
현지 강사가 진행하는 라이브 TensorFlow 교육 과정은 대화식 토론 및 실습을 통해 TensorFlow 시스템을 사용하여 기계 학습에 대한 연구를 용이하게하고 연구 프로토 타입에서 생산 시스템으로 쉽고 빠르게 전환하는 방법을 보여줍니다. TensorFlow 교육은 "현장 라이브 교육"또는 "원격 라이브 교육"으로 제공됩니다. 현장 실시간 교육은 고객 구내에서 로컬로 수행 할 수 있습니다. 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터의 대한민국 . 원격 라이브 교육은 대화식 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다. NobleProg-현지 교육 제공 업체
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회원 평가
저는 크리스의 질문에 대한 분명한 대답을 정말로 높이 평가했습니다. Léo Dubus
Léo Dubus
Course: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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지식이 풍부한 강사
Sridhar Voorakkara
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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나는이 수업의 표준에 놀랐다. 나는 그것이 대학의 표준이라고 말할 것이다.
David Relihan
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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아주 좋은 모든 라운드 개요. Tensorflow가 작동하는 이유를 배경으로 Go 하십시오.
Kieran Conboy
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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나는 질문을하고 이론에 대한 깊이있는 설명을 더 얻을 수있는 기회를 좋아했다.
Sharon Ruane
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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기계 학습을 위해 매우 업데이트 된 접근법 또는 API (tensorflow, kera, tflearn)
Paul Lee
Course: TensorFlow for Image Recognition
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기술의 전망 : 미래에 어떤 기술 / 프로세스가 더 중요해질 것인가? 이 기술이 어떤 용도로 사용될 수 있는지보십시오
Commerzbank AG
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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주제 선택. 훈련의 스타일. 실습 오리엔테이션
Commerzbank AG
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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광범위한 주제가 다루어지고 지도자에 대한 실질적인 지식.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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결핍
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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강사에 대한 큰 이론 및 실제 지식. 트레이너의 의사 소통. 과정 중에 질문을하고 만족스러운 답변을 얻을 수 있습니다.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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알고리즘을 구현 한 실용적인 부분. 이것은 주제에 대한 더 나은 이해를 가능하게했습니다.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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연습과 예제가 구현되었습니다.
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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논의 된 사례와 문제.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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실질적인 지식, 헌신, 지식을 전달하는 열정적 인 방법. 이론 강의 후에 실제적인 예.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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Maciej 씨가 준비한 실용적인 연습
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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휴먼 식별 및 회로 기판 불량 지점 감지
王 春柱 - 中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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보여 줍니다
中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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면 영역 정보.
中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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실용적인 많은 팁
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Course: Deep Learning with TensorFlow
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솔루션 구현과 관련된 많은 정보
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Course: Deep Learning with TensorFlow
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광범위한 AI / IT / SQL / IoT 문제에서 강사에 대한 실용적인 팁과 지식을 다양하게 제공합니다.
ABB Sp. z o.o.
Course: Deep Learning with TensorFlow
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나는 제로 지식에 가깝게 시작했고 결국 내 자신의 네트워크를 구축하고 훈련 할 수있었습니다.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Course: TensorFlow for Image Recognition
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Tomasz는 정보를 잘 알고 있으며 코스가 잘 진행되었습니다.
Raju Krishnamurthy - Google
Course: TensorFlow Extended (TFX)
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트레이너는 매우 지식이 있고 질문에 열려 있었고, 다이어그램을 그리는 것을 좋아했으며 꽤 좋은 방법으로 사물을 설명했습니다.
Course: Deep Learning with TensorFlow 2.0
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트레이너는 매우 지식이 있고 질문에 열려 있었고, 다이어그램을 그리는 것을 좋아했으며 꽤 좋은 방법으로 사물을 설명했습니다.
Course: Deep Learning with TensorFlow 2.0
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TensorFlow코스 개요
- 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.
- 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
-
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.
- 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
- 개발자
- 데이터 과학자
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
- 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.
- 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.
- 대화식 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실습 구현.
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.
- TensorFlow 에 대한 자세한 내용은 https://www.tensorflow.org/를 참조하십시오.
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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.
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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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사기를 예측하기 위해 선형 회복과 선형 회복 모델을 구축하십시오.
사기 데이터를 분석하기위한 최종 AI 응용 프로그램을 개발합니다.
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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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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.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째,
OpenShift를 사용하여 Kubernetes 클러스터를 시작하는 작업을 단순화합니다.
제조에서 ML 모델을 자동화하고 관리하기위한 Kubernetes 파이프 라인을 만들고 배치합니다.
훈련 및 ML 모델 TensorFlow을 여러 GPUs와 동시에 실행하는 기계를 통해 배치합니다.
ML 응용 프로그램을 확장하기 위해 내부에서 공공 클라우드 서비스 (예: AWS 서비스)를 호출합니다.
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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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