I corsi di formazione TensorFlow dal vivo, istruttori e interattivi dimostrano attraverso discussioni interattive e esercitazioni pratiche su come utilizzare il sistema TensorFlow per facilitare la ricerca nell´apprendimento automatico e per rendere facile e veloce il passaggio dal prototipo di ricerca al sistema di produzione. La formazione TensorFlow è disponibile come formazione dal vivo in loco o formazione dal vivo a distanza. La formazione on-site in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente in Italia o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Italia. La formazione in remoto dal vivo viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo.
Recensioni
Ho davvero apprezzato le risposte cristalline di Chris alle nostre domande.
Léo Dubus
Corso: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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In generale mi è piaciuto l'allenatore esperto.
Sridhar Voorakkara
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Sono rimasto stupito dallo standard di questa classe - direi che era standard universitario.
David Relihan
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Ottima panoramica generale. Go od fondo sul perché tensorflow funziona come lo fa.
Kieran Conboy
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Mi è piaciuta l'opportunità di porre domande e ottenere spiegazioni più approfondite della teoria.
Sharon Ruane
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Approccio molto aggiornato o CPI (flusso tensoriale, epoca, apprendimento) per l'apprendimento automatico.
Paul Lee
Corso: TensorFlow for Image Recognition
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Date le prospettive della tecnologia: quale tecnologia / processo potrebbe diventare più importante in futuro; vedi, per che cosa può essere usata la tecnologia.
Commerzbank AG
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Ho tratto beneficio dalla selezione degli argomenti. Stile di allenamento Orientamento alla pratica.
Commerzbank AG
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Una vasta gamma di argomenti trattati e una conoscenza approfondita dei leader.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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mancanza
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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Grande conoscenza teorica e pratica dei docenti. Comunicabilità dei formatori. Durante il corso, potresti porre domande e ottenere risposte soddisfacenti.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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Parte pratica, dove abbiamo implementato algoritmi. Ciò ha permesso una migliore comprensione dell'argomento.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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esercizi ed esempi implementati su di loro
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Esempi e argomenti discussi.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Conoscenza sostanziale, impegno, un modo appassionato di trasferire conoscenza. Esempi pratici dopo una lezione teorica.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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Esercizi pratici preparati dal signor Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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Identificazione umana e rilevamento cattivo punto del circuito
王 春柱 - 中移物联网
Corso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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dimostrare
中移物联网
Corso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Informazioni sull'area del viso.
中移物联网
Corso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Molti consigli pratici
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Corso: Deep Learning with TensorFlow
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Molte informazioni relative all'implementazione di soluzioni
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Corso: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Una moltitudine di consigli pratici e conoscenza del docente da una vasta gamma di problemi AI / IT / SQL / IoT.
ABB Sp. z o.o.
Corso: Deep Learning with TensorFlow
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Ho iniziato con una conoscenza quasi nulla e alla fine sono stato in grado di costruire e formare le mie reti.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Corso: TensorFlow for Image Recognition
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Tomasz conosce davvero bene le informazioni e il corso era ben ritmo.
Raju Krishnamurthy - Google
Corso: TensorFlow Extended (TFX)
Machine Translated
L'allenatore era molto ben informato e aperto alle domande, piaceva disegnare diagrammi e spiegare le cose in modo abbastanza buono
Corso: Deep Learning with TensorFlow 2.0
Machine Translated
L'allenatore era molto ben informato e aperto alle domande, piaceva disegnare diagrammi e spiegare le cose in modo abbastanza buono
Corso: Deep Learning with TensorFlow 2.0
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Schema generale del corso TensorFlow
Nome del corso
Durata
Overview
Nome del corso
Durata
Overview
21 hours
Overview
TensorFlow è un'API di seconda generazione della libreria di software open source Go ogle per Deep Learning . Il sistema è progettato per facilitare la ricerca nell'apprendimento automatico e per rendere semplice e veloce il passaggio dal prototipo di ricerca al sistema di produzione.
