Cursurile de instruire live TensorFlow, instruite în direct, demonstrează prin discuții interactive și practici practice cum să utilizați sistemul TensorFlow pentru a facilita cercetarea în domeniul învățării în mașină și pentru a facilita trecerea de la prototipul de cercetare la sistemul de producție Instruirea TensorFlow este disponibilă ca "formare live la fața locului" sau "instruire live la distanță" Training-ul live la fața locului poate fi efectuat la fața locului la sediul clientului România sau în centrele de formare corporativa NobleProg din România Instruirea live la distanță este realizată printr-un desktop interactiv, la distanță NobleProg Furnizorul dvs de formare locală.
Mărturii
★★★★★
★★★★★
Am apreciat cu adevărat răspunsurile clare ale lui Chris la întrebările noastre.
Léo Dubus
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
În general, m-am bucurat de antrenorul informat.
Sridhar Voorakkara
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Am fost uimit la standardul acestei clase - aș spune că era un standard universitar.
David Relihan
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Foarte bună imagine de ansamblu. Un fundal bun în ce funcționează Tensorflow așa cum se întâmplă.
Kieran Conboy
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Mi-au plăcut oportunitățile de a pune întrebări și de a explica mai detaliat teoria.
Sharon Ruane
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Abordare foarte actualizată sau CPI (debit tensor, epoca, învățare) pentru a face învățarea în mașină.
Paul Lee
Curs: TensorFlow for Image Recognition
Translated by
Având în vedere perspectivele tehnologiei: ce tehnologie / proces ar putea deveni mai important în viitor; vedeți ce poate fi folosit tehnologia.
Commerzbank AG
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Am beneficiat de selecția subiectului. Stilul de antrenament. Practică orientare.
Commerzbank AG
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
O gamă largă de subiecte acoperite și o cunoaștere substanțială a liderilor.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curs: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
lipsă
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curs: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
Mari cunoștințe teoretice și practice ale lectorilor. Comunicativitatea formatorilor. În timpul cursului, puteți pune întrebări și puteți obține răspunsuri satisfăcătoare.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curs: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
Partea practică, în care am implementat algoritmi. Acest lucru a permis o mai bună înțelegere a subiectului.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curs: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
exerciții și exemple implementate asupra lor
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curs: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
Exemple și probleme discutate.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curs: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
Cunoștințe fundamentale, angajament, un pasionat mod de a transfera cunoștințe. Exemple practice după o prelegere teoretică.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curs: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
Exerciții practice pregătite de domnul Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curs: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
Identificarea umană și circuitul de detectare a punctului de rău
王 春柱 - 中移物联网
Curs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Translated by
Demonstra
中移物联网
Curs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Translated by
Despre zona feței.
中移物联网
Curs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
Deep Learning pentru NLP permite unei mașini să învețe procesarea limbajului simplu și complex Printre sarcinile posibile în prezent sunt generarea de traduceri și generare de subtitrări pentru fotografii DL (Deep Learning) este un subset de ML (Machine Learning) Python este un limbaj de programare popular care conține biblioteci pentru Deep Learning for NLP În acest training instruit, participanții vor învăța să folosească librăriile Python pentru NLP (Natural Language Processing), deoarece creează o aplicație care procesează un set de imagini și generează legende Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Proiectați și codați DL pentru NLP utilizând librăriile Python Creați codul Python care citește o colecție substanțială de imagini și generează cuvinte cheie Creați codul Python care generează subtitrări din cuvintele cheie detectate Public Programatori cu interes în lingvistică Programatorii care caută o înțelegere a NLP (Processing Language Natural) Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
Public Acest curs este potrivit pentru cercetătorii de la Deep Learning și pentru inginerii interesați să utilizeze instrumentele disponibile (în cea mai mare parte open source) pentru analiza imaginilor computerizate Acest curs oferă exemple de lucru .
