Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example Kurzusok

In this instructor-led, live training, we go over the principles of neural networks and use OpenNN to implement a sample application.

Format of the course

• Lecture and discussion coupled with hands-on exercises.

TensorFlow a Go ogle nyílt forráskódú szoftverkönyvtárának második generációs API-ja a Deep Learning . A rendszer célja a gépi tanulás kutatásának megkönnyítése, valamint a kutatási prototípusról a termelési rendszerbe való átmenet gyors és egyszerű megvalósítása.

Közönség

Ez a kurzus olyan mérnökök számára készült, akik a TensorFlow t szeretnék használni a Deep Learning projektjeikhez

A kurzus befejezése után a küldöttek:

• megértsék a TensorFlow struktúráját és telepítési mechanizmusait
• képesnek kell lennie telepítési / gyártási környezet / architektúra feladatok és konfiguráció elvégzésére
• képesnek kell lennie a kód minőségének értékelésére, hibakeresésre, megfigyelésre
• képesnek kell lennie a fejlett gyártás, például a képzési modellek, grafikonok és naplózás megvalósítására

Ez a kurzus konkrét példákkal vizsgálja a Tensor Flow alkalmazását a képfelismerés céljára

Közönség

Ez a kurzus olyan mérnökök számára készült, akik a TensorFlow t a TensorFlow céljából kívánják felhasználni

A kurzus befejezése után a küldöttek:

• megértsék a TensorFlow struktúráját és telepítési mechanizmusait
• telepítési / gyártási környezet / architektúra feladatokat és konfigurációt végez
• a kód minőségének értékelése, hibakeresés, monitorozás
• fejlett gyártást, például képzési modelleket, grafikonokat és naplózást valósít meg

TensorFlow™ egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtár a numerikus számítás használata adatáramú grafikonok.

A SyntaxNet egy neurális hálózat természetes nyelvi feldolgozási keret TensorFlow.

Word2Vec használják a tanulási vektor képviselete a szavak, az úgynevezett "word embeddings". Word2vec egy különösen számítástechnikai-hatékony előrejelzési modell a tanulás szó beépítések nyers szöveg. Két ízben jön, a Continuous Bag-of-Words modell (CBOW) és a Skip-Gram modell (3.1 és 3.2 fejezet Mikolov et al.)

A SyntaxNet és a Word2Vec a felhasználók számára lehetővé teszi, hogy megtanult beépítési modelleket generáljanak a Természetes Nyelvbeviteltől.

közönség

Ez a kurzus célja a fejlesztők és mérnökök, akik szándékoznak dolgozni a SyntaxNet és Word2Vec modellek a TensorFlow grafikonok.

A kurzus befejezése után a képviselők:

• megértése TensorFlow’ szerkezetének és telepítési mechanizmusainak
• képes végrehajtani telepítési / termelési környezet / építészeti feladatok és konfiguráció
• képes értékelni a kód minőségét, elvégezni debugging, nyomon követés
• képesnek kell lennie a fejlett termelés megvalósítására, mint például a képzési modellek, a beépítési feltételek, az építési grafikonok és a logging

Közönség

Ez a tanfolyam alkalmas Deep Learning és mérnökök számára, akik a rendelkezésre álló eszközök (többnyire nyílt forráskódú) felhasználásáról érdeklődnek a számítógépes képek elemzése céljából

Ez a tanfolyam példákat mutat be.

This course will give you knowledge in neural networks and generally in machine learning algorithm, deep learning (algorithms and applications).

This training is more focus on fundamentals, but will help you to choose the right technology : TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. The examples are made in TensorFlow.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják, hogyan használják ki a TPU processzorok újításait saját AI-alkalmazásaik teljesítményének maximalizálása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tanítson különféle típusú neurális hálózatokat nagy mennyiségű adatra.
• A TPU-k segítségével akár két nagyságrenddel is felgyorsíthatja a következtetési folyamatot.
• Használja a TPU-kat olyan intenzív alkalmazások feldolgozásához, mint a képkeresés, felhőkép és fényképek.

