Lokale, door een instructeur geleide live TensorFlow-trainingscursussen demonstreren door middel van interactieve discussie en praktische oefening hoe het TensorFlow-systeem kan worden gebruikt om onderzoek naar machine learning te vergemakkelijken en om de overgang van onderzoeksprototype naar productiesysteem snel en gemakkelijk te maken. TensorFlow-training is beschikbaar als 'live training op afstand' of 'live training op afstand'. Online live training (ook bekend als "live training op afstand") wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop . Live training op locatie kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Nijmegen of in NobleProg bedrijfstrainingscentra in Nijmegen. NobleProg -- Uw lokale trainingsaanbieder
Nijmegen
Fifty Two Degrees, Jonkerbosplein 52, Nijmegen, Nederland, 6534 AB
Gelegen in FiftyTwoDegrees, een opvallende zwarte toren van 18 verdiepingen met een 'knik' in de top die schuin staat en bekend staat als een ongeëvenaard zakelijk adres in het oosten van Nederland. FiftyTwoDegrees is ontworpen als een uniek zakelijk, cultureel en sociaal centrum en is een combinatie van een hoge concentratie aan kennisbedrijven en goed doordachte kantoren die rond een centraal plein zijn gegroepeerd
Wageningen
Wageningen WUR, Stippeneng 2 , Wageningen, Nederland, 6708 WE
Wageningen ligt aan de oever van de Nederrijn. Opgravingen dateren de eerste nederzettingen in dit gebied rond het stenen tijdperk. De heuvels ten oosten van de stad boden stamen uit de bronstijd bescherming tegen overstromingen van de Rijn De stad kent een bewogen geschiedenis en is verschillende keren bezet of verwoest. Ook veranderde de Rijn in 1421 van koers, trok verder naar het zuiden en had daardoor een nadelig effect op de Wageningse handel. In de 17e eeuw begon de stad met de tabaksteelt en er waren verschillende sigarenfabrikanten. De uiterwaarden van de Rijn in het zuiden hadden ook verschillende steenfabrieken, waarvan er nog één te zien is.
In 1876 besloot de Nederlandse regering om de eerste landbouwschool in Wageningen te bouwen omdat deze in het hart van het land lag en omgeven werd door een grote verscheidenheid aan bodems. Sindsdien is de stad enorm gegroeid en is Wageningen University nu een wereldberoemde Life Sciences-universiteit. Wageningen heeft ook een belangrijke binnenhaven.
Centraal op Wageningen Campus liggen de zalen van Impulse. Het gebouw van glas en de vrolijke kleuren zorgen voor een gastvrije uitstraling . Impulse is een uitstekende locatie voor niet al te grote symposia of trainingen. Impulse bevindt zich In gebouw 115 op de Campus.
Adres: Stippeneng 2
6708 WE Wageningen
Bij de hoofd invalswegen van Wageningen staat Wageningen Campus aangegeven. Volg op de campus de P-route naar P3. Vanaf alle grote parkeerplaatsen staat de route aangegeven naar de afzonderlijke gebouwen op de campus. Het gebouwnummer van Impulse is 115.
Arnhem
Arnhem Park Tower, Nieuwe stationsstraat 20, Arnhem, Nederlands, 6811 KS
De regio Arnhem Nijmegen staat bekend als congresbestemming en kent een bloeiende voedsel- en gezondheidssector, mede dankzij de aanwezigheid van twee universiteiten.
De Parktoren is gevestigd in een modern pand dat bovenop het treinstation ligt in het centrum van de zakenwijk van Arnhem. De spoorlijn verbindt de stad met nationale en internationale steden. Bovendie ligt Arnhem dicht bij de Duitse grens en is door de vele treinroutes gemakkelijk beriekbaar. Vanaf de 13e en 14e verdieping van het centrum heeft u uitzicht over de stad en het World Trade Center ligt naast de deur.
Deze door een instructeur geleide, live training in Nijmegen (online of ter plaatse) is gericht op professionals op gevorderd niveau die hun begrip van computervisie willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow willen verkennen voor het ontwikkelen van geavanceerde visiemodellen met behulp van Google Colab.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Bouw en train convolutionele neurale netwerken (CNN's) met behulp van TensorFlow.
