Schița de curs
Bazele învățării automate și recursive Neural Networks (RNN).
NN și RNN Backpropagation Memoria pe termen lung (LSTM)
TensorFlow Elemente de bază
Crearea, inițializarea, salvarea și restaurarea TensorFlow variabilelor Alimentarea, citirea și preîncărcarea TensorFlow date Cum se utilizează TensorFlow infrastructura pentru a antrena modele la scară Vizualizarea și evaluarea modelelor cu TensorBoard
TensorFlow Mecanica 101
Fișiere de tutorial Pregătiți intrările și substituenții pentru descărcarea datelor
Construiți inferența grafică
PierderiInstruireAntrenează modelul GraficulSesiunea
Bucla de trenEvaluați modelul Construiți graficul de evaluareIeșire de evaluareUtilizare avansată
Threading și cozi distribuite TensorFlow Scrierea documentației și partajarea modelului dvs. Personalizarea cititoarelor de date Folosind GPU-uri¹ Manipularea TensorFlow Fișierele modelTensorFlow ServireIntroducere Tutorial de bază de servire Tutorial avansat de servire Tutorial model de inițiere a servirii
convoluțional Neural Networks
Prezentare generală Goals Repere ale arhitecturii modelului de tutorial
Organizarea codului
Intrări ale modelului CIFAR-10
Predicția modelului
Lansarea și instruirea modelului
Evaluarea unui modelAntrenarea unui model folosind mai multe carduri GPU¹ Plasarea variabilelor și a operațiilor pe dispozitiveLansarea și antrenarea modelului pe mai multe cărți GPU.Deep Learning pentru MNISTConfigurare Încărcare Date MNIST Start TensorFlow InteractiveSession Construiți un model de regresie Softmax Substituenți Variabile Clasă prezisă și Funcție de cost Antrenați modelul Evaluați modelul Construiți o rețea convoluțională multistrat Greutate Inițializare Convoluție și grupare Primul strat convoluțional Al doilea strat convoluțional Strat dens conectat Citire Strat Antrenează și Evaluați modelul
Recunoașterea imaginilorInception-v3 C++ Java¹ Subiectele legate de utilizarea GPU-urilor nu sunt disponibile ca parte a unui curs la distanță. Acestea pot fi livrate în timpul cursurilor la clasă, dar numai cu acordul prealabil și numai dacă atât trainerul, cât și toți participanții au laptopuri cu GPU-uri NVIDIA compatibile, cu 64 de biți Linux instalat (nefurnizat de NobleProg). NobleProg nu poate garanta disponibilitatea antrenorilor cu hardware-ul necesar.