Курсы TensorFlow

Курсы TensorFlow

Местные учебные курсы TensorFlow, организованные в режиме обучения, демонстрируют интерактивную дискуссию и практическую практику использования системы TensorFlow для облегчения исследований в области машинного обучения и обеспечения быстрого и легкого перехода от исследовательского прототипа к производственной системе Обучение TensorFlow доступно как «живое обучение на месте» или «дистанционное живое обучение» На месте живое обучение может проводиться локально в помещениях клиента в Russia или в корпоративных учебных центрах NobleProg Russia , Дистанционное обучение в реальном времени осуществляется с помощью интерактивного удаленного рабочего стола NobleProg Ваш местный провайдер обучения.

Machine Translated

Отзывы

★★★★★
★★★★★

TensorFlow Содержание курса

Название курса
Продолжительность
Обзор
Название курса
Продолжительность
Обзор
28 часов
Обзор
This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
28 часов
Обзор
Глубокое обучение для НЛП позволяет машине изучать сложную сложную языковую обработку Среди задач, которые в настоящее время возможны, - перевод языка и создание заголовков для фотографий DL (Deep Learning) - это подмножество ML (Machine Learning) Python - популярный язык программирования, который содержит библиотеки для Deep Learning для NLP В этом обученном, живом обучении участники научатся использовать библиотеки Python для NLP (Natural Language Processing), поскольку они создают приложение, которое обрабатывает набор изображений и генерирует титры К концу этого тренинга участники смогут: Дизайн и код DL для NLP с использованием библиотек Python Создайте код Python, который читает по существу огромную коллекцию изображений и генерирует ключевые слова Создайте код Python, который генерирует титры из обнаруженных ключевых слов Аудитория Программисты с интересом к языкознанию Программисты, которые ищут понимание НЛП (обработка естественного языка) Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
Обзор
Аудитория Этот курс подходит для исследователей и инженеров Deep Learning, заинтересованных в использовании доступных инструментов (в основном с открытым исходным кодом) для анализа компьютерных изображений Этот курс содержит рабочие примеры ,.
14 часов
Обзор
Embedding Projector - это веб-приложение с открытым исходным кодом для визуализации данных, используемых для обучения машинным системам обучения Созданный Google, он является частью TensorFlow Это обучаемое, живое обучение знакомит с концепциями Embedding Projector и позволяет участникам пройти через демонстрационный проект К концу этого тренинга участники смогут: Изучите, как данные интерпретируются с помощью моделей машинного обучения Перемещение по трехмерным и двумерным представлениям данных, чтобы понять, как интерпретирует алгоритм машинного обучения Понимайте концепции, лежащие в основе Embeddings, и их роль в представлении математических векторов для изображений, слов и цифр Изучите свойства конкретного внедрения, чтобы понять поведение модели Примените проект внедрения в реальных случаях, таких как создание системы рекомендаций для музыкальных любителей Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Обзор
TensorFlow is an open source machine learning library. TensorFlow provides users the ability to use and create artificial intelligence for detecting and predicting fraud.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use TensorFlow to analyze potential fraud data.

By the end of this training, participants will be able to:

- Create a fraud detection model in Python and TensorFlow.
- Build linear regressions and linear regression models to predict fraud.
- Develop an end-to-end AI application for analyzing fraud data.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
28 часов
Обзор
Этот курс даст вам знания в нейронных сетях и, как правило, в алгоритме машинного обучения, глубоком изучении (алгоритмах и приложениях) Этот тренинг больше ориентируется на фундаментальные принципы, но поможет вам выбрать правильную технологию: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras и т Д Примеры сделаны в TensorFlow ,.
21 часов
Обзор
TensorFlow is a popular and machine learning library developed by Google for deep learning, numeric computation, and large-scale machine learning. TensorFlow 2.0, released in Jan 2019, is the newest version of TensorFlow and includes improvements in eager execution, compatibility and API consistency.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers and data scientists who wish to use Tensorflow 2.0 to build predictors, classifiers, generative models, neural networks and so on.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure TensorFlow 2.0.
- Understand the benefits of TensorFlow 2.0 over previous versions.
- Build deep learning models.
- Implement an advanced image classifier.
- Deploy a deep learning model to the cloud, mobile and IoT devices.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
- To learn more about TensorFlow, please visit: https://www.tensorflow.org/
14 часов
Обзор
TensorFlow.js is a JavaScript framework for machine learning. TensorFlow.js enables users to build and train machine learning models directly in JavaScript.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use TensorFlow.js to identify patterns and generate predictions through machine learning models.

