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
Bouw de grafiekinferentie
  • Verlies
  • Opleiding
  • Train het model De grafiek
  • De sessie
  • Trein lus
  • Evalueer het model Bouw de Eval-grafiek
  • Eval-uitvoer
  • Geavanceerd gebruik
  • Threading en wachtrijen gedistribueerd TensorFlow Documentatie schrijven en uw model delen Gegevenslezers aanpassen GPU's gebruiken Manipuleren TensorFlow Modelbestanden
  • TensorFlow Serveren
  • 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

      35 Hours
     

    Number of participants


    Starts

    Ends


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Open Training Courses require 5+ participants.

    Getuigenissen (3)

    Related Courses

    Related Categories