
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
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.
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.
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
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 .
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
Público
- Desenvolvedores
- Cientistas de dados
Formato do curso
- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
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
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.
Formato do Curso
- Palestra e discussão interativa.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- 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/
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:
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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:
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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:
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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