Plan Szkolenia

Rozpoczęcie pracy

  • Konfiguracja i instalacja

Podstawy TensorFlow

  • Tworzenie, inicjalizowanie, zapisywanie i przywracanie zmiennych TensorFlow
  • Dodawanie danych do TensorFlow, czytanie i wstępne ładowanie danych
  • Jak korzystać z infrastruktury TensorFlow do trenowania modeli w skali produkcyjnej
  • Wizualizowanie i ocenianie modeli za pomocą TensorBoard

Mechanika TensorFlow 101

  • Przygotowanie danych
    • Pobieranie
    • Wejścia i zmienne pomocnicze (placeholders)
  • Budowanie grafu
    • Inferencja
    • Strata (loss)
    • Trening
  • Trening modelu
    • Graf
    • Sesja
    • Pętla treningowa (train loop)
  • Ocena modelu
    • Budowanie grafu ewaluacyjnego
    • Wyniki ewaluacji

Zaawansowane użycie

  • Wątkowość i kolejki
  • Rozproszone TensorFlow
  • Pisanie dokumentacji i udostępnianie modelu
  • Dostosowywanie czytników danych
  • Korzystanie z GPU
  • Manipulowanie plikami modeli TensorFlow

Serwowanie TensorFlow

  • Wprowadzenie
  • Tutorial podstawowego serwowania
  • Tutorial zaawansowanego serwowania
  • Tutorial serwowania modelu Inception

Rozpoczęcie pracy z SyntaxNet

  • Przetwarzanie ze standardowego wejścia
  • Annotowanie korpusu
  • Konfigurowanie skryptów Pythona

Budowanie potoku NLP z użyciem SyntaxNet

  • Pobieranie danych
  • Tagowanie części mowy (part-of-speech tagging)
  • Trening taggera parts of speech w SyntaxNet
  • Przetwarzanie wstępne za pomocą taggera
  • Analiza zależności: analiza przejściowa (transition-based parsing)
  • Trening parsera etap 1: lokalny pre-trening
  • Trening parsera etap 2: globalny trening

Wektorowe reprezentacje słów

  • Motywacja: Dlaczego warto uczyć word embeddings?
  • Skalowanie za pomocą treningu kontrastującego z szumem (noise-contrastive training)
  • Model Skip-gram
  • Budowanie grafu
  • Trening modelu
  • Wizualizacja nauczonych embeddingsów
  • Ocenianie embeddingsów: rozumowanie analogiczne (analogical reasoning)
  • Optymalizacja implementacji

Wymagania

Działające zrozumienie języka Python

 35 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (3)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie