Місцеві навчальні курси TensorFlow під керівництвом інструкторів демонструють завдяки інтерактивній дискусії та практичній практиці, як використовувати систему TensorFlow для полегшення досліджень у машинному навчанні та щоб швидко та легко перейти від дослідного прототипу до виробничої системи. Навчання TensorFlow доступне як "навчання на місці" або "дистанційне тренування в прямому ефірі". Навчання в прямому ефірі на місці може проводитися локально в приміщеннях замовника в україна або в корпоративних навчальних центрах NobleProg в україна . Дистанційне тренування в прямому ефірі здійснюється за допомогою інтерактивного віддаленого робочого столу. NobleProg - Ваш місцевий провайдер навчання
Machine Translated
Testimonials
★★★★★
★★★★★
Я дуже ціную кришталево чіткі відповіді Кріса на наші запитання.
Léo Dubus
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Я взагалі користувався знаючими тренера.
Sridhar Voorakkara
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Я був вражений стандартом цього класу-я хотів би сказати, що це був університетський стандарт.
David Relihan
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Дуже добре всі круглі огляд. Go OD фону в чому tensorflow працює як це робить.
Kieran Conboy
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Мені сподобалися можливості задавати питання і отримати більш глибокі пояснення теорії.
Sharon Ruane
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Дуже оновлений підхід чи ІСЦ (течія тензора, ера, вчитися) робити Машинне навчання.
Paul Lee
Course: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Враховуючи перспективи технології: які технології/процесу можуть стати більш важливими в майбутньому; Дивіться, які технології можна використовувати для.
Commerzbank AG
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Я отримав вигоду від вибору теми. Стиль навчання. Практична орієнтація.
Commerzbank AG
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Широкий спектр питань охоплює і високі знання керівних.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Відсутність
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Високі теоретичні та практичні знання провідних. Провідні комунікаційні можливості. Під час курсу ви можете задати питання і отримати задовільну відповідь.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Практична частина, де ми реалізували алгоритми. Це дозволило краще зрозуміти цю тему.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Вправи і приклади
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Приклади та теми, які обговорювалися.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Змістовні знання, заручини, захоплюючий спосіб спілкування знань.
Практичні приклади після теоретичної лекції.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Практичні вправи, підготовлені паном Матьясом
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Ідентифікація людини і плати погана точка виявлення
王 春柱 - 中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Продемонструвати
中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Про зону обличчя.
中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Багато практичних порад
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Course: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Багато інформації, пов'язаної з розгортаннями рішень
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Course: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Безліч практичних порад і знань з широкого кола питань AI/It SQL //IOT.
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 Deep Learning та інженерів, зацікавлених у використанні доступних інструментів (в основному з відкритим 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 з нейронних мереж і загалом з алгоритму машинного навчання, глибокого навчання (алгоритми та програми).
Це навчання більш сфокусовані на основних принципах, але і допоможе вам вибрати правильну технологію: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras і т.д. Приклади зроблені в TensorFlow .
TensorFlow - популярна бібліотека та машинне навчання, розроблена Go ogle для глибокого навчання, чисельних обчислень та масштабного машинного навчання. TensorFlow 2.0, випущений у січні 2019 року, є новітньою версією TensorFlow і включає вдосконалення в прагненні до виконання, сумісності та послідовності API.
Ця навчальна програма під керівництвом інструкторів (на місці або на віддаленому рівні) спрямована на розробників та науковців даних, які бажають використовувати Tensorflow 2.0 для створення прогнозів, класифікаторів, генеративних моделей, нейронних мереж тощо.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановлення та налаштування TensorFlow 2.0. - Зрозумійте переваги TensorFlow 2.0 над попередніми версіями. - Побудувати моделі глибокого навчання. - Вкажіть розширений класифікатор зображення. - Розгорніть модель глибокого навчання до хмарних, мобільних та IoT-пристроїв.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія. - Багато вправ і вправ. - Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись. - Щоб дізнатися більше про TensorFlow , відвідайте: https://www.tensorflow.org/
TensorFlow Serving - це система подачі моделей машинного навчання (ML) до виробництва.
У цьому тренінгу під керівництвом інструкторів учасники дізнаються, як налаштувати та використовувати TensorFlow для розгортання та управління моделями ML у виробничих умовах.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Тренуйте, експортуйте та обслуговуйте різні моделі TensorFlow - Тестуйте та розгортайте алгоритми, використовуючи єдину архітектуру та набір API - Розширення TensorFlow Служить для обслуговування інших типів моделей поза моделями TensorFlow
Аудиторія
- Розробники - Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
TensorFlow - це API 2-го покоління бібліотеки відкритого програмного забезпечення Go ogle для Deep Learning . Система призначена для полегшення досліджень в машинному навчанні, а також для швидкого і легкого переходу від дослідного прототипу до виробничої системи.
Аудиторія
Цей курс призначений для інженерів, які прагнуть використовувати TensorFlow для проектів Deep Learning
Після завершення цього курсу делегати:
- розуміти структуру TensorFlow і механізми розгортання - вміти виконувати завдання встановлення / виробничого середовища / архітектури та конфігурації - вміти оцінювати якість коду, виконувати налагодження, моніторинг - мати можливість впроваджувати передові технології виробництва, такі як навчальні моделі, побудова графіків і ведення журналу
Цей курс досліджує, з конкретними прикладами, застосування Tensor Flow для цілей розпізнавання зображень
Аудиторія
Цей курс призначений для інженерів, які прагнуть використовувати TensorFlow для розпізнавання зображень
Після завершення цього курсу делегати зможуть:
- розуміти структуру TensorFlow і механізми розгортання - виконувати завдання встановлення / виробничого середовища / архітектури та конфігурації - оцінюють якість коду, виконують налагодження, моніторинг - запровадити передові технології виробництва, такі як навчальні моделі, побудова графіків і ведення журналу
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 концептуальних знань з нейронних мереж і, як правило, з алгоритму машинного навчання, глибокого навчання (алгоритми та програми).
Частина 1 (40%) цього навчання більше уваги на основних принципах, але і допоможе вам вибрати правильну технологію: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras і т.д.
Частина 2 (20%) цього тренінгу представляє Теано - бібліотеку пітонів, яка спрощує написання моделей глибокого навчання.
Частина 3 (40%) навчання буде широко базуватися на Tensorflow - API другого покоління з бібліотеки програмного забезпечення з відкритим кодом Go ogle для Deep Learning . Усі приклади та досвід роботи будуть зроблені в TensorFlow .
Аудиторія
Цей курс призначений для інженерів, які прагнуть використовувати TensorFlow для своїх проектів Deep Learning
Після закінчення цього курсу делегати:
-
добре розуміти глибокі нейронні мережі (DNN), CNN та RNN
-
зрозуміти структуру та механізми розгортання TensorFlow
-
вміти виконувати установки / виробниче середовище / архітектурні завдання та конфігурацію
-
вміти оцінювати якість коду, виконувати налагодження, моніторинг
-
вміти впроваджувати передові виробництва, такі як навчальні моделі, складання графіків та ведення журналів
.jpg "international air transport association (iata)")
