TensorFlow é uma biblioteca de software de código aberto para aprendizagem profunda (deep learning). Os cursos de treinamento TensorFlow ao vivo demonstram, através de discussões interativas e práticas práticas, como usar o sistema TensorFlow para facilitar a pesquisa em aprendizado de máquina e facilitar a transição do protótipo de pesquisa para o sistema de produção. O treinamento TensorFlow está disponível em vários formatos, incluindo treinamento ao vivo no local e treinamento online ao vivo e interativo. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado nas instalações do cliente no Portugal ou nos centros de treinamento locais NobleProg no Portugal. O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa.
NobleProg -- Seu Provedor de Treinamento Local
Declaração de Clientes
Eu realmente apreciei as respostas cristalinas de Chris às nossas perguntas.
Léo Dubus
Curso: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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Eu geralmente gostava do treinador experiente.
Sridhar Voorakkara
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Fiquei espantado com o padrão desta classe - eu diria que era padrão universitário.
David Relihan
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Muito boa visão geral. Go fundo od em porque Tensorflow opera como ele faz.
Kieran Conboy
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Gostei das oportunidades de fazer perguntas e obter explicações mais aprofundadas da teoria.
Sharon Ruane
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Abordagem muito atualizada ou CPI (tensor flow, era, learn) para fazer aprendizado de máquina.
Paul Lee
Curso: TensorFlow for Image Recognition
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Dada perspectiva da tecnologia: qual tecnologia / processo pode se tornar mais importante no futuro; veja, para que a tecnologia pode ser usada.
Commerzbank AG
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Eu estava beneficiado com a seleção de tópicos. Estilo de treinamento Orientação prática.
Commerzbank AG
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Uma ampla gama de tópicos abrangidos e conhecimento substancial dos líderes.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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falta
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Grande conhecimento teórico e prático dos docentes. Comunicatividade dos treinadores. Durante o curso, você poderia fazer perguntas e obter respostas satisfatórias.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Parte prática, onde implementamos algoritmos. Isso permitiu uma melhor compreensão do tópico.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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exercícios e exemplos implementados neles
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Exemplos e questões discutidas.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Conhecimento substantivo, compromisso, uma maneira apaixonada de transferir conhecimento. Exemplos práticos após uma aula teórica.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Exercícios práticos preparados pelo Sr. Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Identificação humana e detecção de ponto ruim da placa de circuito
王 春柱 - 中移物联网
Curso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Demonstrar
中移物联网
Curso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Sobre a área de rosto.
中移物联网
Curso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Muitas dicas práticas
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Curso: Deep Learning with TensorFlow
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Muita informação relacionada à implementação de soluções
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Curso: Deep Learning with TensorFlow
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Uma infinidade de dicas práticas e conhecimento do palestrante de uma ampla gama de questões de AI / IT / SQL / IoT.
ABB Sp. z o.o.
Curso: Deep Learning with TensorFlow
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Comecei com quase zero conhecimento e, no final, consegui construir e treinar minhas próprias redes.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Curso: TensorFlow for Image Recognition
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Tomasz realmente conhece bem a informação e o curso foi bem acompanhado.
Raju Krishnamurthy - Google
Curso: TensorFlow Extended (TFX)
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Treinador era muito experiente e aberto a perguntas, gostava de desenhar diagramas e explicava as coisas de uma maneira muito boa
Curso: Deep Learning with TensorFlow 2.0
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Treinador era muito experiente e aberto a perguntas, gostava de desenhar diagramas e explicava as coisas de uma maneira muito boa
Curso: Deep Learning with TensorFlow 2.0
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Programa de curso TensorFlow
Nome do Curso
Duração
Visão geral
Nome do Curso
Duração
Visão geral
14 horas
O Embedding Projector é um aplicativo da web opensource para visualizar os dados usados para treinar sistemas de aprendizado de máquina Criado pelo Google, faz parte do TensorFlow Este treinamento ao vivo com instrutor introduz os conceitos por trás do Embedding Projector e conduz os participantes através da configuração de um projeto de demonstração No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Explore como os dados estão sendo interpretados pelos modelos de aprendizado de máquina Navegue por visualizações 3D e 2D de dados para entender como um algoritmo de aprendizado de máquina o interpreta Entenda os conceitos por trás do Embeddings e seu papel na representação de vetores matemáticos para imagens, palavras e numerais Explore as propriedades de uma incorporação específica para entender o comportamento de um modelo Aplique o Embedding Project em casos de uso do mundo real, como construir um sistema de recomendação de músicas para os amantes da música Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
21 horas
O TensorFlow é um API de segunda geração da biblioteca de software de código aberto do Google para o Deep Learning.
O sistema é desenhado para facilitar a pesquisa em machine learning e para tornar facil e rapido a transição do prototipo de pesquisa ao sistema de produção. Público:
Este curso é dirigido a todos aqueles engeheiros que buscam utilizar o TensorFlow para seus projetos de Deep Learning, já sejam pessoais ou laborais.
Depois de completar o Curso, os participantes poderão:
O sistema é desenhado para facilitar a pesquisa em machine learning e para tornar facil e rapido a transição do prototipo de pesquisa ao sistema de produção. Público:
Este curso é dirigido a todos aqueles engeheiros que buscam utilizar o TensorFlow para seus projetos de Deep Learning, já sejam pessoais ou laborais.
Depois de completar o Curso, os participantes poderão:
- Entender a estrutura do TensorFlow e os seus mecanismos.
- poderão fazer a instalação do ambiente de produççao no programa
- Poderão entender e monitorar a qualidade do código esrito.
- Imlementar modelos avançados de treinamento, raficos e logging.
28 horas
Este curso explora com exemplo específicos a aplicação do TensorFlow para os propósitos do reconhecimento de imagem.
Este cuso é dirigido à engenheiros que buscam utilizar o TensorFlow para os propósitos de reconhecimento de imagem.
Os participantes que tomem este curso aprenderão:
- Entender a estrutura e mecanismos do TensorFlow
- Instalar e produzir e produzir no ambiente do programa.
- Implementar treinamento avançado, modedlos de construçao de graficos e logging.
35 horas
TensorFlow™ é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados.
SyntaxNet é um framework de processamento de línguas naturais de rede neural para TensorFlow.
Word2Vec é usado para a aprendizagem de representações vector de palavras, chamado "word embeddings". Word2vec é um modelo preditivo particularmente computacional-eficaz para a aprendizagem de palavras de texto cru. Ele vem em dois sabores, o modelo Continuous Bag-of-Words (CBOW) e o modelo Skip-Gram (Capítulos 3.1 e 3.2 em Mikolov et al.)
Usados em tandem, o SyntaxNet e Word2Vec permitem que os usuários gerem modelos de aprendizagem integrada a partir da entrada de língua natural.
Auditoria
Este curso é voltado para desenvolvedores e engenheiros que pretendem trabalhar com os modelos SyntaxNet e Word2Vec em seus gráficos TensorFlow.
Após a conclusão deste curso, os delegados serão:
-
compreender TensorFlow’s estrutura e mecanismos de implantação
Ser capaz de realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
ser capaz de avaliar a qualidade do código, realizar o desligamento, monitoramento
Ser capaz de implementar produção avançada como modelos de treinamento, termos de inserção, gráficos de construção e logging
21 horas
Este curso é apropriado para pesquisadores em Deep Learning e engenheiros interessados em utilizar as ferramentas disponíveis (a maioria sendo de código aberto) para analizar as imagens de computador.
28 horas
Este curso fornecerá conhecimento em redes neurais e, geralmente, em algoritmo de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicativos). Este treinamento é mais focado nos fundamentos, mas ajudará você a escolher a tecnologia certa: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Os exemplos são feitos no TensorFlow .
7 horas
A Unidade de Processamento Tensor (TPU) é a arquitetura que o Google usa internamente há vários anos, e só agora está se tornando disponível para uso pelo público em geral Ele inclui várias otimizações especificamente para uso em redes neurais, incluindo multiplicação de matriz simplificada e inteiros de 8 bits em vez de 16 bits para retornar níveis de precisão apropriados Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como aproveitar as inovações dos processadores TPU para maximizar o desempenho de seus próprios aplicativos de inteligência artificial No final do treinamento, os participantes serão capazes de: Treinar vários tipos de redes neurais em grandes quantidades de dados Use TPUs para acelerar o processo de inferência em até duas ordens de magnitude Utilize TPUs para processar aplicativos intensivos, como pesquisa de imagens, visão em nuvem e fotos Público Desenvolvedores Pesquisadores Engenheiros Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
7 horas
TensorFlow Serving é um sistema para servir modelos de aprendizado de máquina (ML) à produção. Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão a configurar e usar o TensorFlow Serving para implantar e gerenciar modelos ML em um ambiente de produção. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Treine, exporte e sirva vários modelos TensorFlow
- Teste e implemente algoritmos usando uma arquitetura única e um conjunto de APIs
- Estenda o TensorFlow Serving para atender outros tipos de modelos além dos modelos do TensorFlow
- Desenvolvedores
- Cientistas de dados
- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
35 horas
Este curso começa com o fornecimento de conhecimento conceitual em redes neurais e, geralmente, em algoritmo de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicativos). A parte 1 (40%) deste treinamento é mais focada nos fundamentos, mas ajudará você a escolher a tecnologia certa: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc. A parte 2 (20%) deste treinamento apresenta o Theano - uma biblioteca python que facilita a escrita de modelos de aprendizado profundo. Parte 3 (40%) do treinamento seria extensivamente baseada no Tensorflow - API de 2ª geração da biblioteca de software de código aberto da Go ogle para Deep Learning . Os exemplos e handson seriam todos feitos no TensorFlow . Público Este curso é destinado a engenheiros que procuram usar o TensorFlow em seus projetos de Deep Learning Após a conclusão deste curso, os delegados:
- ter um bom entendimento sobre redes neurais profundas (DNN), CNN e RNN
- entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
- ser capaz de executar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
- ser capaz de avaliar a qualidade do código, executar depuração, monitoramento
- ser capaz de implementar produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro
28 horas
Deep Learning for NLP permite que uma máquina aprenda o processamento de linguagem simples e complexo Entre as tarefas atualmente possíveis estão a tradução de idiomas e a geração de legendas para fotos DL (Deep Learning) é um subconjunto do ML (Machine Learning) Python é uma linguagem de programação popular que contém bibliotecas para o Deep Learning for NLP Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão a usar as bibliotecas Python para o NLP (Natural Language Processing), pois criam um aplicativo que processa um conjunto de imagens e gera legendas No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Projetar e codificar o DL para NLP usando bibliotecas Python Crie código Python que leia uma coleção substancialmente grande de imagens e gere palavras-chave Criar código Python que gera legendas das palavras-chave detectadas Público Programadores com interesse em lingüística Programadores que buscam um entendimento da PNL (Processamento de Linguagem Natural) Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
28 horas
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.
