Pelatihan TensorFlow secara online atau tatap muka, dipandu oleh instruktur, menunjukkan melalui diskusi interaktif dan praktik langsung bagaimana menggunakan sistem TensorFlow untuk memfasilitasi penelitian di bidang pembelajaran mesin, serta membuat transisi dari prototipe penelitian ke sistem produksi menjadi cepat dan mudah.
Pelatihan TensorFlow tersedia sebagai "pelatihan online langsung" atau "pelatihan langsung tatap muka". Pelatihan online langsung (atau disebut juga "pelatihan jarak jauh langsung") dilakukan melalui desktop jarak jauh interaktif dengan menggunakan remote desktop. Pelatihan langsung tatap muka dapat dilakukan secara lokal di kantor pelanggan di Jakarta atau di pusat pelatihan perusahaan NobleProg di Jakarta.
NobleProg -- Penyedia Pelatihan Lokal Anda
Pondok Indah Office Tower 3
17th Floor, Jl Sultan Iskandar Muda Kav. V-TA, Jakarta Selatan, Indonesia
Pondok Indah Office Tower 3 adalah gedung perkantoran yang terletak di Komplek Pondok Indah Office Tower, Jalan Sultan Iskandar Muda Kav. 5-TA, Jakarta Selatan. Gedung ini memiliki 21 lantai dengan total luas bangunan sekitar 38.000 meter persegi.
Pelatihan ini dipandu instruktur secara langsung di Jakarta (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang computer vision dan mengeksplorasi kemampuan TensorFlow untuk mengembangkan model visi canggih menggunakan Google Colab.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Membuat dan melatih convolutional neural networks (CNNs) menggunakan TensorFlow.
Memanfaatkan Google Colab untuk pengembangan model berbasis cloud yang skala besar dan efisien.
Mengimplementasikan teknik preprocessing gambar untuk tugas-tugas computer vision.
Menerapkan model visi komputer untuk aplikasi dunia nyata.
Menggunakan transfer learning untuk meningkatkan kinerja model CNN.
Memvisualisasikan dan menginterpretasikan hasil dari model klasifikasi gambar.
Pelatihan langsung ini di Jakarta (online atau offline) ditujukan bagi ilmuwan data dan pengembang tingkat menengah yang ingin memahami dan menerapkan teknik deep learning menggunakan lingkungan Google Colab.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Menyiapkan dan mengelola Google Colab untuk proyek deep learning.
Memahami dasar-dasar jaringan saraf.
Melakukan implementasi model deep learning menggunakan TensorFlow.
Melatih dan mengevaluasi model deep learning.
Menggunakan fitur lanjutan dari TensorFlow untuk deep learning.
Ini adalah kursus 4 hari yang memperkenalkan AI dan penerapannya. Ada opsi untuk memiliki satu hari tambahan untuk melaksanakan proyek AI setelah menyelesaikan kursus ini.
Dalam pelatihan online langsung ini di Jakarta, peserta akan belajar menggunakan perpustakaan Python untuk Penganalan Bahasa Alam (NLP) saat mereka membuat aplikasi yang memproses sejumlah gambar dan menghasilkan kapten.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Mendesain dan mengkodekan DL untuk NLP menggunakan perpustakaan Python.
Membuat kode Python yang membaca koleksi gambar yang sangat besar dan menghasilkan kata kunci.
Membuat kode Python yang menghasilkan kapten dari kata kunci yang terdeteksi.
Kursus ini cocok untuk peneliti dan insinyur Deep Learning yang tertarik menggunakan alat-alat (sebagian besar open source) untuk menganalisis gambar komputer
Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Jakarta (online atau onsite), ditujukan bagi ilmuwan data yang ingin menggunakan TensorFlow untuk menganalisis data potensi penipuan.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Membuat model deteksi penipuan di Python dan TensorFlow.
Membangun regresi linier dan model regresi linier untuk memprediksi penipuan.
Mengembangkan aplikasi AI end-to-end untuk menganalisis data penipuan.
Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin menggunakan Tensorflow 2.x untuk membangun prediktor, klasifikator, model generatif, jaringan saraf, dan lain-lain.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memasang dan mengkonfigurasi TensorFlow 2.x.
Memahami manfaat TensorFlow 2.x dibandingkan dengan versi sebelumnya.
Membangun model deep learning.
Menerapkan klasifikator gambar canggih.
Mengimplementasikan model deep learning ke awan, perangkat seluler, dan perangkat IoT.
Dalam pelatihan yang dipandu instruktur secara langsung di Jakarta (online atau di lokasi), peserta akan belajar cara mengonfigurasi dan menggunakan Tensorflow Serving untuk mendeploy dan mengelola model ML dalam lingkungan produksi.
Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:
Mentraining, mengekspor, dan menyajikan berbagai model Tensorflow.
Mengetes dan mendeploy algoritma menggunakan satu arsitektur dan set API.
Mengembangkan Tensorflow Serving untuk menyajikan jenis model lain selain model Tensorflow.
TensorFlow adalah API generasi kedua dari pustaka perangkat lunak Google yang terbuka untuk Deep Learning. Sistem ini dirancang untuk memudahkan penelitian dalam pemilihan mesin, dan untuk memudahkan transisi dari prototipe penelitian ke sistem produksi dengan cepat dan mudah.
Peserta
Kursus ini ditujukan untuk insinyur yang ingin menggunakan TensorFlow untuk proyek Deep Learning-nya.
