Introducere curs TensorFlow

TensorFlow este o platforma end-to-end open-source pentru Machine Learning. Are un ecosistem cuprinzator, flexibil de instrumente, biblioteci si resurse ale comunitatii, care permite cercetatorilor utilizeze cele mai noi tehnologii din conceptul Machine Learning si dezvoltatorii sa construiasca si sa implementeze cu usurintă aplicatii Machine Learning.

Discount-uri

3-7 participanti -10% rezultand pretul final de 351 euro fara TVA/participant
8-12 participanti -20% rezultand pretul special de 312 euro fara TVA/participant
> =13 participanti -30% rezultand pretul exceptional de 273 euro fara TVA/participant
PRET DE LISTA
390 euro fara TVA
DURATA CURS
3 zile x 8 ore/zi
CERTIFICARE CURS
IT Learning

La absolvirea cursului TensorFlow vei sti cum sa:

  • lucrezi cu retele Neural Networks
  • construiesti o retea Neural Network de la 0 cu Python
  • utilizezi TensorFlow pentru Clasificari si Regresii
  • utilizezi TensorFlow pentru clasificarea imaginilor cu retele Convolutional Neural Networks
  • utilizezi TensorFlow pentru analize Time Series cu retele Recurrent Neural Networks
  • utilizezi TensorFlow pentru rezolvarea problemelor Unsupervised Learning cu AutoEncoders
  • controlezi procesul Reinforcement Learning cu OpenAI Gym
  • creezi retele Generative Adversarial Networks cu TensorFlow
  • devii un expert al procesului Deep Learning

Agenda cursului TensorFlow

Modulul 1: Introducere in TensorFlow

Lectii

  • Ce este TensorFlow si la ce se utilizeaza
  • Prezentare pe scurt a modulelor prezentului curs

Modulul 2: Setari pentru TensorFlow

Lectii

  • Ghid complet pentru instalarea TensorFlow
  • Setari pentru fisierele de lucru

Modulul 3: Conceptul Machine Learning

Lectii

  • Prezentarea generala a conceptului Machine Learning

Modulul 4: Prezentari generale (Crash Course)

Lectii

  • Introducere in sectiunea Crash Course (prezentari pe scurt)
  • Prezentare pe scurt a pachetului NumPy
  • Prezentare pe scurt a bibliotecii Pandas
  • Prezentare pe scurt a vizualizarilor de date (Data Visualization)
  • Prezentare pe scurt a pachetului SciKit Learn Preprocessing

Modulul 5: Introducere in Neutral Network

Lectii

  • Prezentare generala Neutral Network
  • Introducere in algoritmul Perceptron
  • Functii de activare Neutral Network
  • Functii de cost
  • Conceptele Gradient Descent si Backpropagation
  • Platforma TensorFlow Playground
  • Crearea manuala a unei retele Neutral Network
  • Clasificarea cu ajutorul unei retele Neutral Network

Modulul 6: Notiuni de baza TensorFlow

Lectii

  • Introducere in TensorFlow
  • Sintaxa de baza TensorFlow
  • Graph-urile TensorFlow
  • Variabile si spatii rezervate (Placeholders)
  • TensorFlow – o retea de tip Neutral Network
  • Exemplu de regresie TensorFlow
  • Exemplu de clasificare TensorFlow

Modulul 7: Retele Convolutional Neutral Network

Lectii

  • introducere in Convolutional Neutral Network
  • Analiza Neutral Network
  • Prezentare generala MNIST Data
  • Abordarea fundamentala a bazei de date MNIST
  • Teoria CNN (Convolutional Neutral Network)
  • Studiul codului CNN MNIST
  • Introducere in proiectul CNN

Modulul 8: Retelele Recurrent Neutral Network

Lectii

  • Introducere in Recurrent Neutral Network
  • Teoria RNN (Recurrent Neutral Network)
  • Crearea manuala a unei retele RNN
  • Problema Vanishing Gradients
  • Teoria LSTM (Long Short-Term Memory) si GRU (Gated Recurrent Units)
  • Introducere in RNN cu interfata TensorFlow
  • Retele Recurrent Neutral Network in TensorFlow
  • Teoria Word2Vec (Word to Vector)
  • Codul Word2Vec