By the end of this training, participants will be able to:

- Build and train machine learning models with TensorFlow.js.
- Run machine learning models in the browser or under Node.js.
- Retrain pre-existing machine learning models using custom data.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
7 часов
Обзор
TensorFlow Serving — это система обслуживания моделей машинного обучения (ML) для производства.

В этом инструктора под руководством, живой подготовки, участники узнают, как настроить и использовать TensorFlow обслуживание для развертывания и управления ML моделей в производственной среде.

К концу обучения участники смогут:

- Поезд, экспорт и обслуживание различных моделей TensorFlow
- Тестирование и развертывание алгоритмов с использованием единой архитектуры и набора AAP
- Расширить TensorFlow обслуживание для обслуживания других типов моделей, помимо TensorFlow моделей

Формат курса

- Часть лекции, часть обсуждения, упражнения и тяжелые практические практики

Параметры настройки курса

- Чтобы запросить индивидуальное обучение для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы организовать.
21 часов
Обзор
TensorFlow - это API второго поколения библиотеки программного обеспечения с открытым исходным кодом Google для глубокого обучения Система предназначена для содействия исследованиям в машинном обучении и позволяет быстро и легко перейти от прототипа исследования к производственной системе Аудитория Этот курс предназначен для инженеров, которые хотят использовать TensorFlow для своих проектов Deep Learning По завершении этого курса делегаты: понимать структуру и механизмы развертывания TensorFlow иметь возможность выполнять задачи установки и производства / архитектуры и конфигурации иметь возможность оценивать качество кода, выполнять отладку, мониторинг иметь возможность внедрять современное производство, например, модели обучения, строить графики и вести журнал ,.
28 часов
Обзор
Этот курс исследует, с конкретными примерами, применение Tensor Flow для целей распознавания изображений Аудитория Этот курс предназначен для инженеров, стремящихся использовать TensorFlow для целей распознавания изображений По завершении этого курса делегаты смогут: понимать структуру и механизмы развертывания TensorFlow выполнять задачи установки и производства / архитектуры и конфигурации оценивать качество кода, выполнять отладку, мониторинг внедрять передовое производство, например, модели обучения, строить графики и вести журнал ,.
21 часов
Обзор
TensorFlow Extended (TFX) is an end-to-end platform for deploying production ML pipelines.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to go from training a single ML model to deploying many ML models to production.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure TFX and supporting third-party tools.
- Use TFX to create and manage a complete ML production pipeline.
- Work with TFX components to carry out modeling, training, serving inference, and managing deployments.
- Deploy machine learning features to web applications, mobile applications, IoT devices and more.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
7 часов
Обзор
Модуль обработки тензодаций (TPU) - это архитектура, которую Google использовал в течение нескольких лет внутри компании, и теперь она становится доступной для использования широкой публикой Он включает в себя несколько оптимизаций, специально предназначенных для использования в нейронных сетях, включая упрощенное матричное умножение и 8-битные целые числа вместо 16 бит, чтобы вернуть соответствующие уровни точности В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать инновации в процессорах TPU, чтобы максимизировать производительность своих собственных приложений ИИ По окончании обучения участники смогут: Обучать различным типам нейронных сетей на большом количестве данных Используйте TPU для ускорения процесса вывода до двух порядков Используйте TPU для обработки интенсивных приложений, таких как поиск изображений, облачное зрение и фотографии Аудитория Разработчики Исследователи Инженеры Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
35 часов
Обзор
