Місцевий, інструктор під керівництвом Live TensorFlow навчальних курсів демонструють через інтерактивне обговорення і практичний практиці, як використовувати TensorFlow системи для полегшення досліджень в машинної підготовки, і зробити його швидким і легким для переходу від досліджень прототип до виробничої системи.
TensorFlow підготовка доступна як "на місці навчання" або "дистанційне навчання жити". На місці навчання в прямому ефірі може здійснюватися на місцевому рівні в україна або в Неbleprog корпоративні навчальні центри в україна. Дистанційне навчання в прямому ефірі здійснюється шляхом інтерактивного, віддаленого робочого стола.
Nobleпрога-ваш місцевий навчальний провайдер
Testimonials
★★★★★
★★★★★
Я дуже ціную кришталево чіткі відповіді Кріса на наші запитання.
Léo Dubus
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Знаючий тренер
Sridhar Voorakkara
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Я був вражений стандартом цього класу - я б сказав, що це був університетський стандарт.
David Relihan
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Дуже добре все круглий огляд. Добрий фон в тому, чому Tensorflow працює так, як це робить.
Kieran Conboy
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Мені сподобались можливості задавати питання і отримати більш глибоке пояснення цієї теорії.
Sharon Ruane
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Дуже оновлений підхід чи API (tensorflow, kera, tflearn) робити машину навчання
Paul Lee
Course: TensorFlow for Image Recognition
Translated by
З огляду на світогляд технології: яка технологія / процес може стати більш важливим у майбутньому; Подивіться, якою може бути технологія
Commerzbank AG
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Вибір теми. Стиль навчання. Практична орієнтація
Commerzbank AG
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Широкий спектр тем охоплює і значні знання лідерів.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
відсутність
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
Великі теоретичні та практичні знання викладачів. Комунікативність тренерів. Під час курсу ви можете задавати питання та отримати задовільні відповіді.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
Практична частина, де ми реалізували алгоритми. Це дозволило краще зрозуміти тему.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
вправи та приклади, що їх реалізують на них
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
Обговорювалися приклади та питання.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
Значущі знання, відданість, пристрасний спосіб передачі знань. Практичні приклади після теоретичної лекції.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
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.
Глибоке навчання для NLP дозволяє машині вивчати просту та складну обробку мови. Серед можливих зараз завдань - переклад мовлення та генерація підписів для фотографій. DL (Deep Learning) є підмножиною ML (Machine Learning). Python - це популярна мова програмування, що містить бібліотеки для глибокого навчання для NLP.
У цій навчальному посібнику учасники навчаться використовувати бібліотеки Python для NLP (Natural Language Processing), створюючи прикладну програму, яка обробляє набір фотографій та створює підписи.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Дизайн та код DL для NLP за допомогою бібліотек Python - Створіть код Python, який зчитує значно велику колекцію фотографій і генерує ключові слова - Створіть код Python, який генерує підписи з виявлених ключових слів
Аудиторія
- Програмісти з інтересом до лінгвістики - Програмісти, які шукають розуміння NLP (природна обробка мови)
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
Цей курс підходить для дослідників та інженерів Deep Learning, зацікавлених у використанні наявних інструментів (переважно з відкритим вихідним кодом) для аналізу комп'ютерних зображень
Вбудовування проектора - це веб-додаток з відкритим кодом для візуалізації даних, які використовуються для навчання машинних систем навчання. Створений Google, він є частиною TensorFlow.
Під керівництвом інструктора, живого тренінгу вводяться концепції, що стосуються вбудованого проектора, та йде учасникам шляхом встановлення демонстраційного проекту.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Дослідіть, як дані інтерпретуються моделями машинного навчання - Перейдіть за допомогою 3D та 2D переглядів даних, щоб зрозуміти, як алгоритм машинного навчання інтерпретує це - Зрозумійте концепції вкладання та їх роль у представленні математичних векторів для зображень, слів та цифр. - Вивчіть властивості певного вкладеного поля, щоб зрозуміти поведінку моделі - Застосовуйте вставлення проекту до реальних випадків використання, таких як створення системи рекомендацій для пісень для любителів музики
Аудиторія
- Розробники - Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
Цей курс дасть вам знання в нейронних мережах і, як правило, в алгоритмі машинного навчання, глибоке вивчення (алгоритми та програми).
Цей тренінг більше зосереджено на фундаментальних принципах, але допоможе вам вибрати правильні технології: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras і т. Д. Приклади зроблені в TensorFlow.
TensorFlow Serving - це система для обслуговування моделей машинного навчання (ML) для виробництва.
У цій навчальній інструкції, учасники навчаться, як налаштовувати та використовувати TensorFlow Serving, щоб розгорнути та керувати моделями ML у виробничому середовищі.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Поїзд, експорт та обслуговування різних моделей TensorFlow - Тестувати та розгортати алгоритми з використанням єдиної архітектури та набору API - Розширюйте подання TensorFlow, щоб обслуговувати інші типи моделей поза моделями TensorFlow
Аудиторія
- Розробники - Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
TensorFlow - це API-код другого покоління бібліотеки програмного забезпечення Google із відкритим вихідним кодом для глибокого навчання. Система призначена для полегшення досліджень у галузі машинного навчання та швидкого та легкого переходу від дослідного зразка до виробничої системи.
