Szkolenia TensorFlow w Polsce

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat wizji komputerowej i eksplorować możliwości TensorFlow do tworzenia zaawansowanych modeli wizyjnych przy użyciu Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Budować i trenować sieci neuronowe konwolucyjne (CNNs) przy użyciu TensorFlow.
• Korzystać z Google Colab do skalowalnego i wydajnego rozwoju modeli w chmurze.
• Wdrażać techniki przetwarzania obrazów do zadań związanych z wizją komputerową.
• Wdrażać modele wizji komputerowej do rzeczywistych zastosowań.
• Używać transfer learningu do poprawy wydajności modeli CNN.
• Wizualizować i interpretować wyniki modeli klasyfikacji obrazów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą zrozumieć i stosować techniki głębokiego uczenia w środowisku Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab w projektach związanych z głębokim uczeniem.
• Zrozumieć podstawy sieci neuronowych.
• Implementować modele głębokiego uczenia za pomocą TensorFlow.
• Trenować i oceniać modele głębokiego uczenia.
• Wykorzystywać zaawansowane funkcje TensorFlow do głębokiego uczenia.

To 4-dniowy kurs wprowadzający do sztucznej inteligencji i jej zastosowań. Istnieje możliwość dodatkowego dnia na realizację projektu związanego z AI po zakończeniu kursu. 

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora, uczestnicy nauczą się korzystać z bibliotek Pythona do NLP podczas tworzenia aplikacji przetwarzającej zestaw zdjęć i generującej opisy.

Po zakończeniu tego szkolenia, uczestnicy będą w stanie:

• Zaprojektować i zaprogramować DL dla NLP za pomocą bibliotek Pythona.
• Stworzyć kod Pythona, który odczytuje znacznie dużą kolekcję zdjęć i generuje słowa kluczowe.
• Stworzyć kod Pythona, który generuje opisy na podstawie wykrytych słów kluczowych.

Grupa docelowa

Ten kurs jest dedykowany badaczom i inżynierom z dziedziny uczenia głębokiego zainteresowanym wykorzystaniem dostępnych narzędzi (w większości open source) do analizy obrazów komputerowych.

Kurs dostarcza przykładowych, praktycznych zadań.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą wykorzystać TensorFlow do analizy danych dotyczących potencjalnych oszustw.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Stworzyć model wykrywania oszustw w Python i TensorFlow.
• Zbudować regresje liniowe i modele regresji liniowej do przewidywania oszustw.
• Opracować kompleksową aplikację AI do analizy danych dotyczących oszustw.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać TensorFlow 2.x do budowania predyktorów, klasyfikatorów, modeli generatywnych, sieci neuronowych itp.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować TensorFlow 2.x.
• Zrozumieć zalety TensorFlow 2.x w porównaniu z poprzednimi wersjami.
• Budować modele głębokiego uczenia.
• Zaimplementować zaawansowany klasyfikator obrazów.
• Wdrożyć model głębokiego uczenia w chmurze, na urządzeniach mobilnych i IoT.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce (online lub na miejscu) uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i używać Serving do wdrażania modeli ML i zarządzania nimi w środowisku produkcyjnym.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Trenować, eksportować i obsługiwać różne modele TensorFlow.
• Testować i wdrażać algorytmy przy użyciu jednej architektury i zestawu API.
• Rozszerzać Serving do obsługi innych typów modeli poza modelami TensorFlow.

TensorFlow to API drugiej generacji biblioteki oprogramowania open source Google do głębokiego uczenia. System został zaprojektowany, aby ułatwić badania w dziedzinie uczenia maszynowego oraz umożliwić szybkie i łatwe przejście od prototypu badawczego do systemu produkcyjnego.

Grupa docelowa

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow w swoich projektach związanych z głębokim uczeniem.

