コース概要

はじめる

    セットアップとインストール

【3】基本

    TensorFlow 変数の作成、初期化、保存、復元 TensorFlow データのフィード、読み取り、プリロード TensorFlow インフラストラクチャを使用して大規模なモデルをトレーニングする方法 TensorBoard を使用したモデルの視覚化と評価

TensorFlow 力学101

    データのダウンロード入力とプレースホルダーを準備する
グラフ推論を構築する
  • 損失
  • トレーニング
  • モデルをトレーニングする グラフ
  • セッション
  • トレインループ
  • モデルを評価する 評価グラフを構築する
  • 評価出力
  • 高度な使用法
  • スレッドとキューの分散 TensorFlow ドキュメントの作成とモデルの共有 GPU を使用したデータ リーダーのカスタマイズ TensorFlow モデル ファイルの操作
  • 【3】盛り付け
  • はじめに 基本的なサービス提供チュートリアル 高度なサービス提供チュートリアル サービス提供開始モデルのチュートリアル

      SyntaxNet の入門

    標準入力からの解析 コーパスへの注釈付け Python スクリプトの構成

      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 タガーのトレーニング タガーによる前処理 依存関係解析: 遷移ベースの解析 パーサーのトレーニング ステップ 1: ローカル事前トレーニング パーサーのトレーニング ステップ 2: グローバル トレーニング

      Word のベクトル表現

    動機: なぜ単語の埋め込みを学ぶのか?ノイズ対比トレーニングによるスケールアップ スキップグラム モデル グラフの構築 モデルのトレーニング 学習された埋め込みの視覚化 埋め込みの評価: 類推推論 実装の最適化

       

     

    要求

    pythonの実務知識

      35 時間

    参加者の人数


    開始

    完了


    Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.

    Price per participant

    お客様の声 (3)

    関連コース

    Understanding Deep Neural Networks

      35 時間