TensorFlow Kurs i Stockholm

Denna instruktörsledda, live-utbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på avancerad nivå som vill fördjupa sin förståelse för datorseende och utforska TensorFlow:s möjligheter att utveckla sofistikerade synmodeller med hjälp av Google Colab. I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Skapa och träna faltningsneurala nätverk (CNN) med hjälp av TensorFlow.
• Utnyttja Google Colab för skalbar och effektiv molnbaserad modellutveckling.
• Implementera bildförbehandlingstekniker för datorseendeuppgifter.
• Distribuera modeller för visuellt innehåll för verkliga program.
• Använd överföringsinlärning för att förbättra prestandan för CNN-modeller.
• Visualisera och tolka resultaten av bildklassificeringsmodeller.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare på mellannivå som vill förstå och tillämpa djupinlärningstekniker med hjälp av Google Colab-miljön. I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera och navigera Gogogo Colab för djupinlärningsprojekt.
• Förstå grunderna i neurala nätverk.
• Implementera djupinlärningsmodeller med hjälp av TensorFlow.
• Träna och utvärdera djupinlärningsmodeller.
• Använd avancerade funktioner i TensorFlow för djupinlärning.

Detta är en 4-dagars kurs som introducerar AI och dess tillämpning. Det finns möjlighet att få en extra dag för att genomföra ett AI-projekt efter avslutad kurs. 

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm kommer deltagarna att lära sig att använda Python bibliotek för NLP när de skapar en applikation som bearbetar en uppsättning bilder och genererar bildtexter. I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Designa och koda DL för NLP med hjälp av Python bibliotek.
• Skapa Python kod som läser en mycket stor samling bilder och genererar nyckelord.
• Skapa Python Kod som genererar bildtexter från de upptäckta sökorden.

Publik Denna kurs är lämplig för Deep Learning forskare och ingenjörer som är intresserade av att använda tillgängliga verktyg (mestadels öppen källkod) för att analysera datorbilder Kursen ger fungerande exempel.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill använda TensorFlow för att analysera potentiella bedrägeridata. I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Skapa en modell för bedrägeridetektion i Python och TensorFlow.
• Bygga linjära regressioner och linjära regressionsmodeller för att förutsäga bedrägeri.
• Utveckla en komplett AI-applikation för att analysera bedrägeridata.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare som vill använda Tensorflow 2.x för att bygga prediktorer, klassificerare, generativa modeller, neurala nätverk och så vidare. I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera TensorFlow 2.x.
• Förstå fördelarna med TensorFlow 2.x jämfört med tidigare versioner.
• Bygg modeller för djupinlärning.
• Implementera en avancerad bildklassificerare.
• Implementera en modell för djupinlärning till molnet, mobila och IoT-enheter.

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) kommer deltagarna att lära sig hur man konfigurerar och använder TensorFlow Serving för att distribuera och hantera ML-modeller i en produktionsmiljö. I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Träna, exportera och serva olika TensorFlow-modeller.
• Testa och distribuera algoritmer med en enda arkitektur och uppsättning API:er.
• Utöka TensorFlow Serving för att tjäna andra typer av modeller utöver TensorFlow-modeller.

TensorFlow är ett 2: a generationens API för Go ogles öppna källkodsbibliotek för Deep Learning . Systemet är utformat för att underlätta forskning inom maskininlärning och för att göra det snabbt och enkelt att övergå från forskningsprototyp till produktionssystem. Publik Kursen är avsedd för ingenjörer som vill använda TensorFlow för sina Deep Learning projekt Efter avslutad kurs kommer delegaterna att:

• förstå TensorFlow struktur och distributionsmekanismer
• kunna utföra installations / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration
• kunna bedöma kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning
• kunna implementera avancerad produktion som träningsmodeller, bygga grafer och logga

Denna kurs undersöker, med specifika exempel, tillämpningen av Tensor Flow för syftena med bildigenkänning Publik Kursen är avsedd för ingenjörer som vill använda TensorFlow för TensorFlow Efter avslutad kurs kommer deltagarna att kunna:

• förstå TensorFlow struktur och distributionsmekanismer
• utföra installations- / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration
• utvärdera kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning
• implementera avancerad produktion som träningsmodeller, bygga grafer och logga

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill gå från att träna en enda ML-modell till att distribuera många ML-modeller till produktion. I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera TFX och stödjande verktyg från tredje part.
• Använd TFX för att skapa och hantera en komplett ML-produktionspipeline.
• Arbeta med TFX-komponenter för att utföra modellering, utbildning, servering av slutledningar och hantering av distributioner.
• Implementera maskininlärningsfunktioner till webbapplikationer, mobilapplikationer, IoT-enheter och mer.

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm kommer deltagarna att lära sig hur man drar fördel av innovationerna i TPU-processorer för att maximera prestandan för sina egna AI-applikationer. I slutet av utbildningen kommer deltagarna att kunna:

• Träna olika typer av neurala nätverk på stora mängder data.
• Använd TPU:er för att påskynda slutledningsprocessen med upp till två storleksordningar.
• Använd TPU:er för att bearbeta intensiva applikationer som bildsökning, molnvision och foton.

TensorFlow™ är en öppen källkod programbibliotek för numerisk beräkning med hjälp av dataflödesgrafik. SyntaxNet är ett neural-nätverk Natural Language Processing ram för TensorFlow. Word2Vec används för att lära vektorrepresentationer av ord, kallas "word embeddings". Word2vec är en särskilt beräknings-effektiv prediktiv modell för att lära word embeddings från råtext. Det kommer i två smaker, den Kontinuösa Bag-of-Words modell (CBOW) och Skip-Gram modell (Kapitel 3.1 och 3.2 i Mikolov et al.) Används i tandem, SyntaxNet och Word2Vec tillåter användare att generera Lärda Embedding modeller från Natural Language input. Publiken Kursen riktar sig till utvecklare och ingenjörer som avser att arbeta med SyntaxNet och Word2Vec-modeller i sina TensorFlow diagram. Efter avslutad kurs kommer delegaterna att:

• förstå TensorFlow’s struktur och implementeringsmekanismer
• kunna utföra installation / produktionsmiljö / arkitektoniska uppgifter och konfiguration
• kunna bedöma kodkvalitet, utföra debugging, övervakning
• kunna genomföra avancerad produktion som utbildningsmodeller, inbäddningsvillkor, byggdiagram och logging

Denna kurs börjar med att ge dig konceptuell kunskap i neurala nätverk och generellt i maskininlärningsalgoritm, djupinlärning (algoritmer och applikationer). Del-1 (40%) av denna utbildning är mer fokus på grundläggande, men hjälper dig att välja rätt teknik: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc. Del-2 (20%) av denna utbildning introducerar Theano - ett pythonbibliotek som gör det enkelt att skriva djupa inlärningsmodeller. Del-3 (40%) av utbildningen skulle i stor utsträckning baseras på Tensorflow - 2nd Generation API of Go ogles open source software bibliotek för Deep Learning . Exemplen och handson skulle alla göras i TensorFlow . Publik Kursen är avsedd för ingenjörer som vill använda TensorFlow för sina Deep Learning projekt Efter avslutad kurs kommer delegaterna att:

• ha god förståelse för djupa neurala nätverk (DNN), CNN och RNN
• förstå TensorFlow struktur och distributionsmekanismer
• kunna utföra installations / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration
• kunna bedöma kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning
• kunna implementera avancerad produktion som träningsmodeller, bygga grafer och logga