Cursos de Deep Learning with TensorFlow 2.0

Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

tensorflow

Duración

21 horas (usualmente 3 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

  • Programming experience in Python.
  • Experience with the Linux command line.

Audience

  • Developers
  • Data Scientists

Descripción General

TensorFlow es una biblioteca popular y de aprendizaje automático desarrollada por Go ogle para aprendizaje profundo, computación numérica y aprendizaje automático a gran escala. TensorFlow 2.0, lanzado en enero de 2019, es la versión más nueva de TensorFlow e incluye mejoras en la ejecución entusiasta, la compatibilidad y la coherencia de la API.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean usar Tensorflow 2.0 para construir predictores, clasificadores, modelos generativos, redes neuronales, etc.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

  • Instale y configure TensorFlow 2.0.
  • Comprenda los beneficios de TensorFlow 2.0 sobre las versiones anteriores.
  • Construir modelos de aprendizaje profundo.
  • Implemente un clasificador de imagen avanzado.
  • Implemente un modelo de aprendizaje profundo en la nube, dispositivos móviles e IoT.

Formato del curso

  • Conferencia interactiva y discusión.
  • Muchos ejercicios y práctica.
  • Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

  • Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
  • Para obtener más información sobre TensorFlow , visite: https://www.tensorflow.org/

Machine Translated

Programa del Curso

Introduction

  • TensorFlow 2.0 vs previous versions -- What's new

Setting up Tensoflow 2.0

Overview of TensorFlow 2.0 Features and Architecture

How Neural Networks Work

Using TensorFlow 2.0 to Create Deep Learning Models

Analyzing Data

Preprocessing Data

Building a Model

Implementing a State-of-the-Art Image Classifier

Training the Model

Training on a GPU vs a TPU

Evaluating the Model

Making Predictions

Evaluating the Predictions

Debugging the Model

Saving a Model

Deploying a Model to the Cloud

Deploying a Model to a Mobile Device

Deploying a Model to an Embedded System (IoT)

Integrating a Model with Different Languages

Troubleshooting

Summary and Conclusion

Testimonios

★★★★★
★★★★★

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