コース概要

開始する

  • セットアップとインストール

TensorFlow の基礎

  • TensorFlow 変数の作成、初期化、保存、および復元
  • TensorFlow データのフィード、読み込み、およびプリロード
  • TensorFlow インフラストラクチャを使用して大規模にモデルを学習する方法
  • TensorBoard を使用したモデルの可視化と評価

TensorFlow メカニクス 101

  • データの準備
    • ダウンロード
    • 入力とプレースホルダー
  • グラフの構築
    • 推論
    • 損失関数
    • 学習
  • モデルの学習
    • グラフ
    • セッション
    • 学習ループ
  • モデルの評価
    • 評価用グラフの構築
    • 評価出力

高度な使用法

  • スレッディングとキュー
  • 分散 TensorFlow
  • ドキュメンテーションの作成とモデルの共有
  • データリーダーのカスタマイズ
  • GPU の使用
  • TensorFlow モデルファイルの操作

TensorFlow Serving

  • 紹介
  • 基本的なサーブングチュートリアル
  • 高度なサーブングチュートリアル
  • Inception モデルのサーブングチュートリアル

SyntaxNet の開始方法

  • 標準入力からの解析
  • コーパスの注釈付け
  • Python スクリプトの設定

SyntaxNet を使用した NLP パイプラインの構築

  • データの取得
  • 品詞タグ付け
  • SyntaxNet POS タガーの学習
  • タガーを使用した前処理
  • 依存関係解析: トランジションベースのパーシング
  • パーサーの学習ステップ1: ローカルプリトレーニング
  • パーサーの学習ステップ2: グローバルトレーニング

単語のベクトル表現

  • 動機: なぜ単語埋め込みを学習するのか?
  • ノイズコントラスティブトレーニングによる拡大
  • Skip-gram モデル
  • グラフの構築
  • モデルの学習
  • 学習された埋め込みの可視化
  • 評価: 比喩的推論
  • 実装の最適化

要求

Python の使用経験があること

 35 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

お客様の声 (3)

今後のコース

関連カテゴリー