TensorFlow est une librairie de logiciels pour le deep learning.
I really appreciated the crystal clear answers of Chris to our questions.
Léo Dubus
Formation: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
J'ai généralement apprécié le formateur compétent.
Sridhar Voorakkara
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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J'ai été stupéfait par la qualité de ce cours - je dirais que c'était la norme universitaire.
David Relihan
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Très bon aperçu général. Un bon contexte pour savoir pourquoi Tensorflow fonctionne comme il le fait.
Kieran Conboy
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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J'ai aimé les possibilités de poser des questions et d'obtenir des explications plus approfondies de la théorie.
Sharon Ruane
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Approche très actualisée ou IPC (flux tensoriel, ère, apprendre) pour faire de l'apprentissage automatique.
Paul Lee
Formation: TensorFlow for Image Recognition
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Compte tenu des perspectives de la technologie: quelle technologie / processus pourrait devenir plus important dans le futur; voir à quoi la technologie peut être utilisée
Commerzbank AG
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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J'ai bénéficié de la sélection de sujets. Style de formation. Orientation pratique
Commerzbank AG
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Explication du papier
Formation: Deep Learning with TensorFlow - bespoke
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| Code | Nom | Durée | Aperçu |
|---|---|---|---|
| tf101 | Deep Learning avec TensorFlow | 21 heures | TensorFlow est une API de deuxième génération de la bibliothèque de logiciels open source de Google pour Deep Learning Le système est conçu pour faciliter la recherche dans l'apprentissage automatique et faciliter la transition du prototype de recherche au système de production Public Ce cours est destiné aux ingénieurs cherchant à utiliser TensorFlow pour leurs projets Deep Learning Après avoir terminé ce cours, les délégués: comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow être capable d'effectuer les tâches et la configuration de l'environnement / de l'installation / de l'environnement de production être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, surveiller être en mesure de mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la construction de graphiques et l'exploitation forestière . |
| tfir | TensorFlow pour la Reconnaissance d'Image | 28 heures | Ce cours explore, avec des exemples spécifiques, l'application de Tensor Flow aux fins de la reconnaissance d'image Public Ce cours est destiné aux ingénieurs cherchant à utiliser TensorFlow à des fins de reconnaissance d'images Après avoir terminé ce cours, les délégués seront en mesure de: comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow réaliser les tâches et la configuration de l'installation / de l'environnement de production / de l'architecture évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, surveiller mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la construction de graphiques et l'exploitation forestière . |
| tsflw2v | Natural Language Processing with TensorFlow | 35 heures | TensorFlow ™ est une bibliothèque de logiciels open source pour le calcul numérique utilisant des graphiques de flux de données SyntaxNet est un framework de traitement du langage naturel de neuralnetwork pour TensorFlow Word2Vec est utilisé pour apprendre des représentations vectorielles de mots, appelées "plongées de mots" Word2vec est un modèle prédictif particulièrement efficace en termes de calcul pour l'apprentissage des plongées de mots à partir de texte brut Il existe deux modèles, le modèle continu de BagofWords (CBOW) et le modèle SkipGram (chapitres 31 et 32 de Mikolov et al) Utilisés en tandem, SyntaxNet et Word2Vec permettent aux utilisateurs de générer des modèles d'Embedded Embedding à partir d'une entrée en langage naturel Public Ce cours s'adresse aux développeurs et aux ingénieurs qui ont l'intention de travailler avec les modèles SyntaxNet et Word2Vec dans leurs graphiques TensorFlow Après avoir terminé ce cours, les délégués: comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow être capable d'effectuer les tâches et la configuration de l'environnement / de l'installation / de l'environnement de production être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, surveiller être en mesure de mettre en œuvre une production avancée, comme des modèles de formation, des termes d'intégration, la construction de graphiques et la journalisation . |
| dlv | Deep Learning for Vision | 21 heures | Public Ce cours convient aux chercheurs et aux ingénieurs de Deep Learning qui souhaitent utiliser les outils disponibles (la plupart du temps en open source) pour analyser les images d'ordinateur Ce cours fournit des exemples de travail . |
| Neuralnettf | Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple | 28 heures | Ce cours vous donnera des connaissances dans les réseaux de neurones et généralement dans l'algorithme d'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur (algorithmes et applications) Cette formation est plus axée sur les fondamentaux, mais vous aidera à choisir la bonne technologie: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc Les exemples sont faits dans TensorFlow . |
| tpuprogramming | TPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units | 7 heures | L'unité de traitement Tensor (TPU) est l'architecture que Google a utilisée en interne depuis plusieurs années, et est maintenant en train de devenir disponible pour une utilisation par le grand public Il inclut plusieurs optimisations spécifiquement destinées à être utilisées dans les réseaux neuronaux, y compris la multiplication simplifiée de matrices, et des entiers à 8 bits au lieu de 16 bits afin de renvoyer des niveaux de précision appropriés Dans cette formation en direct, les participants apprendront à tirer parti des innovations des processeurs TPU pour optimiser les performances de leurs propres applications IA À la fin de la formation, les participants seront en mesure de: Former différents types de réseaux de neurones sur de grandes quantités de données Utilisez des TPU pour accélérer le processus d'inférence jusqu'à deux ordres de grandeur Utiliser des TPU pour traiter des applications intensives telles que la recherche d'images, la vision nuageuse et les photos Public Développeurs Des chercheurs Ingénieurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson . |
| embeddingprojector | Embedding Projector: Visualizing your Training Data | 14 heures | Embedding Projector est une application Web opensource permettant de visualiser les données utilisées pour former les systèmes d'apprentissage automatique Créé par Google, il fait partie de TensorFlow Cette formation en direct instruit présente les concepts derrière Embedding Projector et guide les participants à travers la configuration d'un projet de démonstration À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Explorer comment les données sont interprétées par des modèles d'apprentissage automatique Naviguer à travers les vues 3D et 2D des données pour comprendre comment un algorithme d'apprentissage automatique l'interprète Comprendre les concepts derrière Embeddings et leur rôle dans la représentation des vecteurs mathématiques pour les images, les mots et les chiffres Explorer les propriétés d'un embedding spécifique pour comprendre le comportement d'un modèle Appliquer le projet d'intégration à des cas d'utilisation du monde réel tels que la construction d'un système de recommandation de chanson pour les mélomanes Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson . |
| tensorflowserving | TensorFlow Serving | 7 heures | TensorFlow Serving est un système destiné à servir les modèles d'apprentissage automatique (ML) à la production Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment configurer et utiliser TensorFlow Serving pour déployer et gérer des modèles ML dans un environnement de production À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Former, exporter et servir divers modèles TensorFlow Tester et déployer des algorithmes à l'aide d'une architecture unique et d'un ensemble d'API Étendre TensorFlow Serving pour servir d'autres types de modèles au-delà des modèles TensorFlow Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson . |
| undnn | Understanding Deep Neural Networks | 35 heures | Ce cours commence par vous donner des connaissances conceptuelles dans les réseaux de neurones et généralement dans l'algorithme d'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur (algorithmes et applications) Partie 1 (40%) de cette formation est plus axée sur les fondamentaux, mais vous aidera à choisir la bonne technologie: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc La partie 2 (20%) de cette formation présente Theano, une bibliothèque de pythons qui facilite l'écriture de modèles d'apprentissage en profondeur La partie 3 (40%) de la formation serait largement basée sur l'API Tensorflow 2nd Generation de la bibliothèque logicielle open source de Google pour Deep Learning Les exemples et handson seraient tous faits dans TensorFlow Public Ce cours est destiné aux ingénieurs cherchant à utiliser TensorFlow pour leurs projets Deep Learning Après avoir terminé ce cours, les délégués: avoir une bonne compréhension des réseaux neuronaux profonds (DNN), CNN et RNN comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow être capable d'effectuer les tâches et la configuration de l'environnement / de l'installation / de l'environnement de production être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, surveiller être en mesure de mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la construction de graphiques et l'exploitation forestière Tous les sujets ne seraient pas couverts dans une classe publique avec une durée de 35 heures en raison de l'immensité du sujet La durée du cours complet sera d'environ 70 heures et non de 35 heures . |
| dlfornlp | Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) | 28 heures | Deep Learning for NLP permet à une machine d'apprendre un traitement de langage simple à complexe Parmi les tâches actuellement possibles figurent la traduction de la langue et la génération de légendes pour les photos DL (Deep Learning) est un sous-ensemble de ML (Machine Learning) Python est un langage de programmation populaire qui contient des bibliothèques pour Deep Learning for NLP Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser les bibliothèques Python pour le traitement automatique du langage naturel (NLP) en créant une application qui traite un ensemble d'images et génère des légendes À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Concevoir et coder DL pour NLP en utilisant des bibliothèques Python Créer un code Python qui lit une collection substantielle d'images et génère des mots-clés Créer un code Python qui génère des légendes à partir des mots clés détectés Public Programmeurs ayant un intérêt pour la linguistique Les programmeurs qui cherchent une compréhension de la PNL (traitement du langage naturel) Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson . |
| Formation | Date Formation | Prix [A distance / Classe] |
|---|---|---|
| Natural Language Processing with TensorFlow - Formation Online | lun, 2018-09-10 09:30 | 8750EUR / 9950EUR |
| Deep Learning avec TensorFlow - Poitiers | mar, 2018-09-11 09:30 | 5250EUR / 6050EUR |
| Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple - Strasbourg, Kibitzenau Station | lun, 2018-09-17 09:30 | 7000EUR / 8000EUR |
| Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) - Tours, Parc Honoré de Balzac | lun, 2018-09-17 09:30 | 7000EUR / 8000EUR |
| Understanding Deep Neural Networks - Grenoble, Centre Ville proche Gare | lun, 2018-09-24 09:30 | 8750EUR / 9950EUR |
| Formation | Lieu | Date Formation | Prix [A distance / Classe] |
|---|---|---|---|
| Ubuntu Server Overview | Clermont-Ferrand, ZI Le Brézet | mar, 2018-08-28 09:30 | 1350EUR / 1750EUR |
| OCEB Certified Expert in BPM - Business Advanced Exam Preparation | Poitiers | mer, 2018-10-03 09:30 | 1575EUR / 1975EUR |
| One Day Workshop for PEAP Authentication of Windows 7 Supplicant using a Cisco Switch as Authenticator and Windows 2008 R2 Server | Amiens, Centre Ville | ven, 2018-10-05 09:30 | 1350EUR / 1750EUR |
| Distributed Messaging with Apache Kafka | Nantes, Zenith | mar, 2018-10-09 09:30 | 2970EUR / 3570EUR |
| Protractor: End-to-end testing for Angular web applications | Paris, Opera Bourse | jeu, 2018-10-18 09:30 | 2970EUR / 3570EUR |
| MongoDB for Developers | Marseille, Quartier du Prado | lun, 2018-11-19 09:30 | 2700EUR / 3300EUR |
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