深い学習のトレーニングコース

深い学習のトレーニングコース

地元のインストラクターによるライブディープラーニング(DL)トレーニングコースは、ディープラーニングの基礎と応用を実践的に実践し、深い機械学習、深く構造化された学習、階層的学習などの科目をカバーしています。ディープラーニングトレーニングは、オンサイトライブトレーニングまたはリモートライブトレーニングとして利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

お客様の声

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深い学習サブカテゴリ

深い学習コース概要

コード期間概要
annmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking21 hours人工ニューラルネットワークは、「インテリジェントな」タスクを実行できる人工知能(AI)システムの開発に使用される計算データモデルです。ニューラルネットワークは、それ自体がAIの1つの実装である機械学習(ML)アプリケーションでよく使用されます。ディープラーニングはMLのサブセットです。
undnnUnderstanding Deep Neural Networks35 hoursこのコースでは、ニューラルネットワークと一般的に機械学習アルゴリズム、深い学習 (アルゴリズムとアプリケーション) で概念的な知識を与えることから始まります。

このトレーニングの

パート 1 (40%) は、ファンダメンタルズに焦点を当てていますが、右の技術を選択するのに役立ちます: TensorFlow、カフェ、テアノ、DeepDrive、Keras、等

このトレーニングの

パート 2 (20%) では、ディープラーニングモデルを簡単に作成できる python ライブラリテアノを紹介しています。

トレーニングの

パート 3 (40%) は、Google & #39 の第2世代の API、深い学習のためのオープンソースのソフトウェアライブラリに基づいて広範囲に Tensorflow ます。例とハンドソンはすべて TensorFlow で行われます。

観客

このコースは、深い学習プロジェクトのために TensorFlow を使用しようとするエンジニアを対象としてい

このコースを修了すると、代表者は次のようになります:

-

は、ディープニューラルネットワーク (DNN)、CNN と RNN

についてよく理解している
-

TensorFlow の構造と展開メカニズムを理解する

-

は、インストール/プロダクション環境/アーキテクチャのタスクと構成を実行することができます

-

は、コードの品質を評価し、デバッグを実行し、

を監視することができます
-

は、トレーニングモデルのような高度な生産を実装することができる, グラフを構築し、ロギング

すべてのトピックでは、件名の広大さのために35時間の期間と公共の教室で覆われるだろう。

完全なコースの期間は約70時間ではなく、35時間になります。
t2tT2T: Creating Sequence to Sequence Models for Generalized Learning7 hoursTensor2Tensor (T2T) は、さまざまな種類のトレーニングデータ (画像認識、翻訳、解析、画像キャプション、音声認識など) を使用して、異なるタスクで AI モデルをトレーニングするためのモジュール式の拡張可能なライブラリです。これは、Google の脳チームによって維持されます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、複数のタスクを解決するためのディープラーニングモデルを準備する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- tensor2tensor のインストール、データセットの選択、AI モデルのトレーニングと評価
- Tensor2Tensor
に含まれるツールとコンポーネントを使用して開発環境をカスタマイズする - は、単一のモデルを作成して使用し、複数のドメインから多数のタスクを同時に学習します
- は、モデルを使用して、大量のトレーニングデータを持つタスクから学習し、データが制限されているタスクにそのナレッジを適用します
- は、単一の GPU
を使用して満足のいく処理結果を得る

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
embeddingprojectorEmbedding Projector: Visualizing Your Training Data14 hours埋め込みプロジェクターは、機械学習システムを訓練するために使用されるデータを視覚化するためのオープンソースの web アプリケーションです。Google によって作成された、それは TensorFlow の一部です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、プロジェクターの埋め込みの概念を紹介し、デモプロジェクトのセットアップを通じて参加者をウォークします。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 機械学習モデルによるデータの解釈方法を探る
- は、機械学習アルゴリズムがそれをどのように解釈するかを理解するために、データの3d と2d ビューをナビゲートし
- は、込みの背後にある概念と、画像、単語、数字の数学的ベクトルを表す役割を理解しています。
- 特定の埋め込みのプロパティを調べて、モデルの動作を理解する
- は、このような音楽愛好家のための曲の推薦システムを構築する現実世界のユースケースに埋め込みプロジェクトを適用する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
openfaceOpenFace: Creating Facial Recognition Systems14 hoursOpenFace は、Python とトーチベースのオープンソース、Google & #39 に基づくリアルタイムの顔認識ソフトウェアです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、OpenFace & #39 のコンポーネントを使用して、サンプルの顔認識アプリケーションを作成して展開する方法を受講者が学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、dlib、OpenVC、トーチ、および nn4 を含む OpenFace & #39 のコンポーネントを使用して、顔検出、アライメント、および変換
を実装します。 - は、監視、身元確認、バーチャルリアリティ、ゲーム、リピート顧客の特定など、実世界のアプリケーションに OpenFace を適用します

