TensorFlow培訓

TensorFlow培訓

由講師進行實時指導的TensorFlow本地培訓課程通過互動討論和動手實操演示了如何使用TensorFlow系統促進機器學習研究,並使其從研究原型到生産系統的轉換變得快速和輕松。

TensorFlow培訓形式包括“現場實時培訓”和“遠程實時培訓”。現場實時培訓可在客戶位于台灣的所在場所或NobleProg位于台灣的企業培訓中心進行,遠程實時培訓可通過交互式遠程桌面進行。

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TensorFlow課程大綱

標題
Duration
Overview
標題
Duration
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28 hours
Overview
This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
28 hours
Overview
NLP的深度學習使機器學習簡單到複雜的語言處理。當前可能的任務包括語言翻譯和照片的標題生成。 DL(深度學習)是ML(機器學習)的子集。 Python是一種流行的編程語言,包含用于NLP深度學習的庫。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習使用Python庫進行NLP(自然語言處理),因爲他們創建了一個處理一組圖片並生成字幕的應用程序。 在培訓結束後,參與者將能夠: 使用Python庫設計和編寫用于NLP的DL 創建讀取大量圖片並生成關鍵字的Python代碼創建Python代碼,從檢測到的關鍵字中生成字幕 聽衆 對語言學感興趣的程序員希望了解NLP(自然語言處理)的程序員 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
21 hours
Overview
聽衆 本課程適用于深度學習研究人員和工程師,他們對利用可用工具(主要是開源軟件)分析計算機映像感興趣本課程提供了實例。
14 hours
Overview
嵌入式投影儀是一款開源Web應用程序,用于可視化用于訓練機器學習系統的數據。由Google創建,它是TensorFlow的一部分。 這個有指導意義的現場培訓介紹了嵌入式投影儀背後的概念,並讓參與者通過演示項目的設置。 在培訓結束後,參與者將能夠: 探索機器學習模型如何解釋數據浏覽數據的3D和2D視圖以了解機器學習算法如何解釋它理解嵌入背後的概念及其在表示圖像,單詞和數字的數學向量中的作用。 探索特定嵌入的屬性以了解模型的行爲將嵌入項目應用于真實世界的用例,例如爲音樂愛好者建立歌曲推薦系統 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
28 hours
Overview
本課程將爲您提供有關神經網絡和機器學習算法,深度學習(算法和應用)方面的知識。 此培訓更注重基礎知識,但會幫助您選擇正確的技術:TensorFlow,Caffe,Teano,DeepDrive,Keras等。這些示例均在TensorFlow中制作。
7 hours
Overview
TensorFlow Serving是一個爲機器學習(ML)模型提供服務的系統。 在這個有指導的現場培訓中,參與者將學習如何配置和使用TensorFlow Serving在生産環境中部署和管理ML模型。 在培訓結束後,參與者將能夠: 培訓,出口和服務各種TensorFlow模型使用單一架構和一組API來測試和部署算法擴展TensorFlow服務于TensorFlow型號之外的其他類型的模型 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
21 hours
Overview
TensorFlow是Google的深度學習開源軟件庫的第二代API。該系統旨在促進機器學習方面的研究,並使其從研究原型轉換爲生産系統變得快速簡單。 聽衆 本課程面向尋求將TensorFlow用于深度學習項目的工程師 完成本課程後,代表們將: 了解TensorFlow的結構和部署機制能夠執行安裝/生産環境/架構任務和配置能夠評估代碼質量,執行調試和監控能夠實施先進的生産,如培訓模型,建築圖表和日志
28 hours
Overview
本課程通過具體示例探討Tensor Flow在圖像識別中的應用 聽衆 本課程面向尋求將TensorFlow用于圖像識別目的的工程師 完成本課程後,代表們將能夠: 了解TensorFlow的結構和部署機制執行安裝/生産環境/架構任務和配置評估代碼質量,執行調試和監控實施先進的生産,如培訓模型,建築圖和記錄
7 hours
Overview
張量處理單元(TPU)是Google多年來在內部使用的體系結構,現在才變得可供普通大衆使用。它包括幾個專門用于神經網絡的優化,包括簡化的矩陣乘法,以及8位整數而不是16位,以便返回適當的精度級別。 在這個有指導意義的現場培訓中,與會者將學習如何利用TPU處理器的創新優勢,最大限度地提高他們自己的AI應用程序的性能。 在培訓結束時,參與者將能夠: 對大量數據訓練各種類型的神經網絡使用熱塑性聚氨酯加速推理過程高達兩個數量級利用TPU處理密集型應用,如圖像搜索,雲視覺和照片 聽衆 開發商研究人員工程師數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
35 hours
Overview
TensorFlow™是使用數據流圖進行數值計算的開源軟件庫。 SyntaxNet是TensorFlow的神經網絡自然語言處理框架。 Word2Vec用于學習單詞的矢量表示,稱爲“單詞嵌入”。 Word2vec是一種用于從原始文本中學習單詞嵌入的特別計算有效的預測模型。它有兩種風格,連續BagofWords模型(CBOW)和SkipGram模型(Mikolov等人的第31章和第32章)。 SyntaxNet和Word2Vec允許用戶從自然語言輸入中生成Learned Embedding模型。 聽衆 本課程面向那些打算在TensorFlow圖表中使用SyntaxNet和Word2Vec模型的開發人員和工程師。 完成本課程後,代表們將: 了解TensorFlow的結構和部署機制能夠執行安裝/生産環境/架構任務和配置能夠評估代碼質量,執行調試和監控能夠實施先進的生産,如培訓模式,嵌入術語,建築圖和日志
35 hours
Overview
本課程首先向您介紹神經網絡的概念知識,一般用于機器學習算法,深度學習(算法和應用)。 第一部分(40%)的培訓更注重基礎知識,但會幫助您選擇正確的技術:TensorFlow,Caffe,Theano,DeepDrive,Keras等。 本次培訓的第二部分(20%)介紹了Theano python庫,使得深入學習模型的編寫變得輕松。 第三部分(40%)的培訓將廣泛地基于Google的深度學習開源軟件庫Tensorflow第二代API。示例和操作都將在TensorFlow中完成。 聽衆 本課程面向尋求將TensorFlow用于深度學習項目的工程師完成本課程後,代表們將: 對深度神經網絡(DNN),CNN和RNN有很好的理解了解TensorFlow的結構和部署機制能夠執行安裝/生産環境/架構任務和配置能夠評估代碼質量,執行調試和監控能夠實施先進的生産,如培訓模型,建築圖表和日志由于主題的廣泛性,並不是所有主題都會在35小時的公共課堂中進行討論。 完整課程的時間將爲70小時左右,而不是35小時。

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