Struttura del corso

Introduttiva

  • Configurazione e installazione

TensorFlow Nozioni di base

  • Creazione, inizializzazione, salvataggio e ripristino di variabili TensorFlow
  • Alimentazione, lettura e precaricamento dei dati TensorFlow
  • Come utilizzare l'infrastruttura TensorFlow per addestrare i modelli su larga scala
  • Visualizzazione e valutazione di modelli con TensorBoard

TensorFlow Meccanica 101

  • Preparare i dati
    • Scaricare
    • Input e segnaposto
  • Costruisci il grafico
    • Inferenza
    • Perdita
    • Formazione
  • Addestrare il modello
    • Il grafico
    • La sessione
    • Anello del treno
  • Valutazione del modello
    • Costruisci il grafico di valutazione
    • Uscita di valutazione

Utilizzo avanzato

  • Threading e code
  • Distribuito TensorFlow
  • Scrittura Documentation e condivisione del modello
  • Personalizzazione dei lettori di dati
  • Utilizzo di GPU
  • Manipolazione dei file del modello TensorFlow

TensorFlow Servire

  • Introduzione
  • Tutorial di base per la somministrazione
  • Tutorial avanzato per la somministrazione
  • Tutorial sul modello Inception per la pubblicazione

Introduzione a SyntaxNet

  • Analisi da Standard Input
  • Annotazione di un corpus
  • Configurazione degli script Python

Costruire una pipeline NLP con SyntaxNet

  • Ottenimento dei dati
  • Assegnazione di tag alle parti del discorso
  • Formazione del tagger POS SyntaxNet
  • Pre-elaborazione con il Tagger
  • Analisi delle dipendenze: analisi basata sulle transizioni
  • Formazione di un parser Passaggio 1: Preformazione locale
  • Formazione di un parser Fase 2: Formazione globale

Rappresentazioni vettoriali di Words

  • Motivazione: Perché imparare i word embedding?
  • Scalabilità verticale con l'allenamento con contrasto del rumore
  • Il modello Skip-gram
  • Costruire il grafico
  • Addestramento del modello
  • Visualizzazione degli incorporamenti appresi
  • Valutazione degli embedding: ragionamento analogico
  • Ottimizzazione dell'implementazione

Requisiti

Conoscenza pratica di python

 35 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

Recensioni (3)

Corsi in Arrivo

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