TensorFlow 교육

Embedding Projector는 기계 학습 시스템을 교육하는 데 사용되는 데이터를 시각화하는 오픈 소스 웹 응용 프로그램입니다 Google에서 제작 한 TensorFlow의 일부입니다 강사가 진행된이 실습에서는 Embedding Projector의 개념을 소개하고 참가자에게 데모 프로젝트 설정을 안내합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 기계 학습 모델에서 데이터를 해석하는 방법 탐색 데이터의 3D 및 2D보기를 탐색하여 기계 학습 알고리즘이이를 해석하는 방법을 이해합니다 Embedding과 이미지, 단어 및 숫자에 대한 수학적 벡터를 표현하는 역할에 대한 개념을 이해합니다 특정 임베딩의 속성을 탐색하여 모델의 동작을 이해합니다 음악 애호가를위한 노래 추천 시스템 구축과 같은 실제 세계 사용 사례에 프로젝트 포함 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course. 

NLP를위한 딥 학습 (Deep Learning for NLP)을 통해 기계는 복잡한 언어 처리 과정을 간단하게 배울 수 있습니다 현재 가능한 작업 중에는 사진의 언어 번역 및 자막 생성이 있습니다 DL (Deep Learning)은 ML (기계 학습)의 하위 집합입니다 Python은 NLP 용 Deep Learning을위한 라이브러리를 포함하는 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다 강사진의 실습을 통해 참가자는 그림 집합을 처리하고 자막을 생성하는 응용 프로그램을 만들 때 NLP (자연 언어 처리) 용 Python 라이브러리를 사용하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 파이썬 라이브러리를 사용하여 NLP 용 DL 디자인 및 코드 엄청나게 많은 그림 모음을 읽고 키워드를 생성하는 Python 코드를 만듭니다 발견 된 키워드에서 캡션을 생성하는 Python 코드를 작성하십시오 청중 언어학에 관심이있는 프로그래머 NLP (자연어 처리)에 대한 이해를 원하는 프로그래머 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

청중 이 과정은 컴퓨터 이미지 분석을 위해 사용 가능한 도구 (주로 오픈 소스)를 사용하는 데 관심이있는 Deep Learning 연구원 및 엔지니어에게 적합합니다. 이 과정은 실습 예제를 제공합니다.

TensorFlow 오픈소스 기계 학습 도서관입니다. TensorFlow 사용자가 사기를 탐지하고 예측하기 위해 인공 지능을 사용하고 만들 수있는 능력을 제공합니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 잠재적 인 사기 데이터를 분석하기 위해 TensorFlow 사용하고자하는 데이터 과학자를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

[중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] 사기를 예측하기 위해 선형 회복과 선형 회복 모델을 구축하십시오. 사기 데이터를 분석하기위한 최종 AI 응용 프로그램을 개발합니다.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

Kubeflow는 Kubernetes에서 머신러닝 워크로드를 실행하기 위한 프레임워크입니다. TensorFlow은 가장 인기 있는 기계 학습 라이브러리 중 하나입니다. Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션을 관리하기 위한 오케스트레이션 플랫폼입니다. OpenShift는 Red Hat Enterprise Linux를 기반으로 Kubernetes에서 조정 및 관리되는 Docker 컨테이너를 사용하는 클라우드 애플리케이션 개발 플랫폼입니다.이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 기계 학습 워크로드를 온프레미스 또는 하이브리드 클라우드에 배포하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다. OpenShift 클러스터에 Kubernetes 및 Kubeflow를 설치하고 구성합니다. OpenShift를 사용하여 Kubernetes 클러스터 초기화 작업을 단순화하세요. 프로덕션에서 ML 모델을 자동화하고 관리하기 위한 Kubernetes 파이프라인을 생성하고 배포합니다. 병렬로 실행되는 여러 GPU 및 머신에서 ML 모델을 훈련하고 배포합니다. OpenShift 내에서 퍼블릭 클라우드 서비스(예: AWS 서비스)를 호출하여 ML 애플리케이션을 확장합니다.

코스의 형식

대화형 강의 및 토론. 많은 연습과 연습. 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

코스 맞춤화 옵션

이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하시기 바랍니다.

