Fraud Detection with Python and TensorFlow Treningskurs

Dette er et 4-dagers kurs som introduserer AI og dens applikasjon. Det er en mulighet for å ha en ekstra dag til å gjennomføre et AI-prosjekt etter fullføring av dette kurset.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og programvareingeniører som ønsker å bruke Dask med Python-økosystemet for å bygge, skalere og analysere store datasett.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp miljøet for å begynne å bygge stordatabehandling med Dask og Python.
• Utforsk funksjonene, bibliotekene, verktøyene og APIene som er tilgjengelige i Dask.
• Forstå hvordan Dask akselererer parallell databehandling i Python.
• Lær hvordan du skalerer Python-økosystemet (Numpy, SciPy og Pandas) ved hjelp av Dask.
• Optimaliser Dask-miljøet for å opprettholde høy ytelse ved håndtering av store datasett.

Denne instruktørledede, live opplæringskurset i Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåutviklere av Python og dataanalytikere som ønsker å forbedre ferdighetene sine i dataanalyse og datamanipulering ved bruk av Pandas og NumPy.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Opprette en utviklingsmiljø som inkluderer Python, Pandas og NumPy.
• Lage en dataanalyseapplikasjon ved bruk av Pandas og NumPy.
• Utføre avansert datamanipulering, sortering og filtreringsoperasjoner.
• Utføre aggregatoperasjoner og analysere tidsrekker.
• Visualisere data ved bruk av Matplotlib og andre visualiseringsbiblioteker.
• Feilsøke og optimalisere dataanalysekoden sin.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære å bruke Python-biblioteker for NLP når de lager en applikasjon som behandler et sett med bilder og genererer bildetekster.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Design og kode DL for NLP ved hjelp av Python biblioteker.
• Lag Python kode som leser en betydelig samling bilder og genererer nøkkelord.
• Opprett Python-kode som genererer bildetekster fra de oppdagede søkeordene.

Publikum

Dette kurset passer for Deep Learning forskere og ingeniører som er interessert i å bruke tilgjengelige verktøy (for det meste open source) for å analysere datamaskinbilder

Dette kurset gir eksempler på arbeid.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke FARM (FastAPI, React og MongoDB)-stakken for å bygge dynamiske, høyytelses- og skalerbare nettapplikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet som integrerer FastAPI, React og MongoDB. Forstå nøkkelkonseptene, funksjonene og fordelene med FARM-stakken. Lær hvordan du bygger REST APIer med FastAPI. Lær hvordan du designer interaktive applikasjoner med React. Utvikle, test og distribuer applikasjoner (front-end og back-end) ved å bruke FARM-stakken.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke FastAPI med Python for å bygge, teste og distribuere RESTful APIer enklere og raskere.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sette opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å utvikle API-er med Python og FastAPI.
• Opprette API-er raskere og enklere ved hjelp av FastAPI-biblioteket.
• Lære hvordan man oppretter datamodeller og skjemaer basert på Pydantic og OpenAPI.
• Koble API-er til en database ved hjelp av SQLAlchemy.
• Implementere sikkerhet og autentisering i API-er ved hjelp av FastAPI-verktøyene.
• Bygge container-images og distribuere web-API-er til en sky-server.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og utviklere som ønsker å bruke Modin til å bygge og implementere parallelle beregninger med Pandas for raskere dataanalyse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige miljøet for å begynne å utvikle Pandas arbeidsflyter i skala med Modin.
• Forstå funksjonene, arkitekturen og fordelene ved Modin.
• Kjenn forskjellene mellom Modin, Dask og Ray.
• Utfør Pandas operasjoner raskere med Modin.
• Implementer hele Pandas API og funksjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bruke Tensorflow 2.x til å bygge prediktorer, klassifiserere, generative modeller, nevrale nettverk og så videre.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer TensorFlow 2.x.
• Forstå fordelene med TensorFlow 2.x i forhold til tidligere versjoner.
• Bygg dype læringsmodeller.
• Implementer en avansert bildeklassifiserer.
• Implementer en dyp læringsmodell til skyen, mobile enheter og IoT-enheter.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet), vil deltakerne lære hvordan de konfigurerer og bruker TensorFlow Serving til å distribuere og administrere ML-modeller i et produksjonsmiljø.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Trene, eksportere og bruke ulike TensorFlow modeller.
• Teste og implementere algoritmer ved hjelp av en enkelt arkitektur og sett med API'er.
• Utvide TensorFlow Serving for å bruke andre typer modeller i tillegg til TensorFlow modeller.

