Návrh Školení

Začínáme

  • Nastavení a instalace

TensorFlow Základy

  • Vytváření, inicializace, ukládání a obnovování TensorFlow proměnných
  • Podávání, odečítání a přednačítání TensorFlow Data
  • Jak používat infrastrukturu TensorFlow k trénování modelů v měřítku
  • Vizualizace a vyhodnocování modelů pomocí TensorBoard

TensorFlow Mechanika 101

  • Připravte Data
    • Stáhnout
    • Vstupy a zástupné symboly
  • Sestavte graf
    • Odvození
    • Ztráta
    • Výcvik
  • Trénujte modelku
    • Graf
    • Zasedání
    • Vlaková smyčka
  • Vyhodnoťte model
    • Sestavte Eval Graph
    • Výstup Eval

Pokročilé použití

  • Řezání vláken a fronty
  • Distribuováno TensorFlow
  • Psaní Documentation a sdílení vašeho modelu
  • Přizpůsobení čteček dat
  • Pomocí GPUs
  • Manipulace se soubory modelu TensorFlow

TensorFlow Podávání

  • Zavedení
  • Základní výuka servírování
  • Pokročilý výukový program servírování
  • Výukový program servírování počátečního modelu

Začínáme se SyntaxNet

  • Analýza ze standardního vstupu
  • Anotace korpusu
  • Konfigurace Python skriptů

Budování NLP Pipeline pomocí SyntaxNet

  • Získávání dat
  • Part-of-Speech Tagging
  • Školení SyntaxNet POS Tagger
  • Předzpracování pomocí Taggeru
  • Parsování závislostí: Parsování založené na přechodech
  • Školení analyzátoru Krok 1: Místní předtrénování
  • Školení analyzátoru Krok 2: Globální školení

Vektorové reprezentace Words

  • Motivace: Proč se učit vkládání slov?
  • Zvyšte se pomocí hlukově kontrastního školení
  • Model Skip-gram
  • Sestavení grafu
  • Školení modelky
  • Vizualizace naučených vložení
  • Hodnocení vložení: Analogické uvažování
  • Optimalizace implementace

Požadavky

Pracovní znalost pythonu

 35 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Reference (3)

Upcoming Courses

Související kategorie