Návrh Školení
Úvod
- TensorFlow 2.x vs předchozí verze – co je nového?
Nastavení TensorFlow 2.x
Přehled vlastností a architektury TensorFlow 2.x
Jak fungují neuronové sítě
Tvorba modelů hlubokého učení pomocí TensorFlow 2.x
Analýza dat
Předzpracování dat
Sestavení modelu
Implementace špičkového klasifikátoru obrazů
Trénování modelu
Porovnání trénování na GPU a TPU
Hodnocení modelu
Vytváření predikcí
Zhodnocení výsledků predikcí
Ladění modelu
Ukládání modelu
Nasazení modelu do cloudu
Nasazení modelu na mobilní zařízení
Nasazení modelu do vestavěných systémů (IoT)
Integrace modelu s různými programovacími jazyky
Řešení běžných problémů
Shrnutí a závěr
Požadavky
- Praktické zkušenosti s programováním v Pythonu.
- Znalost práce s příkazovým řádkem v Linuxu.
Cílová skupina
- Vývojáři
- Datoví analytici
Reference (4)
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
Vědění školenáře a skutečnost, že byli velmi přístupní. Dokázali snadno předat důležité znalosti.
Mateusz Stachyra - Samsung Electronics Polska Sp. z o.o.
Kurz - Deep Learning with TensorFlow 2
Přeloženo strojem
Rád jsem, že jsme zahrnuli i základy.
Tomasz - Samsung Electronics Polska Sp. z o.o.
Kurz - Deep Learning with TensorFlow 2
Přeloženo strojem
Instruktor vysvětlil obsah velmi jasně a byl angažující po celou dobu. Zastavoval se, aby nám klady otázky, a nechal nás samostatně hledat řešení během praktických sekcí. Kromě toho přizpůsobil kurz dobře naše potřebám.
Robert Baker
Kurz - Deep Learning with TensorFlow 2.0
Přeloženo strojem
