper dig med at opbygge et stærkt fundament inden for AI med komplet offline-support og regelmæssige indholdsforbedringer i fremtidige opdateringer.
💡 Start din AI-rejse smartere – med TensorFlow!
Opdateret
For at du kan beskytte dine data, er det vigtigt at sætte sig ind i, hvordan udviklere indsamler og deler disse data. Databeskyttelses- og sikkerhedsprocedurer kan variere afhængigt af din brug, din region og din alder. Udvikleren har leveret disse oplysninger og kan løbende opdatere dem.
Denne app deler muligvis disse datatyper med tredjeparter
Enheds-id eller andre id'er
Der blev ikke indsamlet data
Få flere oplysninger om, hvordan udviklere angiver, at de indsamler data
Data krypteres under overførsel
Data kan ikke slettes
Bedømmelser og anmeldelser
4,0
18 anmeldelser
Nyheder
App contents re-structured
How to Section added
App Stability & Design Improvements
How to Section added
App Stability & Design Improvements
Support til app
Om udvikleren
RAJIL THANKARAJU
contact@softecks.in
16,Ayya Avenue,
Shanmugavel Nagar,Kathakinaru
Madurai, Tamil Nadu 625107
India
undefined
