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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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缺乏
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
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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
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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
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練習和實施的例子
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
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討論的例子和問題。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
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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
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Maciej先生準備的實踐練習
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
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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)
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演示
中移物联网
課程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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關於面部區域。
中移物联网
課程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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很多實用技巧
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
課程: Deep Learning with TensorFlow
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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
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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
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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
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湯瑪斯對資訊非常了解,課程節奏很快。
Raju Krishnamurthy - Google
課程: TensorFlow Extended (TFX)
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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
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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
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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
14小時
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
21小時
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
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
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
28小時
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
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
7小時
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
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
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
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
TensorFlow是開發的流行和機器學習庫Go眄深學習，數值計算和大規模機器學習。 TensorFlow 2.0於2019年1月發布，是TensorFlow的最新版本，包括對急切執行，兼容性和API一致性的改進。 這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠程）針對希望使用Tensorflow 2.0構建預測器，分類器，生成模型，神經網絡等的開發人員和數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
- 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/
14小時
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
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
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.
28小時
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to an OpenShift on-premise or hybrid cloud.
- 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.
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