TensorFlow Trainingen in Nederland

Deze interactieve, live-training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op gevorderd niveau die hun kennis van computervisie willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow willen ontdekken om complexe visiemodellen te ontwikkelen via Google Colab.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot:

• Convolutieneurale netwerken (CNN's) bouwen en trainen met TensorFlow.
• Google Colab gebruiken voor het efficiënt ontwikkelen van modellen in de cloud op schaalbare wijze.
• Technieken toepassen voor beeldvoorbereiding bij computervisietaken.
• Computervisiemodellen implementeren voor praktische toepassingen.
• Transfer learning benutten om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
• De resultaten van beeldclassificatiemodellen visualiseren en interpreteren.

Deze door een instructeur geleide, live-training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en ontwikkelaars met gematigde ervaring die diepe leertechnieken willen toepassen binnen het Google Colab-ecosysteem.

Na afronding van deze training kunnen deelnemers:

• Google Colab instellen en gebruiken voor deep learning-projecten.
• De basisprincipes van neurale netwerken begrijpen.
• Deep learning-modellen implementeren met TensorFlow.
• Modellen trainen en evalueren op hun prestaties.
• De geavanceerde mogelijkheden van TensorFlow benutten voor deep learning.

Deze door een instructeur geleide training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor data scientists die TensorFlow willen gebruiken om gegevens te analyseren met betrekking tot mogelijke fraude.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• Een fraudedetectiemodel te creëren met Python en TensorFlow.
• Lineaire regressies op te stellen om fraude te voorspellen.
• Een volledige AI-applicatie te ontwikkelen voor de analyse van fraudegegevens.

Deze door een instructeur geleide, live-training in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die TensorFlow 2.x willen gebruiken om voorspellingsmodellen, classificatoren, generatieve modellen en neurale netwerken te creëren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn tot:

• TensorFlow 2.x installeren en configureren.
• De voordelen van TensorFlow 2.x ten opzichte van eerdere versies begrijpen.
• Diep lerende modellen bouwen.
• Een geavanceerde afbeeldingsclassificator implementeren.
• Een diepleermodel op de cloud, mobiele apparaten en IoT-apparaten implementeren.

Deze cursus begint met het verstrekken van conceptuele kennis over neurale netwerken en algemene machine learning-algoritmen, evenals deep learning (algoritmen en toepassingen).

Het eerste deel (40%) van deze opleiding richt zich vooral op de basisprincipes en helpt u bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

Het tweede deel (20%) introduceert Theano – een Python-bibliotheek die het eenvoudiger maakt om deep learning-modellen te ontwikkelen.

Het derde deel (40%) is in grote mate gebaseerd op TensorFlow: de API van Googles open source-softwarebibliotheek voor Deep Learning. Alle voorbeelden en praktische oefeningen zullen met TensorFlow worden uitgevoerd.

Doelgroep

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun deep learning-projecten.

Na afronding van deze cursus zullen de deelnemers:

• een goed begrip hebben van diepe neurale netwerken (DNN), CNN’s en RNN’s
• de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow bevatten
• in staat zijn om installatie-, productie-omgevings- en architectuurtaken uit te voeren
• codekwaliteit kunnen beoordelen, debuggen en bewaken
• geavanceerde productiemethoden kunnen toepassen zoals het trainen van modellen, het bouwen van grafieken en logging