
A helyi, oktatók által vezetett élő TensorFlow képzési tanfolyamok interaktív beszélgetés és gyakorlati gyakorlat révén demonstrálják, hogyan lehet a TensorFlow rendszert felhasználni a gépi tanulás során végzett kutatások megkönnyítésére, valamint a kutatási prototípusról a termelési rendszerre való gyors és egyszerű átmenet elősegítésére. TensorFlow edzés „helyszíni élő TensorFlow ” vagy „távoli élő TensorFlow ” érhető el. A helyszíni élő képzéseket helyi ügyfelek telephelyén lehet végrehajtani Magyarország vagy a NobleProg vállalati képzési központjain Magyarország . A távoli élő képzést interaktív, távoli asztalon végzik. NobleProg - a helyi képzési szolgáltató
Machine Translated
Vélemények
Nagyra értékelem Krisztus kristálytiszta válaszát a kérdéseinkre.
Léo Dubus
Kurzus: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
Általában élveztem a jól képzett edzőt.
Sridhar Voorakkara
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Meglepődtem ennek az osztálynak a normáljához - azt mondanám, hogy egyetemes volt.
David Relihan
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Nagyon jó átfogó áttekintés. Go a hátteret arról, hogy a Tensorflow miért működik úgy, ahogy működik.
Kieran Conboy
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Szeretem a kérdéseket feltenni és mélyebben magyarázni az elméletet.
Sharon Ruane
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Nagyon frissített megközelítés vagy fogyasztói árindex (tenzor áramlás, korszak, tanulás) a gépi tanuláshoz.
Paul Lee
Kurzus: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Tekintettel a technológia kilátásaira: milyen technológia / folyamat válhat a jövőben fontosabbá; nézd meg, milyen technológiát lehet használni.
Commerzbank AG
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
A témaválasztás előnyeit élveztem. A képzés stílusa. Gyakorlati tájékozódás.
Commerzbank AG
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
A témák széles köre és a vezetők jelentős ismerete.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
hiány
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Az előadók nagy elméleti és gyakorlati ismerete. Az oktatók kommunikációja. A tanfolyam során kérdéseket tehet fel, és kielégítő választ kaphat.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Gyakorlati rész, ahol algoritmusokat vezettünk be. Ez lehetővé tette a téma jobb megértését.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
gyakorlatokat és a rájuk végrehajtott példákat
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Példák és kérdések.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Az anyagi tudás, elkötelezettség, a tudás átadásának szenvedélyes módja. Gyakorlati példák elméleti előadás után.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Maciej úr gyakorlati gyakorlatok
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Az emberi azonosítás és áramköri rossz pont detektálás
王 春柱 - 中移物联网
Kurzus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Bizonyítani
中移物联网
Kurzus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Körülbelül szembenéz terület.
中移物联网
Kurzus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Sok praktikus tipp
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Kurzus: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Rengeteg információ a megoldások megvalósításával kapcsolatban
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Kurzus: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Az AI / IT / SQL / IoT témakörök széles köréből számos praktikus tipp és ismeret az előadónak.
ABB Sp. z o.o.
Kurzus: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
A nulla közeli tudással kezdtem, és végül képesek voltam saját hálózatokat felépíteni és kiképzni.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Kurzus: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Tomasz igazán jól ismeri az információt, és a tanfolyam jól haladt.
Raju Krishnamurthy - Google
Kurzus: TensorFlow Extended (TFX)
Machine Translated
A tréner nagyon jól tájékozott és nyitott volt a kérdésekre, szeretett diagramokat rajzolni és nagyon jó módon elmagyarázni a dolgokat
Kurzus: Deep Learning with TensorFlow 2.0
Machine Translated
A tréner nagyon jól tájékozott és nyitott volt a kérdésekre, szeretett diagramokat rajzolni és nagyon jó módon elmagyarázni a dolgokat
Kurzus: Deep Learning with TensorFlow 2.0
Machine Translated
TensorFlow Course Outlines
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
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
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
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 képzés nagyobb hangsúlyt alapjait, de segít kiválasztani a megfelelő technológia: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras stb A példák készülnek TensorFlow .
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
Ez az oktató által irányított, élő (helyszíni vagy távoli) képzés azon fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik a Tensorflow 2.0-t előrejelzők, osztályozók, generációs modellek, neurális hálózatok stb. Felépítésére kívánják használni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és konfigurálja a TensorFlow 2.0 TensorFlow .
- Ismerje meg a TensorFlow 2.0 előnyeit a korábbi verziókhoz képest.
- Építsen mély tanulási modelleket.
- Végezzen el egy fejlett képosztályt.
- Telepítse a mélyreható tanulási modellt a felhő, a mobil és az internet tárgyakba.
A tantárgy formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszélést szervezzen.
- Ha többet szeretne megtudni a TensorFlow , látogasson el a https://www.tensorflow.org/ TensorFlow .
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) olyan adattudósokra irányul, akik TensorFlow.js-t szeretnének használni a minták azonosítására és a gépi tanulási modellekkel kapcsolatos előrejelzések létrehozására.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Építsen és képezzen gépi tanulási modelleket TensorFlow.js. A gépi tanulási modellek futtatása a böngészőben vagy alatt Node.js. Visszaállítsa a meglévő gépi tanulási modelleket a személyre szabott adatok használatával.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) célja az adattudósok, akik szeretnék használni TensorFlow elemezni a lehetséges csalási adatok.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Hozzon létre egy csalás kimutatási modellt Python és TensorFlow. Lineáris regressziók és lineáris regressziós modellek felépítése a csalás előrejelzéséhez. Fejleszteni egy end-to-end AI alkalmazást csalási adatok elemzésére.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy on-site) olyan adattudósokra irányul, akik egy ML-modell képzésétől a gyártáshoz sok ML-modell elhelyezéséig szeretnék menni.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Telepítse és konfigurálja a TFX-t és támogatja a harmadik felek eszközeit. Használja a TFX-t egy teljes ML termelési csővezeték létrehozásához és kezeléséhez. A TFX alkatrészekkel dolgozunk a modellezés, a képzés, az inferencia kiszolgálás és a telepítés kezelése érdekében. A gépi tanulási funkciók telepítése webes alkalmazásokra, mobilalkalmazásokra, IoT eszközökre és így tovább.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Last Updated: