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 Course Outlines

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 ,.
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/
7 часов
Обзор
TensorFlow Serving - это система для обслуживания моделей машинного обучения (ML) для производства В этом обученном, живом обучении участники узнают, как настроить и использовать службу TensorFlow для развертывания и управления моделями ML в производственной среде К концу этого тренинга участники смогут: Обучать, экспортировать и обслуживать различные модели TensorFlow Тестирование и развертывание алгоритмов с использованием единой архитектуры и набора API Расширение TensorFlow Обслуживание для обслуживания других типов моделей за пределами моделей TensorFlow Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
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 ,.
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

No course discounts for now.

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 to expand our presence in Russia!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Russia
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!