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
Ajánlások
Nagyra értékelem Krisztus kristálytiszta válaszát a kérdéseinkre.
Léo Dubus
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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
TensorFlow Course Outlines
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 .
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 .
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 kerete a TensorFlow .
Word 2Vec-et használják a szavak "reprezentációinak" nevű vektorképeinek megtanulására. Word 2vec egy kifejezetten számítási szempontból hatékony prediktív modell a szavak beágyazásának megismerésére nyers szövegből. Két ízben, a Continuous Bag-of- Word modellben (CBOW) és a Skip-Gram modellben (3.1 és 3.2 fejezet Mikolov és munkatársai).
A tandemben használt SyntaxNet és a Word 2Vec lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a Természetes Nyelvi bemenetből készítsenek Tanulmányos beágyazási modelleket.
Közönség
Ez a kurzus olyan fejlesztők és mérnökök számára készült, akik a SyntaxNet és a Word 2Vec modellekkel a TensorFlow grafikonjaikban kívánnak dolgozni.
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, a beágyazási feltételek, a grafikonok és a naplózás megvalósítására
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
.png "european space agency (esa)")
.png "aeronautical radio, incorporated (arinc)")
.png "new york stock exchange (nyse)")
