Programa do Curso

Noções básicas de aprendizado de máquina e recursivo Neural Networks (RNN)

    Retroprogação de NN e RNN Memória de longo e curto prazo (LSTM)

TensorFlow Noções básicas

    Criação, inicialização, salvamento e restauração TensorFlow de variáveis Alimentação, leitura e pré-carregamento TensorFlow Dados Como usar a infraestrutura TensorFlow para treinar modelos em escala Visualização e avaliação de modelos com TensorBoard

TensorFlow Mecânica 101

    Prepare as entradas e espaços reservados para download de dados
Construa a inferência do gráfico
  • Perda
  • Treinamento
  • Treine o modelo, o gráfico
  • A sessão
  • Circuito de trem
  • Avalie o modelo Construa o gráfico de avaliação
  • Saída de avaliação
  • Uso Avançado
  • Threading e filas distribuídas TensorFlow Escrevendo documentação e compartilhando seu modelo Personalizando leitores de dados usando GPUs¹ Manipulando TensorFlow Arquivos de modelo
  • TensorFlow Servindo
  • Introdução Tutorial básico de veiculação Tutorial avançado de veiculação Tutorial do modelo de início de veiculação

      ¹ O tópico Uso Avançado, “Usando GPUs”, não está disponível como parte de um curso remoto. Este módulo pode ser ministrado durante cursos presenciais, mas somente mediante acordo prévio, e somente se tanto o instrutor quanto todos os participantes tiverem laptops com GPUs NVIDIA suportadas, com 64 bits Linux instalados (não fornecidos pela NobleProg). A NobleProg não pode garantir a disponibilidade de treinadores com o hardware necessário.

    Requisitos

    • Statistics
    • Python
    • (opcional) Um laptop com GPU NVIDIA que suporte CUDA 8.0 e cuDNN 5.1, com Linux de 64 bits instalado
      21 horas

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