Pubblico
Questo corso è destinato agli ingegneri che desiderano utilizzare TensorFlow per i loro progetti di Deep Learning
Dopo aver completato questo corso, i delegati dovranno:
- comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow
- essere in grado di eseguire attività di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione
- essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio
- essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, creazione di grafici e registrazione
Pubblico
Questo corso è destinato agli ingegneri che desiderano utilizzare TensorFlow per i loro progetti di Deep Learning
Dopo aver completato questo corso, i delegati dovranno:
- comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow
- essere in grado di eseguire attività di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione
- essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio
- essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, creazione di grafici e registrazione
28 hours
Overview
This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
21 hours
Overview
This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at engineers who wish to write, load and run machine learning models on very small embedded devices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install TensorFlow Lite.
- Load machine learning models onto an embedded device to enable it to detect speech, classify images, etc.
- Add AI to hardware devices without relying on network connectivity.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install TensorFlow Lite.
- Load machine learning models onto an embedded device to enable it to detect speech, classify images, etc.
- Add AI to hardware devices without relying on network connectivity.
21 hours
Overview
This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to develop mobile applications with deep learning capabilities.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure TensorFlow Lite.
- Understand the principles behind TensorFlow, machine learning and deep learning.
- Load TensorFlow Models onto an Android device.
- Enable deep learning and machine learning functionality such as computer vision and natural language recognition in a mobile application.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure TensorFlow Lite.
- Understand the principles behind TensorFlow, machine learning and deep learning.
- Load TensorFlow Models onto an Android device.
- Enable deep learning and machine learning functionality such as computer vision and natural language recognition in a mobile application.
21 hours
Overview
This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to deploy deep learning models on embedded devices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Tensorflow Lite on an embedded device.
- Understand the concepts and components underlying TensorFlow Lite.
- Convert existing models to TensorFlow Lite format for execution on embedded devices.
- Work within the limitations of small devices and TensorFlow Lite, while learning how to expand the scope of operations that can be run.
- Deploy a deep learning model on an embedded device running Linux.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Tensorflow Lite on an embedded device.
- Understand the concepts and components underlying TensorFlow Lite.
- Convert existing models to TensorFlow Lite format for execution on embedded devices.
- Work within the limitations of small devices and TensorFlow Lite, while learning how to expand the scope of operations that can be run.
- Deploy a deep learning model on an embedded device running Linux.
21 hours
Overview
This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go from training a single ML model to deploying many ML models to production.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure TFX and supporting third-party tools.
- Use TFX to create and manage a complete ML production pipeline.
- Work with TFX components to carry out modeling, training, serving inference, and managing deployments.
- Deploy machine learning features to web applications, mobile applications, IoT devices and more.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure TFX and supporting third-party tools.
- Use TFX to create and manage a complete ML production pipeline.
- Work with TFX components to carry out modeling, training, serving inference, and managing deployments.
- Deploy machine learning features to web applications, mobile applications, IoT devices and more.
14 hours
Overview
This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use TensorFlow to analyze potential fraud data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Create a fraud detection model in Python and TensorFlow.
- Build linear regressions and linear regression models to predict fraud.
- Develop an end-to-end AI application for analyzing fraud data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Create a fraud detection model in Python and TensorFlow.
- Build linear regressions and linear regression models to predict fraud.
- Develop an end-to-end AI application for analyzing fraud data.
14 hours
Overview
This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use TensorFlow.js to identify patterns and generate predictions through machine learning models.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build and train machine learning models with TensorFlow.js.
- Run existing machine learning models in the browser or under Node.js.
- Retrain pre-existing machine learning using custom data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build and train machine learning models with TensorFlow.js.
- Run existing machine learning models in the browser or under Node.js.
- Retrain pre-existing machine learning using custom data.
21 hours
Overview
TensorFlow è una libreria popolare e di apprendimento automatico sviluppata da Go ogle per l'apprendimento profondo, il calcolo numerico e l'apprendimento automatico su larga scala. TensorFlow 2.0, rilasciato a gennaio 2019, è la versione più recente di TensorFlow e include miglioramenti nell'esecuzione desiderata, compatibilità e coerenza API.
Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolta a sviluppatori e data scientist che desiderano utilizzare Tensorflow 2.0 per creare predittori, classificatori, modelli generativi, reti neurali e così via.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installa e configura TensorFlow 2.0.
- Comprendi i vantaggi di TensorFlow 2.0 rispetto alle versioni precedenti.
- Costruire modelli di apprendimento profondo.
- Implementa un classificatore di immagini avanzato.
- Distribuisci un modello di apprendimento profondo su dispositivi cloud, mobili e IoT.
Formato del corso
- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
- Per ulteriori informazioni su TensorFlow , visitare: https://www.tensorflow.org/
Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolta a sviluppatori e data scientist che desiderano utilizzare Tensorflow 2.0 per creare predittori, classificatori, modelli generativi, reti neurali e così via.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installa e configura TensorFlow 2.0.
- Comprendi i vantaggi di TensorFlow 2.0 rispetto alle versioni precedenti.
- Costruire modelli di apprendimento profondo.
- Implementa un classificatore di immagini avanzato.
- Distribuisci un modello di apprendimento profondo su dispositivi cloud, mobili e IoT.
Formato del corso
- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
- Per ulteriori informazioni su TensorFlow , visitare: https://www.tensorflow.org/
28 hours
Overview
Deep Learning for NLP consente a una macchina di apprendere l'elaborazione del linguaggio da semplice a complessa Tra le attività attualmente possibili sono la traduzione in lingua e la generazione di didascalie per le foto DL (Deep Learning) è un sottoinsieme di ML (Machine Learning) Python è un linguaggio di programmazione popolare che contiene librerie per Deep Learning for NLP In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno a utilizzare le librerie Python per NLP (Natural Language Processing) mentre creano un'applicazione che elabora una serie di immagini e genera didascalie Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Progettare e codificare DL per NLP usando le librerie Python Crea un codice Python che legge una collezione enorme di immagini e genera parole chiave Crea codice Python che genera didascalie dalle parole chiave rilevate Pubblico Programmatori con interesse per la linguistica Programmatori che cercano una comprensione della PNL (Natural Language Processing) Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
28 hours
Overview
Questo corso esplora, con esempi specifici, l'applicazione del flusso tensoriale ai fini del riconoscimento delle immagini
Pubblico
Questo corso è destinato agli ingegneri che desiderano utilizzare TensorFlow ai fini del riconoscimento delle immagini
Dopo aver completato questo corso, i delegati saranno in grado di:
- comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow
- svolgere attività e configurazione di installazione / ambiente di produzione / architettura
- valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio
- implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, creazione di grafici e registrazione
Pubblico
Questo corso è destinato agli ingegneri che desiderano utilizzare TensorFlow ai fini del riconoscimento delle immagini
Dopo aver completato questo corso, i delegati saranno in grado di:
- comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow
- svolgere attività e configurazione di installazione / ambiente di produzione / architettura
- valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio
- implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, creazione di grafici e registrazione
35 hours
Overview
Questo corso inizia con la conoscenza concettuale delle reti neurali e generalmente dell'algoritmo di machine learning, deep learning (algoritmi e applicazioni).
La parte 1 (40%) di questa formazione è più focalizzata sui fondamenti, ma ti aiuterà a scegliere la giusta tecnologia: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , ecc.
La parte 2 (20%) di questa formazione introduce Theano, una libreria Python che semplifica la scrittura di modelli di apprendimento profondo.
La parte 3 (40%) della formazione sarebbe ampiamente basata su Tensorflow - API di seconda generazione della libreria software open source di Go ogle per Deep Learning . Gli esempi e le istruzioni sarebbero state fatte in TensorFlow .
