курси TensorFlow

курси TensorFlow

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

★★★★★
★★★★★

TensorFlow Зміст курсу

Назва курсу
Тривалість
Огляд
Назва курсу
Тривалість
Огляд
28 годин
Огляд
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 годин
Огляд
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 годин
Огляд
Аудиторія

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.
14 годин
Огляд
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 годин
Огляд
Цей курс дасть вам знання з нейронних мереж та 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 .
21 годин
Огляд
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/
7 годин
Огляд
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
21 годин
Огляд
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
28 годин
Огляд
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
7 годин
Огляд
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 годин
Огляд
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 годин
Огляд
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
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

Знижки на курс

No course discounts for now.

Інформаційний бюлетень "Знижки на курси"

Ми поважаємо конфіденційність Ваших персональних даних. Ми зобов'язуємось не передавати Ваші дані іншим особам. Ви завжди можете змінити свої налаштування конфіденційності або повністю відмовитись від підписки.

Наші клієнти

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!