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
pythonadvmlPython for Advanced Machine Learning21 hoursこのインストラクター主導のライブトレーニングでは、画像、音楽、テキスト、財務データを含む一連のデモアプリケーションを構築する際に、Python で最も関連性の高い最先端の機械学習技術を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は複雑な問題を解くための機械学習アルゴリズムと技法を実装する
- は、画像、音楽、テキスト、および財務データを含むアプリケーションに深い学習と半教師付き学習を適用する
- は Python アルゴリズムを最大のポテンシャル
にプッシュする - は NumPy やテアノなどのライブラリーやパッケージを使用して

観客

- 開発者
- アナリスト
- データサイエンティスト
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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
radvmlAdvanced Machine Learning with R21 hoursこのインストラクター主導のライブトレーニングでは、実際のアプリケーションの作成をステップとして、R を使用して機械学習のための高度なテクニックを学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

ハイパーパラメータのチューニングと深い学習 として - の使用技術
- を理解し、教師なし学習技術を実装する
- は、大規模なアプリケーションで使用するための生産にモデルを置く

観客

- 開発者
- アナリスト
- データサイエンティスト
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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
tensorflowservingTensorFlow Serving7 hoursTensorFlow サービングは機械学習 (ML) モデルを生産に提供するためのシステムです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、TensorFlow サービスを構成して使用して、ML モデルを運用環境で展開および管理する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 列車、輸出、様々な TensorFlow モデルを提供
- は、単一のアーキテクチャと一連の api を使用して、テストおよび配備アルゴリズムを
- は TensorFlow モデルを越えて他のタイプのモデルを提供するためにサービング TensorFlow を拡張する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
matlabdlMatlab for Deep Learning14 hoursこのインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は、設計、構築、および画像認識のための畳み込みニューラルネットワークを視覚化するために Matlab を使用する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は深い学習モデルを構築する
- データラベリング
の自動化 カフェと TensorFlow-Keras からのモデルと - の仕事 複数の gpu、クラウド、またはクラスタを使用してデータを
- する

観客

- 開発者
- エンジニア
- ドメインの専門家
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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
mlbankingpython_Machine Learning for Banking (with Python)21 hours機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。Python は、その明確な構文と読みやすさのためのプログラミング言語です。それはよくテストされたライブラリと機械学習アプリケーションを開発するためのテクニックの優れたコレクションを提供しています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、銀行業界における現実世界の問題を解決するための機械学習技術やツールの適用方法を学びます。

の参加者は、まず、独自の機械学習モデルを構築し、チームプロジェクトの数を完了するためにそれらを使用して、実践に彼らの知識を入れて、主な原則を学びます。

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
dlfornlpDeep Learning for NLP (Natural Language Processing)28 hoursNLP のための

深い学習は、マシンが複雑な言語処理に簡単に学ぶことができます。現在可能なタスクの中には、写真の言語の翻訳とキャプションの生成があります。DL (ディープラーニング) は ML (機械学習) のサブセットです。Python は、NLP のための深い学習のためのライブラリが含まれている一般的なプログラミング言語です。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は、画像のセットを 処理し、キャプションを生成するアプリケーションを作成するように NLP (自然言語処理) の Python ライブラリを使用することを学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

Python ライブラリを使用した NLP のための - デザインと コード DL
- は、画像の大幅に膨大なコレクションを読み取り、キーワードを生成する Python コードを作成し
- は が検出されたキーワードからキャプションを生成する Python コードを作成し

