TensorFlow Opplæringskurs

TensorFlow Opplæringskurs

Lokale, instruktørledede live TensorFlow treningskurs demonstrerer gjennom interaktiv diskusjon og praktisk praksis hvordan man bruker TensorFlow systemet for å lette forskning i maskinlæring, og for å gjøre det raskt og enkelt å overføre fra forskningsprototype til produksjonssystem. TensorFlow trening er tilgjengelig som "live-trening på stedet" eller "ekstern live-trening". Live-trening på stedet kan gjennomføres lokalt i kundelokaler i Norge eller i NobleProg bedriftsopplæringssentre i Norge . Ekstern liveopplæring gjennomføres ved hjelp av et interaktivt, fjerntliggende skrivebord. NobleProg - din lokale opplæringsleverandør

Machine Translated

Testimonials

★★★★★
★★★★★

TensorFlow Kursplaner

Kursnavn
Varighet
Oversikt
Kursnavn
Varighet
Oversikt
14 timer
Embedding Projector is an open-source web application for visualizing the data used to train machine learning systems. Created by Google, it is part of TensorFlow. This instructor-led, live training introduces the concepts behind Embedding Projector and walks participants through the setup of a demo project. By the end of this training, participants will be able to:
  • Explore how data is being interpreted by machine learning models
  • Navigate through 3D and 2D views of data to understand how a machine learning algorithm interprets it
  • Understand the concepts behind Embeddings and their role in representing mathematical vectors for images, words and numerals.
  • Explore the properties of a specific embedding to understand the behavior of a model
  • Apply Embedding Project to real-world use cases such building a song recommendation system for music lovers
Audience
  • Developers
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
21 timer
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
28 timer
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
35 timer
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
21 timer
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.
28 timer
Dette kurset vil gi deg kunnskap i nevrale nettverk og generelt i maskinlæringsalgoritme, dyp læring (algoritmer og applikasjoner). Denne opplæringen er mer fokus på grunnleggende, men vil hjelpe deg å velge riktig teknologi: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Eksemplene er laget i TensorFlow .
7 timer
In this instructor-led, live training in Norge, participants will learn how to take advantage of the innovations in TPU processors to maximize the performance of their own AI applications. By the end of the training, participants will be able to:
  • Train various types of neural networks on large amounts of data.
  • Use TPUs to speed up the inference process by up to two orders of magnitude.
  • Utilize TPUs to process intensive applications such as image search, cloud vision and photos.
7 timer
TensorFlow Serving er et system for servering av maskinlæring (ML) modeller til produksjon. I denne instruktørledede TensorFlow vil deltakerne lære å konfigurere og bruke TensorFlow Serving til å distribuere og administrere ML-modeller i et produksjonsmiljø. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
  • Tren, eksporter og server forskjellige TensorFlow modeller
  • Test og distribuer algoritmer ved hjelp av en enkelt arkitektur og sett med APIer
  • Utvid TensorFlow Servering for å tjene andre typer modeller utover TensorFlow modeller
Publikum
  • Utviklere
  • Data forskere
Kursets format
  • Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
35 timer
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
28 timer
In this instructor-led, live training in Norge, participants will learn to use Python libraries for NLP as they create an application that processes a set of pictures and generates captions.  By the end of this training, participants will be able to:
  • Design and code DL for NLP using Python libraries.
  • Create Python code that reads a substantially huge collection of pictures and generates keywords.
  • Create Python Code that generates captions from the detected keywords.
28 timer
This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course. 
21 timer
TensorFlow er et populært bibliotek og maskinlæringsbibliotek utviklet av Go ogle for dyp læring, numerisk beregning og storskala maskinlæring. TensorFlow 2.0, utgitt i januar 2019, er den nyeste versjonen av TensorFlow og inkluderer forbedringer i ivrig utførelse, kompatibilitet og API-konsistens. Denne instruktørledede, liveopplæringen (på stedet eller fjernkontrollen) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bruke Tensorflow 2.0 til å bygge prediktorer, klassifisere, generative modeller, nevrale nettverk og så videre. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
  • Installer og konfigurer TensorFlow 2.0.
  • Forstå fordelene med TensorFlow 2.0 i forhold til tidligere versjoner.
  • Bygg dype læringsmodeller.
  • Implementere en avansert bildeklassifiserer.
