Los cursos de capacitación locales en vivo dirigidos por un instructor de TensorFlow demuestran a través de la discusión interactiva y la práctica práctica cómo usar el sistema TensorFlow para facilitar la investigación en el aprendizaje automático y hacer que la transición del prototipo de investigación al sistema de producción sea rápida y fácil. TensorFlow entrenamiento TensorFlow está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento en vivo a distancia". La capacitación en vivo en el lugar puede llevarse a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Ecuador o en los centros de formación corporativa de NobleProg en Ecuador . El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. NobleProg: su proveedor de capacitación local
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Testimonios
Realmente aprecié las respuestas claras y claras de Chris a nuestras preguntas.
Léo Dubus
Curso: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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En general, disfruté el entrenador experto.
Sridhar Voorakkara
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Me sorprendió el estándar de esta clase, diría que era el estándar de la universidad.
David Relihan
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Muy buena visión general. Go fondo desde Tensorflow por qué funciona como lo hace.
Kieran Conboy
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Me gustaron las oportunidades de hacer preguntas y obtener explicaciones más profundas de la teoría.
Sharon Ruane
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Enfoque muy actualizado o CPI (tensor flow, era, learn) para hacer aprendizaje automático.
Paul Lee
Curso: TensorFlow for Image Recognition
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Dada la perspectiva de la tecnología: qué tecnología / proceso podría ser más importante en el futuro; mira, para qué se puede usar la tecnología.
Commerzbank AG
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Me beneficié de la selección del tema. Estilo de entrenamiento Practica la orientación.
Commerzbank AG
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Una amplia gama de temas cubiertos y un conocimiento sustancial de los líderes.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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falta
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Grandes conocimientos teóricos y prácticos de los profesores. La comunicatividad de los formadores. Durante el curso, podrías hacer preguntas y obtener respuestas satisfactorias.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Parte práctica, donde implementamos algoritmos. Esto permitió una mejor comprensión del tema.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Ejercicios y ejemplos implementados en ellos.
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Ejemplos y temas discutidos.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Conocimiento sustantivo, compromiso, una forma apasionada de transferir conocimiento. Ejemplos prácticos después de una conferencia teórica.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Ejercicios prácticos preparados por el Sr. Maciej.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Detección de punto malo de identificación humana y placa de circuito
王 春柱 - 中移物联网
Curso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Demostrar
中移物联网
Curso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Sobre el área de la cara.
中移物联网
Curso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Muchos consejos prácticos.
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Curso: Deep Learning with TensorFlow
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Mucha información relacionada con la implementación de soluciones.
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Curso: Deep Learning with TensorFlow
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Una multitud de consejos prácticos y conocimientos del profesor de una amplia gama de temas de AI / IT / SQL / IoT.
ABB Sp. z o.o.
Curso: Deep Learning with TensorFlow
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Comencé con un conocimiento cercano a cero, y al final pude construir y entrenar mis propias redes.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Curso: TensorFlow for Image Recognition
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Tomasz realmente conoce bien la información y el curso estaba bien ritmo.
Raju Krishnamurthy - Google
Curso: TensorFlow Extended (TFX)
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Entrenador era muy bien informado y abierto a las preguntas, le gustaba dibujar diagramas y explicó las cosas de una manera bastante buena
Curso: Deep Learning with TensorFlow 2.0
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Entrenador era muy bien informado y abierto a las preguntas, le gustaba dibujar diagramas y explicó las cosas de una manera bastante buena
Curso: Deep Learning with TensorFlow 2.0
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Algunos de nuestros clientes
Programas de los cursos TensorFlow
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
14 horas
Embedding Projector es una aplicación web de código abierto para visualizar los datos utilizados para entrenar sistemas de aprendizaje automático Creado por Google, es parte de TensorFlow Este entrenamiento en vivo instruido introduce los conceptos detrás de Embedding Projector y guía a los participantes a través de la configuración de un proyecto de demostración Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Explore cómo los datos se interpretan mediante modelos de aprendizaje automático Navegue a través de vistas 3D y 2D de datos para comprender cómo lo interpreta un algoritmo de aprendizaje automático Comprenda los conceptos detrás de Embeddings y su papel en la representación de vectores matemáticos para imágenes, palabras y números Explore las propiedades de una incrustación específica para comprender el comportamiento de un modelo Aplicar Embedding Project a casos de uso reales como crear un sistema de recomendación de canciones para amantes de la música Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
21 horas
TensorFlow es una API de segunda generación de la biblioteca de software de código abierto de Go ogle para Deep Learning . El sistema está diseñado para facilitar la investigación en aprendizaje automático y para hacer que la transición del prototipo de investigación al sistema de producción sea rápida y fácil. Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros que buscan usar TensorFlow para sus proyectos de Deep Learning . Después de completar este curso, los delegados:
- Comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow .
- Ser capaz de realizar tareas de configuración / entorno de producción / arquitectura y configuración.
- ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar la depuración, monitoreo
- Ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de capacitación, creación de gráficos y registro.
