Курс за обучение по Задълбочено обучение с TensorFlow 2

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да задълбочат разбирането си за компютърното зрение и да изследват възможностите на TensorFlow за разработване на сложни модели за зрение с помощта на Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Изграждат и обучават конволюционни невронни мрежи (CNN) с помощта на TensorFlow.
• Използват Google Colab за мащабируемо и ефикасно разработване на модели в облак.
• Прилагат техники за предварителна обработка на изображения за задачи, свързани с компютърно зрение.
• Внедряват модели за компютърно зрение за приложения в реалния свят.
• Използват трансферно обучение, за да подобрят производителността на CNN моделите.
• Визуализират и интерпретират резултатите от модели за класификация на изображения.

Това обучение с инструктор, на живо в България (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни и разработчици на средно ниво, които желаят да разберат и прилагат техники за задълбочено обучение, използвайки средата Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват и навигират в Google Colab за проекти за задълбочено обучение.
• Разбират основите на невронните мрежи.
• Внедряват модели за задълбочено обучение с помощта на TensorFlow.
• Обучават и оценяват модели за задълбочено обучение.
• Използват разширените функции на TensorFlow за задълбочено обучение.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват TensorFlow за анализ на данни за потенциални измами.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да създават модел за откриване на измами с Python и TensorFlow.
• Да изграждат линейни регресии и модели на линейна регресия за прогнозиране на измами.
• Да разработят цялостно AI приложение за анализ на данни за измами.

Този курс започва с предоставяне на концептуални знания за невронни мрежи и като цяло за алгоритми за машинно обучение, както и за дълбоко обучение (алгоритми и приложения).

Част 1 (40%) от обучението се фокусира повече върху основите, но ще ви помогне да изберете правилната технология: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras и др.

Част 2 (20%) от обучението въвежда Theano – библиотека на Python, която улеснява писането на модели за дълбоко обучение.

Част 3 (40%) от обучението ще бъде широко базирана на Tensorflow – API на софтуерната библиотека с отворен код на Google за дълбоко обучение. Примерите и практическите упражнения ще бъдат изцяло реализирани в TensorFlow.

Аудитория

Този курс е предназначен за инженери, които искат да използват TensorFlow за своите проекти за дълбоко обучение.

След завършване на курса участниците ще:

• имат добро разбиране за дълбоки невронни мрежи (DNN), CNN и RNN
• разбират структурата и механизмите за внедряване на TensorFlow
• могат да извършват инсталация и задачи по конфигуриране на производствена среда и архитектура
• могат да оценяват качеството на кода, да извършват отстраняване на грешки и наблюдение
• могат да внедряват усъвършенствани производствени процеси като обучение на модели, изграждане на графи и логване