Lokalne, prowadzone TensorFlow instruktora kursy szkoleniowe na żywo TensorFlow demonstrują poprzez interaktywną dyskusję i praktyczne ćwiczenia, jak korzystać z systemu TensorFlow celu ułatwienia badań nad uczeniem maszynowym oraz w celu szybkiego i łatwego przejścia od prototypu badań do systemu produkcyjnego. Szkolenie TensorFlow jest dostępne jako „szkolenie na żywo na miejscu” lub „szkolenie na żywo na odległość”. Szkolenie na miejscu można przeprowadzić lokalnie w siedzibie klienta w Polsce lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Polsce . Zdalne szkolenie na żywo odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu. NobleProg - Twój lokalny dostawca szkoleń
Machine Translated
Opinie uczestników
★★★★★
★★★★★
Szeroki zakres poruszanych tematów oraz duża wiedza merytoryczna prowadzących.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie: Understanding Deep Neural Networks
Brak
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie: Understanding Deep Neural Networks
Duża wiedza teoretyczna i praktyczna prowadzących. Komunikatywność prowadzących. W trakcie kursu można było zadawać pytania i uzyskać satysfakcjonujące odpowiedzi.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie: Understanding Deep Neural Networks
Część praktyczna, gdzie implementowaliśmy algorytmy. Pozwoliło to na lepsze zrozumienie tematu.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie: Understanding Deep Neural Networks
ćwiczenia i przykłady na nich realizowane
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie: Understanding Deep Neural Networks
Przykłady i omawiane zagadnienia.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie: Understanding Deep Neural Networks
Wiedza merytoryczna, zaangażowanie, pasjonujący sposób przekazywania wiedzy.
Przykłady praktyczne po wykładzie teoretycznym.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie: Understanding Deep Neural Networks
Praktyczne ćwiczenia przygotowane przez Pana Macieja
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie: Understanding Deep Neural Networks
Dużo wskazówek praktycznych
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Szkolenie: Deep Learning with TensorFlow
Dużo informacji związanych z wdrożeniami rozwiązań
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Szkolenie: Deep Learning with TensorFlow
Mnogość praktycznych wskazówek i wiedza prowadzącego z szerokiej gamy zagadnień AI / IT / SQL / IoT.
ABB Sp. z o.o.
Szkolenie: Deep Learning with TensorFlow
Informacje o obszarze powierzchni.
中移物联网
Szkolenie: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Jest to 4-dniowy kurs przedstawiający sztuczną inteligencję i jej zastosowanie. Istnieje opcja dodatkowego dnia na podjęcie projektu AI po ukończeniu tego kursu.
Deep Learning for NLP pozwala maszynie uczyć się prostego lub złożonego przetwarzania języka Wśród aktualnie dostępnych zadań znajduje się tłumaczenie i generowanie napisów do zdjęć DL (Deep Learning) jest podzbiorem ML (Machine Learning) Python jest popularnym językiem programowania, który zawiera biblioteki dla Deep Learning for NLP W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy nauczą się korzystać z bibliotek Pythona dla NLP (Natural Language Processing), ponieważ tworzą aplikację, która przetwarza zestaw zdjęć i generuje podpisy Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Projekt i kod DL dla NLP przy użyciu bibliotek Python Utwórz kod w języku Python, który odczytuje zasadniczo ogromną kolekcję obrazów i generuje słowa kluczowe Utwórz kod Pythona generujący podpisy z wykrytych słów kluczowych Publiczność Programiści zainteresowani językoznawstwem Programiści, którzy poszukują zrozumienia NLP (przetwarzanie języka naturalnego) Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
Kurs ten jest odpowiedni dla naukowców i inżynierów Deep Learning zainteresowanych wykorzystaniem dostępnych narzędzi (głównie open source) do analizy obrazów komputerowych
Osadzanie Projektora to otwarta aplikacja internetowa do wizualizacji danych wykorzystywanych do szkolenia systemów uczenia maszynowego Stworzony przez Google, jest częścią TensorFlow Ten instruktażowy trening na żywo wprowadza pojęcia związane z osadzaniem projektora i prowadzi uczestników przez proces tworzenia projektu demonstracyjnego Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Sprawdź, jak dane są interpretowane przez modele uczenia maszynowego Nawiguj po widokach 3D i 2D danych, aby zrozumieć, w jaki sposób algorytm uczenia maszynowego je interpretuje Zapoznaj się z koncepcjami Embeddings i ich rolą w reprezentowaniu wektorów matematycznych dla obrazów, słów i cyfr Poznaj właściwości konkretnego osadzania, aby zrozumieć zachowanie modelu Zastosuj Projekt Osadzania do przypadków użycia rzeczywistego świata, takich jak budowanie systemu rekomendacji dla melomanów Publiczność Deweloperzy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
Ten kurs daje wiedzę na temat sieci neuronowych i ogólnie algorytmu uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się (algorytmy i aplikacje).
To szkolenie bardziej koncentruje się na podstawach, ale pomoże ci wybrać odpowiednią technologię: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras itp. Przykłady zostały wykonane w TensorFlow .
