TensorFlow Trainingen in Brugge

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op professionals op gevorderd niveau die hun kennis van computer vision willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow willen verkennen voor het ontwikkelen van geavanceerde visiemodellen met behulp van Google Colab.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Convolutional neural networks (CNNs) te bouwen en te trainen met behulp van TensorFlow.
• Google Colab te gebruiken voor schaalbare en efficiënte cloudgebaseerde modelleerontwikkeling.
• Afbeeldingsvoorbewerkingstechnieken te implementeren voor computer vision-taken.
• Computer vision-modellen te implementeren voor echte toepassingen.
• Transfer learning te gebruiken om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
• De resultaten van afbeeldingsclassificatiemodellen te visualiseren en te interpreteren.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde datawetenschappers en ontwikkelaars die deep learning technieken met behulp van de Google Colab omgeving willen begrijpen en toepassen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Google Colab instellen en navigeren voor deep learning projecten.
• De basisprincipes van neurale netwerken begrijpen.
• Deep learning modellen implementeren met behulp van TensorFlow.
• Deep learning modellen trainen en evalueren.
• Geavanceerde functies van TensorFlow voor deep learning gebruiken.

Dit is een 4-daagse cursus waarin AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren. 

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers Python bibliotheken voor NLP te gebruiken terwijl ze een applicatie maken die een reeks afbeeldingen verwerkt en bijschriften genereert.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Ontwerp en codeer DL voor NLP met behulp van Python-bibliotheken.
• Maak Python code die een substantieel grote verzameling afbeeldingen leest en trefwoorden genereert.
• Maak Python code aan die bijschriften genereert op basis van de gedetecteerde trefwoorden.

Publiek

Deze cursus is geschikt voor onderzoekers en ingenieurs van Deep Learning die geïnteresseerd zijn in het gebruik van beschikbare hulpmiddelen (meestal open source) voor het analyseren van computerbeelden

Deze cursus biedt werkvoorbeelden.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die TensorFlow willen gebruiken om potentiële fraudegegevens te analyseren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Een fraudedetectiemodel creëren in Python en TensorFlow.
• Lineaire regressies en lineaire regressiemodellen bouwen om fraude te voorspellen.
• Een end-to-end AI-applicatie ontwikkelen voor het analyseren van fraudegegevens.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die Tensorflow 2.x willen gebruiken om voorspellers, classificatoren, generatieve modellen, neurale netwerken enzovoort te bouwen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeren en configureren TensorFlow 2.x.
• Begrijp de voordelen van TensorFlow 2.x ten opzichte van eerdere versies.
• Bouw deep learning-modellen.
• Implementeer een geavanceerde afbeeldingsclassificator.
• Implementeer een deep learning-model voor de cloud, mobiele apparaten en IoT-apparaten.

In deze door een instructeur geleide, live training in Brugge (op locatie of op locatie) leren deelnemers hoe ze TensorFlow Serving kunnen configureren en gebruiken om ML-modellen in een productieomgeving te implementeren en te beheren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Verschillende TensorFlow modellen trainen, exporteren en hosten.
• Algoritmen testen en implementeren met één architectuur en set APIs.
• TensorFlow Serving uitbreiden om andere soorten modellen te hosten naast TensorFlow modellen.

TensorFlow is een 2e generatie API van de open source softwarebibliotheek van Go TensorFlow voor Deep Learning . Het systeem is ontworpen om onderzoek naar machine learning te vergemakkelijken en om de overgang van onderzoeksprototype naar productiesysteem snel en gemakkelijk te maken.

Publiek

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning projecten

Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:

• de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
• in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren
• codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren
• in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, grafieken maken en logboekregistratie

Deze cursus onderzoekt, met specifieke voorbeelden, de toepassing van Tensor Flow voor beeldherkenning

Publiek

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor TensorFlow

Na het voltooien van deze cursus kunnen afgevaardigden:

• de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
• voer installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit
• codekwaliteit beoordelen, foutopsporing uitvoeren, controleren
• implementeer geavanceerde productie zoals trainingsmodellen, het bouwen van grafieken en logboekregistratie

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die willen overstappen van het trainen van een enkel ML-model naar het inzetten van vele ML-modellen naar productie.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer TFX en ondersteunende tools van derden.
• Gebruik TFX om een volledige ML-productiepijplijn te creëren en te beheren.
• Werk met TFX-componenten om modellering, training, gevolgtrekking en beheer van implementaties uit te voeren.
• Implementeer machine learning-functies voor webapplicaties, mobiele applicaties, IoT-apparaten en meer.

In deze door een instructeur geleide, live training in Brugge, leren deelnemers hoe ze de innovaties in TPU-processors kunnen benutten om de prestaties van hun eigen AI-toepassingen te maximaliseren.

Aan het einde van de training kunnen deelnemers:

• Verschillende soorten neurale netwerken trainen op grote hoeveelheden data.
• TPU's gebruiken om het inferentieproces tot twee orde van grootte sneller te maken.
• TPU's gebruiken om intensieve toepassingen zoals afbeelding zoeken, cloud vision en foto's te verwerken.

TensorFlow™ is een open-source software bibliotheek voor numerieke berekeningen met behulp van data flow graphs.

SyntaxNet is een neural-netwerk Natural Language Processing framework voor TensorFlow.

Word2Vec wordt gebruikt voor het leren van vector representaties van woorden, genaamd "word embeddings". Word2vec is een bijzonder computationeel-efficiënt voorspellend model voor het leren van woorden ingebedingen uit grondtekst. Het komt in twee smaken, het Continuous Bag-of-Words model (CBOW) en het Skip-Gram model (Chapter 3.1 en 3.2 in Mikolov et al.)

Gebruikt in tandem, SyntaxNet en Word2Vec stelt gebruikers in staat om Learned Embedding modellen te genereren vanuit de Natural Language input.

Het publiek

Deze cursus is gericht op Ontwikkelaars en ingenieurs die willen werken met SyntaxNet en Word2Vec modellen in hun TensorFlow grafieken.

Na het voltooien van deze cursus zullen de delegaten:

• begrijpen TensorFlow’s structuur en de uitvoeringsmechanismen
• in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuur taken en configuratie uit te voeren
• in staat zijn om de kwaliteit van de code te beoordelen, de debugging uit te voeren, het monitoren
• in staat zijn geavanceerde productie te implementeren zoals trainingsmodellen, ingebouwde termen, bouwschema's en logging

Deze cursus begint met het geven van conceptuele kennis in neurale netwerken en in het algemeen in machine learning-algoritme, deep learning (algoritmen en applicaties).

Deel 1 (40%) van deze training is meer gericht op de basisprincipes, maar helpt u bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.

Deel 2 (20%) van deze training introduceert Theano - een pythonbibliotheek die het schrijven van diepgaande leermodellen eenvoudig maakt.

Deel 3 (40%) van de training zou uitgebreid gebaseerd zijn op Tensorflow - 2e generatie API van de open source softwarebibliotheek van Go ogle voor Deep Learning . De voorbeelden en handson zouden allemaal in TensorFlow worden gemaakt.

Publiek

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning projecten

Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:

• hebben een goed begrip van diepe neurale netwerken (DNN), CNN en RNN

• de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen

• in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren

• codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren

• in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, grafieken maken en logboekregistratie