A projektor beágyazása egy nyílt forráskódú webes alkalmazás, amely a gépi tanulási rendszerek vonatozásához használt adatok vizualizálására szolgál A Google által létrehozott része a TensorFlow része Ez az oktatott, élő képzés bemutatja az Embedding Projector mögött álló fogalmakat, és a résztvevőket egy demo projekt létrehozásával végzi A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Fedezze fel, hogyan értelmezik az adatokat a gépi tanulási modellek Keresse meg a 3D és a 2D nézet adatokat, hogy megértse, hogyan értelmezi a gépi tanulási algoritmus Megérteni a beágyazások mögött rejlő fogalmakat és azok szerepét a matematikai vektorok ábrázolásához képekhez, szavakhoz és számokhoz Fedezze fel egy adott beágyazás tulajdonságait, hogy megértse a modell viselkedését Alkalmazzon beágyazási projektet a realworld-alkalmazásokra, ilyen például a zenés szerelmeseinek szóló dal ajánlásrendszere Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a résztvevők megtanulják, hogyan kell konfigurálni és használni az TensorFlow Serving-et az ML-modellek éles környezetben történő üzembe helyezéséhez és kezeléséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tanítson, exportáljon és szolgáljon ki különféle TensorFlow modelleket.
• Tesztelje és telepítse az algoritmusokat egyetlen architektúra és API-készlet használatával.
• Az TensorFlow Serving kiterjesztése a TensorFlow modelleken kívül más típusú modellek kiszolgálására is.

Ez a tanfolyam azzal kezdődik, hogy fogalmi ismereteket adunk neurális hálózatokban és általában gépi tanulási algoritmusban, mély tanulásban (algoritmusok és alkalmazások).

Part 1 (40%) ez a képzés nagyobb hangsúlyt alapjait, de segítünk választotta a megfelelő technológia: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras stb

A képzés 2. része (20%) bemutatja a Theano-t - egy python könyvtárat, amely megkönnyíti a mély tanulási modellek írását.

A képzés 3. részét (40%) nagymértékben a Tensorflow - a Go ogle nyílt forráskódú szoftverek könyvtárának 2. generációs API-ján alapszik - a Deep Learning . A példákat és a kézbesítést a TensorFlow ban TensorFlow .

Közönség

Ez a tanfolyam azoknak a mérnököknek szól, akik a TensorFlow ot szeretnék használni Deep Learning projektjeikhez

A kurzus befejezése után a küldöttek:

• jól megértsék a mély ideghálózatokat (DNN), CNN és RNN

• megérti a TensorFlow szerkezetét és telepítési mechanizmusait

• képesnek kell lennie a telepítési / gyártási környezeti / építészeti feladatok elvégzésére és a konfigurációra

• képesnek kell lennie a kódminőség értékelésére, a hibakeresés, a monitorozás végrehajtására

• képes legyen fejlett termelést megvalósítani, mint például képzési modellek, építési grafikonok és naplózás

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják a Python könyvtárak használatát az NLP-hez, miközben olyan alkalmazást hoznak létre, amely feldolgozza a képeket és feliratokat generál.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tervezze meg és kódolja a DL-t NLP-hez Python könyvtárak használatával.
• Hozzon létre Python kódot, amely lényegesen hatalmas képgyűjteményt olvas be, és kulcsszavakat generál.
• Hozzon létre Python kódot, amely feliratokat generál az észlelt kulcsszavakból.

Ez egy 4 napos tanfolyam, amely bemutatja az AI-t és annak alkalmazását. Lehetőség van arra, hogy a kurzus befejezése után egy további napot kapjon egy AI-projekt elvégzésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik a Tensorflow 2.x-et előrejelzők, osztályozók, generatív modellek, neurális hálózatok és így tovább építésére szeretnék használni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a TensorFlow 2.x.
• Ismerje meg a TensorFlow 2.x előnyeit a korábbi verziókhoz képest.
• Építsen mély tanulási modelleket.
• Valósítson meg egy speciális képosztályozót.
• Telepítsen mélytanulási modellt a felhő-, mobil- és IoT-eszközökön.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatkutatóknak szól, akik az TensorFlow.js-t szeretnék használni minták azonosítására és előrejelzések generálására a gépi tanulási modelleken keresztül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Építsen és tanítson gépi tanulási modelleket TensorFlow.js segítségével.
• Futtassa a meglévő gépi tanulási modelleket a böngészőben vagy a Node.js alatt.
• A már meglévő gépi tanulás újraképzése egyéni adatok használatával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatkutatóknak szól, akik az TensorFlow segítségével kívánják elemezni a lehetséges csalási adatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hozzon létre egy csalásészlelési modellt Pythonban és TensorFlow.
• Készítsen lineáris regressziót és lineáris regressziós modelleket a csalások előrejelzésére.
• Fejlesszen ki egy teljes körű AI-alkalmazást a csalási adatok elemzésére.