TensorFlow er et 2. generasjons API for Go ogles open source programvarebibliotek for Deep Learning . Systemet er designet for å lette forskning i maskinlæring, og for å gjøre det raskt og enkelt å overføre fra forskningsprototype til produksjonssystem.

Publikum

Dette kurset er ment for ingeniører som søker å bruke TensorFlow til Deep Learning prosjektene sine

Etter fullført kurs vil delegatene:

• forstå TensorFlow struktur og distribusjonsmekanismer
• kunne utføre installasjons- / produksjonsmiljø / arkitekturoppgaver og konfigurasjon
• kunne vurdere kodekvalitet, utføre feilsøking, overvåking
• kunne implementere avansert produksjon som treningsmodeller, bygge grafer og logging

Dette kurset utforsker, med spesifikke eksempler, anvendelsen av Tensor Flow til formålet med gjenkjenning

Publikum

Dette kurset er beregnet på ingeniører som søker å bruke TensorFlow til bildegjenkjenning

Etter fullført kurs vil delegatene kunne:

• forstå TensorFlow struktur og distribusjonsmekanismer
• utføre installasjons- / produksjonsmiljø / arkitekturoppgaver og konfigurasjon
• vurdere kodekvalitet, utfør feilsøking, overvåking
• implementere avansert produksjon som treningsmodeller, bygge grafer og logging

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære hvordan de kan dra nytte av innovasjonene i TPU-prosessorer for å maksimere ytelsen til sine egne AI-applikasjoner.

Ved slutten av opplæringen vil deltakerne kunne:

• Tren ulike typer nevrale nettverk på store mengder data.
• Bruk TPU-er for å fremskynde slutningsprosessen med opptil to størrelsesordener.
• Bruk TPU-er til å behandle intensive applikasjoner som bildesøk, skysyn og bilder.

TensorFlow™ er en åpen kildekode programvare bibliotek for numerisk beregning ved hjelp av data flow diagrammer.

SyntaxNet er et neural-nettverk Natural Language Processing rammeverk for TensorFlow.

Word2Vec brukes til å lære vektorrepresentasjoner av ord, kalt "word embeddings". Word2vec er en spesielt databehandling-effektiv forutsigelsesmodell for læring ord innebygd fra råtekst. Den kommer i to smaker, Continuous Bag-of-Words modell (CBOW) og Skip-Gram modell (kapittel 3.1 og 3.2 i Mikolov et al.)

Brukes i tandem, SyntaxNet og Word2Vec gjør det mulig for brukerne å generere Larned Embedding-modeller fra Natural Language-input.

Publikum

Dette kurset er rettet mot utviklere og ingeniører som har til hensikt å jobbe med SyntaxNet og Word2Vec modeller i sine TensorFlow diagrammer.

Etter å ha fullført dette kurset, vil delegater:

• forstå TensorFlow’s struktur og implementeringsmekanismer
• kan utføre installasjon / produksjonsmiljø / arkitektoniske oppgaver og konfigurasjon
• være i stand til å vurdere kodekvalitet, utføre debugging, overvåking
• være i stand til å implementere avansert produksjon som treningsmodeller, innebygging vilkår, bygge grafer og logging

Dette kurset begynner med å gi deg konseptuell kunnskap i nevrale nettverk og generelt i maskinlæringsalgoritme, dyp læring (algoritmer og applikasjoner).

Del-1 (40%) av denne opplæringen er mer fokus på grunnleggende, men vil hjelpe deg å velge riktig teknologi: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.

Del-2 (20%) av denne opplæringen introduserer Theano - et pytonbibliotek som gjør det enkelt å skrive dype læringsmodeller.

Del 3 (40%) av opplæringen vil være omfattende basert på Tensorflow - 2nd Generation API of Go ogles open source programvarebibliotek for Deep Learning . Eksemplene og håndsonen ville alle være laget i TensorFlow .

Publikum

Dette kurset er ment for ingeniører som søker å bruke TensorFlow til Deep Learning prosjektene sine

Etter fullført kurs vil delegatene:

• ha god forståelse for dype nevrale nettverk (DNN), CNN og RNN

• forstå TensorFlow struktur og distribusjonsmekanismer

• kunne utføre installasjons- / produksjonsmiljø / arkitekturoppgaver og konfigurasjon

• kunne vurdere kodekvalitet, utføre feilsøking, overvåking

• kunne implementere avansert produksjon som treningsmodeller, bygge grafer og logging