курси TensorFlow

курси TensorFlow

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

★★★★★
★★★★★

TensorFlow Course Outlines

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
28 hours
Overview
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.
28 hours
Overview
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
21 hours
Overview
Аудиторія

Цей курс підходить для дослідників та інженерів Deep Learning, зацікавлених у використанні наявних інструментів (переважно з відкритим вихідним кодом) для аналізу комп'ютерних зображень

Цей курс дає робочі приклади.
14 hours
Overview
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
28 hours
Overview
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.
21 hours
Overview
TensorFlow є популярною і машинного навчання бібліотеки, розробленої компанією Google для глибокого навчання, числові обчислення, і великомасштабних машинного навчання. TensorFlow 2,0, випущений в Jan 2019, є новітнім варіантом TensorFlow і включає в себе поліпшення жадібних виконання, сумісність і API консистенції.

цей інструктор під керівництвом, жити навчання (на місці або віддалених), спрямованих на розробників і даних вчених, які хочуть використовувати Tensorflow 2,0 для створення pressors, класифікаторів, генеративних моделей, нейронні мережі і так далі.

до кінця тренінгу учасники зможуть:

- встановити та налаштувати TensorFlow 2,0.
- зрозуміти переваги TensorFlow 2,0 над попередніми версіями.
- побудувати глибокі моделі навчання.
- впровадити розширений класифікатор зображень.
- розгорнути модель глибокого навчання з хмарами, мобільними та пристроями.

Формат курсу

- Інтерактивна лекція та дискусія.
- багато вправ і практики.
- практичної реалізації в живій лабораторній обстановці.

курс параметри налаштування

- щоб запросити індивідуальну підготовку за цей курс, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
- щоб дізнатися більше про TensorFlow, будь ласка, відвідайте: https://www.tensorflow.org/
7 hours
Overview
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
21 hours
Overview
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
28 hours
Overview
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
7 hours
Overview
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
35 hours
Overview
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
35 hours
Overview
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.
Weekend TensorFlow courses, Evening TensorFlow training, TensorFlow boot camp, TensorFlow instructor-led, Weekend TensorFlow training, Evening TensorFlow courses, TensorFlow coaching, TensorFlow instructor, TensorFlow trainer, TensorFlow training courses, TensorFlow classes, TensorFlow on-site, TensorFlow private courses, TensorFlow one on one training

Course Discounts

Course Discounts Newsletter

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Some of our clients

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Ukraine!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Ukraine
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!