Lokale, door een instructeur geleide live TensorFlow trainingscursussen demonstreren door interactieve discussie en praktische oefening hoe het TensorFlow systeem kan worden gebruikt om onderzoek naar machine learning te vergemakkelijken en om de overgang van onderzoeksprototype naar productiesysteem snel en gemakkelijk te maken. TensorFlow training is beschikbaar als "live training op locatie" of "live training op afstand". Live training op locatie kan lokaal worden uitgevoerd bij de klant in Nederland of in NobleProg bedrijfsopleidingscentra in Nederland . Live-training op afstand wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop. NobleProg - Uw lokale trainingsaanbieder
Machine Translated
Getuigenissen
Ik waardeerde echt de kristalheldere antwoorden van Chris op onze vragen.
Léo Dubus
Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Ik genoot over het algemeen van de deskundige trainer.
Sridhar Voorakkara
Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Ik was verbaasd over de standaard van deze klas - ik zou zeggen dat het een universitaire standaard was.
David Relihan
Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Zeer goed overzicht. Go achtergrond waarom Tensorflow zo werkt.
Kieran Conboy
Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Ik vond de mogelijkheden om vragen te stellen en meer diepgaande verklaringen van de theorie te krijgen.
Sharon Ruane
Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Zeer geactualiseerde aanpak of CPI (tensor flow, era, learn) om machine learning te doen.
Paul Lee
Cursus: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Gezien de visie van de technologie: welke technologie / proces kan in de toekomst belangrijker worden; zie, waar de technologie voor kan worden gebruikt.
Commerzbank AG
Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Ik had baat bij het selecteren van onderwerpen. Stijl van training. Oefen oriëntatie.
Commerzbank AG
Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Een breed scala aan onderwerpen behandeld en substantiële kennis van de leiders.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
gebrek
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Grote theoretische en praktische kennis van de docenten. Communicativiteit van trainers. Tijdens de cursus kun je vragen stellen en bevredigende antwoorden krijgen.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Praktisch gedeelte, waar we algoritmen hebben geïmplementeerd. Dit zorgde voor een beter begrip van het onderwerp.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
oefeningen en voorbeelden geïmplementeerd op hen
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Voorbeelden en problemen besproken.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Inhoudelijke kennis, betrokkenheid, een gepassioneerde manier om kennis over te dragen. Praktische voorbeelden na een theoretische lezing.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Praktische oefeningen voorbereid door Mr. Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Menselijke identificatie en printplaat slechte punt detectie
王 春柱 - 中移物联网
Cursus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Tonen
中移物联网
Cursus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Over gezicht gebied.
中移物联网
Cursus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Veel praktische tips
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Cursus: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Veel informatie met betrekking tot de implementatie van oplossingen
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Cursus: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Een veelvoud aan praktische tips en kennis van de docent uit een breed scala van AI / IT / SQL / IoT-problemen.
ABB Sp. z o.o.
Cursus: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Ik begon met bijna geen kennis en aan het einde was ik in staat om mijn eigen netwerken op te bouwen en te trainen.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Cursus: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
TensorFlow Cursusoverzicht
Deze cursus is geschikt voor onderzoekers en ingenieurs van Deep Learning die geïnteresseerd zijn in het gebruik van beschikbare hulpmiddelen (meestal open source) voor het analyseren van computerbeelden
Deze cursus biedt werkvoorbeelden.
Deze training is meer gericht op de basisprincipes, maar helpt u bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , enz. De voorbeelden zijn gemaakt in TensorFlow .
Deze instructeur-geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die Tensorflow 2.0 willen gebruiken om voorspellers, classificatoren, generatieve modellen, neurale netwerken, enzovoort te bouwen.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Installeer en configureer TensorFlow 2.0.
- Begrijp de voordelen van TensorFlow 2.0 ten opzichte van eerdere versies.
- Bouw diepe leermodellen.
- Implementeer een geavanceerde afbeeldingclassificator.
- Implementeer een diepgaand leermodel op de cloud-, mobiele en IoT-apparaten.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
- Ga voor meer informatie over TensorFlow naar: https://www.tensorflow.org/
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning projecten
Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:
- de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
- in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren
- codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren
- in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, grafieken maken en logboekregistratie
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor TensorFlow
Na het voltooien van deze cursus kunnen afgevaardigden:
- de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
- voer installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit
- codekwaliteit beoordelen, foutopsporing uitvoeren, controleren
- implementeer geavanceerde productie zoals trainingsmodellen, het bouwen van grafieken en logboekregistratie
SyntaxNet is een neuraal-netwerk framework voor natuurlijke TensorFlow voor TensorFlow .
Word 2Vec wordt gebruikt voor het leren van vectorrepresentaties van woorden, "woordinbedding" genoemd. Word 2vec is een bijzonder rekenkundig efficiënt voorspellend model voor het leren van woordinbedding van onbewerkte tekst. Het komt in twee smaken, het Continuous Bag-of- Word model (CBOW) en het Skip-Gram-model (hoofdstuk 3.1 en 3.2 in Mikolov et al.).
SyntaxNet en Word 2Vec worden in combinatie gebruikt en stellen gebruikers in staat om geleerde insluitingsmodellen te genereren op basis van invoer in natuurlijke taal.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ontwikkelaars en ingenieurs die met SyntaxNet- en Word 2Vec-modellen willen werken in hun TensorFlow grafieken.
Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:
- de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
- in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren
- codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren
- in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, inbeddingstermijnen, het bouwen van grafieken en logboekregistratie
Deel 1 (40%) van deze training is meer gericht op de basisprincipes, maar helpt u bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.
Deel 2 (20%) van deze training introduceert Theano - een pythonbibliotheek die het schrijven van diepgaande leermodellen eenvoudig maakt.
Deel 3 (40%) van de training zou uitgebreid gebaseerd zijn op Tensorflow - 2e generatie API van de open source softwarebibliotheek van Go ogle voor Deep Learning . De voorbeelden en handson zouden allemaal in TensorFlow worden gemaakt.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning projecten
Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:
-
hebben een goed begrip van diepe neurale netwerken (DNN), CNN en RNN
-
de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
-
in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren
-
codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren
-
in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, grafieken maken en logboekregistratie
.jpg "procter & gamble (p&g)")
.png "european space agency (esa)")
.jpg "international air transport association (iata)")