Embedding Projector este o aplicație web open source pentru vizualizarea datelor utilizate pentru instruirea sistemelor de învățare a mașinilor Creat de Google, face parte din TensorFlow Această instruire instruită live introduce conceptele din spatele Proiectoarelor Embedding și umblă participanții prin configurarea unui proiect demo Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Explorați modul în care datele sunt interpretate de modelele de învățare automată Navigați prin vizualizările 3D și 2D ale datelor pentru a înțelege modul în care algoritmul de învățare a mașinilor îl interpretează Înțelegeți conceptele din spatele embeddings și rolul lor în reprezentarea vectorilor matematici pentru imagini, cuvinte și cifre Explorați proprietățile unei încorporări specifice pentru a înțelege comportamentul unui model Aplicați proiectul de încorporare în cazuri de utilizare realworld, cum ar fi construirea unui sistem de recomandări pentru melodii pentru iubitorii de muzică Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
Acest curs vă va oferi cunoștințe în rețelele neuronale și, în general, în algoritmul de învățare în mașină, învățare profundă (algoritmi și aplicații) Această instruire se concentrează mai mult pe fundamentale, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras etc Exemplele sunt realizate în TensorFlow .
TensorFlow este o bibliotecă populară și de învățare a mașinii dezvoltată de Google pentru învățarea profundă, calculul numeric și învățarea pe scară largă a mașinii. TensorFlow 2,0, lansat în ianuarie 2019, este cea mai nouă versiune a TensorFlow și include îmbunătățiri în executarea dornici, compatibilitate și consistența API.
acest instructor-condus, de formare Live (la fața locului sau la distanță) este destinat dezvoltatorilor și a datelor de știință care doresc să utilizeze tensorflow 2,0 pentru a construi predictori, clasificatori, modele generatoare, rețele neuronale și așa mai departe.
până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:
- a instala și a configura TensorFlow 2,0. - intelege beneficiile TensorFlow 2,0 peste versiunile anterioare. - Build modele profunde de învățare. - implementați o imagine avansată classifier. - implementați un model de învățare profundă în cloud, dispozitive mobile și IoT.
format al cursului
- interactive prelegere și discuții. - o mulțime de exerciții și practică. - hands-on punerea în aplicare într-un mediu de laborator live.
curs opțiuni de personalizare
- pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, va rugam sa ne contactati pentru a aranja. - pentru a afla mai multe despre TensorFlow, vă rugăm să vizitați: https://www.tensorflow.org/
TensorFlow Serving este un sistem de servire a modelelor de învățare a mașinilor (ML) în producție În acest training instruit, participanții vor învăța cum să configureze și să utilizeze serviciul TensorFlow Serving pentru a implementa și administra modelele ML într-un mediu de producție Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Tren, exportați și serviți diverse modele TensorFlow Testați și implementați algoritmi utilizând o singură arhitectură și un set de API-uri Extindeți TensorFlow Serving pentru a servi alte tipuri de modele dincolo de modelele TensorFlow Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
TensorFlow este un API de generația a 2-a a bibliotecii de software open source a Google pentru Deep Learning Sistemul este conceput pentru a facilita cercetarea în domeniul învățării în mașină și pentru a facilita trecerea rapidă și ușoară de la prototipul de cercetare la sistemul de producție Public Acest curs este destinat inginerilor care caută să utilizeze TensorFlow pentru proiectele lor de învățare profundă După finalizarea acestui curs, delegații vor: înțeleg structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow să fie capabil să efectueze sarcini de instalare / producție / arhitectură și configurație să poată evalua calitatea codului, să efectueze depanare, să monitorizeze să fie capabil să implementeze o producție avansată, cum ar fi modele de instruire, construirea de grafice și logare .
Acest curs explorează, cu exemple concrete, aplicarea Tensor Flow în scopul recunoașterii imaginilor Public Acest curs este destinat inginerilor care caută să utilizeze TensorFlow în scopul recunoașterii imaginilor După finalizarea acestui curs, delegații vor putea: înțeleg structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow realizați sarcinile și configurația mediului de instalare / producție / arhitecturii evaluați calitatea codului, efectuați depanarea, monitorizarea să implementeze o producție avansată, cum ar fi modele de instruire, construirea de grafice și logare .