Modulul 9: Diverse alte subiecte TensorFlow

Lectii

  • Retele Deep Nets in interfata TensorFlow Abstractions API
  • Retele Deep Nets in interfata Estimators API
  • Retele Deep Nets in interfata TensorFlow Abstractions API – Keras
  • Retele Deep Nets in interfata TensorFlow Abstractions API – Layers
  • Vizualizari cu interfata Tensorboard

Modulul 10: AutoEncoders

Lectii

  • Notiuni de baza AutoEncoders
  • Reducerea dimensiunii codului cu ajutorul AutoEncoder-ului linear
  • Stacked AutoEncoder

Standard de calitate

Conform insusi principiului de baza al Sistemului de management al calitatii, implementat de IT Learning, obiectivul nostru este satisfactia clientului. Pentru atingerea acestui obiectiv, evaluarea calitatii serviciilor livrate este esentiala.

In acest sens va incurajam sa folositi orice cale si metoda de comunicare (feedback la cald si la rece, testimonial scris, telefon, e-mail, blog, forum, retele sociale etc.), pentru a va exprima, nu atat satisfactia pentru calitatea serviciilor noastre, care reprezinta in fapt angajamentul nostru ferm, asumat prin contract, cat mai ales, daca este cazul, insatisfactia de orice fel privind prestatia noastra, care ne va ajuta sa imbunatatim standardul acestor servicii, in beneficiul dvs.

Inscriere / Facturare / Plata / “Money back guarantee”

  • Daca sunteti persoana fizica, sau grup de maxim 5 participanti din partea unei companii, va puteti inscrie doar in clasele noastre deschise, anuntate pe site la pagina “Calendar Cursuri Open
  • Rezervarea locului / locurilor in sala de curs Open se face telefonic (0787.692.238) sau prin e-mail la adresa office@itlearning.ro , in reply urmand sa primiti fisa de inscriere care trebuie completata de dvs. si retrimisa noua impreuna cu datele de facturare
  • Urmeaza emiterea facturii, pe care o veti primi tot pe e-mail, in baza careia urmeaza sa efectuati plata (transfer bancar sau depunere numerar in contul IT Learning) si sa ne trimiteti confirmarea aferenta
  • Veti primi la randul dvs. confirmarea noastra ferma ca sunteti inscris(a) la cursul respectiv, impreuna cu detaliile organizatorice (orarul cursului, coffee-break, pauza de pranz etc.)
  • Urmeaza livrarea cursului, iar la finalul acestuia completarea feedback-ului, conform formularului de evaluare , in baza caruia se poate invoca clauza “Money back guarantee”: “In cazul obtinerii unui nivel de satisfactie mai mic de 75 % , reflectat de formularul de feedback, garantam returnarea taxei de participare sau reluarea cursului fara nici un cost”.
  • Daca sunteti persoana juridica si doriti inscrierea unui grup de peste 5 participanti, vom formula o oferta personalizata cu discount de volum, exclusiv pentru compania dvs., conform specificatiilor primite telefonic, prin fax (0371.602.780) sau pe e-mail la adresa office@itlearning.ro
  • Dupa acceptarea ofertei (livrabile, costuri, agenda, perioada si locatia organizarii cursului) urmeaza etapa contractuala
  • Odata agreata forma finala a contractului de legal-ul partilor, urmeaza semnarea si livrarea efectiva a serviciilor convenite, a caror facturare si plata se va face numai dupa primirea feadback-urilor completate de absolventi la finalul instruirii si numai in virtutea clauzei “Money back guarantee”:”In cazul obtinerii unui nivel de satisfactie mai mic de 75 % , reflectat de formularului atasat , garantam renuntarea la contravaloarea instruirii sau reluarea cursului cu alt trainer, fara nici un cost aditional”)

Inscrie-te la curs

Nume

Email

Despre mine

Tip mesaj

Mesaj