Lokale, door een instructeur geleide live TensorFlow-trainingscursussen demonstreren door middel van 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 afstand' of 'live training op afstand'. Online live training (ook bekend als "live training op afstand") wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop . Live training op locatie kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Nijmegen of in NobleProg bedrijfstrainingscentra in Nijmegen. NobleProg -- Uw lokale trainingsaanbieder
Nijmegen
Fifty Two Degrees, Jonkerbosplein 52, Nijmegen, Nederland, 6534 AB
Gelegen in FiftyTwoDegrees, een opvallende zwarte toren van 18 verdiepingen met een 'knik' in de top die schuin staat en bekend staat als een ongeëvenaard zakelijk adres in het oosten van Nederland. FiftyTwoDegrees is ontworpen als een uniek zakelijk, cultureel en sociaal centrum en is een combinatie van een hoge concentratie aan kennisbedrijven en goed doordachte kantoren die rond een centraal plein zijn gegroepeerd
Wageningen
Wageningen WUR, Stippeneng 2 , Wageningen, Nederland, 6708 WE
Wageningen ligt aan de oever van de Nederrijn. Opgravingen dateren de eerste nederzettingen in dit gebied rond het stenen tijdperk. De heuvels ten oosten van de stad boden stamen uit de bronstijd bescherming tegen overstromingen van de Rijn De stad kent een bewogen geschiedenis en is verschillende keren bezet of verwoest. Ook veranderde de Rijn in 1421 van koers, trok verder naar het zuiden en had daardoor een nadelig effect op de Wageningse handel. In de 17e eeuw begon de stad met de tabaksteelt en er waren verschillende sigarenfabrikanten. De uiterwaarden van de Rijn in het zuiden hadden ook verschillende steenfabrieken, waarvan er nog één te zien is.
In 1876 besloot de Nederlandse regering om de eerste landbouwschool in Wageningen te bouwen omdat deze in het hart van het land lag en omgeven werd door een grote verscheidenheid aan bodems. Sindsdien is de stad enorm gegroeid en is Wageningen University nu een wereldberoemde Life Sciences-universiteit. Wageningen heeft ook een belangrijke binnenhaven.
Centraal op Wageningen Campus liggen de zalen van Impulse. Het gebouw van glas en de vrolijke kleuren zorgen voor een gastvrije uitstraling . Impulse is een uitstekende locatie voor niet al te grote symposia of trainingen. Impulse bevindt zich In gebouw 115 op de Campus.
Adres: Stippeneng 2
6708 WE Wageningen
Bij de hoofd invalswegen van Wageningen staat Wageningen Campus aangegeven. Volg op de campus de P-route naar P3. Vanaf alle grote parkeerplaatsen staat de route aangegeven naar de afzonderlijke gebouwen op de campus. Het gebouwnummer van Impulse is 115.
Arnhem
Arnhem Park Tower, Nieuwe stationsstraat 20, Arnhem, Nederlands, 6811 KS
De regio Arnhem Nijmegen staat bekend als congresbestemming en kent een bloeiende voedsel- en gezondheidssector, mede dankzij de aanwezigheid van twee universiteiten.
De Parktoren is gevestigd in een modern pand dat bovenop het treinstation ligt in het centrum van de zakenwijk van Arnhem. De spoorlijn verbindt de stad met nationale en internationale steden. Bovendie ligt Arnhem dicht bij de Duitse grens en is door de vele treinroutes gemakkelijk beriekbaar. Vanaf de 13e en 14e verdieping van het centrum heeft u uitzicht over de stad en het World Trade Center ligt naast de deur.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op professionals op gevorderd niveau die hun kennis van computer vision willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow willen verkennen voor het ontwikkelen van geavanceerde visiemodellen met behulp van Google Colab.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
Convolutional neural networks (CNNs) te bouwen en te trainen met behulp van TensorFlow.
Google Colab te gebruiken voor schaalbare en efficiënte cloudgebaseerde modelleerontwikkeling.
Afbeeldingsvoorbewerkingstechnieken te implementeren voor computer vision-taken.
Computer vision-modellen te implementeren voor echte toepassingen.
Transfer learning te gebruiken om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
De resultaten van afbeeldingsclassificatiemodellen te visualiseren en te 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 is een 4-daagse cursus waarin AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren.
In deze instructiegeleide, live training in Nijmegen, leren de deelnemers Python-bibliotheken voor NLP te gebruiken terwijl ze een applicatie ontwikkelen die een serie foto's verwerkt en bijschriften genereert.
Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
DL voor NLP te ontwerpen en programmeren met Python-bibliotheken.
Python-code te schrijven die een groot aantal foto's leest en trefwoorden genereert.
Python-code te schrijven die bijschriften genereert op basis van de gedetecteerde trefwoorden.
Dit cursus is geschikt voor Deep Learning onderzoekers en ingenieurs die geïnteresseerd zijn in het gebruik van beschikbare tools (voornamelijk opensource) voor het analyseren van computers afbeeldingen.
Dit instructeur-led, live training in Nijmegen (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 Nijmegen (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.
In deze instructeurgeleide, live training in Nijmegen (online of op locatie), zullen de deelnemers leren hoe ze TensorFlow Serving moeten configureren en gebruiken om ML-modellen te deployen en te beheren in een productieomgeving.
Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Verschillende TensorFlow modellen te trainen, exporteren en serveren.
Algoritmen te testen en te deployen met behulp van een enkele architectuur en set APIs.
TensorFlow Serving uit te breiden om andere types modellen dan TensorFlow modellen te serveren.
TensorFlow is een tweede generatie API van Google's open source softwarebibliotheek voor Deep Learning. Het systeem is ontworpen om onderzoek naar machine learning te vergemakkelijken en om snel en gemakkelijk over te schakelen van een onderzoeksprototype naar een productiesysteem.
Doelgroep
Dit cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning projecten
Nadat de deelnemers deze cursus hebben voltooid, kunnen zij:
de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
installatie-, productieomgeving- en architectuksTaken uitvoeren en configuraties instellen
kwaliteit van code beoordelen, debugging en monitoring uitvoeren
geavanceerde productietaken zoals het trainen van modellen, het bouwen van grafieken en logging uitvoeren
Dit instructeurgeleide, live-training in Nijmegen (online of ter plekke) is gericht op datawetenschappers die willen overstappen van het trainen van één ML-model naar het implementeren van veel ML-modellen in de productie.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
TensorFlow Extended (TFX) en ondersteunende derde-partijshulpmiddelen installeren en configureren.
TFX gebruiken om een volledige ML-productiepijplijn te maken en te beheren.
Werken met TFX-componenten voor modellering, training, inferentiedienstverlening en beheer van implementaties.
Machinaal lerenfuncties implementeren in webapplicaties, mobiele applicaties, IoT-apparaten en meer.
In deze door een instructeur geleide, live training in Nijmegen, leren de deelnemers hoe ze kunnen profiteren van de innovaties in TPU-processors om de prestaties van hun eigen AI-toepassingen maximaliseren.
Aan het einde van de training zullen de deelnemers in staat zijn:
Verschillende types neurale netwerken te trainen op grote hoeveelheden data.
TPUs te gebruiken om het inferentieproces met tot twee ordes van grootte te versnellen.
TPUs te benutten voor intensieve toepassingen zoals afbeeldingssuche, cloud vision en fotos.
TensorFlow™ is een open source softwarebibliotheek voor numerieke berekeningen met behulp van dataflow grafieken.
SyntaxNet is een neuronale-netwerk Natural Language Processing framework voor TensorFlow.
Word2Vec wordt gebruikt om vectorrepresentaties van woorden te leren, ook wel "woordembeddings" genoemd. Word2vec is een bijzonder berekeningsmatig efficiënt voorspellend model om woordembeddings uit rauwe tekst te leren. Het komt in twee varianten voor: het Continuous Bag-of-Words model (CBOW) en het Skip-Gram model (hoofdstuk 3.1 en 3.2 bij Mikolov et al.).
Gebruikt in combinatie, SyntaxNet en Word2Vec maken het gebruikers mogelijk om Learned Embedding modellen te genereren vanuit Natural Language input.
Doelgroep
Dit cursus is bedoeld voor ontwikkelaars en ingenieurs die werken met SyntaxNet- en Word2Vec-modellen in hun TensorFlow grafieken.
Nadat de deelnemers deze cursus hebben voltooid, zullen zij:
TensorFlow’s structuur en implementatiemechanismen begrijpen
in staat zijn installatie-, productieomgeving-, architectuurtaken en configuratie uit te voeren
in staat zijn codekwaliteit te beoordelen, debugging en monitoring uit te voeren
in staat zijn geavanceerde productietaaken uit te voeren zoals het trainen van modellen, embedden van termen, bouwen van grafieken en logging
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
Lees meer...
Laatst bijgewerkt:
Reviews (4)
De trainer legde de inhoud goed uit en was gedurende de hele sessie betrokken. Hij stopte om vragen te stellen en liet ons in sommige praktische sessies zelf tot onze oplossingen komen. Hij paste de cursus ook goed aan aan onze behoeften.
Robert Baker
Cursus - Deep Learning with TensorFlow 2.0
Automatisch vertaald
Tomasz kent de informatie goed en de cursus was goed van tempo.
Raju Krishnamurthy - Google
Cursus - TensorFlow Extended (TFX)
Automatisch vertaald
Organisatie, in overeenstemming met het voorgestelde programma, het grote kennisgebied van de trainer in dit onderwerp
Ali Kattan - TWPI
Cursus - Natural Language Processing with TensorFlow
Automatisch vertaald
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
TensorFlow training cursus in Nijmegen, TensorFlow opleiding cursus in Nijmegen, Weekend TensorFlow cursus in Nijmegen, Avond TensorFlow training in Nijmegen, TensorFlow instructeur geleid Nijmegen, TensorFlow een op een training in Nijmegen, TensorFlow on-site in Nijmegen, TensorFlow instructeur in Nijmegen, TensorFlow boot camp in Nijmegen, Avond TensorFlow cursus in Nijmegen, Weekend TensorFlow training in Nijmegen, TensorFlow instructeur geleid in Nijmegen,TensorFlow lessen in Nijmegen, TensorFlow privé cursus in Nijmegen, TensorFlow trainer in Nijmegen, TensorFlow op locatie in Nijmegen, TensorFlow coaching in Nijmegen, TensorFlow een op een opleiding in Nijmegen
