Cursos de TensorFlow em Curitiba

O Embedding Projector é um aplicativo da web opensource para visualizar os dados usados ​​para treinar sistemas de aprendizado de máquina Criado pelo Google, faz parte do TensorFlow Este treinamento ao vivo com instrutor introduz os conceitos por trás do Embedding Projector e conduz os participantes através da configuração de um projeto de demonstração No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Explore como os dados estão sendo interpretados pelos modelos de aprendizado de máquina Navegue por visualizações 3D e 2D de dados para entender como um algoritmo de aprendizado de máquina o interpreta Entenda os conceitos por trás do Embeddings e seu papel na representação de vetores matemáticos para imagens, palavras e numerais Explore as propriedades de uma incorporação específica para entender o comportamento de um modelo Aplique o Embedding Project em casos de uso do mundo real, como construir um sistema de recomendação de músicas para os amantes da música Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

Este é um curso de 4 dias que apresenta a IA e sua aplicação. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba, os participantes aprenderão a usar Python bibliotecas para PNL enquanto criam um aplicativo que processa um conjunto de imagens e gera legendas.  No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Desenhar e codificar DL para NLP usando Python bibliotecas.
• Criar Python código que lê uma coleção substancialmente enorme de imagens e gera palavras-chave.
• Criar Python Código que gera legendas a partir das palavras-chave detectadas.

Este curso é apropriado para pesquisadores em Deep Learning e engenheiros interessados em utilizar as ferramentas disponíveis (a maioria sendo de código aberto) para analizar as imagens de computador.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (online ou no local) é destinado a cientistas de dados que desejam usar TensorFlow para analisar dados de fraude em potencial. No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Criar um modelo de deteção de fraude em Python e TensorFlow.
• Construir regressões lineares e modelos de regressão linear para prever fraudes.
• Desenvolver um aplicativo de IA de ponta a ponta para analisar dados de fraude.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho de aprendizado de máquina em uma nuvem OpenShift local ou híbrida.

• Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
• Instalar e configurar o Kubernetes e o Kubeflow em um cluster OpenShift.
• Use o OpenShift para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster Kubernetes.
• Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
• Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
• Chamar serviços de nuvem pública (por exemplo, serviços AWS) de dentro do OpenShift para estender um aplicativo de ML

This course will give you knowledge in neural networks and generally in machine learning algorithm, deep learning (algorithms and applications). This training is more focus on fundamentals, but will help you to choose the right technology : TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. The examples are made in TensorFlow.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar o Tensorflow 2.x para construir preditores, classificadores, modelos generativos, redes neurais e assim por diante. No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar e configurar o TensorFlow 2.x.
• Compreender os benefícios do TensorFlow 2.x em relação às versões anteriores.
• Construir modelos de aprendizado profundo.
• Implementar um classificador de imagem avançado.
• Implantar um modelo de aprendizado profundo na nuvem, em dispositivos móveis e de IoT.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam usar TensorFlow.js para identificar padrões e gerar previsões por meio de modelos de aprendizado de máquina. No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Criar e treinar modelos de aprendizado de máquina com TensorFlow.js.
• Executar modelos de aprendizado de máquina existentes no navegador ou no Node.js.
• Retreinar o aprendizado de máquina pré-existente usando dados personalizados.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (online ou no local), os participantes aprenderão como configurar e usar TensorFlow Serving para implantar e gerenciar modelos ML em um ambiente de produção. No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Treinar, exportar e servir vários modelos do TensorFlow.
• Testar e implantar algoritmos usando uma única arquitetura e um conjunto de APIs.
• Estender TensorFlow Serving para servir outros tipos de modelos além dos modelos do TensorFlow.

O TensorFlow é um API de segunda geração da biblioteca de software de código aberto do Google para o Deep Learning.
O sistema é desenhado para facilitar a pesquisa em machine learning e para tornar facil e rapido a transição do prototipo de pesquisa ao sistema de produção. Público:
Este curso é dirigido a todos aqueles engeheiros que buscam utilizar o TensorFlow para seus projetos de Deep Learning, já sejam pessoais ou laborais.
Depois de completar o Curso, os participantes poderão:

• Entender a estrutura do TensorFlow e os seus mecanismos.
• poderão fazer a instalação do ambiente de produççao no programa
• Poderão entender e monitorar a qualidade do código esrito.
• Imlementar modelos avançados de treinamento, raficos e logging.

Este curso explora com exemplo específicos a aplicação do TensorFlow para os propósitos do reconhecimento de imagem. Este cuso é dirigido à engenheiros que buscam utilizar o TensorFlow para os propósitos de reconhecimento de imagem. Os participantes que tomem este curso aprenderão:

• Entender a estrutura e mecanismos do TensorFlow
• Instalar e produzir e produzir no ambiente do programa.
• Implementar treinamento avançado, modedlos de construçao de graficos e logging.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam passar do treinamento de um único modelo de ML para a implantação de muitos modelos de ML na produção. No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar e configurar o TFX e suportar ferramentas de terceiros.
• Utilizar o TFX para criar e gerir um pipeline de produção de ML completo.
• Trabalhar com componentes TFX para realizar modelagem, treinamento, servir inferência e gerenciar implantações.
• Implante recursos de aprendizado de máquina em aplicativos da Web, aplicativos móveis, dispositivos IoT e muito mais.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba, os participantes aprenderão como tirar proveito das inovações nos processadores TPU para maximizar o desempenho de seus próprios aplicativos de IA. No final da formação, os participantes serão capazes de

• Treinar vários tipos de redes neurais em grandes quantidades de dados.
• Use TPUs para acelerar o processo de inferência em até duas ordens de magnitude.
• Utilizar TPUs para processar aplicativos intensivos, como pesquisa de imagens, visão em nuvem e fotos.

TensorFlow™ é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados. SyntaxNet é um framework de processamento de línguas naturais de rede neural para TensorFlow. Word2Vec é usado para a aprendizagem de representações vector de palavras, chamado "word embeddings". Word2vec é um modelo preditivo particularmente computacional-eficaz para a aprendizagem de palavras de texto cru. Ele vem em dois sabores, o modelo Continuous Bag-of-Words (CBOW) e o modelo Skip-Gram (Capítulos 3.1 e 3.2 em Mikolov et al.) Usados em tandem, o SyntaxNet e Word2Vec permitem que os usuários gerem modelos de aprendizagem integrada a partir da entrada de língua natural. Auditoria Este curso é voltado para desenvolvedores e engenheiros que pretendem trabalhar com os modelos SyntaxNet e Word2Vec em seus gráficos TensorFlow. Após a conclusão deste curso, os delegados serão:

• compreender TensorFlow’s estrutura e mecanismos de implantação
• Ser capaz de realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
• ser capaz de avaliar a qualidade do código, realizar o desligamento, monitoramento
• Ser capaz de implementar produção avançada como modelos de treinamento, termos de inserção, gráficos de construção e logging

Este curso começa com o fornecimento de conhecimento conceitual em redes neurais e, geralmente, em algoritmo de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicativos). A parte 1 (40%) deste treinamento é mais focada nos fundamentos, mas ajudará você a escolher a tecnologia certa: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc. A parte 2 (20%) deste treinamento apresenta o Theano - uma biblioteca python que facilita a escrita de modelos de aprendizado profundo. Parte 3 (40%) do treinamento seria extensivamente baseada no Tensorflow - API de 2ª geração da biblioteca de software de código aberto da Go ogle para Deep Learning . Os exemplos e handson seriam todos feitos no TensorFlow . Público Este curso é destinado a engenheiros que procuram usar o TensorFlow em seus projetos de Deep Learning Após a conclusão deste curso, os delegados:

• ter um bom entendimento sobre redes neurais profundas (DNN), CNN e RNN
• entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
• ser capaz de executar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
• ser capaz de avaliar a qualidade do código, executar depuração, monitoramento
• ser capaz de implementar produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro