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: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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
Tomasz echt weten de informatie goed en de cursus was goed tempo.
Raju Krishnamurthy - Google
Cursus: TensorFlow Extended (TFX)
Machine Translated
TensorFlow Cursusoverzicht
Course Name
Duration
Overview
Course Name
Duration
Overview
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
TensorFlow Lite is an open source deep learning framework for mobile devices and embedded systems.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
35 hours
Overview
TensorFlow ™ is een open source softwarebibliotheek voor numerieke berekening met behulp van gegevensstroomgrafieken.
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
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
7 hours
Overview
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 .
21 hours
Overview
TensorFlow Extended (TFX) is an end-to-end platform for deploying production ML pipelines.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
28 hours
Overview
Deze cursus onderzoekt, met specifieke voorbeelden, de toepassing van Tensor Flow voor beeldherkenning
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
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
21 hours
Overview
TensorFlow is een 2e generatie API van de open source softwarebibliotheek van Go TensorFlow voor Deep Learning . Het systeem is ontworpen om onderzoek naar machine learning te vergemakkelijken en om de overgang van onderzoeksprototype naar productiesysteem snel en gemakkelijk te maken.
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 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
7 hours
Overview
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 .
21 hours
Overview
TensorFlow Lite for Microcontrollers is a port of TensorFlow Lite designed to run machine learning models on microcontrollers and other devices with limited memory.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 hours
Overview
TensorFlow Lite is an open source deep learning framework for mobile devices and embedded systems.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
- To learn more about TensorFlow, please visit: https://www.tensorflow.org/lite/
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
- To learn more about TensorFlow, please visit: https://www.tensorflow.org/lite/
28 hours
Overview
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 .
21 hours
Overview
TensorFlow Lite is an open source deep learning framework for executing models on mobile and embedded devices with limited compute and memory resources.
This instructor-led, live training (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 machine learning 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 their default capabilities.
- Deploy deep learning models on embedded devices running Linux to solve physical world problems such as recognizing images and voice, predicting patterns, and initiating movements and responses from robots and other embedded systems in the field.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (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 machine learning 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 their default capabilities.
- Deploy deep learning models on embedded devices running Linux to solve physical world problems such as recognizing images and voice, predicting patterns, and initiating movements and responses from robots and other embedded systems in the field.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 hours
Overview
TensorFlow.js is a JavaScript framework for machine learning. TensorFlow.js enables users to build and train machine learning models directly in JavaScript.
This instructor-led, live training (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 machine learning models in the browser or under Node.js.
- Retrain pre-existing machine learning models using custom data.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (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 machine learning models in the browser or under Node.js.
- Retrain pre-existing machine learning models using custom data.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 hours
Overview
TensorFlow is een populaire en machine learning-bibliotheek ontwikkeld door Go ogle voor diep leren, numerieke berekeningen en grootschalige machine learning. TensorFlow 2.0, uitgebracht in januari 2019, is de nieuwste versie van TensorFlow en bevat verbeteringen in enthousiaste uitvoering, compatibiliteit en API-consistentie.
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/
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/
28 hours
Overview
Deze cursus geeft je kennis in neurale netwerken en in het algemeen in machine learning-algoritme, deep learning (algoritmen en applicaties).
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 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 .
14 hours
Overview
TensorFlow is an open source machine learning library. TensorFlow provides users the ability to use and create artificial intelligence for detecting and predicting fraud.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 hours
Overview
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 .
21 hours
Overview
Publiek
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 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.
35 hours
Overview
Deze cursus begint met het geven van conceptuele kennis in neurale netwerken en in het algemeen in machine learning-algoritme, deep learning (algoritmen en applicaties).
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
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
Aankomende TensorFlow cursussen
2020-12-28 09:30:00
Groningen Martini
21 hours
2021-01-11 09:30:00
Nijmegen City Centre
21 hours
2021-03-03 09:30:00
Nijmegen City Centre
21 hours
2021-04-28 09:30:00
Nijmegen City Centre
21 hours
2021-06-21 09:30:00
Nijmegen City Centre
21 hours
Weekend TensorFlow cursus, Avond TensorFlow training, Avond TensorFlow opleiding TensorFlow boot camp, TensorFlow instructeur geleid, Weekend TensorFlow training, Avond TensorFlow cursus, TensorFlow coaching, TensorFlow instructeur, TensorFlow trainer, TensorFlow training cursus, TensorFlow lessen, TensorFlow on-site, TensorFlow privé cursus, TensorFlow een op een training, TensorFlow op locatie, Weekend TensorFlow opleiding
.jpg "procter & gamble (p&g)")
.png "european space agency (esa)")
.jpg "international air transport association (iata)")
