TensorFlow oktatás Magyarország

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék megérteni és alkalmazni a mélytanulási technikákat az Google Colab környezet használatával. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be és navigáljon az Google Colabban a mélytanulási projektekhez.
• Ismerje meg a neurális hálózatok alapjait.
• Valósítson meg mély tanulási modelleket a TensorFlow segítségével.
• A mély tanulási modellek képzése és értékelése.
• Használja a TensorFlow fejlett funkcióit a mély tanuláshoz.

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 .

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.

Ez a kurzus ismereteket nyújt a neurális hálózatokról és általában a gépi tanulási algoritmusról, a mélytanulásról (algoritmusokról és alkalmazásokról).Ez a képzés inkább az alapokra koncentrál, de segít a megfelelő technológia kiválasztásában: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras stb. A példák a TensorFlow-ben készültek.

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.

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 befejeztével további nap álljon rendelkezésre egy mesterséges intelligencia 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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik egyetlen ML-modell betanításától a sok ML-modell éles üzembe helyezéséig szeretnének eljutni.A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a TFX-et és a támogató harmadik féltől származó eszközöket.
• Használja a TFX-et egy teljes ML-termelési folyamat létrehozásához és kezeléséhez.
• Dolgozzon a TFX összetevőkkel a modellezés, a betanítás, a következtetések kiszolgálása és a telepítések kezelése érdekében.
• Telepítsen gépi tanulási funkciókat webalkalmazásokban, mobilalkalmazásokban, IoT-eszközökben és egyebekben.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak a mérnököknek szól, akik a Machine Learning munkaterheléseit OpenShift helyszíni vagy hibrid felhőben szeretnék telepíteni.

• A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
• A Kubernetes és a Kubeflow telepítése és konfigurálása egy OpenShift-fürtön.
• Az OpenShift használatával leegyszerűsítheti a Kubernetes-fürt inicializálását.
• Hozzon létre és helyezzen üzembe egy Kubernetes-folyamatot az éles ML-modellek automatizálásához és kezeléséhez.
• Tanítson és telepítsen TensorFlow ML modellt több párhuzamosan futó GPU-n és gépen.
• Hívjon nyilvános felhőszolgáltatásokat (pl. AWS-szolgáltatásokat) az OpenShiftből az ML-alkalmazások kiterjesztéséhez