TensorFlow Školení v Prague

Tuto vedenou instruktorem, živou školení v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé odborníky, kteří si přejí hloubkověji pochopit počítačové vidění a využít možnosti TensorFlow pro vyvíjení sofistikovaných vizuálních modelů s využitím Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářet a trénovat konvoluční neuronové sítě (CNN) pomocí TensorFlow.
• Využívat Google Colab pro škálovatelný a efektivní vývoj modelů na cloudu.
• Implementovat techniky předzpracování obrázků pro úlohy počítačového vidění.
• Nasazovat modely počítačového vidění do reálných aplikací.
• Používat transfer learning k zlepšení výkonu CNN modelů.
• Vizualizovat a interpretovat výsledky modelů klasifikace obrázků.

Tento instruktorově prováděný živý výcvik (na místě nebo online) je určen pro středně pokročilé datové vědce a programátory, kteří chtějí porozumět a aplikovat hlubokou školení pomocí prostředí Google Colab.

Koncepci tohoto výcviku budou účastníci schopni:

• nastavit a orientovat se v Google Colab pro projekty s hlubokým učením.
• porozumět základům neuronových sítí.
• implementovat modely hlubokého školení pomocí TensorFlow.
• trénovat a hodnocení modelů s hlubokým učením.
• využívání pokročilých funkcí TensorFlow pro hluboké učení.

Toto instruktorem vedené tréninkové kurzy v Prague (online nebo na místě) je určeno datovým vedcům, kteří chtějí TensorFlow použít pro analýzu potenciálních dat o podvodech.

Na konci tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Vytvořit model detekce podvodů v Pythonu a TensorFlow.
• Sestavit lineární regrese a lineární regresní modely pro předpověď podvodů.
• Vyvinout aplikaci AI od A do Z pro analýzu dat o podvodech.

Toto vedené školení (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře a analytiky dat, kteří se chtějí učit používat TensorFlow 2.x k vytváření prediktorů, klasifikátorů, generativních modelů, neuronových sítí atd.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Instalovat a konfigurovat TensorFlow 2.x.
• Pochopit výhody TensorFlow 2.x oproti předchozím verzím.
• Vytvářet modely hlubokého učení.
• Implementovat pokročilý klasifikátor obrazů.
• Nasazovat modely hlubokého učení do cloudu, mobilních zařízení a systémů IoT (Internet věcí).

Tento kurz začíná představením konceptuálních znalostí v oblasti neuronových sítí a obecně o algoritmech strojového učení, hlubokého učení (algoritmy a aplikace).

První část (40 %) tohoto školení se soustředí více na základy, ale pomůže vám vybrat správnou technologii: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras atd.

Druhá část (20 %) tohoto školení představuje Theano - knihovnu Pythonu, která usnadňuje psaní modelů hlubokého učení.

Třetí část (40 %) školení bude rozsáhle založena na TensorFlow - API Googleovy open-source knihovny pro hluboké učení. Příklady a praktické cvičení budou všechny vytvořeny pomocí TensorFlow.

Cílová skupina

Tento kurz je určen inženýrům, kteří chtějí využít TensorFlow ve svých projektech hlubokého učení.

Po absolvování tohoto kurzu se účastníci budou schopni:

• mít dobré porozumění hlubokým neuronovým sítím (DNN), CNN a RNN
• pochopit strukturu a mechanismy nasazení TensorFlowu
• být schopni provádět instalaci, konfiguraci a úkoly týkající se výrobního prostředí a architektury
• být schopni posuzovat kvalitu kódu, provádět ladění a monitorování
• být schopni implementovat pokročilé produkční úkoly jako trénování modelů, vytváření grafů a záznamy do logu