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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客戶評論

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TensorFlow課程大綱

課程名稱
課程時長
概觀
課程名稱
課程時長
概觀
21小時
概觀
TensorFlow是Go ogle Deep Learning開源軟件庫的第二代API。該系統旨在促進機器學習的研究,並使其從研究原型到生產系統的快速和輕鬆過渡。

聽眾

本課程面向希望將TensorFlow用於Deep Learning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/生產環境/架構任務和配置
- 能夠評估代碼質量,執行調試,監控
- 能夠實現高級生產,如培訓模型,構建圖形和記錄
28小時
概觀
本課程通過具體的例子探討了Tensor Flow在圖像識別方面的應用

聽眾

本課程適用於尋求將TensorFlow用於圖像識別的工程師

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/生產環境/架構任務和配置
- 評估代碼質量,執行調試,監控
- 實施先進的生產,如培訓模型,建立圖表和記錄
35小時
概觀
TensorFlow ™是一個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。

Word 2Vec用於學習單詞的矢量表示,稱為“單詞嵌入”。 Word 2vec是一種特別計算有效的預測模型,用於學習原始文本中的單詞嵌入。它有兩種形式,連續Bag-of- Word模型(CBOW)和Skip-Gram模型(Mikolov等人的第3.1和3.2章)。

使用串聯,SyntaxNet和Word 2Vec允許用戶從自然語言輸入生成學習嵌入模型。

聽眾

本課程面向打算在TensorFlow圖中使用SyntaxNet和Word 2Vec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/生產環境/架構任務和配置
- 能夠評估代碼質量,執行調試,監控
- 能夠實現高級生產,如培訓模型,嵌入術語,構建圖形和記錄
21小時
概觀
聽眾

本課程適合有興趣利用可用工具(主要是開源)分析計算機圖像的Deep Learning研究人員和工程師

本課程提供了工作實例。
28小時
概觀
本課程將為您提供神經網絡知識,通常用於機器學習算法,深度學習(算法和應用程序)。

這種訓練更注重基本面,但會幫助你選擇合適的技術: TensorFlow , Caffe ,泰亞諾,DeepDrive, Keras ,等等這些例子中所作TensorFlow 。
7小時
概觀
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
14小時
概觀
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
7小時
概觀
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
35小時
概觀
本課程首先介紹神經網絡的概念知識,通常還包括機器學習算法,深度學習(算法和應用程序)。

本次培訓的一部分-1(40%)更注重基本面,但會幫助你選擇合適的技術: TensorFlow , Caffe ,Theano,DeepDrive, Keras等。

本次培訓的第2部分(20%)介紹了Theano--一個python庫,可以輕鬆編寫深度學習模型。

第3部分(40%)的培訓將廣泛基於Tensorflow - Go ogle的Deep Learning開源軟件庫的第二代API。示例和動手都將在TensorFlow 。

聽眾

本課程面向希望將TensorFlow用於Deep Learning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/生產環境/架構任務和配置

-

能夠評估代碼質量,執行調試,監控

-

能夠實現高級生產,如培訓模型,構建圖形和記錄
28小時
概觀
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
28小時
概觀
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.
21小時
概觀
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to use Tensorflow 2.0 to build predictors, classifiers, generative models, neural networks and so on.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure TensorFlow 2.0.
- Understand the benefits of TensorFlow 2.0 over previous versions.
- Build deep learning models.
- Implement an advanced image classifier.
- Deploy a deep learning model to the cloud, mobile and IoT devices.
14小時
概觀
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use TensorFlow.js to identify patterns and generate predictions through machine learning models.

By the end of this training, participants will be able to:

- Build and train machine learning models with TensorFlow.js.
- Run existing machine learning models in the browser or under Node.js.
- Retrain pre-existing machine learning using custom data.
14小時
概觀
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use TensorFlow to analyze potential fraud data.

By the end of this training, participants will be able to:

- Create a fraud detection model in Python and TensorFlow.
- Build linear regressions and linear regression models to predict fraud.
- Develop an end-to-end AI application for analyzing fraud data.
21小時
概觀
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go from training a single ML model to deploying many ML models to production.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure TFX and supporting third-party tools.
- Use TFX to create and manage a complete ML production pipeline.
- Work with TFX components to carry out modeling, training, serving inference, and managing deployments.
- Deploy machine learning features to web applications, mobile applications, IoT devices and more.
21小時
概觀
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to deploy deep learning models on embedded devices.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure Tensorflow Lite on an embedded device.
- Understand the concepts and components underlying TensorFlow Lite.
- Convert existing models to TensorFlow Lite format for execution on embedded devices.
- Work within the limitations of small devices and TensorFlow Lite, while learning how to expand the scope of operations that can be run.
- Deploy a deep learning model on an embedded device running Linux.
21小時
概觀
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to develop mobile applications with deep learning capabilities.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure TensorFlow Lite.
- Understand the principles behind TensorFlow, machine learning and deep learning.
- Load TensorFlow Models onto an Android device.
- Enable deep learning and machine learning functionality such as computer vision and natural language recognition in a mobile application.
21小時
概觀
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at engineers who wish to write, load and run machine learning models on very small embedded devices.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install TensorFlow Lite.
- Load machine learning models onto an embedded device to enable it to detect speech, classify images, etc.
- Add AI to hardware devices without relying on network connectivity.
21小時
概觀
This instructor-led, live training in (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to develop iOS mobile applications with deep learning capabilities.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure TensorFlow Lite.
- Understand the principles behind TensorFlow and machine learning on mobile devices.
- Load TensorFlow Models onto an iOS device.
- Run an iOS application capable of detecting and classifying an object captured through the device's camera.
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