28 horas
Este curso explora, con ejemplos específicos, la aplicación de Tensor Flow a los fines del reconocimiento de imágenes. Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para los fines del reconocimiento de imágenes. Después de completar este curso, los delegados podrán:
- Comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow .
- realizar tareas de instalación / entorno de producción / arquitectura y configuración.
- evaluar la calidad del código, realizar depuración, monitoreo
- Implementar producción avanzada como modelos de entrenamiento, construcción de gráficos y registro.
35 horas
TensorFlow ™ es una biblioteca de software de código abierto para el cálculo numérico utilizando gráficos de flujo de datos SyntaxNet es un marco de procesamiento de lenguaje natural de red neuronal para TensorFlow Word2Vec se utiliza para aprender representaciones de palabras en vectores, llamadas "incrustaciones de palabras" Word2vec es un modelo predictivo particularmente computacionalmente eficiente para el aprendizaje de incrustaciones de palabras a partir de texto sin formato Se presenta en dos formas: el modelo Continuous BagofWords (CBOW) y el modelo SkipGram (Capítulo 31 y 32 en Mikolov et al) Utilizado en tándem, SyntaxNet y Word2Vec permiten a los usuarios generar modelos de Incrustación aprendidos a partir de la entrada de Lenguaje natural Audiencia Este curso está dirigido a Desarrolladores e ingenieros que tienen la intención de trabajar con los modelos SyntaxNet y Word2Vec en sus gráficos TensorFlow Después de completar este curso, los delegados: comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow ser capaz de llevar a cabo las tareas y configuraciones de entorno / producción / arquitectura ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar la depuración, el monitoreo ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de capacitación, incorporación de términos, construcción de gráficos y registro .
21 horas
Audiencia Este curso es adecuado para investigadores e ingenieros de Deep Learning interesados en utilizar las herramientas disponibles (principalmente de código abierto) para analizar imágenes de computadora Este curso proporciona ejemplos de trabajo.
28 horas
Este curso le dará conocimiento en redes neuronales y generalmente en algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones). Esta capacitación se centra más en los fundamentos, pero lo ayudará a elegir la tecnología correcta: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Los ejemplos se hacen en TensorFlow .
7 horas
La Unidad de Procesamiento de Tensor (TPU) es la arquitectura que Google ha utilizado internamente durante varios años y ahora está disponible para el público en general Incluye varias optimizaciones específicamente para su uso en redes neuronales, incluida la multiplicación simplificada de matrices, y enteros de 8 bits en lugar de 16 bits para devolver niveles apropiados de precisión En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán cómo aprovechar las innovaciones en los procesadores de TPU para maximizar el rendimiento de sus propias aplicaciones de IA Al final de la capacitación, los participantes podrán: Entrenar varios tipos de redes neuronales en grandes cantidades de datos Use TPU para acelerar el proceso de inferencia hasta en dos órdenes de magnitud Utilice TPU para procesar aplicaciones intensivas, como búsqueda de imágenes, visión en la nube y fotos Audiencia Desarrolladores Investigadores Ingenieros Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
7 horas
TensorFlow Serving es un sistema para servir modelos de aprendizaje automático (ML) a la producción.
En esta formación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a configurar y usar TensorFlow Serving para implementar y administrar modelos de aprendizaje automático en un entorno de producción.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Capacitar, exportar y servir varios modelos de TensorFlow
- Pruebe e implemente algoritmos con una única arquitectura y un conjunto de API
- Extender TensorFlow Serving para servir a otros tipos de modelos más allá de los modelos TensorFlow
- Parte de conferencia, discusión parcial, ejercicios y práctica sin uso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
35 horas
Este curso comienza con el conocimiento conceptual en redes neuronales y, en general, en algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones). La Parte 1 (40%) de esta capacitación se centra más en los fundamentos, pero lo ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc. La Parte 2 (20%) de esta capacitación presenta Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de aprendizaje profundo. La Parte 3 (40%) de la capacitación se basaría ampliamente en Tensorflow: API de segunda generación de la biblioteca de software de código abierto de Go ogle para Deep Learning . Los ejemplos y handson se realizarían en TensorFlow . Audiencia Este curso está destinado a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de Deep Learning Después de completar este curso, los delegados:
- tener un buen conocimiento de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
- Comprender la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow
- ser capaz de llevar a cabo tareas de instalación / entorno de producción / arquitectura y configuración
- ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar depuración, monitoreo
- ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de capacitación, creación de gráficos y registro
28 horas
Deep Learning para NLP permite que una máquina aprenda procesamiento de lenguaje simple a complejo Entre las tareas actualmente posibles se encuentran la traducción de idiomas y la generación de subtítulos para fotos DL (Deep Learning) es un subconjunto de ML (Machine Learning) Python es un lenguaje de programación popular que contiene bibliotecas para Deep Learning para NLP En esta capacitación en vivo con instructor, los participantes aprenderán a usar las bibliotecas de Python para el procesamiento de lenguaje natural (NLP) mientras crean una aplicación que procesa un conjunto de imágenes y genera leyendas Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Diseño y código DL para NLP utilizando bibliotecas Python Crear código de Python que lea una gran colección de imágenes y genere palabras clave Crear código Python que genere subtítulos de las palabras clave detectadas Audiencia Programadores con interés en la lingüística Programadores que buscan una comprensión de NLP (procesamiento de lenguaje natural) Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
28 horas
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.
