TensorFlowのトレーニングコース

TensorFlowのトレーニングコース

ローカルのインストラクターによるライブのTensorFlowトレーニングコースでは、インタラクティブなディスカッションや実践的な練習を通して、TensorFlowシステムを使用して機械学習の研究を容易にし、研究プロトタイプからプロダクションシステムに素早く簡単に移行できるようにしています。 TensorFlow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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TensorFlowコース概要

CodeNameDurationOverview
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
dlvDeep Learning for Vision21 hoursオーディエンス

このコースは、コンピュータの画像を分析するための利用可能なツール (主にオープンソース) を活用することに興味深い学習の研究者やエンジニアに適しています

このコースでは、作業例を示します。
NeuralnettfNeural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example28 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では、深い学習 (アルゴリズムとアプリケーション) の知識を与える。

このトレーニングは、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、テアーノ、DeepDrive、Keras、等。例は TensorFlow で作られています。
tpuprogrammingTPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units7 hoursは、テンソル処理ユニット (TPU) は、Google が数年間内部的に使用しているアーキテクチャであり、ちょうど今、一般大衆が使用できるようになっている。これには、適切なレベルの精度を返すために、合理化された行列乗算、16ビットではなく8ビット整数など、ニューラルネットワークで使用するための最適化がいくつか含まれています。

このインストラクター主導の, ライブトレーニング, 参加者は、独自の AI アプリケーションのパフォーマンスを最大化するために TPU のプロセッサの技術革新を活用する方法を学びます.

は、トレーニングの終了により、参加者ができるようになります:

- は大量のデータを
に様々な種類のニューラルネットワークを訓練する - は TPUs を使用して、最大2桁の次数で推論プロセスを高速化し
- は、画像検索、クラウドビジョンや写真などの集中的なアプリケーションを処理するために TPUs を利用して

観客

- 開発者
- 研究者
- エンジニア
- 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
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

形式

- 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
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
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。
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)
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
appaiApplied AI from Scratch28 hoursは、AI と it & #39 のアプリケーションを紹介する4日間のコースです。このコースの完了時に AI プロジェクトを引き受けるための追加の日を持つオプションがあります。
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