Struttura del corso

Nozioni di base sull'apprendimento automatico e ricorsivo Neural Networks (RNN)

    NN e RNN Retroprogazione Memoria a breve termine lunga (LSTM)

TensorFlow Nozioni di base

    Creazione, inizializzazione, salvataggio e ripristino TensorFlow variabili Alimentazione, lettura e precaricamento TensorFlow Dati Come usare l'infrastruttura TensorFlow per eseguire il training di modelli su larga scala Visualizzazione e valutazione dei modelli con TensorBoard

TensorFlow Meccanica 101

    Preparare i dati Scaricare Ingressi e segnaposto
Costruisci il grafico Inferenza
  • Perdita
  • Formazione
  • Eseguire il training del modello Il grafico
  • La Sessione
  • Anello del treno
  • Valutare il modello Costruisci il grafico di valutazione
  • Uscita di valutazione
  • Utilizzo avanzato
  • Threading e code Distribuito TensorFlow Scrittura della documentazione e condivisione del modello Personalizzazione dei lettori di dati Utilizzo delle GPU¹ Manipolazione di TensorFlow file di modello
  • TensorFlow Servire
  • Introduzione Tutorial di base sul servizio Esercitazione sulla pubblicazione avanzata Esercitazione sul modello di pubblicazione Inception

      ¹ L'argomento Utilizzo avanzato, "Utilizzo delle GPU", non è disponibile come parte di un corso remoto. Questo modulo può essere erogato durante i corsi in aula, ma solo previo accordo, e solo se sia il formatore che tutti i partecipanti hanno laptop con GPU NVIDIA supportate, con 64-bit Linux installato (non fornito da NobleProg). NobleProg non può garantire la disponibilità di trainer con l'hardware richiesto.

    Requisiti

    • Statistics
    • pitone
    • (opzionale) Un laptop con GPU NVIDIA che supporta CUDA 8.0 e cuDNN 5.1, con Linux a 64 bit installato
      21 ore
     

    Numero di Partecipanti


    Data Inizio

    Data Fine


    Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.
    I corsi di formazione pubblici richiedono più di 5 partecipanti.

    Corsi relativi

    Categorie relative