
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.
- 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.
-
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
- 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
- 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
- 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/
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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