TensorFlow Training Courses

TensorFlow Training Courses

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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TensorFlow코스 개요

Title
Duration
Overview
Title
Duration
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28 hours
Overview
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.
28 hours
Overview
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 .
21 hours
Overview
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.
14 hours
Overview
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 .
28 hours
Overview
이 과정은 신경 네트워크와 일반적으로 기계 학습 알고리즘, 깊은 학습 (알고리즘 및 응용 프로그램)에 대한 지식을 제공합니다.

이 훈련은 기본에 더 초점이다, 그러나 당신이 올바른 기술을 선택하는 데 도움이 될 것입니다 : TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras 등의 예제가 이루어집니다 TensorFlow .
21 hours
Overview
TensorFlow 는 Go ogle이 깊은 학습, 수치 계산 및 대규모 기계 학습을 위해 개발 한 대중적이고 기계 학습 라이브러리입니다. 2019 년 1 월에 출시 된 TensorFlow 2.0은 TensorFlow 의 최신 버전으로 열심히 실행, 호환성 및 API 일관성이 개선되었습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 Tensorflow 2.0을 사용하여 예측 자, 분류 자, 생성 모델, 신경 네트워크 등을 구축하고자하는 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- TensorFlow 2.0을 설치하고 구성하십시오.
- 이전 버전에 비해 TensorFlow 2.0의 이점을 이해하십시오.
- 깊은 학습 모델을 구축하십시오.
- 고급 이미지 분류 프로그램을 구현합니다.
- 클라우드, 모바일 및 IoT 장치에 심층 학습 모델을 배포합니다.

코스 형식

- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
- TensorFlow 에 대한 자세한 내용은 https://www.tensorflow.org/를 참조하십시오.
7 hours
Overview
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
21 hours
Overview
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.
28 hours
Overview
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
7 hours
Overview
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 .
35 hours
Overview
TensorFlow ™는 데이터 흐름 그래프를 사용한 수치 계산을위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다 SyntaxNet은 TensorFlow를위한 신경망 자연 언어 처리 프레임 워크입니다 Word2Vec는 "단어 삽입"이라고하는 단어의 벡터 표현을 학습하는 데 사용됩니다 Word2vec는 원시 텍스트에서 단어 삽입을 학습 할 때 특히 계산 효율이 좋은 예측 모델입니다 그것은 Continuous BagofWords 모델 (CBOW)과 SkipGram 모델 (Mikolov et al의 31 장과 32 장)의 두 가지 맛이 있습니다 SyntaxNet과 Word2Vec을 함께 사용하면 자연어 입력으로부터 Learned Embedding 모델을 생성 할 수 있습니다 청중 이 과정은 TensorFlow 그래프에서 SyntaxNet 및 Word2Vec 모델을 사용하고자하는 개발자 및 엔지니어를 대상으로합니다 이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행합니다 TensorFlow의 구조와 배포 메커니즘 이해 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성을 수행 할 수 있어야합니다 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링 교육 모델, 용어 포함, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 생산을 구현할 수 있어야합니다 .
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