This course will give you knowledge in neural networks and generally in machine learning algorithm, deep learning (algorithms and applications). This training is more focus on fundamentals, but will help you to choose the right technology : TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. The examples are made in TensorFlow.

TensorFlow 는 Go ogle에서 딥 러닝, 수치 계산 및 대규모 머신 러닝을 위해 개발 한 인기있는 머신 러닝 라이브러리입니다. 2019 년 1 월에 출시 된 TensorFlow 2.0은 최신 버전의 TensorFlow 이며,보다 TensorFlow 실행, 호환성 및 API 일관성 개선 사항을 포함합니다. 이 강사 주도의 라이브 교육 (현장 또는 원격)은 Tensorflow 2.0을 사용하여 예측 변수, 분류기, 생성 모델, 신경망 등을 구축하려는 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.

• TensorFlow 2.0을 설치하고 구성하십시오.
• 이전 버전에 비해 TensorFlow 2.0의 이점을 이해하십시오.
• 딥 러닝 모델을 구축하십시오.
• 고급 이미지 분류기를 구현하십시오.
• 클라우드, 모바일 및 IoT 장치에 딥 러닝 모델을 배포하십시오.

코스의 형식

• 대화식 강의 및 토론.
• 많은 연습과 연습.
• 라이브 랩 환경에서 실습 구현.

코스 사용자 정의 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.
• TensorFlow 에 대한 자세한 내용은 https://www.tensorflow.org/를 참조하십시오.

TensorFlow.js는 기계 학습을 위한 JavaScript 프레임 워크입니다. TensorFlow.js 사용자는 JavaScript에서 직접 기계 학습 모델을 구축하고 훈련 할 수 있습니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 기계 학습 모델을 통해 패턴을 식별하고 예측을 생성하기 위해 TensorFlow.js를 사용하고자하는 데이터 과학자를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

기계 학습 모델을 구축하고 훈련하십시오 TensorFlow.js. 브라우저 또는 아래에서 기계 학습 모델을 실행하십시오 Node.js. 사용자 지정 데이터를 사용하여 사전 존재하는 기계 학습 모델을 철회합니다.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

TensorFlow Serving은 기계 학습 (ML) 모델을 프로덕션에 제공하기위한 시스템입니다. 강사가 진행하는이 실시간 교육에서 참가자는 프로덕션 환경에서 ML 모델을 배포 및 관리하기 위해 TensorFlow Serving을 구성하고 사용하는 방법을 학습합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• 다양한 TensorFlow 모델 교육, 수출 및 제공
• 단일 아키텍처 및 API 세트를 사용하여 알고리즘 테스트 및 배포
• 확장 TensorFlow 넘어 모델의 다른 종류의 봉사 봉사 TensorFlow 모델을

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

과정 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

TensorFlow 는 Go Deep Learning 위한 Go ogle의 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리의 2 세대 API입니다. 이 시스템은 기계 학습에 대한 연구를 용이하게하고 연구 프로토 타입에서 생산 시스템으로 신속하고 쉽게 전환 할 수 있도록 설계되었습니다. 청중 이 코스는 TensorFlow 를 Deep Learning 프로젝트에 사용하려는 엔지니어를 대상으로합니다. 이 코스를 마친 후, 대표자들은 :

• TensorFlow 의 구조와 배포 메커니즘 이해
• 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성을 수행 할 수 있어야합니다.
• 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링
• 교육 모델, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 생산을 구현할 수 있어야합니다.

이 과정에서는 특정 예제를 사용하여 이미지 인식을 목적으로 Tensor Flow를 적용하는 방법에 대해 알아 봅니다. 청중 이 과정은 이미지 인식을 위해 TensorFlow 를 활용하려는 엔지니어를 대상으로합니다. 이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행 할 수 있습니다.

• TensorFlow 의 구조와 배포 메커니즘 이해
• 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행
• 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링
• 교육 모델, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 제품 구현

TensorFlow 확장 (TFX)는 생산 ML 파이프 라인을 배치하기위한 최종 플랫폼입니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 하나의 ML 모델을 훈련하여 생산에 많은 ML 모델을 배치하고자하는 데이터 과학자들을 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

TFX를 설치하고 설정하고 제 3 자 도구를 지원합니다. TFX를 사용하여 완전한 ML 생산 파이프라인을 만들고 관리합니다. TFX 구성 요소와 함께 작업하여 모델링, 훈련, 인덱스 서비스 및 배포를 관리합니다. 기계 학습 기능을 웹 응용 프로그램, 모바일 응용 프로그램, IoT 장치 등으로 배치합니다.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

Tensor Processing Unit (TPU)은 Google이 수 년 동안 내부적으로 사용해온 아키텍처로, 현재 일반 대중이 사용할 수있게되었습니다 여기에는 능률적 인 행렬 곱셈 및 16 비트 대신 8 비트 정수를 포함하여 신경망에 사용하기위한 몇 가지 최적화가 포함되어있어 적절한 수준의 정확도를 반환합니다 교육 강좌를 통해 참가자는 TPU 프로세서의 혁신을 활용하여 자체 AI 응용 프로그램의 성능을 극대화하는 방법을 배우게됩니다 교육이 끝나면 참가자는 다음 작업을 수행 할 수 있습니다 많은 양의 데이터에 대해 다양한 유형의 신경 네트워크를 교육합니다 TPUs를 사용하여 추론 과정을 최대 2 배까지 가속화하십시오 TPU를 사용하여 이미지 검색, 클라우드 비전 및 사진과 같은 집중적 인 애플리케이션 처리 청중 개발자 연구원 엔지니어 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

TensorFlow™는 데이터 흐름 그래픽을 사용하여 숫자 계산을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리입니다. SyntaxNet은 신경 네트워크 자연 언어 처리 프레임 워크입니다 TensorFlow. Word2Vec는 "word embeddings"라고 불리는 단어의 학습 벡터 표현에 사용됩니다. Word2vec는 원료 텍스트에서 단어 삽입을 배울 수있는 특히 컴퓨팅 효율적인 예측 모델입니다. 그것은 두 개의 맛, 지속적인 가방-Word의 모델 (CBOW)과 Skip-Gram 모델 (Mikolov et al.의 3.1 및 3.2 장)에서 제공됩니다.) 동일하게 사용되는 SyntaxNet 및 Word2Vec는 사용자가 자연 언어 입력에서 배운 삽입 모델을 생성할 수 있습니다. 관객 이 과정은 SyntaxNet 및 Word2Vec 모델과 함께 일하려는 개발자와 엔지니어를 대상으로합니다. 이 과정이 완료되면, 대표는 다음과 같이 할 것입니다 :

이해 TensorFlow’의 구조 및 배치 메커니즘 설치 / 생산 환경 / 건축 작업 및 구성을 수행 할 수 있습니다. 코드 품질을 평가할 수 있고, 데뷔, 모니터링을 수행할 수 있습니다. 훈련 모델, 통합 용어, 건설 차트 및 로그링과 같은 고급 생산을 구현할 수 있습니다.

이 과정은 신경망 및 일반적으로 기계 학습 알고리즘, 딥 러닝 (알고리즘 및 응용 프로그램)에 대한 개념 지식을 제공하는 것으로 시작합니다. 파트 1 (40 %)이 훈련은 기본에 더 초점이다, 그러나 당신이 올바른 기술을 선택하는 데 도움이됩니다 TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras 등 이 교육의 2 부 (20 %)는 딥 러닝 모델을 쉽게 작성할 수있는 Python 라이브러리 인 Theano를 소개합니다. 교육의 3 부 (40 %)는 Go ogle의 Deep Learning 용 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리 인 Tensorflow-2 Generation API를 기반으로합니다. 예제와 핸드 손은 모두 TensorFlow 에서 만들어 질 것입니다. 청중 이 과정은 Deep Learning 프로젝트에 TensorFlow 를 사용하려는 엔지니어를 대상으로합니다. 이 과정을 마친 대표는 다음을 수행합니다.

• 심층 신경망 (DNN), CNN 및 RNN에 대해 잘 이해해야합니다.
• TensorFlow 의 구조 및 배포 메커니즘 이해
• 설치 / 제작 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행 가능
• 코드 품질 평가, 디버깅, 모니터링 수행
• 교육 모델, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 프로덕션을 구현할 수 있습니다.