
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。
NobleProg -- 您的本地培訓提供商
客戶評論
我真的很感激克里斯對我們問題的明確答案。
Léo Dubus
課程: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
我一般都很喜歡知識淵博的教練。
Sridhar Voorakkara
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
我對這門課程的標準感到驚訝 - 我會說它是大學標準。
David Relihan
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
非常好的全面概述。 Go OD背景到原因Tensorflow工作,因為它確實。
Kieran Conboy
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
我喜歡有機會提出問題並對理論進行更深入的解釋。
Sharon Ruane
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
非常更新的方法或CPI(張量流,時代,學習)做機器學習。
Paul Lee
課程: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
鑑於技術前景:未來哪種技術/流程可能變得更加重要;看,這項技術可以用於什麼。
Commerzbank AG
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
我從主題選擇中受益。訓練風格。練習方向。
Commerzbank AG
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
涵蓋廣泛的主題和領導者的實質性知識。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
缺乏
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
講師的大量理論和實踐知識。培訓師的溝通能力。在課程中,您可以提出問題並獲得滿意的答案。
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
實用部分,我們實現了算法。這樣可以更好地理解該主題。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
練習和實施的例子
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
討論的例子和問題。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
實質性知識,承諾,熱情的知識轉移方式。理論講座後的實例。
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Maciej先生準備的實踐練習
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
人間識別和電路板壞點檢測
王 春柱 - 中移物联网
課程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
演示
中移物联网
課程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
關於面部區域。
中移物联网
課程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
很多實用技巧
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
課程: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
許多與解決方案實施相關的信息
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
課程: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
來自各種AI / IT / SQL / IoT問題的講師的大量實用技巧和知識。
ABB Sp. z o.o.
課程: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
我從零知識開始,到最後,我得以建立和訓練自己的網絡。
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
課程: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
湯瑪斯對資訊非常了解,課程節奏很快。
Raju Krishnamurthy - Google
課程: TensorFlow Extended (TFX)
Machine Translated
培訓師知識淵博,對問題開放,喜歡繪製圖表,並解釋事情在一個很好的方式
課程: Deep Learning with TensorFlow 2.0
Machine Translated
培訓師知識淵博,對問題開放,喜歡繪製圖表,並解釋事情在一個很好的方式
課程: Deep Learning with TensorFlow 2.0
Machine Translated
TensorFlow課程大綱
- 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
- 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
- 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
- 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
- 安裝和配置TensorFlow 2.0。
- 了解TensorFlow 2.0與以前版本相比的優勢。
- 建立深度學習模型。
- 實現高級圖像分類器。
- 將深度學習模型部署到雲,移動和物聯網設備。
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
- 要申請本課程的定制培訓,請聯繫我們安排。
- 要了解有關TensorFlow更多信息,請訪問:https://www.tensorflow.org/
- 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.
- 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.
- 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.
- By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Kubernetes and Kubeflow on an OpenShift cluster.
- Use OpenShift to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster.
- Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
- Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
- Call public cloud services (e.g., AWS services) from within OpenShift to extend an ML application.
Last Updated: