
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 україні або в корпоративних навчальних центрах NobleProg в україні . Дистанційне тренування в прямому ефірі здійснюється за допомогою інтерактивного віддаленого робочого столу. NobleProg - Ваш місцевий провайдер навчання
Machine Translated
Відгуки
Я дуже ціную кришталево чіткі відповіді Кріса на наші запитання.
Léo Dubus
Курси: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
Я взагалі користувався знаючими тренера.
Sridhar Voorakkara
Курси: 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
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Дуже хороший всебічний огляд. Go оди фону в чому Tensorflow працює , як це робить.
Kieran Conboy
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Мені сподобалися можливості задавати питання і отримати більш глибокі пояснення теорії.
Sharon Ruane
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Дуже оновлений підхід чи ІСЦ (течія тензора, ера, вчитися) робити Машинне навчання.
Paul Lee
Курси: 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
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Я отримав вигоду від вибору теми. Стиль навчання. Практична орієнтація.
Commerzbank AG
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Я почав з близьких до нуля знань, і до кінця зміг створити та навчити власні мережі.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Курси: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Томаш дійсно добре знає інформацію, і курс був добре розвивається.
Raju Krishnamurthy - Google
Курси: TensorFlow Extended (TFX)
Machine Translated
TensorFlow Зміст курсу
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to develop iOS mobile applications with deep learning capabilities.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure TensorFlow Lite.
- Understand the principles behind TensorFlow and machine learning on mobile devices.
- Load TensorFlow Models onto an iOS device.
- Run an iOS application capable of detecting and classifying an object captured through the device's camera.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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
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
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go from training a single ML model to deploying many ML models to production.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure TFX and supporting third-party tools.
- Use TFX to create and manage a complete ML production pipeline.
- Work with TFX components to carry out modeling, training, serving inference, and managing deployments.
- Deploy machine learning features to web applications, mobile applications, IoT devices and more.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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
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
У цьому під керівництвом інструктора, живого навчання, учасники дізнаються, як налаштувати і використовувати TensorFlow служить для розгортання і управління ML моделей у виробничому середовищі.
До кінця тренінгу учасники зможуть:
- Тренуйте, експортуйте та обслуговуємо різні TensorFlow моделі
- Алгоритми тестування та розгортання з використанням єдиної архітектури та набору API
- Розширюйте TensorFlow служіння для обслуговування інших типів моделей поза межами TensorFlow моделей
Формат курсу
- Частина лекції, обговорення частини, вправи і важкі практичний досвід
Параметри налаштування курсу
- Щоб запросити індивідуальну підготовку до цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами для організації.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to write, load and run machine learning models on very small embedded devices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install TensorFlow Lite.
- Load machine learning models onto an embedded device to enable it to detect speech, classify images, etc.
- Add AI to hardware devices without relying on network connectivity.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to develop mobile applications with deep learning capabilities.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure TensorFlow Lite.
- Understand the principles behind TensorFlow, machine learning and deep learning.
- Load TensorFlow Models onto an Android device.
- Enable deep learning and machine learning functionality such as computer vision and natural language recognition in a mobile application.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
- To learn more about TensorFlow, please visit: https://www.tensorflow.org/lite/
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
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to deploy deep learning models on embedded devices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Tensorflow Lite on an embedded device.
- Understand the concepts and components underlying TensorFlow Lite.
- Convert existing machine learning models to TensorFlow Lite format for execution on embedded devices.
- Work within the limitations of small devices and TensorFlow Lite, while learning how to expand their default capabilities.
- Deploy deep learning models on embedded devices running Linux to solve physical world problems such as recognizing images and voice, predicting patterns, and initiating movements and responses from robots and other embedded systems in the field.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use TensorFlow.js to identify patterns and generate predictions through machine learning models.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build and train machine learning models with TensorFlow.js.
- Run machine learning models in the browser or under Node.js.
- Retrain pre-existing machine learning models using custom data.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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/
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 .
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use TensorFlow to analyze potential fraud data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Create a fraud detection model in Python and TensorFlow.
- Build linear regressions and linear regression models to predict fraud.
- Develop an end-to-end AI application for analyzing fraud data.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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 підходить для дослідників Deep Learning та інженерів, зацікавлених у використанні доступних інструментів (в основному з відкритим кодом) для аналізу комп'ютерних зображень
Цей курс наводить робочі приклади.
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