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
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Ho davvero apprezzato le risposte cristalline di Chris alle nostre domande.
Léo Dubus
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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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 a tutto tondo. Buona conoscenza del motivo per cui Tensorflow opera come 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
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Esempi e argomenti discussi.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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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)
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Informazioni sull'area del viso.
中移物联网
Corso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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.
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 .
Pubblico Questo corso è adatto per ricercatori e ingegneri di Deep Learning interessati a utilizzare gli strumenti disponibili (principalmente open source) per analizzare le immagini dei computer Questo corso fornisce esempi di lavoro .
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 .
Questo corso ti fornirà la conoscenza delle reti neurali e in generale dell'algoritmo di apprendimento automatico, dell'apprendimento profondo (algoritmi e applicazioni) Questa formazione è più incentrata sui fondamentali, ma ti aiuterà a scegliere la tecnologia giusta: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, ecc Gli esempi sono fatti in TensorFlow .
TensorFlow è una libreria popolare e di apprendimento automatico sviluppata da Google per il Deep Learning, il calcolo numerico e l'apprendimento automatico su larga scala. TensorFlow 2,0, rilasciato in gennaio 2019, è la versione più recente di TensorFlow e include miglioramenti nell'esecuzione desiderosa, compatibilità e coerenza API.
questa formazione dal vivo dell'istruttore (in loco o a distanza) è rivolta a sviluppatori e data scientist che desiderano utilizzare Tensorflow 2,0 per costruire predittori, classificatori, modelli generativi, reti neurali e così via.
entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- installare e configurare TensorFlow 2,0. - comprendere i vantaggi di TensorFlow 2,0 rispetto alle versioni precedenti. - costruire modelli di Deep Learning. - implementare un classificatore di immagini avanzato. - distribuire un modello di Deep learning per i dispositivi cloud, mobile e IoT.
formato del corso
- conferenza interattiva e discussione. - un sacco di esercizi e pratica. - implementazione hands-on in un ambiente lab Live.
Opzioni di personalizzazione del corso
- per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare. - per ulteriori informazioni su TensorFlow, visita: https://www.tensorflow.org/
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 .
TensorFlow è un'API di seconda generazione della libreria di software open source di Google per Deep Learning Il sistema è progettato per facilitare la ricerca nell'apprendimento automatico e per rendere facile e veloce la transizione dal prototipo di ricerca al sistema di produzione Pubblico Questo corso è destinato agli ingegneri che cercano di usare TensorFlow per i loro progetti di Deep Learning Dopo aver completato questo corso, i delegati: comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow essere in grado di svolgere compiti di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debugging, il monitoraggio essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, costruzione di grafici e registrazione .
Questo corso esplora, con esempi specifici, l'applicazione di Tensor Flow ai fini del riconoscimento dell'immagine Pubblico Questo corso è destinato agli ingegneri che cercano di utilizzare TensorFlow ai fini del riconoscimento di immagini Dopo aver completato questo corso, i delegati saranno in grado di: comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow eseguire le attività di installazione / produzione ambiente / architettura e configurazione valutare la qualità del codice, eseguire il debugging, il monitoraggio implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, costruzione di grafici e registrazione .
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 .
TensorFlow ™ è una libreria software open source per il calcolo numerico che utilizza i grafici del flusso di dati SyntaxNet è un framework di elaborazione del linguaggio naturale neuralnetwork per TensorFlow Word2Vec viene utilizzato per l'apprendimento di rappresentazioni vettoriali di parole, chiamate "raduni di parole" Word2vec è un modello predittivo particolarmente efficiente dal punto di vista computazionale per l'apprendimento delle immersioni di parole dal testo non elaborato È disponibile in due versioni: il modello Continuous BagofWords (CBOW) e il modello SkipGram (capitolo 31 e 32 in Mikolov et al) Utilizzato in tandem, SyntaxNet e Word2Vec consentono agli utenti di generare modelli di Embedded Learned dall'input di Natural Language Pubblico Questo corso è rivolto a sviluppatori e ingegneri che intendono lavorare con i modelli SyntaxNet e Word2Vec nei loro grafici TensorFlow Dopo aver completato questo corso, i delegati: comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow essere in grado di svolgere compiti di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debugging, il monitoraggio essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, termini di incorporamento, costruzione di grafici e registrazione .
Questo corso inizia con il fornire conoscenze concettuali nelle reti neurali e in generale in algoritmi di apprendimento automatico, deep learning (algoritmi e applicazioni) La parte 1 (40%) di questa formazione è più focalizzata sui fondamentali, ma ti aiuterà a scegliere la tecnologia giusta: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, ecc La parte 2 (20%) di questa formazione introduce Theano in una libreria python che semplifica la scrittura di modelli di deep learning La parte 3 (40%) della formazione sarebbe ampiamente basata sull'API di seconda generazione di Tensorflow della libreria di software open source di Google per Deep Learning Gli esempi e gli handson saranno tutti fatti in TensorFlow Pubblico Questo corso è destinato agli ingegneri che cercano di usare TensorFlow per i loro progetti di Deep Learning Dopo aver completato questo corso, i delegati: 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 svolgere compiti di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debugging, il monitoraggio essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, costruzione di grafici e registrazione Non tutti gli argomenti saranno trattati in un'aula pubblica con 35 ore di durata a causa della vastità del tema La durata del corso completo sarà di circa 70 ore e non di 35 ore .
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