TensorFlow Trainingen in Enschede TU

Deze instructeurgeleide live training in Enschede TU (online of on-site) is gericht op geavanceerde professionals die hun begrip van computer vision willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow voor het ontwikkelen van soepelijke visiemodellen met Google Colab willen verkennen.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn:

• Convolutieve neurale netwerken (CNNs) te bouwen en trainen met TensorFlow.
• Google Colab te gebruiken voor schaalbare en efficiënte cloudgebaseerde modelontwikkeling.
• Afbeeldingspreprocessing technieken toe te passen voor computer vision taken.
• Computer vision modellen in de praktijk te implementeren.
• Transfer learning te gebruiken om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
• De resultaten van afbeeldingsclassificatiemodellen te visualiseren en interpreteren.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde datawetenschappers en ontwikkelaars die deep learning technieken met behulp van de Google Colab omgeving willen begrijpen en toepassen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Google Colab instellen en navigeren voor deep learning projecten.
• De basisprincipes van neurale netwerken begrijpen.
• Deep learning modellen implementeren met behulp van TensorFlow.
• Deep learning modellen trainen en evalueren.
• Geavanceerde functies van TensorFlow voor deep learning gebruiken.

Dit instructeur-led, live training in Enschede TU (online of on-site) is gericht op data scientists die willen leren hoe ze TensorFlow kunnen gebruiken om potentiële fraudedata te analyseren.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Een fraude-detectie model te creëren met Python en TensorFlow.
• Lineaire regressies en lineaire regressiemodellen op te bouwen om fraude te voorspellen.
• Een end-to-end AI-toepassing voor het analyseren van fraudedata te ontwikkelen.

Deze instructeur-gelede, live training in Enschede TU (online of ter plekke) is gericht op developers en data scientists die Tensorflow 2.x willen gebruiken om predictors, classificators, generatieve modellen, neurale netwerken enzovoort te bouwen.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• TensorFlow 2.x te installeren en te configureren.
• Inzicht te krijgen in de voordelen van TensorFlow 2.x ten opzichte van eerdere versies.
• Deep learning modellen te bouwen.
• Een geavanceerde beeldclassificator te implementeren.
• Een deep learning model te deployen naar de cloud, mobiele apparaten en IoT-apparatuur.

Dit cursus begint met conceptuele kennis over neurale netwerken en machine learning-algoritmen in het algemeen, diep leren (algoritmen en toepassingen).

Deel-1 (40%) van deze training richt zich voornamelijk op de grondbeginselen, maar helpt u bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

Deel-2 (20%) introduceert Theano - een Python-bibliotheek die het schrijven van deep learning-modellen eenvoudig maakt.

Deel-3 (40%) van de training is uitgebreid gebaseerd op TensorFlow - API van Google's open source softwarebibliotheek voor Deep Learning. De voorbeelden en handsonpracticum worden allemaal in TensorFlow gemaakt.

Doelgroep

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

Na het afwerken van deze cursus kunnen de cursisten:

• een goede kennis hebben van diepe neurale netwerken (DNN), CNN en RNN
• de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
• in staat zijn om installatietaken, productieomgeving, architectuurtaken en configuratie uit te voeren
• de kwaliteit van code kunnen beoordelen, debuggen en monitoren
• geavanceerde productietaken zoals het trainen van modellen, het bouwen van grafieken en logging kunnen uitvoeren