
Οι τοπικές σειρές μαθημάτων TensorFlow με καθοδήγηση από τους TensorFlow εκπαιδευτές, μέσω της διαδραστικής συζήτησης και της πρακτικής άσκησης, δείχνουν πώς να χρησιμοποιήσετε το σύστημα TensorFlow για να διευκολύνετε την έρευνα στη μηχανική μάθηση και να κάνετε γρήγορη και εύκολη τη μετάβαση από το πρωτότυπο της έρευνας στο σύστημα παραγωγής. TensorFlow εκπαίδευση TensorFlow είναι διαθέσιμη ως "live TensorFlow training" ή "remote live training". Η επιτόπια κατάρτιση σε απευθείας σύνδεση μπορεί να πραγματοποιηθεί σε τοπικό επίπεδο στις εγκαταστάσεις του πελάτη στο Ελλάδα ή σε εταιρικά κέντρα κατάρτισης NobleProg στο Ελλάδα . Η απομακρυσμένη ζωντανή εκπαίδευση πραγματοποιείται μέσω μιας διαδραστικής, απομακρυσμένης επιφάνειας εργασίας. NobleProg - Ο τοπικός παροχέας εκπαίδευσης
Machine Translated
Testimonials
Εκτιμώ πραγματικά τις πεντακάθαρες απαντήσεις του Chris στις ερωτήσεις μας.
Léo Dubus
Course: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
Γνωστός εκπαιδευτής
Sridhar Voorakkara
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Ήμουν έκπληκτος με το πρότυπο αυτής της κατηγορίας - θα έλεγα ότι ήταν πανεπιστημιακό πρότυπο.
David Relihan
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Πολύ καλή γενική επισκόπηση. Go από το φόντο στο γιατί ο Tensorflow λειτουργεί όπως έχει.
Kieran Conboy
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Μου άρεσαν οι ευκαιρίες να θέσω ερωτήσεις και να δώσω περισσότερες σε βάθος εξηγήσεις για τη θεωρία.
Sharon Ruane
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Πολύ ενημερωμένη προσέγγιση ή api (tensorflow, kera, tflearn) για να κάνει μηχανική μάθηση
Paul Lee
Course: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Λαμβάνοντας υπόψη τις προοπτικές της τεχνολογίας: ποια τεχνολογία / διαδικασία μπορεί να γίνει πιο σημαντική στο μέλλον; δείτε τι μπορεί να χρησιμοποιηθεί η τεχνολογία
Commerzbank AG
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Επιλογή θέματος. Στυλ εκπαίδευσης. Πρακτικός προσανατολισμός
Commerzbank AG
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Ένα ευρύ φάσμα θεμάτων που καλύπτονται και ουσιαστική γνώση των ηγετών.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
έλλειψη
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Μεγάλη θεωρητική και πρακτική γνώση των διδασκόντων. Η επικοινωνιακή ικανότητα των εκπαιδευτών. Κατά τη διάρκεια του μαθήματος, μπορείτε να κάνετε ερωτήσεις και να λάβετε ικανοποιητικές απαντήσεις.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Πρακτικό μέρος, όπου υλοποιήσαμε αλγόριθμους. Αυτό επέτρεψε την καλύτερη κατανόηση του θέματος.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
ασκήσεις και παραδείγματα που εφαρμόζονται σε αυτά
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Παραδείγματα και θέματα που συζητήθηκαν.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Ουσιαστική γνώση, δέσμευση, παθιασμένος τρόπος μεταφοράς γνώσης. Πρακτικά παραδείγματα μετά από μια θεωρητική διάλεξη.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Πρακτικές ασκήσεις που εκπόνησε ο κ. Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Ταυτοποίηση ανθρώπινου στοιχείου και ανίχνευση κακών σημείων
王 春柱 - 中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Αποδείξει
中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Σχετικά με την περιοχή του προσώπου.
中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Πολλές πρακτικές συμβουλές
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Course: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Πολλές πληροφορίες σχετικά με την εφαρμογή λύσεων
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Course: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Ένα πλήθος πρακτικών συμβουλών και γνώσεων του διδάσκοντος από ένα ευρύ φάσμα θεμάτων AI / IT / SQL / IoT.
ABB Sp. z o.o.
Course: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Ξεκίνησα με σχεδόν μηδενική γνώση και μέχρι το τέλος μπορώ να οικοδομήσω και να εκπαιδεύσω τα δικά μου δίκτυα.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Course: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Tomasz γνωρίζουν πραγματικά τις πληροφορίες καλά και η πορεία ήταν καλά ρυθμό.
Raju Krishnamurthy - Google
Course: TensorFlow Extended (TFX)
Machine Translated
Εκπαιδευτής ήταν πολύ γνώστες και ανοικτή σε ερωτήσεις, άρεσε να σχεδιάσετε διαγράμματα και εξήγησε τα πράγματα σε ένα πολύ καλό τρόπο
Course: Deep Learning with TensorFlow 2.0
Machine Translated
Εκπαιδευτής ήταν πολύ γνώστες και ανοικτή σε ερωτήσεις, άρεσε να σχεδιάσετε διαγράμματα και εξήγησε τα πράγματα σε ένα πολύ καλό τρόπο
Course: Deep Learning with TensorFlow 2.0
Machine Translated
TensorFlow Course Outlines
- Explore how data is being interpreted by machine learning models
- Navigate through 3D and 2D views of data to understand how a machine learning algorithm interprets it
- Understand the concepts behind Embeddings and their role in representing mathematical vectors for images, words and numerals.
