Lokalne, prowadzone przez instruktora kursy szkoleniowe TensorFlow na żywo demonstrują poprzez interaktywną dyskusję i praktyczne ćwiczenia, jak korzystać z systemu TensorFlow w celu ułatwienia badań nad uczeniem maszynowym oraz szybkiego i łatwego przejścia od prototypu badawczego do systemu produkcyjnego. Szkolenie TensorFlow jest dostępne jako „szkolenie online na żywo” lub „szkolenie na żywo na miejscu”. Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu . Szkolenie na żywo na miejscu może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Trójmiasto lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Trójmiasto. NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
Gdynia
Hotel Nadmorski, Ejsmonda 2, Gdynia, Polska, 81-409
Sala szkoleniowa znajduje się zaledwie 3 kilometry od Dworca PKP/PKS w Gdyni, co sprawia, że jest łatwo dostępna dla uczestników podróżujących pociągiem lub autobusem. Dodatkowo, jest oddalona tylko o 400 metrów od przystanku autobusowego, ułatwiając dojazd nawet tym, którzy podróżują komunikacją miejską. Wyposażona jest w niezbędne narzędzia do prowadzenia szkoleń, takie jak rzutnik, ekran oraz flipchart, co zapewnia komfortowe warunki dla uczestników i prowadzącego zajęcia.
Gdańsk
Hotel Fahrenheit, Grodzka 19, Gdańsk, Polska, 80-841
Sala szkoleniowa znajduje się w samym sercu malowniczej gdańskiej starówki, co sprawia, że otoczenie jest nie tylko inspirujące, ale także wyjątkowo atrakcyjne dla uczestników. W niedalekiej odległości można znaleźć dworzec PKP oraz PKS, ułatwiając przyjazd zarówno tym podróżującym pociągiem, jak i autobusem. Dodatkowo, lotnisko i port są również w zasięgu ręki, co czyni tę lokalizację wygodną dla osób przybywających z dalszych miejscowości, zarówno z kraju, jak i spoza jego granic.
Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Trójmiasto (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 (online lub stacjonarnie) jest skierowane do pośrednio zaawansowanych naukowców danych i programistów, którzy chcą zrozumieć i zastosować techniki uczenia głębokiego za pomocą środowiska Google Colab.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
Skonfigurować i poruszać się po Google Colab dla projektów uczenia głębokiego.
Zrozumieć podstawy sieci neuronowych.
Wdrażać modele uczenia głębokiego za pomocą TensorFlow.
Trenować i oceniać modele uczenia głębokiego.
Wykorzystywać zaawansowane funkcje TensorFlow do uczenia głębokiego.
Jest to 4-dniowy kurs wprowadzający w sztuczną inteligencję i jej zastosowanie. Istnieje możliwość odbycia dodatkowego dnia w celu podjęcia projektu AI po ukończeniu tego kursu.
W tym instruktażowym szkoleniu na żywo w Trójmiasto uczestnicy nauczą się korzystać z Python bibliotek dla NLP, tworząc aplikację, która przetwarza zestaw zdjęć i generuje podpisy.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Projektowanie i kodowanie DL dla NLP przy użyciu Python bibliotek.
Tworzenie Python kodu, który odczytuje ogromną kolekcję zdjęć i generuje słowa kluczowe.
Stwórz Pythonkod, który generuje podpisy na podstawie wykrytych słów kluczowych.
Ten kurs jest odpowiedni dla Deep Learning badaczy i inżynierów zainteresowanych wykorzystaniem dostępnych narzędzi (głównie open source) do analizy obrazów komputerowych
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.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i analityków danych, którzy chcą korzystać z Tensorflow 2.x do tworzenia predyktorów, klasyfikatorów, modeli generatywnych, sieci neuronowych itp.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Instalacja i konfiguracja TensorFlow 2.x.
Zrozumienie korzyści płynących z TensorFlow 2.x w porównaniu z poprzednimi wersjami.
Buduj modele głębokiego uczenia.
Wdrożenie zaawansowanego klasyfikatora obrazów.
Deploy a deep learning model to the cloud, mobile and IoT devices.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Trójmiasto (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 Google' biblioteki oprogramowania open source do uczenia głębokiego. System został zaprojektowany w celu ułatwienia badań nad uczeniem maszynowym oraz szybkiego i łatwego przejścia od prototypu badawczego do systemu produkcyjnego.
Uczestnicy
Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow w swoich projektach Deep Learning
Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą
rozumieć TensorFlow’strukturę i mechanizmy wdrażania
być w stanie przeprowadzić zadania i konfigurację instalacji / środowiska produkcyjnego / architektury
być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele szkoleniowe, tworzenie wykresów i rejestrowanie
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Trójmiasto (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą przejść od szkolenia pojedynczego modelu ML do wdrożenia wielu modeli ML do produkcji.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Instalacja i konfiguracja TFX oraz narzędzi innych firm.
Używanie TFX do tworzenia i zarządzania kompletnym potokiem produkcyjnym ML.
Praca z komponentami TFX w celu przeprowadzenia modelowania, szkolenia, obsługi wnioskowania i zarządzania wdrożeniami.
Wdrażaj funkcje uczenia maszynowego w aplikacjach internetowych, aplikacjach mobilnych, urządzeniach IoT i nie tylko.
W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora w Trójmiasto, uczestnicy nauczą się, jak skorzystać z innowacji w procesorach TPU, aby maksymalizować wydajność własnych aplikacji AI.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Trenować różne typy sieci neuronowych na dużych ilościach danych.
Używać TPU do przyspieszenia procesu inferencji o aż dwa rzędy wielkości.
Wykorzystywać TPU do przetwarzania wymagających aplikacji, takich jak wyszukiwanie obrazów, wizja w chmurze i zdjęcia.
TensorFlow™ to biblioteka oprogramowania typu open source do obliczeń numerycznych z wykorzystaniem wykresów przepływu danych.
SyntaxNet to neuronowa platforma przetwarzania języka naturalnego dla TensorFlow.
Word2Vec jest używany do uczenia się wektorowych reprezentacji słów, zwanych "word embeddings". Word2vec jest szczególnie wydajnym obliczeniowo modelem predykcyjnym do uczenia się osadzania słów z surowego tekstu. Występuje on w dwóch wersjach: Continuous Bag-of-Words model (CBOW) i Skip-Gram model (rozdział 3.1 i 3.2 w Mikolov et al.).
Używane w tandemie, SyntaxNet i Word2Vec pozwalają użytkownikom generować wyuczone modele osadzania z danych wejściowych języka naturalnego.
Uczestnicy
Ten kurs jest skierowany do programistów i inżynierów, którzy zamierzają pracować z modelami SyntaxNet i Word2Vec w swoich wykresach TensorFlow.
Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą
rozumieć TensorFlow’strukturę i mechanizmy wdrażania
być w stanie przeprowadzić zadania i konfigurację instalacji / środowiska produkcyjnego / architektury
być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele szkoleniowe, osadzanie terminów, tworzenie wykresów i rejestrowanie
Ten kurs rozpoczyna się od przekazania wiedzy koncepcyjnej na temat sieci neuronowych i ogólnie algorytmów uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się (algorytmy i aplikacje).
Część 1 (40%) tego szkolenia koncentruje się bardziej na podstawach, ale pomoże ci wybrać odpowiednią technologię: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras itp.
Część 2 (20%) tego szkolenia wprowadza Theano - bibliotekę Pythona, która ułatwia pisanie modeli głębokiego uczenia się.
Część trzecia (40%) szkolenia będzie w znacznym stopniu oparta na Tensorflow - API drugiej generacji otwartej biblioteki oprogramowania Google do uczenia głębokiego. Przykłady i ćwiczenia zostaną wykonane w TensorFlow.
Uczestnicy
Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow w swoich projektach Deep Learning
Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą
dobrze rozumie głębokie sieci neuronowe (DNN), CNN i RNN
rozumieć TensorFlow’ strukturę i mechanizmy wdrażania
być w stanie wykonać zadania i konfigurację instalacji / środowiska produkcyjnego / architektury
być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele szkoleniowe, tworzenie wykresów i rejestrowanie
Więcej...
Ostatnia aktualizacja:
Opinie uczestników (6)
Trener wyjaśnił treść dobrze i był zaangażowany przez cały czas. Zatrzymywał się, aby zadać pytania, i pozwolił nam samodzielnie dojść do rozwiązań w niektórych praktycznych sesjach. Dojść do rozwiązań w niektórych praktycznych sesjach. Ponadto dostosował kurs do naszych potrzeb.
Robert Baker
Szkolenie - Deep Learning with TensorFlow 2.0
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Tomasz naprawdę dobrze znał informacje i kurs był dobrze dobrany.
Raju Krishnamurthy - Google
Szkolenie - TensorFlow Extended (TFX)
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Organizacja, przestrzegając proponowanego porządku obrad, wiedza trenera w tej dziedzinie
Ali Kattan - TWPI
Szkolenie - Natural Language Processing with TensorFlow
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Dużo wskazówek praktycznych
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Szkolenie - Deep Learning with TensorFlow
Duża wiedza teoretyczna i praktyczna prowadzących. Komunikatywność prowadzących. W trakcie kursu można było zadawać pytania i uzyskać satysfakcjonujące odpowiedzi.
Kamil Kurek - ING Bank Slaski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie - Understanding Deep Neural Networks
Odkładany, aktualny podejście lub CPI (TensorFlow, era, learn) do tworzenia uczenia maszynowego.
