TensorFlow for Image Recognition
Corso
Online
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Descrizione
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Tipologia
Corso
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Metodologia
Online
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Questo corso esplora, con esempi specifici, l'applicazione di Tensor Flow ai fini del riconoscimento dell'immagine Pubblico Questo corso è destinato agli ingegneri che cercano di utilizzare TensorFlow ai fini del riconoscimento di immagini Dopo aver completato questo corso, i delegati saranno in grado di: comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow eseguire le attività di installazione / produzione ambiente / architettura e configurazione valutare la qualità del codice, eseguire il debugging, il monitoraggio implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, costruzione di grafici e registrazione .
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Sedi e date
Luogo
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Profilo del corso
Python
Opinioni
Materie
- Produzione
Programma
Machine Learning and Recursive Neural Networks (RNN) basics
- NN and RNN
- Backpropagation
- Long short-term memory (LSTM)
TensorFlow Basics
- Creation, Initializing, Saving, and Restoring TensorFlow variables
- Feeding, Reading and Preloading TensorFlow Data
- How to use TensorFlow infrastructure to train models at scale
- Visualizing and Evaluating models with TensorBoard
TensorFlow Mechanics 101
- Tutorial Files
- Prepare the Data
- Download
- Inputs and Placeholders
- Build the Graph
- Inference
- Loss
- Training
- Train the Model
- The Graph
- The Session
- Train Loop
- Evaluate the Model
- Build the Eval Graph
- Eval Output
Advanced Usage
- Threading and Queues
- Distributed TensorFlow
- Writing Documentation and Sharing your Model
- Customizing Data Readers
- Using GPUs¹
- Manipulating TensorFlow Model Files
TensorFlow Serving
- Introduction
- Basic Serving Tutorial
- Advanced Serving Tutorial
- Serving Inception Model Tutorial
Convolutional Neural Networks
- Overview
- Goals
- Highlights of the Tutorial
- Model Architecture
- Code Organization
- CIFAR-10 Model
- Model Inputs
- Model Prediction
- Model Training
- Launching and Training the Model
- Evaluating a Model
- Training a Model Using Multiple GPU Cards¹
- Placing Variables and Operations on Devices
- Launching and Training the Model on Multiple GPU cards
Deep Learning for MNIST
- Setup
- Load MNIST Data
- Start TensorFlow InteractiveSession
- Build a Softmax Regression Model
- Placeholders
- Variables
- Predicted Class and Cost Function
- Train the Model
- Evaluate the Model
- Build a Multilayer Convolutional Network
- Weight Initialization
- Convolution and Pooling
- First Convolutional Layer
- Second Convolutional Layer
- Densely Connected Layer
- Readout Layer
- Train and Evaluate the Model
Image Recognition
- Inception-v3
- C++
- Java
¹ Topics related to the use of GPUs are not available as a part of a remote course. They can be delivered during classroom-based courses, but only by prior agreement, and only if both the trainer and all participants have laptops with supported NVIDIA GPUs, with 64-bit Linux installed (not provided by NobleProg). NobleProg cannot guarantee the availability of trainers with the required hardware.
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