Po ukończeniu kursu uczestnicy będą:

• rozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow
• umieć przeprowadzać zadania instalacyjne, konfigurację środowiska produkcyjnego i architektury
• umieć oceniać jakość kodu, przeprowadzać debugowanie i monitorowanie
• umieć wdrażać zaawansowane procesy produkcyjne, takie jak trenowanie modeli, budowanie grafów i logowanie

Ten kurs eksploruje, z użyciem konkretnych przykładów, zastosowanie Tensor Flow w celu rozpoznawania obrazów

Grupa docelowa

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow w celu rozpoznawania obrazów

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą mogli:

• rozumieć strukturę TensorFlow oraz mechanizmy wdrażania
• wykonywać zadania związane z instalacją, środowiskiem produkcyjnym, architekturą oraz konfiguracją
• oceniać jakość kodu, wykonywać debugowanie i monitorowanie
• wdrażać zaawansowane funkcje produkcyjne, takie jak szkolenie modeli, budowanie grafów i logowanie

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą przejść od trenowania pojedynczego modelu uczenia maszynowego do wdrażania wielu modeli uczenia maszynowego w produkcji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować TFX oraz wspierające narzędzia innych firm.
• Używać TFX do tworzenia i zarządzania kompletnym produkcyjnym potokiem uczenia maszynowego.
• Pracować z komponentami TFX w celu przeprowadzenia modelowania, trenowania, obsługi wnioskowania i zarządzania wdrożeniami.
• Wdrażać funkcje uczenia maszynowego w aplikacjach internetowych, mobilnych, urządzeniach IoT i innych.

TensorFlow™ to otwarta biblioteka oprogramowania do obliczeń numerycznych za pomocą grafów przepływu danych.

SyntaxNet to ramka neural-network do przetwarzania języka naturalnego dla TensorFlow.

Word2Vec służy do nauki wektorowych reprezentacji słów, zwanych "word embeddings". Word2vec jest szczególnie obliczeniowo efektywnym modelem predykcyjnym do nauki word embeddings z nieprzetworzonego tekstu. Istnieje w dwóch wariantach: Continuous Bag-of-Words model (CBOW) i Skip-Gram model (rozdział 3.1 i 3.2 w pracy Mikolov et al.).

Używane wspólnie, SyntaxNet i Word2Vec umożliwiają użytkownikom generowanie modeli Learned Embedding z wejścia języka naturalnego.

Odbiorcy kursu

Ten kurs jest skierowany do programistów i inżynierów, którzy zamierzają pracować z modelami SyntaxNet i Word2Vec w swoich grafach TensorFlow.

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą mogli:

• zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrożenia TensorFlow
• wykonywać zadania związane z instalacją, środowiskiem produkcyjnym, architekturą i konfiguracją
• oceniać jakość kodu, wykonywać debugowanie, monitorowanie
• implementować zaawansowane zadania produkcyjne, takie jak trening modeli, osadzanie terminów, budowanie grafów i logowanie

Kurs ten zaczyna się od przedstawienia wiedzy koncepcyjnej na temat sieci neuronowych i ogólnie algorytmów uczenia maszynowego, glebokiego uczenia (algorytmy i zastosowania).

Część 1 (40%) tego szkolenia koncentruje się na podstawach, ale pomoże Ci w wyborze odpowiedniej technologii: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras itp.

Część 2 (20%) tego szkolenia wprowadza Theano - bibliotekę Pythona ułatwiającą tworzenie modeli głębokiego uczenia.

Część 3 (40%) szkolenia będzie intensywnie oparta na TensorFlow - API biblioteki oprogramowania open source firmy Google do Głębokiego Uczenia. Przykłady i zadania praktyczne zostaną wykonane w TensorFlow.

Grupa docelowa

Kurs ten jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow w swoich projektach głębokiego uczenia.

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą mogli:

• zrozumieć głębokie sieci neuronowe (DNN), CNN i RNN
• zrozumieć strukturę TensorFlow oraz mechanizmy wdrażania
• wykonywać zadania związane z instalacją, środowiskiem produkcyjnym i architekturą, konfiguracją
• oceniać jakość kodu, wykonywać debugowanie, monitorowanie
• implementować zaawansowane zadania produkcyjne, takie jak trening modeli, budowanie grafów i logowanie