TensorFlow ™ - это библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для численного расчета с использованием графиков потока данных SyntaxNet представляет собой платформу для обработки естественного языка с использованием нейронной сети для TensorFlow Word2Vec используется для изучения векторных представлений слов, называемых «word embeddings» Word2vec - это, в частности, вычислительно-эффективная прогностическая модель для встраивания слов из исходного текста Он поставляется в двух вариантах: модели Continuous BagofWords (CBOW) и модели SkipGram (глава 31 и 32 в Mikolov et al) Используемые в тандеме, SyntaxNet и Word2Vec позволяют пользователям создавать модели Learned Embedding из ввода Natural Language Аудитория Этот курс предназначен для разработчиков и инженеров, которые намерены работать с моделями SyntaxNet и Word2Vec на своих графиках TensorFlow По завершении этого курса делегаты: понимать структуру и механизмы развертывания TensorFlow иметь возможность выполнять задачи установки и производства / архитектуры и конфигурации иметь возможность оценивать качество кода, выполнять отладку, мониторинг иметь возможность внедрять передовые технологии производства, такие как модели обучения, условия внедрения, построения графиков и ведения журнала ,.
35 часов
Обзор
Этот курс начинается с предоставления вам концептуальных знаний в нейронных сетях и, как правило, в алгоритме машинного обучения, глубоком изучении (алгоритмах и приложениях) Часть 1 (40%) этого обучения больше ориентирована на основы, но поможет вам выбрать правильную технологию: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras и т Д Часть 2 (20%) этого тренинга представляет Theano библиотеку python, которая упрощает запись моделей глубокого обучения Часть 3 (40%) обучения будет широко основана на Tensorflow 2-го поколения API-библиотеки открытого программного обеспечения Google для Deep Learning Примеры и handson будут сделаны в TensorFlow Аудитория Этот курс предназначен для инженеров, которые хотят использовать TensorFlow для своих проектов Deep Learning По завершении этого курса делегаты: хорошо разбираются в глубоких нейронных сетях (DNN), CNN и RNN понимать структуру и механизмы развертывания TensorFlow иметь возможность выполнять задачи установки и производства / архитектуры и конфигурации иметь возможность оценивать качество кода, выполнять отладку, мониторинг иметь возможность внедрять современное производство, например, модели обучения, строить графики и вести журнал Не все темы будут освещены в публичном классе продолжительностью 35 часов из-за обширной темы Продолжительность полного курса составит около 70 часов, а не 35 часов ,.
выходные TensorFlow курсы, курсы TensorFlow выходного дня, вечерние TensorFlow курсы, TensorFlow технические учебные курсы, TensorFlow буткемп, TensorFlow буткэмп, TensorFlow курсы с инструктором, TensorFlow тренинг с инструктором, выходной TensorFlow тренинг, тренинг TensorFlow выходного дня, вечерние TensorFlow курсы, TensorFlow коачинг, TensorFlow тренерство, TensorFlow тренинг, TensorFlow инструктор, TensorFlow тренер, TensorFlow коач, TensorFlow курсы, TensorFlow занятия, TensorFlow локальные, TensorFlow частные занятия, TensorFlow частные курсы, TensorFlow индивидуальный тренинг, TensorFlow индивидуальные занятия

Скидки

В настоящее время акции не проводятся

Информационная рассылка

Мы уважаем конфиденциальность Ваших персональных данных. Мы обязуемся не передавать Ваши данные третьим лицам. Вы всегда можете изменить свои настройки конфиденциальности или полностью отказаться от подписки.

Наши клиенты

is growing fast!

We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Russia!

As a NobleProg Trainer you will be responsible for:

  • delivering training and consultancy Worldwide
  • preparing training materials
  • creating new courses outlines
  • delivering consultancy
  • quality management

At the moment we are focusing on the following areas:

  • Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
  • SOA, BPM, BPMN
  • Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
  • R, Python
  • Mobile Development (iOS, Android)
  • LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
  • You need to have patience and ability to explain to non-technical people

To apply, please create your trainer-profile by going to the link below:

Apply now!

This site in other countries/regions