Les cours de formation TensorFlow direct, organisés par des instructeurs locaux, expliquent, par des discussions interactives et des exercices pratiques, comment utiliser le système TensorFlow pour faciliter la recherche en apprentissage automatique et faciliter la transition rapide d’un prototype à un système de production. TensorFlow formation TensorFlow est disponible en "formation sur site en direct" ou "formation en direct à distance". La formation en direct sur site peut être effectuée localement chez le client à France ou dans des centres de formation d'entreprise NobleProg dans France . La formation à distance en direct est réalisée au moyen d'un poste de travail distant et interactif. NobleProg - Votre prestataire de formation local
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Nos Clients témoignent
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J'ai vraiment apprécié les réponses claires de Chris à nos questions.
Léo Dubus
Formation: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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J'ai généralement apprécié le formateur compétent.
Sridhar Voorakkara
Formation: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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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: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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Très bon aperçu général. Un bon contexte pour savoir pourquoi Tensorflow fonctionne comme il le fait.
Kieran Conboy
Formation: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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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: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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Approche très actualisée ou IPC (flux tensoriel, ère, apprendre) pour faire de l'apprentissage automatique.
Paul Lee
Formation: TensorFlow pour la Reconnaissance d'Image
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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: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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J'ai bénéficié de la sélection de sujets. Style de formation. Orientation pratique
Commerzbank AG
Formation: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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Un large éventail de sujets couverts et une connaissance approfondie des dirigeants.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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manque
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Grandes connaissances théoriques et pratiques des conférenciers. Communicativeness des formateurs. Pendant le cours, vous pouvez poser des questions et obtenir des réponses satisfaisantes.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Partie pratique, où nous avons implémenté des algorithmes. Cela a permis une meilleure compréhension du sujet.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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exercices et exemples mis en oeuvre
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Exemples et problèmes discutés.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Connaissances substantielles, engagement, une manière passionnée de transférer des connaissances. Exemples pratiques après un cours théorique.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Exercices pratiques préparés par M. Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Identification humaine et détection de mauvais point de carte de circuit
王 春柱 - 中移物联网
Formation: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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faire la démonstration de
中移物联网
Formation: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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A propos de la surface faciale.
中移物联网
Formation: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Beaucoup de conseils pratiques
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Formation: Deep Learning avec TensorFlow
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Beaucoup d'informations liées à la mise en œuvre de solutions
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Formation: Deep Learning avec TensorFlow
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Une multitude de conseils pratiques et de connaissances du conférencier parmi un large éventail de problèmes d’IA / d’informatique / SQL / IdO.
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.
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 .
Ce cours convient aux chercheurs et ingénieurs Deep Learning intéressés par l'utilisation des outils disponibles (principalement open source) pour l'analyse d'images informatiques.
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 .
Ce cours vous donnera des connaissances sur les réseaux de neurones et plus généralement sur les algorithmes d’apprentissage automatique, d’apprentissage approfondi (algorithmes et applications).
Cette formation met davantage l'accent sur les principes fondamentaux, mais vous aidera à choisir la technologie TensorFlow : TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Les exemples sont réalisés dans TensorFlow .
TensorFlow est une bibliothèque populaire et l' apprentissage automatique mis au point par Go Ogle pour l' apprentissage en profondeur, le calcul numérique, et l' apprentissage de la machine à grande échelle. TensorFlow 2.0, publié en janvier 2019, est la dernière version de TensorFlow et inclut des améliorations en termes d'exécution, de compatibilité et de cohérence des API.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux développeurs et aux experts en informatique qui souhaitent utiliser Tensorflow 2.0 pour créer des prédicteurs, des classificateurs, des modèles génératifs, des réseaux de neurones, etc.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez TensorFlow 2.0. - Comprenez les avantages de TensorFlow 2.0 par rapport aux versions précédentes. - Construire des modèles d'apprentissage en profondeur. - Implémenter un classificateur d'image avancé. - Déployez un modèle d'apprentissage approfondi sur le cloud, les appareils mobiles et l'IoT.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion. - Beaucoup d'exercices et de pratique. - Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela. - Pour en savoir plus sur TensorFlow , visitez le site: https://www.tensorflow.org/
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 .
TensorFlow est une API de deuxième génération de la bibliothèque de logiciels open source de Go ogle pour Deep Learning . Le système est conçu pour faciliter la recherche en apprentissage automatique et faciliter la transition rapide d'un prototype de recherche à un système de production.
Public
Ce cours est destiné aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d' Deep Learning .
Une fois ce cours terminé, les délégués:
- comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow - être capable d'effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration - être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance - être capable de mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la création de graphiques et la journalisation
Ce cours explore, avec des exemples spécifiques, l’application de Tensor Flow aux objectifs de la reconnaissance d’image.
Public
Ce cours est destiné aux ingénieurs qui souhaitent utiliser TensorFlow aux fins de la reconnaissance d'image.
Une fois ce cours terminé, les délégués seront en mesure de:
- comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow - effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration - évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance - implémenter une production avancée telle que des modèles de formation, la création de graphiques et l'enregistrement
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 .
TensorFlow ™ est une bibliothèque de logiciels open source pour le calcul numérique utilisant des graphiques de flux de données.
SyntaxNet est une structure de traitement de langage naturel par réseau de neurones pour TensorFlow .
Word 2Vec est utilisé pour l'apprentissage des représentations vectorielles de mots, appelées "imbrications de mots". Word 2vec est un modèle prédictif particulièrement efficace en calcul pour l’intégration de mots à partir de texte brut. Il se décline en deux saveurs, le sac-of-continu Word modèle s (CBOW) et le modèle Skip-Gram (Chapitre 3.1 et 3.2 dans Mikolov et al.).
Utilisés en tandem, SyntaxNet et Word 2Vec permettent aux utilisateurs de générer des modèles d’apprentissage intégré à partir de l’entrée en langage naturel.
Public
Ce cours est destiné aux développeurs et aux ingénieurs souhaitant travailler avec les modèles SyntaxNet et Word 2Vec dans leurs graphiques TensorFlow .
Une fois ce cours terminé, les délégués:
- comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow - être capable d'effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration - être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance - être capable de mettre en œuvre une production avancée telle que des modèles de formation, des conditions d'intégration, la création de graphiques et la journalisation
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 .
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