Навучальныя курсы TensorFlow

Embedding Projector is an open-source web application for visualizing the data used to train machine learning systems. Created by Google, it is part of TensorFlow. This instructor-led, live training introduces the concepts behind Embedding Projector and walks participants through the setup of a demo project. By the end of this training, participants will be able to:

• Explore how data is being interpreted by machine learning models
• Navigate through 3D and 2D views of data to understand how a machine learning algorithm interprets it
• Understand the concepts behind Embeddings and their role in representing mathematical vectors for images, words and numerals.
• Explore the properties of a specific embedding to understand the behavior of a model
• Apply Embedding Project to real-world use cases such building a song recommendation system for music lovers

Audience

• Developers
• Data scientists

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

TensorFlow is a 2nd Generation API of Google's open source software library for Deep Learning. The system is designed to facilitate research in machine learning, and to make it quick and easy to transition from research prototype to production system. Audience This course is intended for engineers seeking to use TensorFlow for their Deep Learning projects After completing this course, delegates will:

• understand TensorFlow’s structure and deployment mechanisms
• be able to carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
• be able to assess code quality, perform debugging, monitoring
• be able to implement advanced production like training models, building graphs and logging

This course explores, with specific examples, the application of Tensor Flow to the purposes of image recognition Audience This course is intended for engineers seeking to utilize TensorFlow for the purposes of Image Recognition After completing this course, delegates will be able to:

• understand TensorFlow’s structure and deployment mechanisms
• carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
• assess code quality, perform debugging, monitoring
• implement advanced production like training models, building graphs and logging

TensorFlow™ з'яўляецца адкрытым крыніцай праграмнае забеспячэнне для лічбавання з дапамогай графікаў дадзеных. SyntaxNet з'яўляецца нейральна-сеткі Рамкай працэдуры натуральнага мовы для TensorFlow. Word2Vec выкарыстоўваецца для вывучэння віктарных прадстаўнікоў слоў, названых "word embeddings". Word2vec з'яўляецца вельмі камп'ютарна-эфектыўным прагнозным мадэлем для вывучэння слоў аб'ектаў з сырага тэксту. Ён прыходзіць у два смазы, мадэль Continuous Bag-of-Words (CBOW) і мадэль Skip-Gram (Главы 3.1 і 3.2 у Мікалов і др.а) У якасці прыкладу такіх сетак можна прывесці facebook і vkontakte, дзе любая фізічная асоба можа падаць рэкламную аб'яву. Адукацыя Гэта курс звязаны з развіццём і інжынерамі, якія плануюць працаваць з SyntaxNet і Word2Vec мадэляў у сваіх TensorFlow графіках. Пасля заканчэння гэтага курсу, дэлегаты будуць:

Узнагароджанне TensorFlow’ структуры і механізмаў распрацоўкі Здаровая касметыка вы можаце зрабіць самі Здаровая касметыка вы можаце зрабіць самі маюць магчымасць ажыццяўляць далейшае вытворчасць, такія як мадэлі навучання, аб'екты, графікі будаўніцтва і логінг

Audience This course is suitable for Deep Learning researchers and engineers interested in utilizing available tools (mostly open source) for analyzing computer images This course provide working examples.

This course will give you knowledge in neural networks and generally in machine learning algorithm, deep learning (algorithms and applications). This training is more focus on fundamentals, but will help you to choose the right technology : TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. The examples are made in TensorFlow.

In this instructor-led, live training in Беларусь, participants will learn how to take advantage of the innovations in TPU processors to maximize the performance of their own AI applications. By the end of the training, participants will be able to:

• Train various types of neural networks on large amounts of data.
• Use TPUs to speed up the inference process by up to two orders of magnitude.
• Utilize TPUs to process intensive applications such as image search, cloud vision and photos.

In this instructor-led, live training in Беларусь (online or onsite), participants will learn how to configure and use TensorFlow Serving to deploy and manage ML models in a production environment. By the end of this training, participants will be able to:

• Train, export and serve various TensorFlow models.
• Test and deploy algorithms using a single architecture and set of APIs.
• Extend TensorFlow Serving to serve other types of models beyond TensorFlow models.

This course begins with giving you conceptual knowledge in neural networks and generally in machine learning algorithm, deep learning (algorithms and applications). Part-1(40%) of this training is more focus on fundamentals, but will help you choosing the right technology : TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc. Part-2(20%) of this training introduces Theano - a python library that makes writing deep learning models easy. Part-3(40%) of the training would be extensively based on Tensorflow - 2nd Generation API of Google's open source software library for Deep Learning. The examples and handson would all be made in TensorFlow. Audience This course is intended for engineers seeking to use TensorFlow for their Deep Learning projects After completing this course, delegates will:

• have a good understanding on deep neural networks(DNN), CNN and RNN
• understand TensorFlow’s structure and deployment mechanisms
• be able to carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
• be able to assess code quality, perform debugging, monitoring
• be able to implement advanced production like training models, building graphs and logging

In this instructor-led, live training in Беларусь, participants will learn to use Python libraries for NLP as they create an application that processes a set of pictures and generates captions.  By the end of this training, participants will be able to:

• Design and code DL for NLP using Python libraries.
• Create Python code that reads a substantially huge collection of pictures and generates keywords.
• Create Python Code that generates captions from the detected keywords.

