由讲师进行实时指导的TensorFlow本地培训课程通过互动讨论和动手实操演示了如何使用TensorFlow系统促进机器学习研究，并使其从研究原型到生产系统的转换变得快速和轻松。
TensorFlow培训形式包括“现场实时培训”和“远程实时培训”。现场实时培训可在客户位于中国的所在场所或NobleProg位于中国的企业培训中心进行，远程实时培训可通过交互式远程桌面进行。
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TensorFlow Course Outlines
课程名称
课程时长
课程概览
课程名称
课程时长
课程概览
14小时
嵌入式投影仪是一款开源Web应用程序，用于可视化用于训练机器学习系统的数据。由Google创建，它是TensorFlow的一部分。 这个有指导意义的现场培训介绍了嵌入式投影仪背后的概念，并让参与者通过演示项目的设置。 在培训结束后，参与者将能够： 探索机器学习模型如何解释数据浏览数据的3D和2D视图以了解机器学习算法如何解释它理解嵌入背后的概念及其在表示图像，单词和数字的数学向量中的作用。 探索特定嵌入的属性以了解模型的行为将嵌入项目应用于真实世界的用例，例如为音乐爱好者建立歌曲推荐系统 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
21小时
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
28小时
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
35小时
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
28小时
本课程将为您提供神经网络知识，通常用于机器学习算法，深度学习（算法和应用程序）。 这种训练更注重基本面，但会帮助你选择合适的技术： TensorFlow ， Caffe ，泰亚诺，DeepDrive， Keras ，等等这些例子中所作TensorFlow 。
7小时
TensorFlow Serving是一个为机器学习（ML）模型提供服务的系统。 在这个有指导的现场培训中，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。 在培训结束后，参与者将能够： 培训，出口和服务各种TensorFlow模型使用单一架构和一组API来测试和部署算法扩展TensorFlow服务于TensorFlow型号之外的其他类型的模型 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
35小时
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
28小时
NLP的深度学习使机器学习简单到复杂的语言处理。当前可能的任务包括语言翻译和照片的标题生成。 DL（深度学习）是ML（机器学习）的子集。 Python是一种流行的编程语言，包含用于NLP深度学习的库。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习使用Python库进行NLP（自然语言处理），因为他们创建了一个处理一组图片并生成字幕的应用程序。 在培训结束后，参与者将能够： 使用Python库设计和编写用于NLP的DL 创建读取大量图片并生成关键字的Python代码创建Python代码，从检测到的关键字中生成字幕 听众 对语言学感兴趣的程序员希望了解NLP（自然语言处理）的程序员 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
21小时
TensorFlow是开发的流行和机器学习库Go眄深学习，数值计算和大规模机器学习。 TensorFlow 2.0于2019年1月发布，是TensorFlow的最新版本，包括对急切执行，兼容性和API一致性的改进。 这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）针对希望使用Tensorflow 2.0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：
- 安装和配置TensorFlow 2.0。
- 了解TensorFlow 2.0与以前版本相比的优势。
- 建立深度学习模型。
- 实现高级图像分类器。
- 将深度学习模型部署到云，移动和物联网设备。
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在实时实验室环境中亲自实施。
- 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。
- 要了解有关TensorFlow更多信息，请访问：https：//www.tensorflow.org/
14小时
TensorFlow.js 是机器学习的 JavaScript 框架。 TensorFlow.js 允许用户在 JavaScript 中直接创建和训练机器学习模型。
这项由导师领导的现场培训(在线或在线)是针对数据科学家,他们希望使用 TensorFlow.js 识别模式并通过机器学习模型产生预测。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
-
使用 TensorFlow.js 构建和训练机器学习模型。
在浏览器或下方运行机器学习模型。
使用自定义数据撤回现有机器学习模型。
-
互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
-
要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
14小时
TensorFlow是开源机器学习图书馆。 TensorFlow提供用户使用和创建人工智能的能力,以检测和预测欺诈。
这项由导师领导的现场培训(在线或在线)是针对数据科学家谁希望使用 TensorFlow 分析潜在的欺诈数据。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
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创建一个欺诈检测模型在 Python 和 TensorFlow。
构建线性逆转和线性逆转模型,以预测欺诈。
开发一个终端AI应用程序来分析欺诈数据。
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互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
-
要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
21小时
TensorFlow Extended (TFX) 是一款终端平台,用于部署生产ML管道。
这项由导师领导的直播培训(在线或在线)是针对数据科学家谁希望从训练一个单一的ML模型到部署许多ML模型到生产。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
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安装和设置 TFX 和支持第三方工具。
使用 TFX 创建和管理完整的 ML 生产管道。
与 TFX 组件合作,进行模型、培训、服务参考和管理部署。
将机器学习功能部署到网页应用程序、移动应用程序、IoT设备等。
-
互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
-
要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
28小时
7. 為此,為此,為此,為此,為此,為此,為此。 TensorFlow是最受欢迎的机器学习图书馆之一。 Kubernetes是管理集装箱应用的乐队平台。 OpenShift 是云应用开发平台,使用 Docker 集装箱,由 Kubernetes 组织和管理,基于 Red Hat Enterprise Linux.
由教练领导的现场培训(在线或现场)旨在针对那些希望将工作负载部署到一个(五)即时或混合云的工程师。
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在本研讨会结束后,参与者将能够:
以此为主,以此为主,以此为主,以此为主。
使用 OpenShift 简化启动一个 Kubernetes 集群的工作。
创建和部署一个 Kubernetes 管道,以自动化和管理生产中的 ML 模型。
训练和部署ML模型在多个模型和机器运行在平行。
从内部(5)呼叫公共云服务(例如,AWS服务),以扩展ML应用程序。
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互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
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要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
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