Lokale, geïnstrueerde live TensorFlow-trainingscursussen demonstreren door middel van interactieve discussie en handson-oefeningen hoe het TensorFlow-systeem te gebruiken om onderzoek naar machinaal leren te vergemakkelijken en om het snel en gemakkelijk van prototype van onderzoek naar productiesysteem te laten overstappen TensorFlow-training is beschikbaar als 'live training op locatie' of 'live training op afstand' Onsite live training kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van 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.
Getuigenissen
★★★★★
★★★★★
Ik waardeerde echt de kristalheldere antwoorden van Chris op onze vragen.
Léo Dubus
Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Ik genoot over het algemeen van de deskundige trainer.
Sridhar Voorakkara
Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
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
Translated by
Zeer goed totaaloverzicht. Goede achtergrond voor waarom Tensorflow werkt zoals het werkt.
Kieran Conboy
Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
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
Translated by
Zeer geactualiseerde aanpak of CPI (tensor flow, era, learn) om machine learning te doen.
Paul Lee
Cursus: TensorFlow for Image Recognition
Translated by
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
Translated by
Ik had baat bij het selecteren van onderwerpen. Stijl van training. Oefen oriëntatie.
Commerzbank AG
Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
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
Translated by
gebrek
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
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
Translated by
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
Translated by
oefeningen en voorbeelden geïmplementeerd op hen
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
Voorbeelden en problemen besproken.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
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
Translated by
Praktische oefeningen voorbereid door Mr. Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
Menselijke identificatie en printplaat slechte punt detectie
王 春柱 - 中移物联网
Cursus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Translated by
Tonen
中移物联网
Cursus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Translated by
Over gezicht gebied.
中移物联网
Cursus: 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 voor NLP stelt een machine in staat om eenvoudige tot complexe taalverwerking te leren Tot de taken die momenteel mogelijk zijn, behoren taalvertaling en het genereren van bijschriften voor foto's DL (Deep Learning) is een subset van ML (Machine Learning) Python is een populaire programmeertaal met bibliotheken voor deep-learning voor NLP Tijdens deze live training met instructeur leren de deelnemers Python-bibliotheken te gebruiken voor NLP (Natural Language Processing) terwijl ze een applicatie maken die een reeks foto's verwerkt en ondertiteling genereert Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Ontwerp en code DL voor NLP met behulp van Python-bibliotheken Maak een Python-code die een aanzienlijk grote verzameling afbeeldingen leest en trefwoorden genereert Maak een Python-code die bijschriften genereert van de gedetecteerde trefwoorden Publiek Programmeurs met interesse in taalkunde Programmeurs die een goed begrip van NLP (Natural Language Processing) zoeken Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
Publiek Deze cursus is geschikt voor onderzoekers en ingenieurs van Deep Learning die geïnteresseerd zijn in het gebruik van beschikbare tools (meestal open source) voor het analyseren van computerafbeeldingen Deze cursus biedt werkvoorbeelden .
Embedding Projector is een opensource-webtoepassing voor het visualiseren van de gegevens die worden gebruikt om machine-leersystemen te trainen Het is gemaakt door Google en maakt deel uit van TensorFlow Deze instructieve, live training introduceert de concepten achter Embedding Projector en leidt deelnemers door het opzetten van een demoproject Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Onderzoek hoe gegevens worden geïnterpreteerd door machine learning-modellen Navigeer door 3D- en 2D-weergaven van gegevens om te begrijpen hoe een algoritme voor machine-learning het interpreteert Begrijp de concepten achter Inbedding en hun rol in het representeren van wiskundige vectoren voor afbeeldingen, woorden en cijfers Verken de eigenschappen van een specifieke insluiting om het gedrag van een model te begrijpen Pas Embedding Project toe op realworld-use cases zoals het bouwen van een songaanbevelingssysteem voor muziekliefhebbers Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
Deze cursus geeft je kennis in neurale netwerken en in het algemeen in algoritmen voor machine learning, deep learning (algoritmen en toepassingen) Deze training richt zich meer op de grondbeginselen, maar helpt je bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc De voorbeelden zijn gemaakt in TensorFlow .
TensorFlow is een populaire en machine leren bibliotheek ontwikkeld door Google voor Deep Learning, numerieke berekening, en grootschalige machine leren. TensorFlow 2,0, uitgebracht in januari 2019, is de nieuwste versie van TensorFlow en bevat verbeteringen in gretige uitvoering, compatibiliteit en API-consistentie.
deze instructeur-LED, live training (ter plaatse of op afstand) is gericht op ontwikkel-en data wetenschappers die willen Tensorflow 2,0 gebruiken om voorspellers te bouwen, classificaties, generatieve modellen, neurale netwerken en zo verder.
aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
- installeren en configureren TensorFlow 2,0. - begrijpen de voordelen van TensorFlow 2,0 over eerdere versies. - bouwen Deep Learning modellen. - implementeren van een geavanceerde image classificatie. - implementeren van een diep leer model naar de Cloud, mobiele en IoT apparaten.
formaat van de cursus
- interactieve lezing en bespreking. - veel oefeningen en praktijk. - hands-on implementatie in een live-lab omgeving.