Pubblico
Questo corso è destinato agli ingegneri che desiderano utilizzare TensorFlow per i loro progetti di Deep Learning
Dopo aver completato questo corso, i delegati dovranno:
-
avere una buona conoscenza delle reti neurali profonde (DNN), CNN e RNN
-
comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow
-
essere in grado di eseguire attività di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione
-
essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio
-
essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, creazione di grafici e registrazione
La parte 1 (40%) di questa formazione è più focalizzata sui fondamenti, ma ti aiuterà a scegliere la giusta tecnologia: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , ecc.
La parte 2 (20%) di questa formazione introduce Theano, una libreria Python che semplifica la scrittura di modelli di apprendimento profondo.
La parte 3 (40%) della formazione sarebbe ampiamente basata su Tensorflow - API di seconda generazione della libreria software open source di Go ogle per Deep Learning . Gli esempi e le istruzioni sarebbero state fatte in TensorFlow .
Pubblico
Questo corso è destinato agli ingegneri che desiderano utilizzare TensorFlow per i loro progetti di Deep Learning
Dopo aver completato questo corso, i delegati dovranno:
-
avere una buona conoscenza delle reti neurali profonde (DNN), CNN e RNN
-
comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow
-
essere in grado di eseguire attività di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione
-
essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio
-
essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, creazione di grafici e registrazione
7 hours
Overview
TensorFlow Serving è un sistema per servire modelli di machine learning (ML) alla produzione In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come configurare e utilizzare TensorFlow Serving per distribuire e gestire i modelli ML in un ambiente di produzione Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Addestrare, esportare e servire vari modelli di TensorFlow Testare e distribuire algoritmi utilizzando un'unica architettura e un insieme di API Estendi TensorFlow Serve per servire altri tipi di modelli oltre ai modelli TensorFlow Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
14 hours
Overview
Embedding Projector è un'applicazione web opensource per la visualizzazione dei dati utilizzati per addestrare i sistemi di machine learning Creato da Google, fa parte di TensorFlow Questo corso di formazione dal vivo con istruttore introduce i concetti alla base di Embedding Projector e accompagna i partecipanti attraverso la configurazione di un progetto dimostrativo Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Scopri come i dati vengono interpretati dai modelli di apprendimento automatico Navigare attraverso le viste 3D e 2D dei dati per comprendere come un algoritmo di apprendimento automatico lo interpreti Comprendere i concetti dietro Embeddings e il loro ruolo nella rappresentazione di vettori matematici per immagini, parole e numeri Esplora le proprietà di un incorporamento specifico per comprendere il comportamento di un modello Applicare Embedding Project ai casi d'uso del mondo reale come costruire un sistema di raccomandazione di canzoni per gli amanti della musica Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
7 hours
Overview
La Tensor Processing Unit (TPU) è l'architettura che Google ha utilizzato internamente per diversi anni e che sta diventando disponibile al pubblico Include diverse ottimizzazioni specifiche per l'uso in reti neurali, tra cui la moltiplicazione della matrice ottimizzata e gli interi a 8 bit invece di 16 bit per restituire livelli appropriati di precisione In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come sfruttare le innovazioni nei processori TPU per massimizzare le prestazioni delle proprie applicazioni AI Alla fine della formazione, i partecipanti saranno in grado di: Formare vari tipi di reti neurali su grandi quantità di dati Utilizzare TPU per accelerare il processo di inferenza di un massimo di due ordini di grandezza Utilizza TPU per elaborare applicazioni intensive come la ricerca di immagini, la visione cloud e le foto Pubblico Sviluppatori ricercatori ingegneri Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
28 hours
Overview
Questo corso ti fornirà conoscenze in reti neurali e generalmente in algoritmo di machine learning, deep learning (algoritmi e applicazioni).
Questa formazione è più focalizzata sui fondamenti, ma ti aiuterà a scegliere la tecnologia giusta: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , ecc. Gli esempi sono realizzati in TensorFlow .
Questa formazione è più focalizzata sui fondamenti, ma ti aiuterà a scegliere la tecnologia giusta: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , ecc. Gli esempi sono realizzati in TensorFlow .
