Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Machine Learning și Recursive Neural Networks (RNN) de bază
- NN și RNN
- Retropropagarea
- Memoria pe termen lung și scurt (LSTM)
Noțiuni de bază TensorFlow
- Crearea, inițializarea, salvarea și restaurarea TensorFlow variabilelor
- Alimentarea, citirea și preîncărcarea datelor TensorFlow
- Cum să utilizați infrastructura TensorFlow pentru a antrena modele la scară largă
- Vizualizarea și evaluarea modelelor cu TensorBoard
TensorFlow Mecanica 101
- Fișiere Tutorial
- Pregătirea datelor
- Descărcare
- Intrări și marcaje
- Construiți graficul
- Inferență
- Pierderi
- Formare
- Pregătirea modelului
- Graficul
- Sesiunea
- Bucla de formare
- Evaluarea modelului
- Construirea graficului de evaluare
- Rezultatul evaluării
Utilizare avansată
- Threading și cozi
- Distribuit TensorFlow
- Scrierea Documentation și partajarea modelului dvs.
- Personalizarea cititoarelor de date
- Utilizarea GPUs¹
- Manipularea TensorFlow fișierelor modelului
TensorFlow Servirea
- Introducere
- Tutorial de servire de bază
- Tutorial de servire avansată
- Tutorial privind modelul de început al deservirii
Convoluțional Neural Networks
- Prezentare generală
- Goals
- Repere ale tutorialului
- Arhitectura modelului
- Organizarea codului
- Modelul CIFAR-10
- Intrările modelului
- Predicția modelului
- Model de formare
- Lansarea și instruirea modelului
- Evaluarea unui model
- Formarea unui model utilizând mai multe GPU carduri¹
- Plasarea variabilelor și a operațiilor pe dispozitive
- Lansarea și instruirea modelului pe mai multe GPU carduri
Deep Learning pentru MNIST
- Configurare
- Încărcarea datelor MNIST
- Începeți TensorFlow InteractiveSession
- Construirea unui model de regresie Softmax
- Placeholders
- Variabile
- Clasa prezisă și funcția de cost
- Pregătirea modelului
- Evaluați modelul
- Construirea unei rețele convoluționale multistrat
- Inițializarea ponderii
- Convoluție și pooling
- Primul strat de convoluție
- Al doilea strat de convoluție
- Strat dens conectat
- Strat de citire
- Pregătirea și evaluarea modelului
Recunoașterea imaginilor
- Inceput-v3
- C++
- Java
¹ Subiectele legate de utilizarea GPUs nu sunt disponibile ca parte a unui curs la distanță. Acestea pot fi livrate în timpul cursurilor în sala de clasă, dar numai cu acord prealabil și numai dacă atât formatorul, cât și toți participanții au laptopuri cu NVIDIA GPUs acceptate, cu Linux pe 64 de biți instalat (nu sunt furnizate de NobleProg). NobleProg nu poate garanta disponibilitatea formatorilor cu hardware-ul necesar.
Cerințe
- Python
28 ore
Mărturii (1)
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
