Programa do Curso

Primeiros passos

  • Configuração e instalação

TensorFlow Noções básicas

  • Criação, inicialização, gravação e restauro TensorFlow variáveis
  • Alimentação, leitura e pré-carregamento TensorFlow de dados
  • Como usar a infraestrutura TensorFlow para treinar modelos em escala
  • Visualização e avaliação de modelos com o TensorBoard

Mecânica TensorFlow 101

  • Preparar os dados
    • Descarregar
    • Entradas e espaços reservados
  • Construir o gráfico
    • Inferência
    • Perda
    • Treinamento
  • Treinar o modelo
    • O gráfico
    • A sessão
    • Treinar o ciclo
  • Avaliar o modelo
    • Construir o gráfico de avaliação
    • Saída da avaliação

Uso avançado

  • Threading e filas de espera
  • Distribuído TensorFlow
  • Escrevendo Documentation e compartilhando seu modelo
  • Personalizando Leitores de Dados
  • Usando GPU s
  • Manipulando TensorFlow Arquivos de Modelo

TensorFlow Servindo

  • Introdução
  • Tutorial básico de servidor
  • Tutorial avançado de utilização de servidores
  • Tutorial de modelo de início de serviço

Introdução ao SyntaxNet

  • Analisando a partir da entrada padrão
  • Anotando um corpus
  • Configurando os scripts Python

Criando um pipeline de NLP com SyntaxNet

  • Obtenção de dados
  • Marcação de parte do discurso
  • Treinar o etiquetador POS da SyntaxNet
  • Pré-processamento com o etiquetador
  • Análise de dependência: Análise baseada na transição
  • Formação de um analisador Passo 1: Pré-treino local
  • Formação de um analisador Passo 2: Formação global

Representações vectoriais de Words

  • Motivação: Porquê aprender a incorporação de palavras?
  • Aumentar a escala com o treino com contraste de ruído
  • O modelo Skip-gram
  • Construir o gráfico
  • Treinar o modelo
  • Visualizando os Embeddings Aprendidos
  • Avaliando Embeddings: Raciocínio analógico
  • Otimizar a implementação

Requisitos

Conhecimentos práticos de python

 35 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

Declaração de Clientes (3)

Próximas Formações Provisórias

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