21 hours
Overview
Pubblico
Questo corso è adatto a ricercatori e ingegneri del Deep Learning interessati a utilizzare gli strumenti disponibili (principalmente open source) per l'analisi delle immagini del computer
Questo corso fornisce esempi di lavoro.
Questo corso è adatto a ricercatori e ingegneri del Deep Learning interessati a utilizzare gli strumenti disponibili (principalmente open source) per l'analisi delle immagini del computer
Questo corso fornisce esempi di lavoro.
35 hours
Overview
TensorFlow ™ è una libreria software open source per il calcolo numerico utilizzando grafici del flusso di dati.
SyntaxNet è un framework di elaborazione del linguaggio naturale in rete neurale per TensorFlow .
Word 2Vec viene utilizzato per l'apprendimento di rappresentazioni vettoriali di parole, chiamate "incorporamenti di parole". Word 2vec è un modello predittivo particolarmente efficiente dal punto di vista computazionale per l'apprendimento di incorporamenti di parole dal testo non elaborato. È disponibile in due versioni, il modello Bag-of- Word s continuo (CBOW) e il modello Skip-Gram (capitolo 3.1 e 3.2 in Mikolov et al.).
Utilizzato in tandem, SyntaxNet e Word 2Vec consente agli utenti di generare modelli di incorporamento appresi dall'input in linguaggio naturale.
Pubblico
Questo corso è rivolto a sviluppatori e ingegneri che intendono lavorare con i modelli SyntaxNet e Word 2Vec nei loro grafici TensorFlow .
Dopo aver completato questo corso, i delegati dovranno:
- comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow
- essere in grado di eseguire attività di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione
- essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio
- essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, termini di incorporamento, creazione di grafici e registrazione
SyntaxNet è un framework di elaborazione del linguaggio naturale in rete neurale per TensorFlow .
Word 2Vec viene utilizzato per l'apprendimento di rappresentazioni vettoriali di parole, chiamate "incorporamenti di parole". Word 2vec è un modello predittivo particolarmente efficiente dal punto di vista computazionale per l'apprendimento di incorporamenti di parole dal testo non elaborato. È disponibile in due versioni, il modello Bag-of- Word s continuo (CBOW) e il modello Skip-Gram (capitolo 3.1 e 3.2 in Mikolov et al.).
Utilizzato in tandem, SyntaxNet e Word 2Vec consente agli utenti di generare modelli di incorporamento appresi dall'input in linguaggio naturale.
Pubblico
Questo corso è rivolto a sviluppatori e ingegneri che intendono lavorare con i modelli SyntaxNet e Word 2Vec nei loro grafici TensorFlow .
Dopo aver completato questo corso, i delegati dovranno:
- comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow
- essere in grado di eseguire attività di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione
- essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio
- essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, termini di incorporamento, creazione di grafici e registrazione
21 hours
Overview
This instructor-led, live training in (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to develop iOS mobile applications with deep learning capabilities.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure TensorFlow Lite.
- Understand the principles behind TensorFlow and machine learning on mobile devices.
- Load TensorFlow Models onto an iOS device.
- Run an iOS application capable of detecting and classifying an object captured through the device's camera.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure TensorFlow Lite.
- Understand the principles behind TensorFlow and machine learning on mobile devices.
- Load TensorFlow Models onto an iOS device.
- Run an iOS application capable of detecting and classifying an object captured through the device's camera.
Prossimi corsi TensorFlow
2021-05-10 09:30:00
21 ore
2021-05-19 09:30:00
21 ore
2021-05-31 09:30:00
21 ore
2021-06-14 09:30:00
21 ore
2021-06-24 09:30:00
14 ore
Other countries
Consulting
Fine settimana TensorFlow corsi, Sera TensorFlow training, TensorFlow centro di addestramento, TensorFlow con istruttore, Fine settimana TensorFlow training, Sera TensorFlow corsi, TensorFlow coaching, TensorFlow istruttore, TensorFlow trainer, TensorFlow corsi di formazione, TensorFlow classi, TensorFlow in loco, TensorFlow corsi privati, TensorFlow training individuale
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