Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod
Přehled frameworku TensorFlow
- Co je to TensorFlow?
- Hlavní vlastnosti TensorFlow
Co je umělá inteligence?
- Výpočetní psychologie
- Výpočetní filozofie
Strojové učení
- Teorie výpočtového učení
- Algoritmy vhodné k získávání výpočetních poznatků
Hluboké učení
- Umělé neuronové sítě
- Hluboké učení versus strojové učení
Příprava vývojového prostředí
- Instalace a nastavení TensorFlow
Rychlý start s TensorFlow
- Pracování s uzly v rámci architektury
- Využití API služby Keras
Detekce podvodů
- Čtení a zápis dat
- Příprava vstupních atributů
- Označování dat pro účely analýzy
- Normalizace datových hodnot
- Rozdělení dat na trénovací a testovací soubory
- Předpracování vstupních obrázků
Predikce a regrese
- Načítání již připraveného modelu
- Vizualizace výsledků predikcí
- Tvorba regresních modelů
Klasifikace
- Návrh a sestavení klasifikačního modelu
- Trénování a následné testování vytvořeného modelu
Závěr a shrnutí
Požadavky
- Zkušenosti s programováním v Pythonu
Cílová skupina
- Datoví vědci
14 Hodiny
Reference (2)
Praktické cvičení související s obsahem skutečně pomáhají lépe pochopit každý téma. Navíc, styl začínání hodiny přednáškou a pokračování praktickým cvičením je dobrý a užitečný pro propojení s přednáškou prezentovanou dříve.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Kurz - Introduction to Data Science and AI using Python
Přeloženo strojem
Školení bylo organizované a dobře naplánované, a já z něj vyšel s systémovou znalostí a dobrým přehledem o tématech, které jsme probral.
Magdalena - Samsung Electronics Polska Sp. z o.o.
Kurz - Deep Learning with TensorFlow 2
Přeloženo strojem