観客

- プログラマー 言語学に興味を持って
NLP の理解を求める - プログラマ (自然言語処理)
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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
PaddlePaddlePaddlePaddle21 hoursPaddlePaddle (パラレル分散ディープラーニング) は、Baidu によって開発されたスケーラブルなディープラーニングプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、PaddlePaddle を使用して、製品およびサービスアプリケーションで深い学習を可能にする方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- の設定と構成 PaddlePaddle
- は、画像認識とオブジェクト検出のための畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を設定する
- は、感情解析のためのリカレントニューラルネットワーク (RNN) を設定する
- はユーザーが答えを見つけるのを助けるために推薦システムの深い学習をセットアップした
- は、クリックスルー率 (CTR) を予測し、大規模な画像セットを分類し、光学式文字認識 (OCR) を実行し、検索をランク付けし、コンピュータウイルスを検出し、勧告システムを実装します。

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
dlfinancewithrDeep Learning for Finance (with R)28 hours機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。R は金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習株価予測モデルの作成をステップとして、R を使用して金融の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと金融の深い学習の使用を学ぶ
- は、金融
のための深い学習モデルを作成するために R を使用 - は、R
を使用して独自の深い学習株価予測モデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
dlforbankingwithpythonDeep Learning for Banking (with Python)28 hours機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。Python は、明確な構文とコードの可読性で有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習信用リスクモデルの作成をステップとして、Python を使用して銀行の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと銀行
で深い学習の使用を学ぶ - は Python、Keras、TensorFlow を使用して、銀行
のための深い学習モデルを作成します。 - は、Python
を使用して独自の深い学習信用リスクモデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
dlforbankingwithrDeep Learning for Banking (with R)28 hours機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。R は金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は、深い学習信用リスクモデルの作成をステップとして、R を使用して銀行のための深い学習モデルを実装する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと銀行
で深い学習の使用を学ぶ - は、銀行
のための深い学習モデルを作成するために R を使用 - は、R
を使用して独自の深い学習信用リスクモデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
dlforfinancewithpythonDeep Learning for Finance (with Python)28 hours機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。Python は、明確な構文とコードの可読性で有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習株価予測モデルの作成をステップとして、Python を使用して財務の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと金融の深い学習の使用を学ぶ
- は、Python、Keras、TensorFlow を使用して、ファイナンスのための深い学習モデルを作成し
- は、Python
を使用して独自の深い学習株価予測モデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
drlpythonDeep Reinforcement Learning with Python21 hours深い強化学習は、試行錯誤と報酬と罰によって学ぶために "人工エージェント" の能力を指します。人工エージェントは、視覚などの生の入力から直接、自分自身で知識を取得し、構築する人間 & #39 の能力をエミュレートすることを目指しています。強化学習を実現するために, 深層学習とニューラルネットワークを用いた.強化学習は機械学習とは異なり、教師なしの学習アプローチには依存しません。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は深い学習エージェントの作成をステップとして、深い強化学習の基礎を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、深い強化学習の背後にある重要な概念を理解し、機械学習と区別することができる
- は、現実世界の問題を解決するために高度な強化学習アルゴリズムを適用する
- は深い学習エージェントを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
DLAITEDMDeep Learning AI Techniques for Executives, Developers and Managers21 hoursはじめに :

ディープラーニングは、彼らのモデルの中心に人工知能を組み込むことを望んでいる将来の製品設計の主要なコンポーネントになっている。次の5〜10年以内に、 深い学習 開発ツール、ライブラリ、および言語は、すべてのソフトウェア開発ツールキットの標準コンポーネントになります。これまでのところ、Google は、販売力、Facebook は、Amazon が正常に自分のビジネスを後押しする深い学習 AI を使用している。アプリケーションは、自動機械翻訳、画像解析、ビデオ分析、モーション分析、ターゲット広告を生成し、より多くの範囲であった。

この授業は、彼らの製品やサービス戦略の非常に重要な部分として深い学習を組み込むしたいこれらの組織のために目指しています。以下は、組織内の従業員/利害関係者のさまざまなレベルに合わせてカスタマイズできるディープラーニングコースの概要です。

対象読者:

(ターゲットオーディエンスに応じて、コース教材はカスタマイズされます)

役員

では、AI の全般的な概要と、企業戦略にどのように適合するかについて説明し、戦略的計画、技術ロードマップ、およびリソース割り当てに関するブレイクアウトセッションを使用して最大値を確保します。