Аудиторія
Цей курс призначений для інженерів, які прагнуть використовувати TensorFlow для своїх проектів глибокого навчання
Після закінчення курсу делегати:
- зрозуміти структуру та механізми розгортання TensorFlow - бути в змозі виконувати установки / виробничого середовища / архітектури завдання та конфігурацію - бути в змозі оцінити якість коду, виконувати налагодження, моніторинг - бути в змозі впроваджувати передові технології виробництва, такі як тренувальні моделі, графічні роботи та ведення журналів
Цей курс вивчає, зокрема, приклади застосування Tensor Flow до цілей розпізнавання зображень
Аудиторія
Цей курс призначений для інженерів, які прагнуть використовувати TensorFlow з метою розпізнавання зображень
Після закінчення цього курсу делегати зможуть:
- зрозуміти структуру та механізми розгортання TensorFlow - виконувати установки / виробниче середовище / завдання архітектури та конфігурацію - оцінити якість коду, виконувати налагодження, моніторинг - впроваджувати передові технології, такі як тренувальні моделі, створення графіків та ведення журналів
Блок обробки тензорів (TPU) - це архітектура, яку Google використовує всередині компанії протягом декількох років, і зараз вона стає доступною для широкої публіки. Вона включає в себе кілька оптимізацій, спеціально призначених для використання в нейронних мережах, включаючи раціональні множення матриці, і 8-бітні цілі числа замість 16-бітових, для повернення відповідних рівнів точності.
У цій інструкції під керівництвом інструктора, учасники навчаться навчатися використовувати нововведення в процесорах TPU, щоб максимально підвищити продуктивність своїх власних додатків AI.
До кінця тренінгу учасники зможуть:
- Навчання різних типів нейронних мереж на великих обсягах даних - Використовуйте TPU, щоб прискорити процес висновку на два порядки - Використовуйте TPU для обробки інтенсивних додатків, таких як пошук зображень, хмарне бачення та фотографії
Аудиторія
- Розробники - Дослідники - Інженери - Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
TensorFlow ™ - бібліотека програмного забезпечення з відкритим кодом для чисельного обчислення з використанням графіків потоку даних.
SyntaxNet - це структура обробки природних мов для нервової мережі для TensorFlow.
Word2Vec використовується для вивчення векторних уявлень про слова, що називаються "вклади словами". Word2vec - це особливо обчислювально ефективна прогностична модель для вивчення вкладок слів із вихідного тексту. Він поставляється у двох ароматах - моделі безперервного сумок (CBOW) та моделі Skip-Gram (розділи 3.1 та 3.2 у Миколова та ін.).
Використовується в тандемі, SyntaxNet та Word2Vec дозволяють користувачам створювати моделі "Досліджено вбудовування" з введення природної мови.
Аудиторія
Цей курс орієнтований на розробників та інженерів, які мають намір працювати з моделями SyntaxNet та Word2Vec у своїх графіках TensorFlow.
Після закінчення курсу делегати:
- зрозуміти структуру та механізми розгортання TensorFlow - бути в змозі виконувати установки / виробничого середовища / архітектури завдання та конфігурацію - бути в змозі оцінити якість коду, виконувати налагодження, моніторинг - бути в змозі впроваджувати передові технології виробництва, такі як тренувальні моделі, вбудовування термінів, побудова графіків та реєстрації
Цей курс починається з надання вам концептуальних знань в нейронних мережах і, як правило, в алгоритмі машинного навчання, глибоке навчання (алгоритми та програми).
Частина 1 (40%) цього тренінгу більше зосереджується на фундаментальних принципах, але допоможе вам вибрати правильну технологію: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras та ін.
Частина 2 (20%) цього тренінгу представляє Theano - бібліотеку Python, яка робить глибокі дослідження глибинних моделей навчання.
Частина третя (40%) навчання буде широко заснована на Tensorflow - 2-го покоління API від Google open source програмного забезпечення бібліотеки для глибокого навчання. Приклади та ручний інструмент будуть створені в TensorFlow.
Аудиторія
Цей курс призначений для інженерів, які прагнуть використовувати TensorFlow для своїх проектів глибокого навчання
Після закінчення курсу делегати:
-
добре знайомитися з глибокими нейронними мережами (DNN), CNN і RNN
-
зрозуміти структуру та механізми розгортання TensorFlow
-
бути в змозі виконувати установки / виробничого середовища / архітектури завдання та конфігурацію
-
бути в змозі оцінити якість коду, виконувати налагодження, моніторинг
-
бути в змозі впроваджувати передові технології виробництва, такі як тренувальні моделі, графічні роботи та ведення журналів
Не всі теми будуть висвітлюватися в загальноосвітній аудиторії з тривалістю 35 годин у зв'язку з обширністю теми.
Тривалість курсу буде близько 70 годин, а не 35 годин.
.jpg "food and drug administration (fda)")
.png "procter & gamble (p&g)")