Maak gebruik van Google Colab voor schaalbare en efficiënte cloudgebaseerde modelontwikkeling.
Implementeer beeldvoorbewerkingstechnieken voor computer vision-taken.
Implementeer computer vision-modellen voor toepassingen in de echte wereld.
Gebruik transfer learning om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
Visualiseer en interpreteer de resultaten van beeldclassificatiemodellen.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Nijmegen (online of ter plaatse) is gericht op datawetenschappers en -ontwikkelaars van gemiddeld niveau die deep learning-technieken willen begrijpen en toepassen met behulp van de Google Colab-omgeving.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Stel Goluister naar Colab voor deep learning-projecten.
Begrijp de basisprincipes van neurale netwerken.
Implementeer deep learning-modellen met behulp van TensorFlow.
Train en evalueer deep learning-modellen.
Gebruik de geavanceerde functies van TensorFlow voor deep learning.
Dit is een 4-daagse cursus waarin AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren.
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers Python bibliotheken voor NLP te gebruiken terwijl ze een applicatie maken die een reeks afbeeldingen verwerkt en bijschriften genereert.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Ontwerp en codeer DL voor NLP met behulp van Python-bibliotheken.
Maak Python code die een substantieel grote verzameling afbeeldingen leest en trefwoorden genereert.
Maak Python code aan die bijschriften genereert op basis van de gedetecteerde trefwoorden.
Publiek
Deze cursus is geschikt voor onderzoekers en ingenieurs van Deep Learning die geïnteresseerd zijn in het gebruik van beschikbare hulpmiddelen (meestal open source) voor het analyseren van computerbeelden
Deze cursus biedt werkvoorbeelden.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die TensorFlow willen gebruiken om potentiële fraudegegevens te analyseren.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Een fraudedetectiemodel creëren in Python en TensorFlow.
Lineaire regressies en lineaire regressiemodellen bouwen om fraude te voorspellen.
Een end-to-end AI-applicatie ontwikkelen voor het analyseren van fraudegegevens.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die Tensorflow 2.x willen gebruiken om voorspellers, classificatoren, generatieve modellen, neurale netwerken enzovoort te bouwen.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Installeren en configureren TensorFlow 2.x.
Begrijp de voordelen van TensorFlow 2.x ten opzichte van eerdere versies.
Bouw deep learning-modellen.
Implementeer een geavanceerde afbeeldingsclassificator.
Implementeer een deep learning-model voor de cloud, mobiele apparaten en IoT-apparaten.
In deze door een instructeur geleide, live training in Nijmegen (op locatie of op locatie) leren deelnemers hoe ze TensorFlow Serving kunnen configureren en gebruiken om ML-modellen in een productieomgeving te implementeren en te beheren.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Train, exporteer en bedien verschillende TensorFlow-modellen.
Test en implementeer algoritmen met behulp van één enkele architectuur en set API's.
Breid TensorFlow Serving uit om andere typen modellen te bedienen dan TensorFlow-modellen.
TensorFlow is een 2e generatie API van de open source softwarebibliotheek van Go TensorFlow voor Deep Learning . Het systeem is ontworpen om onderzoek naar machine learning te vergemakkelijken en om de overgang van onderzoeksprototype naar productiesysteem snel en gemakkelijk te maken.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning projecten
Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:
de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren
codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren
in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, grafieken maken en logboekregistratie
Deze cursus onderzoekt, met specifieke voorbeelden, de toepassing van Tensor Flow voor beeldherkenning
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor TensorFlow
Na het voltooien van deze cursus kunnen afgevaardigden:
de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
voer installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die willen overstappen van het trainen van een enkel ML-model naar het inzetten van vele ML-modellen naar productie.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Installeer en configureer TFX en ondersteunende tools van derden.
Gebruik TFX om een volledige ML-productiepijplijn te creëren en te beheren.
Werk met TFX-componenten om modellering, training, gevolgtrekking en beheer van implementaties uit te voeren.
Implementeer machine learning-functies voor webapplicaties, mobiele applicaties, IoT-apparaten en meer.