cursus customization opties
- voor het aanvragen van een aangepaste opleiding voor deze cursus, neem dan contact met ons op te regelen. - voor meer informatie over TensorFlow, u terecht op: https://www.tensorflow.org/
TensorFlow Serving is een systeem voor productie van machine learning (ML) -modellen In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze TensorFlow Serving kunnen configureren en gebruiken om ML-modellen in een productieomgeving te implementeren en te beheren Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Train, exporteer en serveer verschillende TensorFlow-modellen Test en implementeer algoritmen met behulp van één architectuur en een reeks API's Verleng TensorFlow Serving voor andere typen modellen dan TensorFlow-modellen Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
TensorFlow is een 2e generatie API van de open source softwarebibliotheek van Google voor Deep Learning Het systeem is ontworpen om onderzoek naar machinaal leren te vergemakkelijken en om het snel en gemakkelijk van prototype naar onderzoeksproductiesysteem te laten overstappen Publiek Deze cursus is bedoeld voor technici die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning-projecten Na het voltooien van deze cursus zullen afgevaardigden: de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen in staat zijn installatie / productieomgeving / architectuurtaken en -configuratie uit te voeren in staat zijn om de kwaliteit van de code te beoordelen, debugging uit te voeren, monitoring in staat zijn om geavanceerde productie-achtige trainingsmodellen te implementeren, grafieken te bouwen en te loggen .
Deze cursus onderzoekt, met specifieke voorbeelden, de toepassing van Tensor Flow voor de doeleinden van beeldherkenning Publiek Deze cursus is bedoeld voor technici die TensorFlow willen gebruiken voor de doeleinden van beeldherkenning Na het voltooien van deze cursus kunnen deelnemers: de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen uitvoeren installatie / productie omgeving / architectuur taken en configuratie de kwaliteit van de code beoordelen, foutopsporing uitvoeren, bewaken geavanceerde productie implementeren zoals trainingsmodellen, grafieken bouwen en loggen .
De Tensor Processing Unit (TPU) is de architectuur die Google al enkele jaren intern gebruikt en die nu net beschikbaar wordt voor gebruik door het grote publiek Het bevat verschillende optimalisaties die specifiek zijn bedoeld voor gebruik in neurale netwerken, waaronder gestroomlijnde matrixvermenigvuldiging en 8-bits gehele getallen in plaats van 16-bits om de juiste nauwkeurigheidsniveaus te retourneren In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze kunnen profiteren van de innovaties in TPU-processors om de prestaties van hun eigen AI-applicaties te maximaliseren Aan het einde van de training kunnen deelnemers: Train verschillende typen neurale netwerken op grote hoeveelheden gegevens Gebruik TPU's om het afleidingsproces met maximaal twee orden van grootte te versnellen Gebruik TPU's om intensieve applicaties te verwerken, zoals zoeken naar afbeeldingen, cloudvisie en foto's Publiek ontwikkelaars onderzoekers ingenieurs Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
TensorFlow ™ is een open source softwarebibliotheek voor numerieke berekeningen met behulp van gegevensstroomgrafieken SyntaxNet is een framework voor natuurlijke taalverwerking van neuraal netwerken voor TensorFlow Word2Vec wordt gebruikt voor het leren van vectorrepresentaties van woorden, genaamd "woordinbeddings" Word2vec is een bijzonder computationeel efficiënt voorspellend model voor het leren van woordinbedekkingen uit onbewerkte tekst Het komt in twee smaken, het Model Continuous BagofWords (CBOW) en het SkipGram-model (Hoofdstuk 31 en 32 in Mikolov et al) SyntaxNet en Word2Vec kunnen naast elkaar worden gebruikt om Geleerde Embedding-modellen te genereren uit Natuurlijke Taalinvoer Publiek Deze cursus is bedoeld voor ontwikkelaars en technici die met SyntaxNet en Word2Vec-modellen willen werken in hun TensorFlow-grafieken Na het voltooien van deze cursus zullen afgevaardigden: de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen in staat zijn installatie / productieomgeving / architectuurtaken en -configuratie uit te voeren in staat zijn om de kwaliteit van de code te beoordelen, debugging uit te voeren, monitoring in staat zijn om geavanceerde productie-achtige trainingsmodellen te implementeren, termen in te bouwen, grafieken te bouwen en te loggen .
Deze cursus begint met het geven van conceptuele kennis in neurale netwerken en in het algemeen in algoritmen voor machinaal leren, diepgaand leren (algoritmen en toepassingen) Deel1 (40%) van deze training is meer gericht op de basis, maar helpt je bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc Deel 2 (20%) van deze training introduceert de Theano a Python-bibliotheek die het schrijven van diepgaande leermodellen gemakkelijk maakt Part3 (40%) van de training zou grotendeels gebaseerd zijn op de Tensorflow 2nd Generation API van de open source softwarebibliotheek van Google voor Deep Learning De voorbeelden en handson zouden allemaal in TensorFlow worden gemaakt Publiek Deze cursus is bedoeld voor technici die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning-projecten Na het voltooien van deze cursus zullen afgevaardigden: een goed begrip hebben van diepe neurale netwerken (DNN), CNN en RNN de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen in staat zijn installatie / productieomgeving / architectuurtaken en -configuratie uit te voeren in staat zijn om de kwaliteit van de code te beoordelen, debugging uit te voeren, monitoring in staat zijn om geavanceerde productie-achtige trainingsmodellen te implementeren, grafieken te bouwen en te loggen Niet alle onderwerpen worden behandeld in een openbaar klaslokaal met een duur van 35 uur vanwege de uitgestrektheid van het onderwerp De duur van de volledige cursus is ongeveer 70 uur en niet 35 uur .
.jpg "food and drug administration (fda)")
.png "procter & gamble (p&g)")
