Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Machine Learning a rekurzivní Neural Networks (RNN) základy
- NN a RNN
- Zpětná propagace
- Dlouhá krátkodobá paměť (LSTM)
TensorFlow Základy
- Vytváření, inicializace, ukládání a obnovování TensorFlow proměnných
- Podávání, odečítání a přednačítání TensorFlow Data
- Jak používat infrastrukturu TensorFlow k trénování modelů v měřítku
- Vizualizace a vyhodnocování modelů pomocí TensorBoard
TensorFlow Mechanika 101
- Soubory výukových programů
- Připravte Data
- Stáhnout
- Vstupy a zástupné symboly
- Sestavte graf
- Odvození
- Ztráta
- Výcvik
- Trénujte modelku
- Graf
- Zasedání
- Vlaková smyčka
- Vyhodnoťte model
- Sestavte Eval Graph
- Výstup Eval
Pokročilé použití
- Řezání vláken a fronty
- Distribuováno TensorFlow
- Psaní Documentation a sdílení vašeho modelu
- Přizpůsobení čteček dat
- Pomocí GPUs¹
- Manipulace se soubory modelu TensorFlow
TensorFlow Podávání
- Zavedení
- Základní výuka servírování
- Pokročilý výukový program servírování
- Výukový program servírování počátečního modelu
konvoluční Neural Networks
- Přehled
- Goals
- Hlavní body výukového programu
- Architektura modelu
- Organizace kódu
- Model CIFAR-10
- Modelové vstupy
- Predikce modelu
- Modelový trénink
- Spuštění a výcvik modelu
- Hodnocení modelu
- Trénink modelu pomocí více GPU karet¹
- Umístění proměnných a operací na zařízení
- Spuštění a výcvik modelu na více kartách GPU
Deep Learning pro MNIST
- Nastavení
- Načíst data MNIST
- Spustit TensorFlow InteractiveSession
- Sestavte regresní model Softmax
- Zástupné symboly
- Proměnné
- Předpokládaná třída a nákladová funkce
- Trénujte modelku
- Vyhodnoťte model
- Vybudujte vícevrstvou konvoluční síť
- Inicializace hmotnosti
- Konvoluce a sdružování
- První konvoluční vrstva
- Druhá konvoluční vrstva
- Hustě připojená vrstva
- Readout Layer
- Trénujte a vyhodnocujte model
Rozpoznávání obrazu
- Počátek-v3
- C++
- Java
¹ Témata související s používáním GPUs nejsou k dispozici jako součást dálkového kurzu. Mohou být dodány během kurzů ve třídě, ale pouze po předchozí dohodě a pouze v případě, že školitel i všichni účastníci mají notebooky s podporovanými NVIDIA GPU s nainstalovaným 64bitovým Linux (nedodává NobleProg). NobleProg nemůže zaručit dostupnost trenažérů s požadovaným hardwarem.
Požadavky
- Python
28 hodiny
Reference (1)
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
