TensorFlow Školení v České republice

Toto živé školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno profesionálům na pokročilé úrovni, kteří si chtějí prohloubit znalosti v oblasti počítačového vidění a seznámit se s možnostmi TensorFlow při tvorbě sofistikovaných modelů za pomoci Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvářet a trénovat konvoluční neurální sítě (CNN) pomocí TensorFlow.
• Využívat Google Colab k škálovatelnému a efektivnímu vývoji modelů v cloudovém prostředí.
• Aplikovat techniky předzpracování obrazu při řešení úloh počítačového vidění.
• Nasazovat modely počítačového vidění do reálných aplikací.
• Využívat přenosové učení ke zvýšení výkonnosti modelů CNN.
• Vizualizovat a interpretovat výsledky modelů určených k klasifikaci obrazu.

Toto živé školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro datové vědce a vývojáře středně pokročilé úrovně, kteří chtějí porozumět a uplatňovat techniky hlubokého učení v prostředí Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a ovládat prostředí Google Colab pro projekty v oblasti hlubokého učení.
• Porozumět základům neuronových sítí.
• Vytvářet modely hlubokého učení pomocí knihovny TensorFlow.
• Trénovat a vyhodnocovat modely hlubokého učení.
• Využívat pokročilé funkce knihovny TensorFlow při práci s hlubokým učením.

Toto školení pod vedením instruktora v <lok> (online či prezenčně) je určeno datovým vědcům, kteří chtějí využít TensorFlow k analýze dat s potenciálními projevy podvodů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvořit model na detekci podvodů v Pythonu a s využitím TensorFlow.
• Sestavit lineární regresní modely určené k predikci podvodů.
• Navrhnout kompletní aplikaci založenou na umělé inteligenci pro analýzu dat o podvodech.

Toto školení pod vedením lektora České republice (online nebo prezenčně) je určeno vývojářům a datovým analytikům, kteří chtějí využít TensorFlow 2.x k tvorbě prediktorů, klasifikátorů, generativních modelů a neuronových sítí.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nastavit TensorFlow 2.x.
• Pochopit výhody TensorFlow 2.x oproti předchozím verzím.
• Vytvářet modely hlubokého učení.
• Implementovat sofistikovaný klasifikátor obrazů.
• Nasadit model hlubokého učení do cloudu, na mobilní zařízení i do IoT systémů.

Tento kurz vám nejprve poskytne základní konceptuální znalosti o neuronových sítích a obecně o algoritmech strojového učení a hlubokém učení (včetně jejich algoritmů a aplikací).

První část (40 %) kurzu se zaměřuje na základy, avšak pomůže vám vybrat vhodnou technologii: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras a podobně.

Ve druhé části (20 %) kurzu je představena knihovna Theano – nástroj v jazyce Python usnadňující tvorbu modelů hlubokého učení.

Poslední část (40 %) kurzu se pak intenzivně věnuje knihovně TensorFlow – open-source rozhraní pro hluboké učení od společnosti Google. Všechny ukázky i praktická cvičení budou realizována právě v rámci této platformy.

Cílová skupina

Kurz je určen zejména inženýrům, kteří chtějí využít knihovnu TensorFlow při realizaci projektů v oblasti hlubokého učení.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• dobře porozumět hlubokým neuronovým sítím (DNN), konvolučním sítím (CNN) a rekurentním sítím (RNN)
• pochopit strukturu i mechanismy nasazení knihovny TensorFlow
• provádět instalaci, nastavení produkčního prostředí a konfiguraci architektury
• posuzovat kvalitu kódu, odhalovat chyby a monitorovat jeho chování
• implementovat pokročilé postupy v produkci – trénování modelů, tvorbu grafů i záznam jejich výsledků