Unitatea de procesare Tensor (TPU) este arhitectura pe care Google a folosit-o intern pe parcursul mai multor ani și este acum disponibilă pentru utilizare de către publicul larg Acesta include mai multe optimizări pentru utilizare în rețele neuronale, inclusiv multiplicarea matricei raționalizate și numere întregi de 8 biți în loc de 16 biți pentru a putea reveni la niveluri adecvate de precizie În acest training instruit, participanții vor învăța cum să profite de inovațiile procesoarelor TPU pentru a maximiza performanța propriilor aplicații AI Până la sfârșitul instruirii, participanții vor putea: Antrenează diferite tipuri de rețele neuronale pe cantități mari de date Utilizați TPU-uri pentru a accelera procesul de inferență cu până la două ordine de mărime Utilizați unitățile TPU pentru a procesa aplicații intensive, cum ar fi căutarea de imagini, viziunea în cloud și fotografiile Public Dezvoltatori Cercetătorii Ingineri Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
TensorFlow ™ este o bibliotecă software open source pentru calcul numeric utilizând grafice de fluxuri de date SyntaxNet este un cadru de procesare a limbajului natural pentru TensorFlow Word2Vec este folosit pentru a învăța reprezentări vectoriale ale cuvintelor, numite "embeddings word" Word2vec este un model predictiv deosebit de computational de eficientizare a invatarii cuvintelor din textul brut Acesta vine în două arome, modelul Continuous BagofWords (CBOW) și modelul SkipGram (capitolul 31 și 32 în Mikolov și colab) Folosit în tandem, SyntaxNet și Word2Vec permit utilizatorilor să genereze modele de învățare încorporată de la introducerea limbajului natural Public Acest curs este destinat dezvoltatorilor și inginerilor care intenționează să lucreze cu modelele SyntaxNet și Word2Vec în graficul TensorFlow După finalizarea acestui curs, delegații vor: înțeleg structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow să fie capabil să efectueze sarcini de instalare / producție / arhitectură și configurație să poată evalua calitatea codului, să efectueze depanare, să monitorizeze să fie capabil să implementeze o producție avansată, cum ar fi modele de instruire, încorporarea termenilor, construirea de grafice și logare .
Acest curs începe cu a vă oferi cunoștințe conceptuale în rețele neuronale și, în general, în algoritmul de învățare în mașină, învățare profundă (algoritmi și aplicații) Partea 1 (40%) din acest training se concentrează mai mult pe fundamentale, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras etc Partea 2 (20%) a acestui training introduce Theano o bibliotecă python care face ușor de scris modele de învățare profundă Partea a treia (40%) din formare se bazează în mare măsură pe API-ul Tensorflow 2nd Generation din biblioteca de software open source a Google pentru Deep Learning Exemplele și manuscrisele vor fi făcute în TensorFlow Public Acest curs este destinat inginerilor care caută să utilizeze TensorFlow pentru proiectele lor de învățare profundă După finalizarea acestui curs, delegații vor: au o bună înțelegere pe rețele neuronale profunde (DNN), CNN și RNN înțeleg structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow să fie capabil să efectueze sarcini de instalare / producție / arhitectură și configurație să poată evalua calitatea codului, să efectueze depanare, să monitorizeze să fie capabil să implementeze o producție avansată, cum ar fi modele de instruire, construirea de grafice și logare Nu toate subiectele vor fi acoperite într-o sală de clasă publică cu o durată de 35 de ore datorită vastității subiectului Durata cursului complet va fi de aproximativ 70 de ore și nu de 35 de ore .
Sfarsit de saptamana TensorFlow Cursuri, Seara TensorFlow Training, TensorFlow Camp, TensorFlow Cu instructor, Sfarsit de saptamana TensorFlow Training, Seara TensorFlow Cursuri, TensorFlow Coaching, TensorFlow Instructor, TensorFlow Trainer, TensorFlow Cursuri, TensorFlow Clase, TensorFlow Pe pagina, TensorFlow curs privat, TensorFlow one on one training
.jpg "food and drug administration (fda)")
.jpg "american international group (aig)")
.jpg "european southern observatory (eso)")
.png "procter & gamble (p&g)")
