Cursos de TensorFlow para Reconocimiento de Imágenes

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Código del Curso

tfir

Duración

28 horas (usualmente 4 días, incluidas las pausas)

Descripción General

Este curso explora, con ejemplos específicos, la aplicación de Flujo Tensor a los propósitos de reconocimiento de imagen

Audiencia

Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para los propósitos de reconocimiento de imágenes

Después de completar este curso, los delegados podrán:

  • entender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow
  • llevar a cabo las tareas de instalación / producción de entorno / arquitectura y configuración
  • evaluar la calidad del código, realizar depuración, monitoreo
  • implementar la producción avanzada como modelos de formación, creación de gráficos y registro

Programa del Curso

Aprendizaje Automático y Redes Neuronales Recursivas (RNN)

  • NN y RNN
  • Backprogation
  • La memoria de largo plazo (LSTM)

Fundamentos de TensorFlow

  • Creación, inicialización, almacenamiento y restauración de variables TensorFlow
  • Alimentación, lectura y precarga de los datos de TensorFlow
  • Cómo usar la infraestructura de TensorFlow para entrenar modelos a escala
  • Visualización y evaluación de modelos con TensorBoard

TensorFlow Mecánica 101

  • Archivos de Tutorial
  • Preparar los datos
    • Descargar
    • Entradas y marcadores de posición
  • Construir el gráfico
    • Inferencia
    • Pérdida
    • Formación
  • Entrenar el modelo
    • La gráfica
    • La sesión
    • Tren de bucle
  • Evaluar el modelo
    • Construir el Gráfico de Eval
    • Salida de Eval

Uso Avanzado

  • Enhebrado y Colas
  • Distribuido TensorFlow
  • Escribir documentación y compartir su modelo
  • Personalización de lectores de datos
  • Uso de GPU¹
  • Manipulación de archivos de modelo TensorFlow

Servicio TensorFlow

  • Introducción
  • Tutorial de servicio básico
  • Tutorial de servicio avanzado
  • Tutorial del modelo de inicio de servicio

Redes Neuronales Convolucionales

  • Visión de conjunto
    • Metas
    • Aspectos destacados del tutorial
    • Arquitectura del Modelo
  • Organización del código
  • Modelo CIFAR-10
    • Entradas del modelo
    • Predicción de modelo
    • Formación Modelo
  • Lanzamiento y formación del modelo
  • Evaluación de un modelo
  • Formación de un modelo con varias tarjetas GPU¹
    • Colocación de variables y operaciones en dispositivos
    • Lanzamiento y entrenamiento del modelo en múltiples tarjetas GPU

Aprendizaje profundo para MNIST

  • Preparar
  • Carga de datos MNIST
  • Iniciar TensorFlow InteractiveSession
  • Construir un modelo de regresión Softmax
  • Marcadores de posición
  • Variables
  • Función de clase y costo pronosticada
  • Entrenar el modelo
  • Evaluar el modelo
  • Construir una red convolucional multicapa
  • Inicialización del peso
  • Convolución y agrupación
  • Primera capa convolucional
  • Segunda capa convolucional
  • Capa Densamente Conectada
  • Capa de lectura
  • Entrenar y evaluar el modelo

Reconocimiento de imagen

  • Inception-v3
  • C ++
  • Java

¹ Los temas relacionados con el uso de GPUs no están disponibles como parte de un curso remoto. Pueden ser entregados durante los cursos en el aula, pero sólo con un acuerdo previo, y solo si el entrenador y todos los participantes tienen computadoras portátiles con GPU NVIDIA compatibles, con Linux de 64 bits instalado (no proporcionado por NobleProg). NobleProg no puede garantizar la disponibilidad de capacitadores con el hardware necesario.

Testimonios

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