お問い合わせを送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
予約を送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
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
お客様の声 (3)
非常に知識が豊富です
Usama Adam - TWPI
コース - Natural Language Processing with TensorFlow
機械翻訳
彼が例とトレーニングを用いてすべてを説明する方法は非常に役立つものでした
Ibrahim Mohammedameen - TWPI
コース - Natural Language Processing with TensorFlow
機械翻訳
組織は、提案された議題に従い、トレーナーのこの分野における豊富な知識
Ali Kattan - TWPI
コース - Natural Language Processing with TensorFlow
機械翻訳