Deep Learning with TensorFlow Training Course

Това е 4-дневен курс, представящ AI и неговото приложение. Има опция да имате допълнителен ден за предприемане на AI проект след завършване на този курс.

Този курс с инструктор, провеждан жив (онлайн или на място), е предназначен за професионалисти на напреднал ниво, които искат да углубят знанията си за компютърно зрение и да разгледат възможностите на TensorFlow за разработване на сложни модели за зрение с Google Colab.

Към края на този курс участниците ще бъдат способни да:

• Създават и обучават конволюционни нейронни мрежи (CNNs) с TensorFlow.
• Използват Google Colab за масово и ефективно разработване на модели в облака.
• Въвеждат техники за предварителна обработка на изображения за задачи на компютърно зрение.
• Разработват модели за компютърно зрение за практическо приложение.
• Използват трансфер обучение за подобряване на производителността на CNN модели.
• Визуализират и интерпретират резултатите от модели за класификация на изображения.

Това инструкторско, живо обучение в България (онлайн или на място) е направено за данни научници и разработчици на средно ниво, които искат да разберат и приложат техники за дълбоко учене, използвайки средата Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройте и навигайте Google Colab за проекти за дълбоко учене.
• Разберете основните принципи на невромрежите.
• Реализирайте модели за дълбоко учене с TensorFlow.
• Обучавайте и оценявайте модели за дълбоко учене.
• Използвайте напреднали функции на TensorFlow за дълбоко учене.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще се научат да използват Python библиотеки за НЛП, докато създават приложение, което обработва набор от снимки и генерира надписи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Проектирайте и кодирайте DL за NLP, като използвате Python библиотеки.
• Създайте Python код, който чете значително огромна колекция от снимки и генерира ключови думи.
• Създайте Python код, който генерира надписи от откритите ключови думи.

Публика

Този курс е подходящ за Deep Learning изследователи и инженери, които се интересуват от използването на налични инструменти (предимно с отворен код) за анализиране на компютърни изображения

Този курс предоставя работещи примери.

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да създадат модел за откриване на измами в Python и TensorFlow.
• Да изградят линейни регресии и модели на линейна регресия за предсказване на измами.
• Да разработят цялостно AI приложение за анализиране на данни за измами.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и специалисти по данни, които желаят да използват Tensorflow 2.x за изграждане на предиктори, класификатори, генеративни модели, невронни мрежи и т.н.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте TensorFlow 2.x.
• Разберете предимствата на TensorFlow 2.x спрямо предишните версии.
• Изградете модели за дълбоко обучение.
• Внедрете разширен класификатор на изображения.
• Внедрете модел за задълбочено обучение в облака, мобилни устройства и IoT устройства.

В това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място), участниците ще се научат как да конфигурират и използват TensorFlow Serving за внедряване и управление на ML модели в производствена среда.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Обучават, експортират и използват различните модели.
• Тестват и внедряват алгоритми с една архитектура и набор от API.
• Разширяват Serving за използване на други видове модели освен тези.

Този курс изследва, с конкретни примери, приложението на Tensor Flow за целите на разпознаването на изображения

Публика

Този курс е предназначен за инженери, които искат да използват TensorFlow за целите на разпознаването на изображения

След завършване на този курс делегатите ще могат да:

разбиране на структурата и механизмите за внедряване на TensorFlow изпълнява задачи по инсталация/производствена среда/архитектура и конфигурация оценява качеството на кода, извършва отстраняване на грешки, мониторинг прилага разширено производство като модели за обучение, изграждане на графики и регистриране

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да преминат от обучение на един ML модел към внедряване на много ML модели в производство.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте TFX и поддържащи инструменти на трети страни.
• Използвайте TFX, за да създадете и управлявате пълен ML производствен конвейер.
• Работете с TFX компоненти, за да извършвате моделиране, обучение, изводи за обслужване и управление на внедрявания.
• Внедрете функции за машинно обучение в уеб приложения, мобилни приложения, IoT устройства и др.

В този курс с инструктор, провеждан на живо в България, участниците ще научат как да се възползват от иновациите в процесорите TPU, за да максимизират производителността на своите собствени приложения за изкуствен интелигент.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Обучават различни типове нейронни мрежи на големи количества данни.
• Използват TPU, за да ускорят процеса на извличане на заключение с до два реда величина.
• Използват TPU за обработка на интензивни приложения като търсене на изображения, облачно виждане и снимки.

TensorFlow™ е софтуерна библиотека с отворен код за цифрови изчисления, използвайки графики за потока на данни.

SyntaxNet е рамка за обработка на естествени езици с невронна мрежа за TensorFlow.

Word2Vec се използва за изучаване на векторни представи на думи, наречени "word embeddings". Word2vec е специално изчислително-ефективна предсказуема модел за изучаване на въвеждането на думи от суров текст. Той идва в два вкуса, моделът Continuous Bag-of-Words (CBOW) и моделът Skip-Gram (глави 3.1 и 3.2 в Mikolov et al.)

Използвани в тандем, SyntaxNet и Word2Vec позволяват на потребителите да генерират модели за учене от естествения език.

публиката

Този курс е насочен към разработчици и инженери, които възнамеряват да работят с SyntaxNet и Word2Vec модели в техните TensorFlow графики.

След завършване на този курс делегатите ще:

• Разбиране на структурата и механизмите за разпространение на TensorFlow’
• да може да изпълнява монтаж / производствена среда / архитектурни задачи и конфигурация
• да могат да оценяват качеството на кода, да извършват дебютиране, мониторинг
• да могат да прилагат напреднали производствени модели като модели за обучение, термини за вграждане, графика за строителство и записване

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

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

Част-2 (20%) от това обучение представя Theano - библиотека на python, която прави лесно писането на модели за дълбоко обучение.

Част-3 (40%) от обучението ще бъде широко базирано на Tensorflow - 2-ро поколение API на софтуерната библиотека с отворен код на Google за дълбоко обучение. Всички примери и handson ще бъдат направени в TensorFlow.

Публика

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

След завършване на този курс делегатите ще:

имат добро разбиране на дълбоките невронни мрежи (DNN), CNN и RNN разбират TensorFlow структурата и механизмите за внедряване да могат да изпълняват задачи и конфигурация на инсталация / производствена среда / архитектура да могат да оценяват качеството на кода, да извършват отстраняване на грешки, мониторинг да можете да внедрявате разширено производство като модели за обучение, изграждане на графики и регистриране