TensorFlow for Image Recognition Treningskurs

Dette er et 4-dagers kurs som introduserer AI og dens applikasjon. Det er en mulighet for å ha en ekstra dag til å gjennomføre et AI-prosjekt etter fullføring av dette kurset.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å utdype sin forståelse av datasyn og utforske TensorFlows evner for å utvikle sofistikerte synsmodeller ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bygg og tren konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) ved å bruke TensorFlow.
• Utnytt Google Colab for skalerbar og effektiv skybasert modellutvikling.
• Implementere bildeforbehandlingsteknikker for datasynoppgaver.
• Distribuer datamaskinsynsmodeller for applikasjoner i den virkelige verden.
• Bruk overføringslæring for å forbedre ytelsen til CNN-modeller.
• Visualisere og tolke resultatene av bildeklassifiseringsmodeller.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og utviklere på middels nivå som ønsker å forstå og bruke dyplæringsteknikker ved å bruke Googgle Colab-miljøet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp og naviger i Google Colab for dyplæringsprosjekter.
• Forstå det grunnleggende om nevrale nettverk.
• Implementer dyplæringsmodeller ved å bruke TensorFlow.
• Trene og evaluere dyplæringsmodeller.
• Bruk avanserte funksjoner i TensorFlow for dyp læring.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære å bruke Python-biblioteker for NLP når de lager en applikasjon som behandler et sett med bilder og genererer bildetekster.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Design og kode DL for NLP ved hjelp av Python biblioteker.
• Lag Python kode som leser en betydelig samling bilder og genererer nøkkelord.
• Opprett Python-kode som genererer bildetekster fra de oppdagede søkeordene.

Publikum

Dette kurset passer for Deep Learning forskere og ingeniører som er interessert i å bruke tilgjengelige verktøy (for det meste open source) for å analysere datamaskinbilder

Dette kurset gir eksempler på arbeid.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å bruke TensorFlow til å analysere potensielle svindeldata.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Opprette en modell for svindeldeteksjon i Python og TensorFlow.
• Bygge lineære regresjoner og lineære regresjonsmodeller for å forutsi svindel.
• Utvikle en ende-til-ende AI-applikasjon for å analysere svindeldata.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bruke Tensorflow 2.x til å bygge prediktorer, klassifiserere, generative modeller, nevrale nettverk og så videre.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer TensorFlow 2.x.
• Forstå fordelene med TensorFlow 2.x i forhold til tidligere versjoner.
• Bygg dype læringsmodeller.
• Implementer en avansert bildeklassifiserer.
• Implementer en dyp læringsmodell til skyen, mobile enheter og IoT-enheter.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet), vil deltakerne lære hvordan de konfigurerer og bruker TensorFlow Serving til å distribuere og administrere ML-modeller i et produksjonsmiljø.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Trene, eksportere og betjene ulike TensorFlow-modeller.
• Test og distribuer algoritmer ved hjelp av en enkelt arkitektur og sett med APIer.
• Utvid TensorFlow Serving for å betjene andre typer modeller utover TensorFlow-modeller.

TensorFlow er et 2. generasjons API for Go ogles open source programvarebibliotek for Deep Learning . Systemet er designet for å lette forskning i maskinlæring, og for å gjøre det raskt og enkelt å overføre fra forskningsprototype til produksjonssystem.

Publikum

Dette kurset er ment for ingeniører som søker å bruke TensorFlow til Deep Learning prosjektene sine

Etter fullført kurs vil delegatene:

• forstå TensorFlow struktur og distribusjonsmekanismer
• kunne utføre installasjons- / produksjonsmiljø / arkitekturoppgaver og konfigurasjon
• kunne vurdere kodekvalitet, utføre feilsøking, overvåking
• kunne implementere avansert produksjon som treningsmodeller, bygge grafer og logging

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å gå fra å trene en enkelt ML-modell til å distribuere mange ML-modeller til produksjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer TFX og støttende tredjepartsverktøy.
• Bruk TFX til å lage og administrere en komplett ML-produksjonspipeline.
• Arbeid med TFX-komponenter for å utføre modellering, opplæring, servering av konklusjoner og administrering av distribusjoner.
• Distribuer maskinlæringsfunksjoner til nettapplikasjoner, mobilapplikasjoner, IoT-enheter og mer.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære hvordan de kan dra nytte av innovasjonene i TPU-prosessorer for å maksimere ytelsen til sine egne AI-applikasjoner.

Ved slutten av opplæringen vil deltakerne kunne:

• Tren ulike typer nevrale nettverk på store mengder data.
• Bruk TPU-er for å fremskynde slutningsprosessen med opptil to størrelsesordener.
• Bruk TPU-er til å behandle intensive applikasjoner som bildesøk, skysyn og bilder.

TensorFlow™ er en åpen kildekode programvare bibliotek for numerisk beregning ved hjelp av data flow diagrammer.

SyntaxNet er et neural-nettverk Natural Language Processing rammeverk for TensorFlow.

Word2Vec brukes til å lære vektorrepresentasjoner av ord, kalt "word embeddings". Word2vec er en spesielt databehandling-effektiv forutsigelsesmodell for læring ord innebygd fra råtekst. Den kommer i to smaker, Continuous Bag-of-Words modell (CBOW) og Skip-Gram modell (kapittel 3.1 og 3.2 i Mikolov et al.)

Brukes i tandem, SyntaxNet og Word2Vec gjør det mulig for brukerne å generere Larned Embedding-modeller fra Natural Language-input.

Publikum

Dette kurset er rettet mot utviklere og ingeniører som har til hensikt å jobbe med SyntaxNet og Word2Vec modeller i sine TensorFlow diagrammer.

Etter å ha fullført dette kurset, vil delegater:

• forstå TensorFlow’s struktur og implementeringsmekanismer
• kan utføre installasjon / produksjonsmiljø / arkitektoniske oppgaver og konfigurasjon
• være i stand til å vurdere kodekvalitet, utføre debugging, overvåking
• være i stand til å implementere avansert produksjon som treningsmodeller, innebygging vilkår, bygge grafer og logging

Dette kurset begynner med å gi deg konseptuell kunnskap i nevrale nettverk og generelt i maskinlæringsalgoritme, dyp læring (algoritmer og applikasjoner).

Del-1 (40%) av denne opplæringen er mer fokus på grunnleggende, men vil hjelpe deg å velge riktig teknologi: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.

Del-2 (20%) av denne opplæringen introduserer Theano - et pytonbibliotek som gjør det enkelt å skrive dype læringsmodeller.

Del 3 (40%) av opplæringen vil være omfattende basert på Tensorflow - 2nd Generation API of Go ogles open source programvarebibliotek for Deep Learning . Eksemplene og håndsonen ville alle være laget i TensorFlow .

Publikum

Dette kurset er ment for ingeniører som søker å bruke TensorFlow til Deep Learning prosjektene sine

Etter fullført kurs vil delegatene:

• ha god forståelse for dype nevrale nettverk (DNN), CNN og RNN

• forstå TensorFlow struktur og distribusjonsmekanismer

• kunne utføre installasjons- / produksjonsmiljø / arkitekturoppgaver og konfigurasjon

• kunne vurdere kodekvalitet, utføre feilsøking, overvåking

• kunne implementere avansert produksjon som treningsmodeller, bygge grafer og logging