プロジェクトマネージャー

は、データの収集と評価、データのクリーンアップと検証、概念実証モデルの開発、ビジネスプロセスへの統合、組織全体への配信など、AI プロジェクトを計画する方法を説明します。

開発者

は、ニューラルネットワークと深い学習、画像とビデオ分析 (CNNs)、サウンドとテキスト分析 (NLP)、および既存のアプリケーションに AI をもたらすに焦点を当て、綿密な技術トレーニングを行います。

セールスマン

は、ai の一般的な概観とどのように顧客のニーズを満足させることができます, 様々な製品やサービスのためのバリュープロポジション, と恐怖を和らげるために、ai の利点を促進する方法.
Nue_LBGNeural computing – Data science14 hoursこの教室ベースのトレーニングセッションは、関連する神経と深いネットワークライブラリを引き受けるためのプレゼンテーションと コンピュータベースの例とケーススタディの演習が含まれます
dlformedicineDeep Learning for Medicine14 hours機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングとは、人間の脳の働きを模倣して意思決定を試みる機械学習のサブフィールドです。それは自動的に問題の解決策を提供するためにデータで訓練されています。ディープラーニングは、データ金鉱に座っている医療業界のための広大な機会を提供しています。

このインストラクター主導で、ライブトレーニング、参加者は 一連のディスカッション、演習、およびケーススタディに参加します。ファンダメントを理解するための分析 ディープラーニングの als。最も重要な深い学習ツールとテクニックが評価され、e xercises は、 を運ぶための参加者を準備するために実施される 自分の評価と におけるディープラーニングソリューションの実装 組織 .

このトレーニングが終了すると、参加者は次のことができるようになります。

- ディープラーニングの基礎を理解する
- 業界での深い学習テクニックとその応用を学ぶ
- 深い学習技術で解決できる医学の問題を調べる
- 深い学習を探る医学のケーススタディ
- 医学の問題解決のための深層学習における最新技術の採用戦略の策定

聴衆

- マネージャ
- リーダーシップにおける医療従事者の役割

コースの書式

- 一部の講義、パートディスカッション、演習とヘビーハンズオン練習



- このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼するには、手配するためにお問い合わせください。
dlfortelecomwithpythonDeep Learning for Telecom (with Python)28 hours機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。Python は、明確な構文とコードの可読性で有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は深い学習信用リスクモデルの作成をステップとして、Python を使用して通信のための深い学習モデルを実装する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと通信
の深い学習の使用を学ぶ - は、Python、Keras、TensorFlow を使用してテレコム
の深い学習モデルを作成します。 - Python
を使用して、独自のディープラーニング顧客チャーン予測モデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
dsstneAmazon DSSTNE: Build a Recommendation System7 hoursAmazon DSSTNE は、推奨モデルをトレーニングおよび展開するためのオープンソースライブラリです。これにより、単一の GPU に対して大きすぎる重み行列を持つモデルを1つのホストでトレーニングすることができます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、DSSTNE を使用して推奨アプリケーションを作成する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 入力
として疎なデータセットを持つ勧告モデルを訓練する 複数の gpu に - スケールトレーニングと予測モデル
- は、モデル内の計算とストレージを広げる-パラレルファッション
- 生成アマゾンのようなパーソナライズされた製品の推奨事項
- は、大量のワークロードで拡張可能な本番対応アプリケーションをデプロイします

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
MicrosoftCognitiveToolkitMicrosoft Cognitive Toolkit 2.x21 hoursマイクロソフト認知ツールキット 2.x (以前は CNTK) は、人間の脳のように学ぶために深い学習アルゴリズムを訓練するオープンソース、商用グレードのツールキットです。Microsoft によると、CNTK は、リカレントネットワークで TensorFlow よりも 5 ~ 10 倍速く、イメージ関連のタスクの場合は TensorFlow よりも 2 ~ 3 倍高速です。

このインストラクター主導の, ライブトレーニング, 参加者は、作成する Microsoft の認知ツールキットを使用する方法を学びます, トレーニングとデータなどのデータの複数の種類を含む商用グレードの AI アプリケーションで使用するための深い学習アルゴリズムを評価する, 音声,テキスト、および画像

