
Lokální instruktorem vedené TensorFlow školení České republice.
Reference
Začal jsem téměř nulovými znalostmi a nakonec jsem byl schopen budovat a trénovat své vlastní sítě.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Kurz: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Tomasz opravdu dobře zná informace a kurz byl dobře tempem.
Raju Krishnamurthy - Google
Kurz: TensorFlow Extended (TFX)
Machine Translated
Trenér byl velmi dobře informovaný a otevřený otázkám, rád kreslil diagramy a vysvětlil věci docela dobrým způsobem
Kurz: Deep Learning with TensorFlow 2.0
Machine Translated
Trenér byl velmi dobře informovaný a otevřený otázkám, rád kreslil diagramy a vysvětlil věci docela dobrým způsobem
Kurz: Deep Learning with TensorFlow 2.0
Machine Translated
TensorFlow Návrh Školení
This instructor-led, live training introduces the concepts behind Embedding Projector and walks participants through the setup of a demo project.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explore how data is being interpreted by machine learning models
- Navigate through 3D and 2D views of data to understand how a machine learning algorithm interprets it
- Understand the concepts behind Embeddings and their role in representing mathematical vectors for images, words and numerals.
- Explore the properties of a specific embedding to understand the behavior of a model
- Apply Embedding Project to real-world use cases such building a song recommendation system for music lovers
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Audience
This course is intended for engineers seeking to use TensorFlow for their Deep Learning projects
After completing this course, delegates will:
- understand TensorFlow’s structure and deployment mechanisms
- be able to carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
- be able to assess code quality, perform debugging, monitoring
- be able to implement advanced production like training models, building graphs and logging
Audience
This course is intended for engineers seeking to utilize TensorFlow for the purposes of Image Recognition
After completing this course, delegates will be able to:
- understand TensorFlow’s structure and deployment mechanisms
- carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
- assess code quality, perform debugging, monitoring
- implement advanced production like training models, building graphs and logging
SyntaxNet je neural-network Natural Language Processing framework pro TensorFlow.
Word2Vec se používá pro učení vektorové reprezentace slov, nazývané "word embeddings". Word2vec je obzvláště výpočetně efektivní prediktivní model pro učení slovních vložek z surového textu. Přichází ve dvou chutích, kontinuálním modelu Bag-of-Words (CBOW) a modelu Skip-Gram (Kapitola 3.1 a 3.2 v Mikolov et al.a)
SyntaxNet a Word2Vec umožňují uživatelům vytvářet modely učení z přirozeného jazyka.
publikum
Tento kurz je zaměřen na vývojáře a inženýry, kteří mají v úmyslu pracovat s SyntaxNet a Word2Vec modely v jejich TensorFlow grafy.
Po dokončení tohoto kurzu budou delegáty:
pochopit TensorFlow strukturu a mechanismy implementace’s schopnost provádět instalaci / výrobní prostředí / architektonické úkoly a konfigurace schopnost posoudit kvalitu kódu, provádět debugování, monitorování být schopen implementovat pokročilé výrobní modely, jako jsou tréninkové modely, termíny, stavební grafy a logování
This course is suitable for Deep Learning researchers and engineers interested in utilizing available tools (mostly open source) for analyzing computer images
This course provide working examples.
This training is more focus on fundamentals, but will help you to choose the right technology : TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. The examples are made in TensorFlow.
By the end of the training, participants will be able to:
- Train various types of neural networks on large amounts of data.
- Use TPUs to speed up the inference process by up to two orders of magnitude.
- Utilize TPUs to process intensive applications such as image search, cloud vision and photos.
By the end of this training, participants will be able to:
- Train, export and serve various TensorFlow models.
- Test and deploy algorithms using a single architecture and set of APIs.
- Extend TensorFlow Serving to serve other types of models beyond TensorFlow models.
Part-1(40%) of this training is more focus on fundamentals, but will help you choosing the right technology : TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.
Part-2(20%) of this training introduces Theano - a python library that makes writing deep learning models easy.
Part-3(40%) of the training would be extensively based on Tensorflow - 2nd Generation API of Google's open source software library for Deep Learning. The examples and handson would all be made in TensorFlow.
Audience
This course is intended for engineers seeking to use TensorFlow for their Deep Learning projects
After completing this course, delegates will:
-
have a good understanding on deep neural networks(DNN), CNN and RNN
-
understand TensorFlow’s structure and deployment mechanisms
-
be able to carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
-
be able to assess code quality, perform debugging, monitoring
-
be able to implement advanced production like training models, building graphs and logging
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and code DL for NLP using Python libraries.
- Create Python code that reads a substantially huge collection of pictures and generates keywords.
- Create Python Code that generates captions from the detected keywords.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure TensorFlow 2.x.
- Understand the benefits of TensorFlow 2.x over previous versions.
- Build deep learning models.
- Implement an advanced image classifier.
- Deploy a deep learning model to the cloud, mobile and IoT devices.
Tento výcvik vedený instruktorem (online nebo on-site) je zaměřen na vědce údajů, kteří chtějí používat TensorFlow.js k identifikaci vzorů a vytváření předpovědí prostřednictvím modelů strojového učení.
Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:
Vytvořte a trénujte modely strojového učení s TensorFlow.js. Spustit modely strojového učení v prohlížeči nebo pod Node.js. Odstranit již existující modely strojového učení pomocí přizpůsobených dat.
Formát kurzu
Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.
Možnosti personalizace kurzu
Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.
Tento výcvik vedený instruktorem (online nebo on-site) je zaměřen na vědce údajů, kteří chtějí použít TensorFlow k analýze potenciálních podvodných údajů.
Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:
Vytvořte model detekce podvodů v Python a TensorFlow. Vytvořte lineární regrese a lineární regresní modely pro předpověď podvodu. Rozvíjet end-to-end AI aplikaci pro analýzu podvodních údajů.
Formát kurzu
Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.
Možnosti personalizace kurzu
Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.
Tento výcvik vedený instruktorem (online nebo on-site) je zaměřen na vědce údajů, kteří chtějí jít od výcviku jediného modelu ML k implementaci mnoha modelů ML k výrobě.
Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:
Instalace a konfigurace TFX a podpory nástrojů třetích stran. Použijte TFX k vytvoření a správě kompletního výrobního potrubí ML. Práce s komponentami TFX pro provádění modelování, výcviku, obsluhu závěrů a řízení deploymentů. Rozvíjejte funkce strojového učení na webové aplikace, mobilní aplikace, IoT zařízení a další.
Formát kurzu
Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.
Možnosti personalizace kurzu
Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.
Last Updated: