Google借助TensorFlow开发了过去几年较为重要的机器学习库之一。TensorFlow支持为许多用途(如图像识别、时间序列建模以及自然语言处理)开发深度学习模型。本课程将讲解神经网络以及框架TensorFlow背后的理论知识,并介绍神经网络和深度学习模型的实际应用和开发:
- 神经网络和深度学习简介
- TensorFlow概述
- 基于graph和eager的代码执行
- 在TensorFlow中编码单个神经元
- TensorFlow中的多层神经网络
- TensorFlow中的卷积神经网络
- 进一步的模型架构 (RNN、LSTM)概述
- 深度学习模型训练
- 培训过程监控和记录
- 深度学习模型评估
- 深度学习最佳实践
为时1天的综合模块
培训语言:德语、英语
类型:教室
实操:是
主要内容:TensorFlow、深度学习、神经网络
培训地点:法兰克福、苏黎世或基于客户位置
如需详细了解合作伙伴产品/服务,请访问:www.statworx.com/de/academy/python-kurse/python-tensorflow-kurs/
持续时间 | 8 |
小时/周 | 8 |
语言 | English, German |
Delivery | Classroom |
亲自动手 | Yes |
支持的器件 | STM32 |
核心议题 | TensorFlow, Deep Learning, Neural Networks |
地点 |
Served Countries:
奥地利, 德国, 瑞士