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。
NobleProg -- 您的本地培训提供商
客户评论
人间识别和电路板坏点检测
王 春柱 - 中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
演示
中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
About face area.
中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
我真的很感激克里斯对我们问题的明确答案。
Léo Dubus
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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我一般都很喜欢知识渊博的教练。
Sridhar Voorakkara
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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我对这门课程的标准感到惊讶 - 我会说它是大学标准。
David Relihan
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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非常好的全面概述。 Go OD背景到原因Tensorflow工作，因为它确实。
Kieran Conboy
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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我喜欢有机会提出问题并对理论进行更深入的解释。
Sharon Ruane
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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非常更新的方法或CPI（张量流，时代，学习）做机器学习。
Paul Lee
课程: TensorFlow for Image Recognition
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鉴于技术前景：未来哪种技术/流程可能变得更加重要;看，这项技术可以用于什么。
Commerzbank AG
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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我从主题选择中受益。训练风格。练习方向。
Commerzbank AG
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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涵盖广泛的主题和领导者的实质性知识。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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缺乏
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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讲师的大量理论和实践知识。培训师的沟通能力。在课程中，您可以提出问题并获得满意的答案。
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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实用部分，我们实现了算法。这样可以更好地理解该主题。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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练习和实施的例子
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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讨论的例子和问题。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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实质性知识，承诺，热情的知识转移方式。理论讲座后的实例。
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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Maciej先生准备的实践练习
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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很多实用技巧
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
课程: Deep Learning with TensorFlow
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许多与解决方案实施相关的信息
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
课程: Deep Learning with TensorFlow
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来自各种AI / IT / SQL / IoT问题的讲师的大量实用技巧和知识。
ABB Sp. z o.o.
课程: Deep Learning with TensorFlow
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我从零知识开始，到最后，我得以建立和训练自己的网络。
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
课程: TensorFlow for Image Recognition
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TensorFlow课程大纲
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 。
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。
课程格式
- 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。
课程自定义选项
- 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/
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
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
SyntaxNet是TensorFlow的神经网络自然语言处理框架。
Word 2Vec用于学习单词的矢量表示，称为“单词嵌入”。 Word 2vec是一种特别计算有效的预测模型，用于学习原始文本中的单词嵌入。它有两种形式，连续Bag-of- Word模型（CBOW）和Skip-Gram模型（Mikolov等人的第3.1和3.2章）。
使用串联，SyntaxNet和Word 2Vec允许用户从自然语言输入生成学习嵌入模型。
听众
本课程面向打算在TensorFlow图中使用SyntaxNet和Word 2Vec模型的开发人员和工程师。
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，嵌入术语，构建图形和记录
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：
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对深度神经网络（DNN），CNN和RNN有很好的理解
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了解TensorFlow的结构和部署机制
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能够执行安装/生产环境/架构任务和配置
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能够评估代码质量，执行调试，监控
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能够实现高级生产，如培训模型，构建图形和记录
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