대한민국에서 현지 강사가 진행하는 TensorFlow Lite 교육 과정.
회원 평가
그것은 매우 상호 작용적이고 예상보다 편안하고 비공식적이었다. 우리는 당시에 많은 주제를 다루었으며 트레이너는 주제에 대해 더 자세히 또는 더 많이 이야기하고 그들이 어떻게 관련되어 있는지에 대해 항상 수용적이었습니다. 나는 훈련이 나에게 당신이 주제의 규모와 복잡성을 감안할 때 매우 중요하다고 생각하면 학습이 끝난 후에 중단되는 것과는 달리 학습을 계속할 수있는 도구를 제공한다고 생각합니다.
Jonathan Blease
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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주제가 매우 흥미 롭습니다.
Wojciech Baranowski
Course: Introduction to Deep Learning
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트레이너 이론적 지식과 훈련 후 참가자와 문제를 해결하고자하는 의지
Grzegorz Mianowski
Course: Introduction to Deep Learning
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이야기. 매우 흥미로운!
Piotr
Course: Introduction to Deep Learning
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끝에 너무 복잡 했음에도 불구하고 각 주제별 연습은 정말 도움이되었습니다. 일반적으로, 제시된 자료는 매우 흥미롭고 관련되어있었습니다! 이미지 인식을 이용한 운동은 훌륭했습니다.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Course: Introduction to Deep Learning
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트레이닝을 폴란드어로하면 트레이너가 지식을 더 효율적으로 공유 할 수 있다고 생각합니다.
Radek
Course: Introduction to Deep Learning
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깊은 학습에 대한 전반적인 개요
Bruno Charbonnier
Course: Advanced Deep Learning
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연습은 충분히 실용적이고 Python 에 대한 높은 지식이 필요하지 않습니다.
Alexandre GIRARD
Course: Advanced Deep Learning
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Keras를 사용하여 실제 예제를 연습합니다. Mihaly는이 훈련에 대한 우리의 기대를 완전히 이해했습니다.
Paul Kassis
Course: Advanced Deep Learning
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우리는 주제에 대해 더 많은 통찰력을 얻었습니다. 우리 회사 내의 일부 실제 주제에 대해 좋은 토론이있었습니다
Sebastiaan Holman
Course: Machine Learning and Deep Learning
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이 교육은 이론과 실습이 어떻게 진행되는지를 보여줌으로써 더 확장 할 수있는 올바른 토대를 제공했습니다. 실제로 이전보다 주제에 더 관심을 갖게되었습니다.
Jean-Paul van Tillo
Course: Machine Learning and Deep Learning
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주제 및 범위
Anirban Basu
Course: Machine Learning and Deep Learning
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주제에 대한 강사의 깊은 지식
Sebastian Görg
Course: Introduction to Deep Learning
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매우 유연합니다
Frank Ueltzhöffer
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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적응성
Werner Philipp
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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실시 방법 및 트레이너가 제시 한 사례 ORANGE POLSKA S.A.
ORANGE POLSKA S.A.
Course: Machine Learning and Deep Learning
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제안 된 문제를 직접 논의 할 수있는 가능성 ORANGE POLSKA S.A.
ORANGE POLSKA S.A.
Course: Machine Learning and Deep Learning
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강사와의 커뮤니케이션 张 文欣 - Accenture
文欣 张
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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좋아해. li
lisa xie
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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기계 학습 주제, 특히 신경 네트워크에 대한 확실한 적용 범위. 주제를 많이 비판했다
Sacha Nandlall
Course: Python for Advanced Machine Learning
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선도적이고 실제적인 응용 사례에 대한 최신 지식.
ING Bank Śląski S.A.
Course: Introduction to Deep Learning
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많은 연습, 그룹과의 매우 좋은 협력.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Course: Introduction to Deep Learning
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colaborators에서 작동,
ING Bank Śląski S.A.
Course: Introduction to Deep Learning
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제시된 화제의 열광자는지도이었다 명백했다. 운동 중에 재미있는 예를 사용했습니다.
ING Bank Śląski S.A.
Course: Introduction to Deep Learning
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나는 열정을 가르치고 집중하는 것이 유익했다.
Zaher Sharifi - GOSI
Course: Advanced Deep Learning
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강의 중에 받은 비공식 거래소는 주제에 대 한 이해를 심화 시켜 주었습니다.
Explore
Course: Deep Reinforcement Learning with Python
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많은 정보, 모든 질문에 대한 답, 흥미로운 예
A1 Telekom Austria AG
Course: Deep Learning for Telecom (with Python)
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TensorFlow Lite코스 개요
코스 이름
Duration
Overview
코스 이름
Duration
Overview
21 시간
TensorFlow Lite는 제한된 컴퓨터 및 메모리 자원을 갖춘 모바일 및 내장 장치에서 모델을 실행할 수 있는 오픈소스 깊은 학습 프레임 워크입니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 삽입된 장치에 깊은 학습 모델을 배치하기 위해 TensorFlow Lite를 사용하고자하는 개발자를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
-
삽입된 장치에 Tensorflow Lite를 설치하고 설정합니다.
개념과 구성 요소를 이해하십시오 TensorFlow Lite.
기존 기계 학습 모델을 TensorFlow Lite 형식으로 변환하여 내장된 장치에서 실행할 수 있습니다.
작은 장치와 TensorFlow Lite의 제한 내에서 일하면서 기본 기능을 확장하는 방법을 배우십시오.
깊은 학습 모델을 삽입된 장치에서 실행하여 물리적 세계 문제를 해결하여 이미지와 음성을 인식하고 패턴을 예측하고 로봇과 다른 삽입된 시스템의 움직임과 반응을 시작합니다.
-
인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
-
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
21 시간
TensorFlow Lite는 모바일 장치 및 내장 시스템을 위한 오픈소스 깊은 학습 프레임 워크입니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 깊은 학습 능력을 가진 모바일 응용 프로그램을 개발하기 위해 TensorFlow Lite를 사용하고자하는 개발자를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
-
설치 및 설정 TensorFlow Lite.
TensorFlow 뒤에 있는 원칙, 기계 학습 및 깊은 학습을 이해하십시오.
[중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고]
컴퓨터 비전과 모바일 응용 프로그램에서 자연 언어 인식과 같은 깊은 학습 및 기계 학습 기능을 가능하게 합니다.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
-
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
TensorFlow에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오: https://www.tensorflow.org/lite/
21 시간
TensorFlow Lite for Microcontrollers는 마이크로 컨트롤러 및 제한된 메모리를 가진 다른 장치에서 기계 학습 모델을 실행하도록 설계된 TensorFlow Lite 포트입니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 매우 작은 내장 장치에 기계 학습 모델을 작성, 충전 및 실행하고자하는 엔지니어를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
-
설치 TensorFlow 약간
기계 학습 모델을 내장된 장치에 업로드하여 연설을 감지하고 이미지 분류를 가능하게 합니다.
네트워크 연결성에 의존하지 않고 하드웨어 장치에 AI를 추가합니다.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
21 시간
TensorFlow Lite는 모바일 장치 및 내장 시스템을 위한 오픈소스 깊은 학습 프레임 워크입니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 깊은 학습 능력을 가진 모바일 애플리케이션을 개발하기 위해 TensorFlow Lite를 사용하고자하는 개발자를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
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설치 및 설정 TensorFlow Lite.
TensorFlow 뒤에 있는 원칙과 모바일 장치에서 기계 학습을 이해하십시오.
[중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고]
장치의 카메라를 통해 캡처 된 개체를 감지하고 분류 할 수있는 iOS 응용 프로그램을 실행합니다.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
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