北京TensorFlow培训

这种由 讲师指导的 北京 现场培训（在线或现场）面向希望加深对计算机视觉的理解并探索 TensorFlow 使用 Google Colab 开发复杂视觉模型的能力的高级专业人士。 在本次培训结束时，参与者将能够：

• 使用 TensorFlow 构建和训练卷积神经网路 （CNN）。
• 利用 Google Colab 进行可扩展且高效的基于云的模型开发。
• 为电脑视觉任务实施图像预处理技术。
• 为实际应用程式部署电脑视觉模型。
• 使用迁移学习来增强CNN模型的性能。
• 可视化和解释图像分类模型的结果。

这种以讲师为主导的北京现场培训（现场或远程）面向希望使用[0 * ogle Colab环境理解和应用深度学习技术的中级数据科学家和开发人员。 在培训结束时，参与者将能够：

• 设置和导航 Google Colab 以进行深度学习项目。
• 了解神经网络的基础知识。
• 使用 TensorFlow 实现深度学习模型。
• 训练和评估深度学习模型。
• 利用 TensorFlow 的高级功能进行深度学习。

这是一个为期 4 天的课程，介绍人工智能及其应用。完成本课程后，可以选择额外有一天的时间来开展 AI 项目。 

在这个由讲师指导的北京现场培训中，参与者将学习使用Python 库进行NLP，因为他们创建了一个处理 一组图片并生成标题的应用程序。  在培训结束时，参与者将能够：

•  使用 Python 库为 NLP 设计和编写 DL。
• 创建 Python 代码，读取大量图片并生成关键字。
• 创建 Python 代码，用于 从检测到的关键字生成标题。

听众 本课程适合有兴趣利用可用工具（主要是开源）分析计算机图像的Deep Learning研究人员和工程师 本课程提供了工作实例。

这种以讲师为主导的北京现场现场培训针对的是希望使用TensorFlow分析潜在欺诈数据的数据科学家。 在培训结束时，参与者将能够：

• 在Python和TensorFlow中创建欺诈检测模型。
• 建立线性回归和线性回归模型来预测欺诈。
• 开发一个端到端的人工智慧应用程序来分析欺诈数据。

这种以讲师为主导的北京现场培训（现场或远程）面向希望使用Tensorflow 2.x 构建预测器，分类器，生成模型，神经网络等的开发人员和数据科学家。 在培训结束时，参与者将能够：

• 安装并配置 TensorFlow 2.x。
• 了解 TensorFlow 2.x 相对于以前版本的优势。
• 构建深度学习模型。
• 实现高级图像分类器。
• 将深度学习模型部署到云、移动和 IoT 设备。

在这个由讲师指导的北京现场（现场或远程）的现场培训中，参与者将学习如何配置和使用TensorFlow Serving在生产环境中部署和管理ML模型。 在培训结束时，参与者将能够：

• 训练、导出和提供各种 TensorFlow 模型。
• 使用单个体系结构和一组 API 测试和部署算法。
• 扩展 TensorFlow Serving 以服务于 TensorFlow 模型以外的其他类型的模型。

TensorFlow是Go ogle Deep Learning开源软件库的第二代API。该系统旨在促进机器学习的研究，并使其从研究原型到生产系统的快速和轻松过渡。 听众 本课程面向希望将TensorFlow用于Deep Learning项目的工程师 完成本课程后，代表们将：

• 了解TensorFlow的结构和部署机制
• 能够执行安装/生产环境/架构任务和配置
• 能够评估代码质量，执行调试，监控
• 能够实现高级生产，如培训模型，构建图形和记录

本课程通过具体的例子探讨了Tensor Flow在图像识别方面的应用 听众 本课程适用于寻求将TensorFlow用于图像识别的工程师 完成本课程后，代表们将能够：

• 了解TensorFlow的结构和部署机制
• 执行安装/生产环境/架构任务和配置
• 评估代码质量，执行调试，监控
• 实施先进的生产，如培训模型，建立图表和记录

这种以讲师为主导的北京现场培训（现场或远程）针对的是希望从训练单个ML模型到将多个ML模型部署到生产的数据科学家。 在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 TFX 和支持的第三方工具。
• 使用 TFX 创建和管理完整的 ML 生产管道。
• 使用 TFX 组件执行建模、训练、提供推理和管理部署。
• 将机器学习功能部署到 Web 应用程序、移动应用程序、IoT 设备等。

TensorFlow™ 是使用数据流图表进行数字计算的开源软件图书馆。 SyntaxNet 是一种神经网络的自然语言处理框架。 Word2Vec 用于学习 vector 表达词,称为 "word embeddings"。 Word2vec 是一个特别计算效率预测模型,用于从原始文本中学习字体内置。 它分为两种品味,即CBOW(Continuous Bag-of-0)模型和Skip-Gram模型(Mikolov et al.第3.1和第3.2章)。) ) SyntaxNet 和 Word2Vec 在同步中使用,允许用户从自然语言输入中创建学习嵌入式模型。 观众 该课程针对开发人员和工程师,他们打算在他们的图表中与SintaxNet和 Word2Vec模型合作。 完成此课程后,代表将:

• 理解 TensorFlow’的结构和部署机制
• 能够执行安装 / 生产环境 / 建筑任务和配置
• 能够评估代码质量,进行解体,监测
• 能够实施先进的生产,如培训模型、包装条款、构建图表和登记

本课程首先介绍神经网络的概念知识，通常还包括机器学习算法，深度学习（算法和应用程序）。 本次培训的一部分-1（40％）更注重基本面，但会帮助你选择合适的技术： TensorFlow ， Caffe ，Theano，DeepDrive， Keras等。 本次培训的第2部分（20％）介绍了Theano--一个python库，可以轻松编写深度学习模型。 第3部分（40％）的培训将广泛基于Tensorflow - Go ogle的Deep Learning开源软件库的第二代API。示例和动手都将在TensorFlow 。 听众 本课程面向希望将TensorFlow用于Deep Learning项目的工程师 完成本课程后，代表们将：

• 对深度神经网络（DNN），CNN和RNN有很好的理解
• 了解TensorFlow的结构和部署机制
• 能够执行安装/生产环境/架构任务和配置
• 能够评估代码质量，执行调试，监控
• 能够实现高级生产，如培训模型，构建图形和记录