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

Python、C#、または C++ プログラム内からライブラリとして CNTK アクセスを -
- は、独自のモデル記述言語 (BrainScript) を介してスタンドアロンの機械学習ツールとして CNTK を使用して
- Java プログラムから CNTK モデル評価機能を使用する
- は、フィードフォワード DNNs、畳み込みネット (CNNs)、およびリカレントネットワーク (RNNs/LSTMs) を組み合わせた
cpu、gpu、複数のマシンでの - スケールの計算能力
- 既存のプログラミング言語とアルゴリズムを使用して大規模なデータセットにアクセスする

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- あなたが選択のプログラミング言語を含む、このトレーニングの任意の部分をカスタマイズしたい場合は、手配するために私達に連絡してください。
deeplearning1Introduction to Deep Learning21 hoursこのコースは、ディープラーニングの一般的な概要です。ディープ学習を使用して予測精度を向上させたい人に適しています。
dl4jirDeepLearning4J for Image Recognition21 hoursDeeplearning4j は、Hadoop とスパークに関する Java と Scala のためのオープンソースのディープラーニングソフトウェアです。

観客

このコースは、画像認識プロジェクトで DeepLearning4J を活用しようとするエンジニアや開発者を対象としています。
bspkannmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking21 hours人工ニューラルネットワークは、「インテリジェントな」タスクを実行できる人工知能(AI)システムの開発に使用される計算データモデルです。ニューラルネットワークは、それ自体がAIの1つの実装である機械学習(ML)アプリケーションでよく使用されます。ディープラーニングはMLのサブセットです。
dladvAdvanced Deep Learning28 hours機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークなどのデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。
tf101Deep Learning with TensorFlow21 hoursTensorFlow は、Google & #39 の第2世代の API であり、深い学習のためのオープンソースソフトウェアライブラリです。このシステムは、機械学習の研究を容易にし、研究プロトタイプから生産システムへの移行を迅速かつ容易に行えるように設計されています。

オーディエンス

この コースは、深い学習プロジェクトのために TensorFlow を使用しようとするエンジニアを対象としてい

このコースを修了すると、デリゲートは次のようになります。

- TensorFlow の構造と展開メカニズムを理解する
- は、インストール/プロダクション環境/アーキテクチャのタスクと構成を実行することができます
- は、コードの品質を評価し、デバッグを実行し、
を監視することができます - は、トレーニングモデルのような高度な生産を実装することができる, グラフを構築し、ロギング
tfirTensorFlow for Image Recognition28 hoursこのコースでは、特定の例では、画像認識の目的にテンソルフローのアプリケーションを探る

観客

この コースは、画像認識の目的のために TensorFlow を利用することを求めるエンジニアを対象としてい

このコースを修了すると、次のことができるようになります。

- TensorFlow の構造と展開メカニズムを理解する
- は、インストール/プロダクション環境/アーキテクチャタスクと構成
を実行します。 - コード品質の評価、デバッグの実行、
の監視 - は、トレーニングモデルのような高度な生産を実装する, グラフを構築し、ロギング
tsflw2vNatural Language Processing with TensorFlow35 hoursTensorFlow ™ は、データフローグラフを用いた数値計算のためのオープンソースソフトウェアライブラリです。

SyntaxNet は、TensorFlow のためのニューラルネットワーク自然言語処理フレームワークです。

Word2Vec は、"語込み" と呼ばれる単語のベクトル表現を学習するために使用されます。Word2vec は、生のテキストから単語込みを学習するための、特に計算効率の高い予測モデルです。これは、2つのフレーバー、連続袋の単語モデル (CBOW) とスキップグラムモデル (Mikolov et al の章3.1 と 3.2) で来ています。

タンデム、SyntaxNet、Word2Vec で使用される

は、ユーザーが自然言語入力から学習した埋め込みモデルを生成することができます。

観客

このコースは、TensorFlow グラフで SyntaxNet と Word2Vec モデルを操作する開発者やエンジニアを対象としています。

このコースを修了すると、デリゲートは次のようになります。

- TensorFlow の構造と展開メカニズムを理解する
- は、インストール/プロダクション環境/アーキテクチャのタスクと構成を実行することができます
- は、コードの品質を評価し、デバッグを実行し、
を監視することができます - は、トレーニングモデルのような高度な生産を実装することができる, 用語を埋め込む, グラフを構築し、ロギング
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