TensorFlow für Bilderkennung Kurse

TensorFlow für Bilderkennung

Tauchen Sie ein in die Leistungsfähigkeit von TensorFlow und machen Sie es sich für eine effektive Bilderkennung zunutze.

In diesem umfassenden Training lernen Sie die Mechanismen, Methoden und praktischen Anwendungen von TensorFlow für die Erkennung und Kategorisierung von Bildern kennen.

Was werden Sie lernen?

Tauchen Sie ein in die Macht von TensorFlow und machen Sie es sich für eine effektive Bilderkennung zunutze. In diesem umfassenden Training erforschen Sie die Mechanismen, Methoden und praktischen Anwendungen von TensorFlow bei der Erkennung und Kategorisierung von Bildern.

In diesem intensiven Training werden die Teilnehmer:

Grundlegende Einblicke in maschinelles Lernen und neuronale Netze gewinnen.
Die Grundlagen und fortgeschrittenen Funktionen von TensorFlow verstehen.
In spezielle Themen wie verteiltes TensorFlow und Model Serving eintauchen.
Lernen Sie über Convolutional Neural Networks (CNN) und ihre Bedeutung in der Bilderkennung.
Erforschen Sie Deep Learning Techniken, die auf populäre Datensätze wie MNIST angewendet werden.
Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, TensorFlow für verschiedene Bilderkennungsaufgaben zu verwenden und seine Fähigkeiten in ihre Projekte zu integrieren.

Anforderungen:

Grundkenntnisse in der Python-Programmierung.

Ein Verständnis für allgemeine IT-Konzepte ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.

Kursübersicht*:

*Wir wissen, dass jedes Team seine eigenen Bedürfnisse und Anforderungen hat. Deshalb können wir den Schulungsplan je nach Bedarf anpassen.

Grundlagen und TensorFlow-Grundlagen

Einführung in maschinelles Lernen und rekursive neuronale Netze (RNN).
Neuronale Netze (NN) und RNN Überblick.
Backpropagation-Konzepte.
Langes Kurzzeitgedächtnis (LSTM).
Einführung in TensorFlow.
Erstellung, Initialisierung, Speicherung und Wiederherstellung von TensorFlow-Variablen.
Füttern, Lesen und Vorladen von TensorFlow-Daten.
Training von Modellen mit der TensorFlow Infrastruktur.
Visualisieren und Auswerten von Modellen mit TensorBoard.

TensorFlow Mechanik und fortgeschrittene Anwendung

Umfassende Mechanik von TensorFlow.
Arbeiten mit Tutoriumsdateien.
Datenvorbereitung und Download.
Eingaben, Platzhalter und Graphenerstellung.
Modellinferenz, Verlustbestimmung und Training.
Fortgeschrittene TensorFlow-Techniken.
Threading, Warteschlangen, und verteiltes TensorFlow.
Dokumentation und gemeinsame Nutzung von Modellen.
Datenleser-Anpassung.
Verwendung von GPUs (Hinweis: Bestimmte GPU-Themen sind nach vorheriger Ankündigung verfügbar).