Deep Learning med 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-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot avanserte profesjonelle som ønsker å dyppe seg dypere inn i datavisjon og utforske TensorFlows kapasiteter for å utvikle sofistikerte visjonsmodeller ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Bygge og trene konvolusjonelle nevrale nettverk (CNNs) ved hjelp av TensorFlow.
• Bruke Google Colab for skalerbar og effektiv skybasert modellutvikling.
• Implementere bildeforarbeidingsmetoder for datavisjonstider.
• Sette i drift datavisjonsmodeller for virkelige anvendelser.
• Bruke overføringsslur for å forbedre ytelsen på CNN-modeller.
• Visualisere og tolke resultater fra bildeklassifiseringsmodeller.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivådataforskerne og utviklere som ønsker å forstå og bruke dyp læringsteknikker ved hjelp av Google Colab-miljøet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Oppsette og navigere Google Colab for dyplæringprosjekter.
• Forstå grunnleggende prinsipper om neuronnettverk.
• Implementere dyplæringmodeller med TensorFlow.
• Trenne og vurdere dyplæringmodeller.
• Bruke avanserte funksjoner i TensorFlow for dyplæring.

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.

Målgruppe

Denne kurset er egnet for Deep Learning-forskere og ingeniører som er interessert i å bruke tilgjengelige verktøy (for det meste åpen kildekode) for å analysere datamaskinbilder

Denne kurset gir praktiske eksempler.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å bruke TensorFlow til å analysere potensielle svindeldata.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Opprette en modell for svindeldeteksjon i Python og TensorFlow.
• Bygge lineære regresjoner og lineære regresjonsmodeller for å forutsi svindel.
• Utvikle en ende-til-ende AI-applikasjon for å analysere svindeldata.

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og datavitenskapsfolk som ønsker å bruke TensorFlow 2.x for å bygge predikterer, klassifiserere, generative modeller, nevrale nettverk og så videre.

Avslutningen på denne treningen vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere TensorFlow 2.x.
• Føre inn fordelene ved TensorFlow 2.x i forhold til tidligere versjoner.
• Bygge dyp læring modeller.
• Implementere en avansert bildeklassifiserer.
• Distribuere et dyp læring modell til skyen, mobil 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.

Dette kurset utforsker, med spesifikke eksempler, bruken av Tensor Flow til formål med bildegenkjenning

Målgruppe

Dette kurset er ment for ingeniører som ønsker å bruke TensorFlow til formål med bildegenkjenning

Etter å ha fullført dette kurset, vil deltakerne kunne:

• forstå TensorFlows struktur og distribusjonsmekanismer
• utføre installasjonsoppgaver / produksjonsmiljø / arkitekturoppgaver og konfigurasjon
• vurdere kvalitet på kode, utføre feilsøking, overvåking
• implementere avanserte produksjonsoppgaver som å trene modeller, bygge grafer og loggføring

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å gå fra å trene en enkelt ML-modell til å distribuere mange ML-modeller til produksjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer TFX og støttende tredjepartsverktøy.
• Bruk TFX til å lage og administrere en komplett ML-produksjonspipeline.
• Arbeid med TFX-komponenter for å utføre modellering, opplæring, servering av konklusjoner og administrering av distribusjoner.
• Distribuer maskinlæringsfunksjoner til nettapplikasjoner, mobilapplikasjoner, IoT-enheter og mer.

TensorFlow™ er en åpen kildeprogramvarebibliotek for numerisk beregning ved bruk av dataflydiagrammer.

SyntaxNet er et neuronnettverk for naturlig språkbehandling (NLP) rammeverk for TensorFlow.

Word2Vec brukes for å lære vektorrepresentasjoner av ord, kalt "ordembedding". Word2Vec er en særlig beregningsmessig effektiv prediktiv modell for å lære ordembedding fra rå tekst. Den kommer i to varianter, Continuous Bag-of-Words-modellen (CBOW) og Skip-Gram-modellen (Kapittel 3.1 og 3.2 i Mikolov et al.).

Når de brukes sammen, gjør SyntaxNet og Word2Vec det mulig for brukere å generere Learned Embedding-modeller fra naturlig språkinput.

Målgruppe

Denne kurset er rettet mot utviklere og ingeniører som planlegger å arbeide med SyntaxNet og Word2Vec-modeller i sine TensorFlow-grafer.

Etter å ha fullført dette kurset, vil deltakerne:

• forstå TensorFlows struktur og distribusjonsmekanismer
• kunne utføre installasjon/produksjonsmiljø/arkitekturoppgaver og konfigurasjon
• kunne vurdere kodekvalitet, utføre feilsøking og overvåking
• kunne implementere avanserte produksjonsoppgaver som å trene modeller, embedde termer, bygge grafer og logge

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

Del 1 (40%) av dette treningen fokuserer mer på grunnleggende kunnskaper, men vil hjelpe deg med å velge riktig teknologi: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

Del 2 (20%) av denne treningen introducerer Theano - en Python-bibliotek som gjør det enkelt å skrive dype læring-modeller.

Del 3 (40%) av treningen vil være sterkt basert på TensorFlow - API for Google's open source programvarebibliotek for Dyp Læring. Eksemplene og praktiske øvelser vil alle være utført i TensorFlow.

Målgruppe

Dette kurset er ment for ingeniører som ønsker å bruke TensorFlow i sine dype læring-prosjekter

Etter fullført kurs vil deltakerne:

• ha en godt forståelse av dype nevrale nettverk (DNN), CNN og RNN
• forstå TensorFlow's struktur og distribueringsmekanismer
• kunne utføre installasjons-, produksjonsmiljø- og arkitekturaufgaben samt konfigurasjon
• kunne vurdere koden kvalitet, utføre feilsøking, overvåkning
• kunne implementere avanserte produksjonsoppgaver som trening av modeller, bygging av grafer og logging