Fraud Detection with Python and TensorFlow 培训

这是一个为期 4 天的课程，介绍人工智能及其应用。完成本课程后，可以选择额外有一天的时间来开展 AI 项目。 

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）针对的是希望将Dask与Python生态系统一起使用以构建，扩展和分析大型数据集的数据科学家和软件工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置环境以开始使用 Dask 和 Python 构建大数据处理。
• 探索 Dask 中提供的功能、库、工具和 API。
• 了解 Dask 如何在 Python 中加速并行计算。
• 了解如何使用 Dask 扩展 Python 生态系统（Numpy、SciPy 和 Pandas）。
• 优化 Dask 环境，以保持处理大型数据集的高性能。

这是一个由讲师指导的中国（线上或线下）培训课程，目标对象是希望提升数据分析与处理技能的中级Python开发人员和数据分析师，课程内容涵盖Pandas和NumPy的使用。

在培训结束时，学员将能够：

• 设置包含Python、Pandas和NumPy的开发环境。
• 使用Pandas和NumPy创建数据分析应用。
• 执行高级的数据整理、排序和过滤操作。
• 进行聚合操作并分析时间序列数据。
• 使用Matplotlib和其他可视化库进行数据可视化。
• 调试和优化数据分析代码。

在这个由讲师指导的中国现场培训中，参与者将学习使用Python 库进行NLP，因为他们创建了一个处理 一组图片并生成标题的应用程序。 

在培训结束时，参与者将能够：

•  使用 Python 库为 NLP 设计和编写 DL。
• 创建 Python 代码，读取大量图片并生成关键字。
• 创建 Python 代码，用于 从检测到的关键字生成标题。

听众

本课程适合有兴趣利用可用工具（主要是开源）分析计算机图像的Deep Learning研究人员和工程师

本课程提供了工作实例。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）面向希望使用FARM（FastAPI，React和MongoDB）堆栈构建动态，高性能和可扩展Web应用程序的开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

设置集成 FastAPI、React 和 MongoDB 的必要开发环境。 了解 FARM 堆栈的关键概念、功能和优势。 了解如何使用 FastAPI 构建 REST API。 了解如何使用 React 设计交互式应用程序。 使用 FARM 堆栈开发、测试和部署应用程序（前端和后端）。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远端）面向希望将FastAPI与Python一起使用以更轻松，更快速地构建，测试和部署RESTful API的开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的开发环境，以使用Python和FastAPI开发API。
• 使用FastAPI库更快速、更轻松地创建API。
• 学习如何基于Pydantic和OpenAPI创建数据模型和模式。
• 使用SQLAlchemy将API连接到数据库。
• 使用FastAPI工具在API中实现安全性和身份验证。
• 构建容器镜像并将Web API部署到云端伺服器。

这种由 讲师指导的 中国 现场现场培训（在线或现场）面向希望使用 Modin 构建和实施并行计算的数据科学家和开发人员 Pandas 以加快数据分析速度。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的环境，开始使用 Modin 大规模开发 Pandas 工作流。
• 了解 Modin 的功能、架构和优势。
• 了解 Modin、Dask 和 Ray 之间的区别。
• 使用 Modin 更快地执行 Pandas 操作。
• 实现整个 Pandas API 和函数。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）面向希望使用Tensorflow 2.x 构建预测器，分类器，生成模型，神经网络等的开发人员和数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装并配置 TensorFlow 2.x。
• 了解 TensorFlow 2.x 相对于以前版本的优势。
• 构建深度学习模型。
• 实现高级图像分类器。
• 将深度学习模型部署到云、移动和 IoT 设备。

在这个由讲师指导的中国现场（现场或远程）的现场培训中，参与者将学习如何配置和使用TensorFlow Serving在生产环境中部署和管理ML模型。

在培训结束时，参与者将能够：

• 训练、导出和提供各种 TensorFlow 模型。
• 使用单个体系结构和一组 API 测试和部署算法。
• 扩展 TensorFlow Serving 以服务于 TensorFlow 模型以外的其他类型的模型。

TensorFlow是Go ogle Deep Learning开源软件库的第二代API。该系统旨在促进机器学习的研究，并使其从研究原型到生产系统的快速和轻松过渡。

听众

本课程面向希望将TensorFlow用于Deep Learning项目的工程师

完成本课程后，代表们将：

• 了解TensorFlow的结构和部署机制
• 能够执行安装/生产环境/架构任务和配置
• 能够评估代码质量，执行调试，监控
• 能够实现高级生产，如培训模型，构建图形和记录

本课程通过具体的例子探讨了Tensor Flow在图像识别方面的应用

听众

本课程适用于寻求将TensorFlow用于图像识别的工程师

完成本课程后，代表们将能够：

• 了解TensorFlow的结构和部署机制
• 执行安装/生产环境/架构任务和配置
• 评估代码质量，执行调试，监控
• 实施先进的生产，如培训模型，建立图表和记录

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）针对的是希望从训练单个ML模型到将多个ML模型部署到生产的数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 TFX 和支持的第三方工具。
• 使用 TFX 创建和管理完整的 ML 生产管道。
• 使用 TFX 组件执行建模、训练、提供推理和管理部署。
• 将机器学习功能部署到 Web 应用程序、移动应用程序、IoT 设备等。

TensorFlow™ 是使用数据流图表进行数字计算的开源软件图书馆。

SyntaxNet 是一种神经网络的自然语言处理框架。

Word2Vec 用于学习 vector 表达词,称为 "word embeddings"。 Word2vec 是一个特别计算效率预测模型,用于从原始文本中学习字体内置。 它分为两种品味,即CBOW(Continuous Bag-of-0)模型和Skip-Gram模型(Mikolov et al.第3.1和第3.2章)。) )

SyntaxNet 和 Word2Vec 在同步中使用,允许用户从自然语言输入中创建学习嵌入式模型。

观众

该课程针对开发人员和工程师,他们打算在他们的图表中与SintaxNet和 Word2Vec模型合作。

完成此课程后,代表将:

• 理解 TensorFlow’的结构和部署机制
• 能够执行安装 / 生产环境 / 建筑任务和配置
• 能够评估代码质量,进行解体,监测
• 能够实施先进的生产,如培训模型、包装条款、构建图表和登记

本课程首先介绍神经网络的概念知识，通常还包括机器学习算法，深度学习（算法和应用程序）。

本次培训的一部分-1（40％）更注重基本面，但会帮助你选择合适的技术： TensorFlow ， Caffe ，Theano，DeepDrive， Keras等。

本次培训的第2部分（20％）介绍了Theano--一个python库，可以轻松编写深度学习模型。

第3部分（40％）的培训将广泛基于Tensorflow - Go ogle的Deep Learning开源软件库的第二代API。示例和动手都将在TensorFlow 。

听众

本课程面向希望将TensorFlow用于Deep Learning项目的工程师

完成本课程后，代表们将：

• 对深度神经网络（DNN），CNN和RNN有很好的理解

• 了解TensorFlow的结构和部署机制

• 能够执行安装/生产环境/架构任务和配置

• 能够评估代码质量，执行调试，监控

• 能够实现高级生产，如培训模型，构建图形和记录