Setelah menyelesaikan kursus ini, peserta akan:
memahami struktur dan mekanisme pengoperasian TensorFlow
dapat melakukan tugas instalasi / lingkungan produksi / arsitektur dan konfigurasi
dapat menilai kualitas kode, melakukan debug, pemantauan
dapat menerapkan penggunaan lanjut seperti melatih model, membangun grafis dan melakukan logging
Ini adalah pelatihan langsung (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) yang dipimpin instruktur di Jakarta yang ditujukan untuk para ilmuwan data yang ingin melangkah dari melatih satu model ML hingga mengirim banyak model ML ke produksi.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memasang dan mengonfigurasi TFX dan alat-alat pihak ketiga pendukung.
Menggunakan TFX untuk membuat dan mengelola pipa produksi ML yang lengkap.
Bekerja dengan komponen TFX untuk melakukan modeling, pelatihan, menyajikan inferensi, dan mengelola penempatan.
Mengirim fitur pemodelan mesin ke aplikasi web, aplikasi seluler, perangkat IoT, dan sebagainya.
TensorFlow™ adalah perpustakaan perangkat lunak sumber terbuka untuk komputasi numerik menggunakan grafik aliran data.
SyntaxNet adalah kerangka pengolahan bahasa alami berbasis jaringan saraf untuk TensorFlow.
Word2Vec digunakan untuk mempelajari representasi vektor kata, disebut "word embeddings". Word2vec adalah model prediktif yang khusus efisien secara komputasi untuk mempelajari word embeddings dari teks mentah. Model ini ada dalam dua variasi, Continuous Bag-of-Words (CBOW) dan Skip-Gram (Bab 3.1 dan 3.2 dalam Mikolov et al.).
Dengan digunakan bersama, SyntaxNet dan Word2Vec memungkinkan pengguna untuk menghasilkan model Learned Embedding dari input Natural Language.
Peserta
Kursus ini ditujukan untuk pengembang dan insinyur yang ingin bekerja dengan model SyntaxNet dan Word2Vec dalam grafik TensorFlow mereka.
Setelah menyelesaikan kursus ini, peserta akan:
memahami struktur dan mekanisme peluncuran TensorFlow
dapat melakukan tugas instalasi/lingkungan produksi/arsitektur dan konfigurasi
dapat menilai kualitas kode, melakukan pembugian, dan pemantauan
dapat menerapkan penggunaan lanjutan seperti melatih model, menanamkan istilah, membangun grafik, dan log
Pelatihan ini dimulai dengan memberikan pengetahuan konseptual tentang jaringan saraf dan secara umum dalam algoritma pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam (algoritma dan aplikasi).
Bagian-1(40%) dari pelatihan ini lebih berfokus pada dasar-dasar, tetapi akan membantu Anda memilih teknologi yang tepat: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, dll.
Bagian-2(20%) dari pelatihan ini mengenalkan Theano - perpustakaan Python yang membuat penulisan model pembelajaran mendalam menjadi mudah.
Bagian-3(40%) dari pelatihan akan sangat berbasis pada TensorFlow - API dari pustaka perangkat lunak sumber terbuka Google untuk Pembelajaran Mendalam. Contoh dan praktikum semuanya akan dilakukan menggunakan TensorFlow.
Audience
Pelatihan ini ditujukan untuk insinyur yang ingin menggunakan TensorFlow untuk proyek-proyek Pembelajaran Mendalam mereka
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan:
memiliki pemahaman yang baik tentang jaringan saraf dalam (DNN), CNN, dan RNN
memahami struktur dan mekanisme penyebaran TensorFlow
mampu melakukan tugas instalasi / lingkungan produksi / arsitektur dan konfigurasi
mampu menilai kualitas kode, melakukan debugging, monitoring
mampu mengimplementasikan produksi lanjutan seperti pelatihan model, pembangunan grafik dan pencatatan
Baca selengkapnya...
Pembaruan Terakhir:
Testimoni (4)
Instruktur menjelaskan konten dengan baik dan tetap menarik sepanjang waktu. Dia berhenti untuk bertanya dan membiarkan kami mencari solusi sendiri dalam beberapa sesi praktis. Dia juga menyesuaikan kursus dengan baik sesuai kebutuhan kami.
Robert Baker
Kursus - Deep Learning with TensorFlow 2.0
Diterjemahkan Mesin
Tomasz benar-benar menguasai informasi dengan baik dan kursusnya berjalan dengan tempo yang tepat.
Raju Krishnamurthy - Google
Kursus - TensorFlow Extended (TFX)
Diterjemahkan Mesin
Organisasi, sesuai dengan agenda yang diusulkan, pengetahuan luas instruktur dalam subjek ini
Ali Kattan - TWPI
Kursus - Natural Language Processing with TensorFlow
Diterjemahkan Mesin
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
Pelatihan online TensorFlow di Jakarta, Kursus pelatihan TensorFlow di Jakarta, Pelatihan TensorFlow akhir pekan di Jakarta, Pelatihan TensorFlow di Jakarta, TensorFlow dipandu Instruktur di Jakarta, Pelatihan TensorFlow tatap muka di Jakarta, Pelatihan TensorFlow sore hari di Jakarta, Bootcamp TensorFlow di Jakarta, Instruktur TensorFlow di Jakarta, Kelas TensorFlow di Jakarta, Pelatihan TensorFlow di Jakarta, Pelatihan online TensorFlow di Jakarta, Pelatihan TensorFlow akhir pekan di Jakarta, TensorFlow dipandu Instruktur di Jakarta, Pelatihan pribadi TensorFlow di Jakarta, Kursus privat / pribadi TensorFlow di Jakarta
