天津TensorFlow培训

本次由讲师指导的线下或线上培训面向希望深入了解计算机视觉并探索TensorFlow在Google Colab上开发复杂视觉模型能力的高级专业人员。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络（CNN）。
• 利用Google Colab进行可扩展且高效的基于云的模型开发。
• 为计算机视觉任务实施图像预处理技术。
• 部署计算机视觉模型以用于实际应用。
• 使用迁移学习提升CNN模型的性能。
• 可视化并解释图像分类模型的结果。

本课程为讲师指导的天津（线上或线下）培训，旨在帮助中级数据科学家和开发人员理解并应用深度学习技术，使用Google Colab环境。

培训结束后，参与者将能够：

• 设置并导航Google Colab，用于深度学习项目。
• 理解神经网络的基本原理。
• 使用TensorFlow实现深度学习模型。
• 训练和评估深度学习模型。
• 利用TensorFlow的高级功能进行深度学习。

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。 

在这个由讲师指导的天津现场培训中，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。

受众

本课程适合对利用现有工具（主要为开源工具）进行计算机图像分析的深度学习研究人员和工程师。

本课程提供实际案例。

这种以讲师为主导的天津现场现场培训针对的是希望使用TensorFlow分析潜在欺诈数据的数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在Python和TensorFlow中创建欺诈检测模型。
• 建立线性回归和线性回归模型来预测欺诈。
• 开发一个端到端的人工智慧应用程序来分析欺诈数据。

这种以讲师为主导的天津现场培训（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天津现场（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 Google 开源的深度学习软件库的第二代 API。该系统旨在促进机器学习研究，并快速轻松地将研究原型过渡到生产系统。

受众

本课程面向希望在深度学习项目中使用 TensorFlow 的工程师。

完成本课程后，学员将能够：

• 理解 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，进行调试和监控
• 实现高级生产任务，如训练模型、构建图和日志记录

本课程通过具体示例，探讨了TensorFlow在图像识别中的应用。

受众

本课程面向希望利用TensorFlow进行图像识别的工程师。

完成本课程后，学员将能够：

• 理解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，进行调试和监控
• 实现高级生产任务，如训练模型、构建图和日志记录

这种以讲师为主导的天津现场培训（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™ 是一个开源的软件库，用于使用数据流图进行数值计算。

SyntaxNet 是一个基于神经网络的自然语言处理框架，专为 TensorFlow 设计。

Word2Vec 用于学习词的向量表示，称为“词嵌入”。Word2Vec 是一种计算效率特别高的预测模型，用于从原始文本中学习词嵌入。它有两种模式：连续词袋模型（CBOW）和 Skip-Gram 模型（Mikolov 等人的第 3.1 和 3.2 章）。

SyntaxNet 和 Word2Vec 结合使用，用户可以从自然语言输入中生成学习到的嵌入模型。

受众

本课程面向希望在 TensorFlow 图中使用 SyntaxNet 和 Word2Vec 模型的开发人员和工程师。

完成本课程后，学员将能够：

• 理解 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，进行调试和监控
• 能够实现高级生产任务，如训练模型、嵌入术语、构建图和日志记录

本课程首先为您提供神经网络、机器学习算法以及深度学习（算法和应用）的概念性知识。

本培训的第1部分（40%）更侧重于基础知识，但将帮助您选择正确的技术：TensorFlow、Caffe、Theano、DeepDrive、Keras等。

本培训的第2部分（20%）介绍了Theano——一个使编写深度学习模型变得简单的Python库。

本培训的第3部分（40%）将广泛基于TensorFlow——谷歌的开源深度学习软件库的API。所有的示例和动手实践都将在TensorFlow中进行。

受众

本课程面向希望在其深度学习项目中使用TensorFlow的工程师。

完成本课程后，学员将：

• 对深度神经网络（DNN）、CNN和RNN有良好的理解
• 理解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，进行调试和监控
• 能够实现高级生产任务，如训练模型、构建图和日志记录