21 horas
TensorFlow é uma biblioteca popular e de aprendizado de máquina desenvolvida pela Go ogle para aprendizado profundo, computação numérica e aprendizado de máquina em larga escala. TensorFlow 2.0, lançado em janeiro de 2019, é a versão mais recente do TensorFlow e inclui melhorias na execução rápida, compatibilidade e consistência da API. Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar o Tensorflow 2.0 para criar preditores, classificadores, modelos generativos, redes neurais e assim por diante. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instale e configure o TensorFlow 2.0.
- Entenda os benefícios do TensorFlow 2.0 em relação às versões anteriores.
- Crie modelos de aprendizado profundo.
- Implemente um classificador de imagem avançado.
- Implante um modelo de aprendizado profundo nos dispositivos em nuvem, móvel e IoT.
- Palestra e discussão interativa.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
- Para saber mais sobre o TensorFlow , visite: https://www.tensorflow.org/
14 horas
TensorFlow.js é um framework JavaScript para aprendizagem de máquina. TensorFlow.js permite aos usuários construir e treinar modelos de aprendizagem de máquina diretamente em JavaScript.
Este treinamento ao vivo liderado por instrutores (online ou on-site) é dirigido a cientistas de dados que desejam usar TensorFlow.js para identificar padrões e gerar previsões através de modelos de aprendizagem de máquina.
No final do curso, os participantes poderão:
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Construir e treinar modelos de aprendizagem de máquina com TensorFlow.js.
Execute modelos de aprendizagem de máquina no navegador ou abaixo Node.js.
Retire modelos de aprendizagem de máquina pré-existentes usando dados personalizados.
-
Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
-
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
14 horas
TensorFlow é uma biblioteca de aprendizagem de máquina de código aberto. TensorFlow fornece aos usuários a capacidade de usar e criar inteligência artificial para detectar e prever fraudes.
Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a cientistas de dados que desejam usar TensorFlow para analisar dados potenciais de fraude.
No final do curso, os participantes poderão:
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Crie um modelo de deteção de fraude em Python e TensorFlow.
Construa regressões lineares e modelos de regressão lineares para prever fraudes.
Desenvolver uma aplicação de inteligência artificial end-to-end para analisar dados fraudulentos.
-
Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
-
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
21 horas
TensorFlow Extended (TFX) é uma plataforma end-to-end para a implantação de tubos de produção ML.
Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a cientistas de dados que desejam partir da formação de um único modelo ML para implementar muitos modelos ML para a produção.
No final do curso, os participantes poderão:
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Instalar e configurar TFX e suportar ferramentas de terceiros.
Use o TFX para criar e gerenciar um tubo de produção ML completo.
Trabalhar com os componentes TFX para realizar modelagem, treinamento, serviço de inferência e gerenciamento de deslocações.
Desenvolva recursos de aprendizagem de máquina para aplicações web, aplicações móveis, dispositivos IoT e muito mais.
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Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
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Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
28 horas
Kubeflow É um quadro para executar Machine Learning cargas de trabalho em Kubernetes. TensorFlow é uma das bibliotecas de aprendizagem de máquina mais populares. Kubernetes é uma plataforma de orquestração para gerenciar aplicações containerizadas. OpenShift é uma plataforma de desenvolvimento de aplicativos em nuvem que utiliza Docker contêineres, orquestrada e gerenciada por Kubernetes, com base em Red Hat Enterprise Linux.
Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) destina-se a engenheiros que desejam implantar Machine Learning cargas de trabalho em uma OpenShift on-premise ou nuvem híbrida.
-
No final do curso, os participantes poderão:
A partir de então, a Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow
Use OpenShift para simplificar o trabalho de iniciar um Kubernetes cluster.
Criar e implantar um Kubernetes pipeline para automatizar e gerenciar modelos ML na produção.
Treinando e implantando TensorFlow modelos ML em múltiplos GPUs e máquinas que funcionam em paralelo.
Chame serviços de nuvem pública (por exemplo, serviços da AWS) de dentro OpenShift para estender uma aplicação ML.
-
Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
-
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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