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze kunnen profiteren van de innovaties in TPU-processors om de prestaties van hun eigen AI-applicaties te maximaliseren.
Aan het einde van de training kunnen deelnemers:
Train verschillende soorten neurale netwerken op grote hoeveelheden data.
Gebruik TPU's om het gevolgtrekkingsproces met maximaal twee ordes van grootte te versnellen.
Gebruik TPU's om intensieve toepassingen te verwerken, zoals zoeken naar afbeeldingen, cloudvisie en foto's.
TensorFlow™ is een open-source software bibliotheek voor numerieke berekeningen met behulp van data flow graphs.
SyntaxNet is een neural-netwerk Natural Language Processing framework voor TensorFlow.
Word2Vec wordt gebruikt voor het leren van vector representaties van woorden, genaamd "word embeddings". Word2vec is een bijzonder computationeel-efficiënt voorspellend model voor het leren van woorden ingebedingen uit grondtekst. Het komt in twee smaken, het Continuous Bag-of-Words model (CBOW) en het Skip-Gram model (Chapter 3.1 en 3.2 in Mikolov et al.)
Gebruikt in tandem, SyntaxNet en Word2Vec stelt gebruikers in staat om Learned Embedding modellen te genereren vanuit de Natural Language input.
Het publiek
Deze cursus is gericht op Ontwikkelaars en ingenieurs die willen werken met SyntaxNet en Word2Vec modellen in hun TensorFlow grafieken.
Na het voltooien van deze cursus zullen de delegaten:
begrijpen TensorFlow’s structuur en de uitvoeringsmechanismen
in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuur taken en configuratie uit te voeren
in staat zijn om de kwaliteit van de code te beoordelen, de debugging uit te voeren, het monitoren
in staat zijn geavanceerde productie te implementeren zoals trainingsmodellen, ingebouwde termen, bouwschema's en logging
Deze cursus begint met het geven van conceptuele kennis in neurale netwerken en in het algemeen in machine learning-algoritme, deep learning (algoritmen en applicaties).
Deel 1 (40%) van deze training is meer gericht op de basisprincipes, maar helpt u bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.
Deel 2 (20%) van deze training introduceert Theano - een pythonbibliotheek die het schrijven van diepgaande leermodellen eenvoudig maakt.
Deel 3 (40%) van de training zou uitgebreid gebaseerd zijn op Tensorflow - 2e generatie API van de open source softwarebibliotheek van Go ogle voor Deep Learning . De voorbeelden en handson zouden allemaal in TensorFlow worden gemaakt.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning projecten
Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:
hebben een goed begrip van diepe neurale netwerken (DNN), CNN en RNN
de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren
codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren
in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, grafieken maken en logboekregistratie
Lees meer...
Laatst bijgewerkt:
Reviews (4)
The trainer explained the content well and was engaging throughout. He stopped to ask questions and let us come to our own solutions in some practical sessions. He also tailored the course well for our needs.
Robert Baker
Cursus - Deep Learning with TensorFlow 2.0
Tomasz really know the information well and the course was well paced.
Raju Krishnamurthy - Google
Cursus - TensorFlow Extended (TFX)
Organization, adhering to the proposed agenda, the trainer's vast knowledge in this subject
Ali Kattan - TWPI
Cursus - Natural Language Processing with TensorFlow
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
TensorFlow training cursus in Nijmegen, TensorFlow opleiding cursus in Nijmegen, Weekend TensorFlow cursus in Nijmegen, Avond TensorFlow training in Nijmegen, TensorFlow instructeur geleid Nijmegen, TensorFlow een op een training in Nijmegen, TensorFlow on-site in Nijmegen, TensorFlow instructeur in Nijmegen, TensorFlow boot camp in Nijmegen, Avond TensorFlow cursus in Nijmegen, Weekend TensorFlow training in Nijmegen, TensorFlow instructeur geleid in Nijmegen,TensorFlow lessen in Nijmegen, TensorFlow privé cursus in Nijmegen, TensorFlow trainer in Nijmegen, TensorFlow op locatie in Nijmegen, TensorFlow coaching in Nijmegen, TensorFlow een op een opleiding in Nijmegen
