Lokale, von Lehrern geleitete Live- TensorFlow Schulungen demonstrieren anhand interaktiver Diskussionen und praktischer Übungen, wie das TensorFlow System zur Erleichterung der Forschung im Bereich des maschinellen Lernens und zum schnellen und einfachen Übergang vom Forschungsprototyp zum Produktionssystem eingesetzt werden kann. TensorFlow Training ist als "Onsite-Live-Training" oder "Remote-Live-Training" verfügbar. Vor-Ort-Live-Schulungen können vor Ort beim Kunden in Berlin durchgeführt werden Österreich oder in NobleProg Firmenschulungszentren in Österreich . Das Remote-Live-Training erfolgt über einen interaktiven Remote-Desktop. NobleProg - Ihr lokaler Schulungsanbieter
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Erfahrungsberichte
Ich genoss im Allgemeinen den sachkundigen Trainer.
Sridhar Voorakkara
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Ich war erstaunt über den Standard dieser Klasse - ich würde sagen, dass es Universitätsstandard war.
David Relihan
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Sehr gute Rundumübersicht. Go od Hintergrund in warum Tensorflow arbeitet , wie es der Fall ist.
Kieran Conboy
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Ich mochte die Gelegenheiten, Fragen zu stellen und tiefergehende Erklärungen der Theorie zu bekommen.
Sharon Ruane
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Sehr aktualisierter Ansatz oder CPI (Tensor Flow, Ära, lernen), um maschinelles Lernen zu tun.
Paul Lee
Kurs: TensorFlow for Image Recognition
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Voraussichtlicher Stand der Technologie: Welche Technologie / Prozess könnte in Zukunft wichtiger werden? sehen Sie, wofür die Technologie verwendet werden kann.
Commerzbank AG
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Ich habe von der Themenauswahl profitiert. Art des Trainings. Praxisorientierung.
Commerzbank AG
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Ich habe die kristallklaren Antworten von Chris auf unsere Fragen sehr geschätzt.
Léo Dubus
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Eine breite Palette von Themen abgedeckt und umfangreiches Wissen der Führungskräfte.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Mangel
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Großes theoretisches und praktisches Wissen der Dozenten. Kommunikativität von Trainern. Während des Kurses können Sie Fragen stellen und zufriedenstellende Antworten erhalten.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Praktischer Teil, bei dem wir Algorithmen implementiert haben. Dies ermöglichte ein besseres Verständnis des Themas.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Übungen und Beispiele auf ihnen implementiert
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Beispiele und diskutierte Themen.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Substanzielles Wissen, Engagement, eine leidenschaftliche Art Wissen zu vermitteln. Praktische Beispiele nach einem theoretischen Vortrag.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Praktische Übungen von Herrn Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Personalausweis und Leiterplattenminderkennung
王 春柱 - 中移物联网
Kurs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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beweisen
中移物联网
Kurs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Über Gesichtsbereich.
中移物联网
Kurs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Viele praktische Tipps
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Kurs: Deep Learning with TensorFlow
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Viele Informationen rund um die Umsetzung von Lösungen
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Kurs: Deep Learning with TensorFlow
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Eine Vielzahl von praktischen Tipps und Kenntnissen des Dozenten aus einer Vielzahl von AI / IT / SQL / IoT-Themen.
ABB Sp. z o.o.
Kurs: Deep Learning with TensorFlow
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Ich habe mit nahezu null Wissen angefangen und am Ende konnte ich meine eigenen Netzwerke aufbauen und trainieren.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Kurs: TensorFlow for Image Recognition
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TensorFlow Kurspläne
Dieser Kurs ist für Deep Learning Forscher und Ingenieure geeignet, die verfügbare Tools (meist Open Source) zur Analyse von Computerbildern verwenden möchten
Dieser Kurs enthält Arbeitsbeispiele.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use TensorFlow to analyze potential fraud data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Create a fraud detection model in Python and TensorFlow.
- Build linear regressions and linear regression models to predict fraud.
- Develop an end-to-end AI application for analyzing fraud data.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Diese Schulung konzentriert sich mehr auf die Grundlagen, hilft Ihnen jedoch bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras usw. Die Beispiele wurden in TensorFlow .
Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Tensorflow 2.0 verwenden möchten, um Prädiktoren, Klassifikatoren, generative Modelle, neuronale Netzwerke usw. zu erstellen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Installieren und konfigurieren Sie TensorFlow 2.0.
- Verstehen Sie die Vorteile von TensorFlow 2.0 gegenüber früheren Versionen.
- Bauen Sie Deep-Learning-Modelle auf.
- Implementieren Sie einen erweiterten Bildklassifikator.
- Stellen Sie ein Deep-Learning-Modell für Cloud-, Mobil- und IoT-Geräte bereit.
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
- Um mehr über TensorFlow zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://www.tensorflow.org/
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use TensorFlow.js to identify patterns and generate predictions through machine learning models.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build and train machine learning models with TensorFlow.js.
- Run machine learning models in the browser or under Node.js.
- Retrain pre-existing machine learning models using custom data.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep Learning Projekte einsetzen TensorFlow
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:
- Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen
- in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen
- in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen
- in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Erstellen von Graphen und das Protokollieren zu implementieren
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow zur Bilderkennung einsetzen TensorFlow
Nach Abschluss dieses Kurses haben die Teilnehmer folgende Möglichkeiten:
- Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen
- Installation / Produktionsumgebung / Architektur Aufgaben und Konfiguration durchführen
- Codequalität beurteilen, Debugging und Überwachung durchführen
- Implementieren Sie fortschrittliche Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, Erstellen von Diagrammen und Protokollieren
SyntaxNet ist ein Framework für die Verarbeitung natürlicher Sprachen in einem neuronalen Netzwerk für TensorFlow .
Word 2Vec wird zum Lernen von Vektordarstellungen von Wörtern verwendet, die als "Worteinbettungen" bezeichnet werden. Word 2vec ist ein besonders recheneffizientes Vorhersagemodell zum Lernen von Worteinbettungen aus Rohtext. Es gibt zwei Varianten: das Continuous Bag-of- Word Modell (CBOW) und das Skip-Gram-Modell (Kapitel 3.1 und 3.2 in Mikolov et al.).
In Kombination mit SyntaxNet und Word 2Vec können Benutzer gelernte Einbettungsmodelle aus Eingaben in natürlicher Sprache generieren.
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Ingenieure, die beabsichtigen, mit SyntaxNet- und Word 2Vec-Modellen in ihren TensorFlow Diagrammen zu arbeiten.
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:
- Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen
- in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen
- in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen
- in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Einbetten von Begriffen, das Erstellen von Grafiken und das Protokollieren zu implementieren
Teil 1 (40%) dieses Trainings konzentriert sich mehr auf Grundlagen, hilft Ihnen jedoch bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras usw.
In Teil 2 (20%) dieses Trainings wird Theano vorgestellt - eine Python-Bibliothek, die das Schreiben von Deep-Learning-Modellen erleichtert.
Part-3 (40%) die Ausbildung intensiv auf Basis von Tensorflow würde - 2nd Generation API von Go Ogle Open - Source - Software - Bibliothek für Deep Learning . Die Beispiele und Handys würden alle in TensorFlow .
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep Learning Projekte einsetzen TensorFlow
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:
-
ein gutes Verständnis für tiefe neuronale Netze (DNN), CNN und RNN haben
-
Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen
-
in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen
-
in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen
-
in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Erstellen von Graphen und das Protokollieren zu implementieren
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