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. 

This instructor-led, live training in Беларусь (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to use Tensorflow 2.x to build predictors, classifiers, generative models, neural networks and so on. By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure TensorFlow 2.x.
• Understand the benefits of TensorFlow 2.x over previous versions.
• Build deep learning models.
• Implement an advanced image classifier.
• Deploy a deep learning model to the cloud, mobile and IoT devices.

TensorFlow.js з'яўляецца JavaСкриптам для машынабудавання. TensorFlow.js дае магчымасць карыстальнікам стварыць і вучыць машына-учасці мадэлі адразу ў JavaScript. Гэта інструктар-праведзены, жывы трэнінг (онлайн або на сайце) звязаны з дадзенымі навукоўцамі, якія хацелі выкарыстоўваць TensorFlow.js для выяўлення мадэлей і генеруюць прагнозы праз машыны навучання мадэлей. У канцы гэтага трэніру ўдзельнікі зможаць:

Стварыць і навучыць машына-учасці мадэлі з TensorFlow.js. Прачытайце машына-учасці мадэлі ў браўзэры або пад Node.js. Узнікае пытанне: ці можа вера на самой справе змяніць свет?

Формат курса

Інтэрактыўныя лекцыі і дискусіі. Многія практыкаванні і практыкаванні. Вынікі ў Live-Lab Environment.

Вынікі пошуку - Customization options

Калі вы хочаце падзяліцца сваёй думкай з майстрам, рабіце гэта максімальна ветліва.

TensorFlow з'яўляецца адкрытым кодам бібліятэкі машынабудавання. Афарызм (гр. aphorismos - выказванне) - выслоўе, у якім у трапнай, лаканічнай форме выказана значная і арыгінальная думка. Гэта інструктар-праведзены, жывы трэнінг (онлайн або на сайце) накіраваны да дадзеных навукоўцаў, якія хочуць выкарыстоўваць TensorFlow для аналізу патенцыйных дадзеных. У канцы гэтага трэніру ўдзельнікі зможаць:

Стварыць мадэль выявы шахрайства ў Python і TensorFlow. Стварыць лінейныя рэгресіі і лінейныя рэгресіі мадэлі, каб прагнозаваць шахрайства. Выкарыстоўвайце крэдытную заяўку для аналізу дадзеных.

Формат курса

Інтэрактыўныя лекцыі і дискусіі. Многія практыкаванні і практыкаванні. Вынікі ў Live-Lab Environment.

Вынікі пошуку - Customization options

Калі вы хочаце падзяліцца сваёй думкай з майстрам, рабіце гэта максімальна ветліва.

TensorFlow Extended (TFX) з'яўляецца кінцевай платформай для распрацоўкі вытворчасці труб ML. У якасці прыкладу такіх сетак можна прывесці facebook і vkontakte, дзе любая фізічная асоба можа падаць рэкламную аб'яву. У канцы гэтага трэніру ўдзельнікі зможаць:

Загрузіць і наладзіць TFX і падтрымліваць інструменты трэцях. Трэці варыянт - самы танны - зрабіць усё самому. Працуе з TFX-компонентамі для правядзення мадэлявання, трэніроўкі, сервісу інферэнцыі і кіравання дэпазіментамі. Распусціць функцыі машиннага навучання на вэб-приклады, мабільныя прыклады, IoT прылады і многае іншае.

Формат курса

Інтэрактыўныя лекцыі і дискусіі. Многія практыкаванні і практыкаванні. Вынікі ў Live-Lab Environment.

Вынікі пошуку - Customization options

Калі вы хочаце падзяліцца сваёй думкай з майстрам, рабіце гэта максімальна ветліва.

З тых часоў мінула 7 гадоў, а яе назва забылася. TensorFlow з'яўляецца адным з найбольш папулярных бібліятэк машынабудавання. Kubernetes з'яўляецца оркестрацыйнай платформай для кіравання контейнернымі прыкладаннямі. OpenShift з'яўляецца платформой развіцця праграмы ў хмары, якая выкарыстоўвае Docker кантейнеры, оркестраваныя і кіраваныя Kubernetes, на аснове Red Hat Enterprise Linux. Гэта інструктар-праведзены, жывы трэнінг (онлайн або на сайце) звязаны з інжынерамі, якія хочуць распаўсюджваць Machine Learning рабочыя нагрузкі ў OpenShift на-на-праві або гібридны хмары.

У канцы гэтага трэніру ўдзельнікі зможаць: Здаровая касметыка вы можаце зрабіць самі Узнікае пытанне: ці можа вера на самой справе змяніць свет? Стварыць і распаўсюджваць трубу для аўтаматызацыі і кіравання мадэлямі ML у вытворчасці. Трэніс і распрацоўка TensorFlow ML мадэлей па многіх GPU і машыны, якія працуюць паралельна. Call public cloud services (напрыклад, AWS services) from within OpenShift to extend a ML application.

Формат курса

Інтэрактыўныя лекцыі і дискусіі. Многія практыкаванні і практыкаванні. Вынікі ў Live-Lab Environment.

Вынікі пошуку - Customization options

Калі вы хочаце падзяліцца сваёй думкай з майстрам, рабіце гэта максімальна ветліва.