План на курса
Машинно обучение и рекурсивни Neural Networks (RNN) основи
NN и RNN обратно разпространение на дълга краткосрочна памет (LSTM)
TensorFlow Основи
Създаване, инициализиране, запазване и възстановяване на TensorFlow променливи Подаване, четене и предварително зареждане TensorFlow Данни Как да използваме TensorFlow инфраструктура за обучение на модели в мащаб Визуализиране и оценяване на модели с TensorBoard
TensorFlow Механика 101
Обучителни файлове Подгответе входните данни и контейнерите за изтегляне на данни
Изградете извода на графиката
ЗагубаобучениеОбучете модела ГрафикатаСесията
Влакова веригаОценете модела Изградете Eval GraphEval OutputРазширено използване
Threading и Queues Distributed TensorFlow Писане на документация и споделяне на вашия модел Персонализиране на четци на данни Използване на GPU¹ Манипулиране на TensorFlow Моделни файловеTensorFlow СервиранеВъведение Урок за основно обслужване Урок за разширено обслужване Урок за начален модел на сервиране
Конволюционен Neural Networks
Общ преглед Go и акценти на архитектурата на модела на урока
Организация на кода
Модел CIFAR-10 Входящи данни за модел
Моделно прогнозиране
Стартиране и обучение на модела
Оценяване на моделОбучение на модел с помощта на множество GPU карти¹ Поставяне на променливи и операции на устройстваСтартиране и обучение на модела на множество GPU картиDeep Learning за MNISTНастройка Зареждане на MNIST данни Старт TensorFlow InteractiveSession Изграждане на модел на регресия Softmax Заместители Променливи Предсказан клас и функция на разходите Обучение на модела Оценяване на модела Изграждане на многослойна конволюционна мрежа Тегло Инициализация Конволюция и обединяване Първи конволюционен слой Втори конволюционен слой Плътно свързан слой Слой за четене Обучение и Оценете модела
Разпознаване на изображенияInception-v3 C++ Java¹ Темите, свързани с използването на GPU, не са налични като част от дистанционен курс. Те могат да бъдат доставени по време на курсове в класна стая, но само с предварително споразумение и само ако както обучителят, така и всички участници имат лаптопи с поддържани графични процесори NVIDIA, с инсталирани 64-битови Linux (не се предоставят от NobleProg). NobleProg не може да гарантира наличието на обучители с необходимия хардуер.