  • Distribuer en dyp læringsmodell til sky-, mobil- og IoT-enheter.
Kursets format
  • Interaktiv forelesning og diskusjon.
  • Masse øvelser og trening.
  • Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for tilpasning av kurset
  • For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
  • Hvis du vil lære mer om TensorFlow , kan du gå til: https://www.tensorflow.org/
14 timer
TensorFlow.js er en JavaScript-ramme for maskinlæring. TensorFlow.js gjør det mulig for brukere å bygge og trene maskinlæringsmodeller direkte i JavaScript. Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller online) er rettet mot data forskere som ønsker å bruke TensorFlow.js for å identifisere mønstre og generere forutsetninger gjennom maskinlæringsmodeller. Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:
    Bygg og trene maskinlæringsmodeller med TensorFlow.js. Kjør maskinlæringsmodeller i nettleseren eller under Node.js. Fjern eksisterende maskinlæringsmodeller ved hjelp av tilpassede data.
Format av kurset
    Interaktiv forelesning og diskusjon. Mange øvelser og praksis. Hands-on implementering i et live-lab miljø.
Kurs tilpassingsalternativer
    For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.
14 timer
TensorFlow er en åpen kilde maskinlæring bibliotek. TensorFlow gir brukerne muligheten til å bruke og skape kunstig intelligens for å oppdage og forutse svindel. Denne instruktørledede, live-trening (online eller online) er rettet mot data forskere som ønsker å bruke TensorFlow for å analysere potensielle svindeldata. Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:
    Skap en svindeldeteksjonsmodell i Python og TensorFlow. Bygg lineære regressjoner og lineære regressjonsmodeller for å forutse svindel. Utvikle en end-to-end AI-applikasjon for å analysere svindeldata.
Format av kurset
    Interaktiv forelesning og diskusjon. Mange øvelser og praksis. Hands-on implementering i et live-lab miljø.
Kurs tilpassingsalternativer
    For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.
21 timer
TensorFlow Extended (TFX) er en end-to-end plattform for å implementere produksjon av ML-rør. Denne instruktørledede, live-trening (online eller on-site) er rettet mot data forskere som ønsker å gå fra å trene en enkelt ML-modell til å implementere mange ML-modeller til produksjon. Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:
    Installere og konfigurere TFX og støtte tredjepart verktøy. Bruk TFX til å lage og administrere en komplett ML produksjonsrør. Arbeide med TFX-komponenter for å utføre modellering, opplæring, servering av inferens og forvaltning av deployments. Deploy maskinlæring funksjoner til webapplikasjoner, mobile applikasjoner, IoT-enheter og mer.
Format av kurset
    Interaktiv forelesning og diskusjon. Mange øvelser og praksis. Hands-on implementering i et live-lab miljø.
Kurs tilpassingsalternativer
    For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.
28 timer
Kubeflow er et rammeverk for å kjøre Machine Learning arbeidsbelastninger på Kubernetes. TensorFlow er en av de mest populære maskinlæring biblioteker. Kubernetes er en orkestrering plattform for å administrere containeriserte applikasjoner. OpenShift er en skyapplikasjonsutvikling plattform som bruker Docker containere, orkesteret og styrt av Kubernetes, på grunnlag av Red Hat Enterprise Linux. Denne instruktørledede, live-trening (online eller on-site) er rettet mot ingeniører som ønsker å deployere Machine Learning arbeidsbelastninger til en OpenShift on-premise eller hybrid sky.
    Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å: I tillegg til å sette opp Kubeflow og Kubeflow på en Kubeflow gruppe. Bruk OpenShift for å forenkle arbeidet med å initialisere en Kubernetes kluster. Opprett og implementere en Kubernetes pipeline for automatisering og forvaltning av ML-modeller i produksjon. Trein og deploy TensorFlow ML-modeller over flere GPUs og maskiner som kjører parallelt. Ring offentlige cloud-tjenester (f.eks. AWS-tjenester) fra innsiden OpenShift for å utvide en ML-applikasjon.
Format av kurset
    Interaktiv forelesning og diskusjon. Mange øvelser og praksis. Hands-on implementering i et live-lab miljø.
Kurs tilpassingsalternativer
    For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.

Last Updated:

Kommende TensorFlow Kurs

Helg TensorFlow kurs, kveld TensorFlow trening, TensorFlow boot camp, TensorFlow instruktørledet, Helg TensorFlow trening, Kveld TensorFlow kurs, TensorFlow coaching, TensorFlow instruktør, TensorFlow trener, TensorFlow kurs, TensorFlow klasser, TensorFlow on-site, TensorFlow private kurs, TensorFlow tomannshånd trening

Kursrabatter

Kursrabatter Nyhetsbrev

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Some of our clients

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Norway!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Norway
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!

This site in other countries/regions