Course Outline
Aan de slag
- Installatie en installatie
TensorFlow Basisprincipes
- Variabelen maken, initialiseren, opslaan en herstellen TensorFlow Gegevens invoeren, lezen en vooraf laden Hoe de TensorFlow infrastructuur gebruiken om modellen op schaal te trainen Modellen visualiseren en evalueren met TensorBoard
TensorFlow Mechanica 101
- Bereid de gegevensdownloadinvoer en tijdelijke aanduidingen voor
Inleiding Basishandleiding voor presentaties Tutorial voor geavanceerde presentaties Bedieningshandleiding voor aanvangsmodel
- Aan de slag met SyntaxNet
Parseren vanuit standaardinvoer Annoteren van een corpus Het configureren van de Python scripts
- Een NLP-pijplijn bouwen met SyntaxNet
Gegevens verkrijgen Part-of-Speech-tagging De SyntaxNet POS-tagger trainen Voorverwerking met de Tagger Afhankelijkheidsparsering: op transitie gebaseerde parsering Een parser trainen Stap 1: Lokale voortraining Een parser trainen Stap 2: Globale training
- Vectorrepresentaties van Words
Motivatie: Waarom woordinsluitingen leren? Opschalen met ruiscontrastieve training Het Skip-gram-model De grafiek bouwen Het model trainen De geleerde inbedding visualiseren Inbedding evalueren: analoog redeneren De implementatie optimaliseren
Requirements
Praktische kennis van Python
Getuigenissen (3)
Very knowledgeable
Usama Adam - TWPI
Cursus - Natural Language Processing with TensorFlow
The way he present everything with examples and training was so useful
Ibrahim Mohammedameen - TWPI
Cursus - Natural Language Processing with TensorFlow
Organization, adhering to the proposed agenda, the trainer's vast knowledge in this subject