Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Začínáme
- Nastavení a instalace
základy TensorFlow
- Vytváření, inicializace, ukládání a obnovení TensorFlow proměnných
- Zásobování, čtení a přednačítání dat v TensorFlow
- Jak použít infrastrukturu TensorFlow k tréninku modelů na velkou škálu
- Vizualizace a hodnocení modelů pomocí TensorBoard
Mechanika TensorFlow 101
- Příprava dat
- Stažení
- Vstupy a placeholder
- Sestavení grafu
- Inference (odvození)
- Ztráta (loss)
- Trenink (training)
- Trénování modelu
- Graf
- Sessions (sezení)
- Treninková smyčka (train loop)
- Hodnocení modelu
- Sestavení evaluačního grafu
- Výstup hodnocení
Pokročilé použití
- Threading a fronty (queues)
- Distribuovaný TensorFlow
- Zápis dokumentace a sdílení modelů
- Přizpůsobení čteček dat
- Použití GPU
- Manipulace s TensorFlow modelovými soubory
Servisování TensorFlow
- Úvod
- Základní kurzy servisování
- Pokročilé kurzy servisování
- Kurz servisování modelu Inception
Začínáme s SyntaxNet
- Parsing z standardního vstupu
- Anotace korpuse
- Konfigurace Python skriptů
Postavení NLP pipeline s SyntaxNet
- Získání dat
- Anotace částí mluvy (part-of-speech tagging)
- Trenink anotátoru částí mluvy v SyntaxNet
- Preprocessing pomocí anotátora
- Závislostní parsing: transition-based parsing
- Trenink parseru krok 1: lokální pretraining
- Trenink parseru krok 2: globální trenink
Vektorové reprezentace slov
- Motivace: Proč se učit word embeddings?
- Škálování s pomocí noise-contrastive training
- Skip-gram model
- Vytvoření grafu
- Trenink modelu
- Vizualizace naučených vložení (embeddings)
- Hodnocení embeddings: analogické uvažování
- Optimalizace implementace
Požadavky
Znalost Pythonu na pracovní úrovni
35 hodiny
Reference (3)
Very knowledgeable
Usama Adam - TWPI
Kurz - Natural Language Processing with TensorFlow
The way he present everything with examples and training was so useful
Ibrahim Mohammedameen - TWPI
Kurz - Natural Language Processing with TensorFlow
Organization, adhering to the proposed agenda, the trainer's vast knowledge in this subject