- Explore the properties of a specific embedding to understand the behavior of a model
- Apply Embedding Project to real-world use cases such building a song recommendation system for music lovers
- Developers
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
- να είναι σε θέση να εκτελέσει εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να είναι σε θέση να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να είναι σε θέση να εφαρμόσει προηγμένη παραγωγή, όπως μοντέλα κατάρτισης, δημιουργία γραφημάτων και καταγραφή
- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
- εκτελέστε εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να εφαρμόσουν προηγμένη παραγωγή, όπως μοντέλα κατάρτισης, οικοδόμηση γραφημάτων και καταγραφή
-
Κατανοήστε TensorFlow&rsquo·s δομή και μηχανισμούς εκμετάλλευσης
να είναι σε θέση να εκτελέσει εγκατάσταση / περιβάλλον παραγωγής / αρχιτεκτονικές εργασίες και διαμόρφωση
να είναι σε θέση να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει αποσπάσεις, παρακολούθηση
να είναι σε θέση να εφαρμόσει προηγμένη παραγωγή όπως μοντέλα κατάρτισης, όρους ενσωμάτωσης, γραφικά κατασκευής και καταγραφή
- Train various types of neural networks on large amounts of data.
- Use TPUs to speed up the inference process by up to two orders of magnitude.
- Utilize TPUs to process intensive applications such as image search, cloud vision and photos.
- Train, export and serve various TensorFlow models.
- Test and deploy algorithms using a single architecture and set of APIs.
- Extend TensorFlow Serving to serve other types of models beyond TensorFlow models.
- έχουν μια καλή κατανόηση για τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα (DNN), το CNN και το RNN
- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
- να είναι σε θέση να εκτελέσει εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να είναι σε θέση να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να είναι σε θέση να εφαρμόσει προηγμένη παραγωγή, όπως μοντέλα κατάρτισης, δημιουργία γραφημάτων και καταγραφή
- Design and code DL for NLP using Python libraries.
- Create Python code that reads a substantially huge collection of pictures and generates keywords.
- Create Python Code that generates captions from the detected keywords.
- Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το TensorFlow 2.0.
- Κατανοήστε τα πλεονεκτήματα του TensorFlow 2.0 σε προηγούμενες εκδόσεις.
- Δημιουργήστε μοντέλα βαθιάς μάθησης.
- Εφαρμόστε έναν προηγμένο ταξινομητή εικόνας.
- Ανάπτυξη ενός μοντέλου βαθιάς μάθησης στις συσκευές cloud, mobile και IoT.
- Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
- Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
- Χειροκίνητη εφαρμογή σε περιβάλλον εργαστηριακού εργαστηρίου.
- Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσετε.
- Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με το TensorFlow , επισκεφθείτε τη διεύθυνση: https://www.tensorflow.org/
-
Δημιουργήστε και εκπαιδεύστε μοντέλα μηχανικής μάθησης με TensorFlow.js.
Εκτελέστε μοντέλα μηχανικής μάθησης στο πρόγραμμα περιήγησης ή κάτω Node.js.
Αποσυρθείτε από τα υπάρχοντα μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας προσαρμοσμένα δεδομένα.
-
Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
Πολλές ασκήσεις και πρακτικές.
Hands-on εφαρμογή σε ένα ζωντανό εργαστήριο περιβάλλον.
-
Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.
-
Δημιουργήστε ένα μοντέλο ανίχνευσης απάτης στο Python και TensorFlow.
Δημιουργήστε μοντέλα γραμμικής υποτροπής και γραμμικής υποτροπής για την πρόβλεψη της απάτης.
Αναπτύξτε μια τελική εφαρμογή AI για την ανάλυση δεδομένων απάτης.
-
Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
Πολλές ασκήσεις και πρακτικές.
Hands-on εφαρμογή σε ένα ζωντανό εργαστήριο περιβάλλον.
-
Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.
-
Εγκατάσταση και διαμόρφωση TFX και υποστήριξη εργαλείων τρίτων.
Χρησιμοποιήστε το TFX για να δημιουργήσετε και να διαχειριστείτε ένα πλήρες σωλήνα παραγωγής ML.
Εργάζεστε με τα συστατικά TFX για τη διεξαγωγή μοντελοποίησης, κατάρτισης, εξυπηρέτησης παραπομπών και διαχείρισης εκπομπών.
Αναπτύξτε χαρακτηριστικά μηχανικής μάθησης σε εφαρμογές web, εφαρμογές για κινητά, συσκευές IoT και πολλά άλλα.
-
Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
Πολλές ασκήσεις και πρακτικές.
Hands-on εφαρμογή σε ένα ζωντανό εργαστήριο περιβάλλον.
-
Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.
-
Μετά το τέλος της προπόνησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:
Τοποθετήστε και ρυθμίστε Kubernetes και Kubeflow σε μια ομάδα OpenShift.
Χρησιμοποιήστε OpenShift για να απλοποιήσετε το έργο της έναρξης μιας Kubernetes ομάδας.
Δημιουργήστε και εκτελέστε ένα Kubernetes σωλήνα για την αυτοματοποίηση και τη διαχείριση των μοντέλων ML στην παραγωγή.
Εκπαιδεύστε και εκτελέστε TensorFlow μοντέλα ML σε πολλαπλές GPUs και μηχανές που τρέχουν παράλληλα.
Καλέστε δημόσιες υπηρεσίες cloud (π.χ. υπηρεσίες AWS) από το εσωτερικό OpenShift για να επεκτείνετε μια εφαρμογή ML.
-
Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
Πολλές ασκήσεις και πρακτικές.
Hands-on εφαρμογή σε ένα ζωντανό εργαστήριο περιβάλλον.
-
Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.
Last Updated: