TensorFlow Kurs i Norge

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.

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.

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

Dette kurset utforsker, med spesifikke eksempler, anvendelsen av Tensor Flow til formålet med gjenkjenning Publikum Dette kurset er beregnet på ingeniører som søker å bruke TensorFlow til bildegjenkjenning Etter fullført kurs vil delegatene kunne:

• forstå TensorFlow struktur og distribusjonsmekanismer
• utføre installasjons- / produksjonsmiljø / arkitekturoppgaver og konfigurasjon
• vurdere kodekvalitet, utfør feilsøking, overvåking
• 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