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: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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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. Boas informações sobre o motivo pelo qual o Tensorflow opera como funciona.
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 para o Reconhecimento de Imagem
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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
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.
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 .
Público Este curso é adequado para pesquisadores e engenheiros do Deep Learning interessados em utilizar ferramentas disponíveis (principalmente código aberto) para analisar imagens de computador Este curso fornece exemplos de trabalho .
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 .
Este curso lhe dará 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 o ajudará a escolher a tecnologia certa: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc Os exemplos são feitos em TensorFlow .
O TensorFlow Serving é um sistema para servir modelos de aprendizado de máquina (ML) à produção Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como 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: Treinar, exportar e servir vários modelos TensorFlow Teste e implemente algoritmos usando uma única arquitetura 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 handson pesada .
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:
- 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 curso explora, com exemplos específicos, a aplicação do Tensor Flow para fins de reconhecimento de imagem Público Este curso destina-se a engenheiros que desejam utilizar o TensorFlow para fins de Reconhecimento de Imagem Depois de concluir este curso, os delegados poderão: entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow executar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento implementar a produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro .
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 .
TensorFlow ™ é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados SyntaxNet é uma estrutura de processamento de linguagem natural neuralnetwork para o TensorFlow O Word2Vec é usado para aprender representações vetoriais de palavras, chamadas de "incorporação de palavras" O Word2vec é um modelo preditivo particularmente eficiente em termos de computação para o aprendizado de incorporação de palavras a partir de texto bruto Ele vem em dois sabores, o modelo contínuo BagofWords (CBOW) e o modelo SkipGram (Capítulo 31 e 32 em Mikolov et al) Usado em conjunto, o SyntaxNet e o Word2Vec permitem que os usuários gerem modelos de Embutimento Aprendizado a partir da entrada da Linguagem Natural Público Este curso destina-se a desenvolvedores e engenheiros que pretendem trabalhar com os modelos SyntaxNet e Word2Vec em seus gráficos TensorFlow Depois de concluir este curso, os delegados irão: entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow ser capaz de realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração ser capaz de avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento ser capaz de implementar a produção avançada, como modelos de treinamento, incorporação de termos, construção de gráficos e registros .
Este curso começa com o fornecimento de conhecimento conceitual em redes neurais e, geralmente, em algoritmos de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicativos) Parte 1 (40%) deste treinamento é mais foco nos fundamentos, mas irá ajudá-lo a escolher a tecnologia certa: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc Parte 2 (20%) deste treinamento introduz Theano uma biblioteca python que facilita escrever modelos de aprendizagem profunda A parte 3 (40%) do treinamento seria amplamente baseada na API do Tensorflow 2nd Generation da biblioteca de software de código aberto do Google para Deep Learning Os exemplos e handson seriam todos feitos em TensorFlow Público Este curso é destinado a engenheiros que desejam usar o TensorFlow em seus projetos Deep Learning Depois de concluir este curso, os delegados irão: 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 realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração ser capaz de avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento ser capaz de implementar a produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro Nem todos os tópicos seriam abordados em uma sala de aula pública com 35 horas de duração devido à vastidão do assunto A duração do curso completo será de cerca de 70 horas e não de 35 horas .
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