21 horas
TensorFlow es una biblioteca popular y de aprendizaje automático desarrollada por Go ogle para aprendizaje profundo, computación numérica y aprendizaje automático a gran escala. TensorFlow 2.0, lanzado en enero de 2019, es la versión más nueva de TensorFlow e incluye mejoras en la ejecución entusiasta, la compatibilidad y la coherencia de la API. Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean usar Tensorflow 2.0 para construir predictores, clasificadores, modelos generativos, redes neuronales, etc. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instale y configure TensorFlow 2.0.
- Comprenda los beneficios de TensorFlow 2.0 sobre las versiones anteriores.
- Construir modelos de aprendizaje profundo.
- Implemente un clasificador de imagen avanzado.
- Implemente un modelo de aprendizaje profundo en la nube, dispositivos móviles e IoT.
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
- Para obtener más información sobre TensorFlow , visite: https://www.tensorflow.org/
14 horas
TensorFlow.js es un marco de JavaScript para el aprendizaje de máquina. TensorFlow.js permite a los usuarios construir y entrenar modelos de aprendizaje de máquina directamente en JavaScript.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow.js para identificar patrones y generar predicciones a través de modelos de aprendizaje de máquina.
Al final de este curso, los participantes podrán:
-
Construir y entrenar modelos de aprendizaje de máquina con TensorFlow.js.
Ejecuta los modelos de aprendizaje de máquina en el navegador o bajo Node.js.
Retirar los modelos de aprendizaje de máquina preexistentes utilizando datos personalizados.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
14 horas
TensorFlow Es una biblioteca de aprendizaje de máquina de código abierto. TensorFlow proporciona a los usuarios la capacidad de utilizar y crear inteligencia artificial para detectar y predecir fraudes.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar datos potenciales de fraude.
Al final de este curso, los participantes podrán:
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Crea un modelo de detección de fraude en Python y TensorFlow.
Construir regresión lineal y modelos de regresión lineal para predecir el fraude.
Desarrollar una aplicación de inteligencia artificial end-to-end para analizar los datos de fraude.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
21 horas
TensorFlow Extended (TFX) es una plataforma de fin a fin para el despliegue de los tubos de producción ML.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a científicos de datos que desean ir de la formación de un único modelo ML a la implementación de muchos modelos ML para la producción.
Al final de este curso, los participantes podrán:
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Instalar y configurar TFX y soportar herramientas de terceros.
Utilice TFX para crear y gestionar un tubo de producción ML completo.
Trabajar con los componentes de TFX para realizar la modelización, la formación, el servicio de la inferencia y la gestión de los despachos.
Desploy funciones de aprendizaje de máquina a aplicaciones web, aplicaciones móviles, dispositivos IoT y más.
-
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
28 horas
Kubeflow Es un marco para el funcionamiento de las cargas de trabajo Machine Learning en Kubernetes. TensorFlow es una de las bibliotecas de aprendizaje de máquina más populares. Kubernetes es una plataforma de orquestación para la gestión de aplicaciones containerizadas. OpenShift es una plataforma de desarrollo de aplicaciones en la nube que utiliza Docker contenedores, organizados y gestionados por Kubernetes, sobre una base de Red Hat Enterprise Linux.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en una OpenShift nube on-premise o híbrido.
-
Al final de este curso, los participantes podrán:
En la parte inferior de la parte inferior de la parte inferior de la parte inferior de la parte inferior de la parte inferior de la parte inferior de la parte inferior de la parte inferior de la parte inferior.
Utilice OpenShift para simplificar el trabajo de la iniciación de un Kubernetes cluster.
Crea y implementa un Kubernetes pipeline para la automatización y la gestión de los modelos ML en la producción.
Treinar y implementar TensorFlow modelos ML a través de múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
Póngase en contacto con los servicios de nube público (por ejemplo, los servicios de AWS) desde el interior OpenShift para ampliar una aplicación ML.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
Last Updated:
Próximos Cursos TensorFlow
Comprender las Redes Neuronales Profundas
2023-06-23 09:30
35 horas
Aprendizaje profundo para NLP (procesamiento de lenguaje natural)
2023-07-07 09:30
28 horas
Aprendizaje profundo para NLP (procesamiento de lenguaje natural)
2023-07-21 09:30
28 horas
Machine Learning with TensorFlow.js
2023-08-04 09:30
14 horas
Applied AI from Scratch
2023-08-18 09:30
28 horas
Machine Learning with TensorFlow.js
2023-09-01 09:30
14 horas
Consultoría
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