TensorFlow to popularna biblioteka do uczenia maszynowego opracowana przez Go ogle do głębokiego uczenia się, obliczeń numerycznych i uczenia maszynowego na dużą skalę. TensorFlow 2.0, wydany w styczniu 2019 r., Jest najnowszą wersją TensorFlow i zawiera ulepszenia w TensorFlow wykonywaniu, kompatybilności i spójności API.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i badaczy danych, którzy chcą korzystać z Tensorflow 2.0 do budowania predyktorów, klasyfikatorów, modeli generatywnych, sieci neuronowych i tak dalej.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zainstaluj i skonfiguruj TensorFlow 2.0. - TensorFlow zalety TensorFlow 2.0 w porównaniu z poprzednimi wersjami. - Twórz modele głębokiego uczenia się. - Zaimplementuj zaawansowany klasyfikator obrazów. - Wdróż model głębokiego uczenia się w chmurze, urządzeniach mobilnych i IoT.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja. - Dużo ćwiczeń i ćwiczeń. - Praktyczne wdrożenie w środowisku na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia się. - Aby dowiedzieć się więcej o TensorFlow , odwiedź: https://www.tensorflow.org/
TensorFlow Serving to system do obsługi modeli uczenia maszynowego (ML) do produkcji W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i używać TensorFlow Serving do wdrażania i zarządzania modelami ML w środowisku produkcyjnym Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Trenuj, eksportuj i obsługuj różne modele TensorFlow Testuj i wdrażaj algorytmy za pomocą pojedynczej architektury i zestawu interfejsów API Rozszerz obsługę TensorFlow, aby obsługiwać inne typy modeli poza modelami TensorFlow Publiczność Deweloperzy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
TensorFlow jest 2nd Generation API Go otwartej biblioteki oprogramowania źródłowego OGLE za Deep Learning . System został zaprojektowany w celu ułatwienia badań nad uczeniem maszynowym oraz w celu szybkiego i łatwego przejścia od prototypu badawczego do systemu produkcyjnego.
Publiczność
Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą używać TensorFlow do swoich projektów Deep Learning
Po ukończeniu tego kursu delegaci:
- zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow - być w stanie wykonać zadania i konfigurację środowiska instalacji / produkcji / architektury - być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie - być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele treningowe, wykresy budowlane i rejestrowanie
Ten kurs omawia, wraz z konkretnymi przykładami, zastosowanie Tensor Flow do celów rozpoznawania obrazów
Publiczność
Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow do celów rozpoznawania obrazów
Po ukończeniu tego kursu delegaci będą mogli:
- zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow - wykonać zadania i konfigurację środowiska instalacji / produkcji / architektury - ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie - wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele treningowe, wykresy budowlane i rejestrowanie
The Tensor Processing Unit (TPU) is the architecture which Google has used internally for several years, and is just now becoming available for use by the general public. It includes several optimizations specifically for use in neural networks, including streamlined matrix multiplication, and 8-bit integers instead of 16-bit in order to return appropriate levels of precision。
In this instructor-led, live training, participants will learn how to take advantage of the innovations in TPU processors to maximize the performance of their own AI applications.
By the end of the training, participants will be able to:
- Train various types of neural networks on large amounts of data. - Use TPUs to speed up the inference process by up to two orders of magnitude. - Utilize TPUs to process intensive applications such as image search, cloud vision and photos.
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
TensorFlow ™ to biblioteka oprogramowania typu open source do obliczeń numerycznych z wykorzystaniem wykresów przepływu danych.
SyntaxNet to neuronowa sieć przetwarzania języka naturalnego dla TensorFlow .
Word 2Vec służy do uczenia wektorowych reprezentacji słów, zwanych „osadzaniem słów”. Word 2vec jest szczególnie wydajnym obliczeniowo modelem predykcyjnym do nauki osadzania słów z surowego tekstu. Występuje w dwóch wariantach: modelu Continuous Bag-of- Word (CBOW) i Skip-Gram (rozdział 3.1 i 3.2 w Mikolov i in.).
Używany w tandemie SyntaxNet i Word 2Vec umożliwia użytkownikom generowanie modeli Learned Embedding z wejścia Natural Language.
Publiczność
Kurs jest skierowany do programistów i inżynierów, którzy zamierzają pracować z modelami SyntaxNet i Word 2Vec w swoich wykresach TensorFlow .
Po ukończeniu tego kursu delegaci:
- zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow - być w stanie wykonać zadania i konfigurację środowiska instalacji / produkcji / architektury - być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie - być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele treningowe, terminy osadzania, wykresy budowlane i rejestrowanie
Kurs rozpoczyna się od przekazania wiedzy pojęciowej w sieciach neuronowych i ogólnie w algorytmie uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się (algorytmy i aplikacje).
Część 1 (40%) tego szkolenia skupia się bardziej na podstawach, ale pomoże ci wybrać odpowiednią technologię: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras itp.
Część 2 (20%) tego szkolenia przedstawia Theano - bibliotekę Pythona, która ułatwia pisanie modeli głębokiego uczenia.
Część 3 (40%) szkolenia byłaby w dużej mierze oparta na Tensorflow - API drugiej generacji biblioteki oprogramowania open source Go ogle dla Deep Learning . Wszystkie przykłady i wskazówki powstałyby w TensorFlow .
Publiczność
Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą korzystać z TensorFlow w swoich projektach Deep Learning
Po ukończeniu tego kursu uczestnicy:
-
dobrze rozumie głębokie sieci neuronowe (DNN), CNN i RNN
-
zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow
-
być w stanie wykonywać zadania związane z instalacją / produkcją / architekturą / konfiguracją
-
być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
-
być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele szkoleniowe, tworzenie wykresów i rejestrowanie
.jpg "polska grupa farmaceutyczna (pgf)")
.png "ministerstwo spraw wewnętrznych i administracji (mswia)")
.jpg "komisja nadzoru finansowego (knf)")
.jpg "zakład ubezpieczeń społecznych (zus)")
.gif "telekomunikacja polska (tp)")
.jpg "ministerstwo obrony narodowej (mon)")
.jpg "ministerstwo kultury i dziedzictwa narodowego (mkidn)")
