План на курса

Първи стъпки

  • Настройка и инсталиране

TensorFlow Основи

  • Създаване, инициализиране, запазване и възстановяване TensorFlow на променливи
  • Подаване, четене и предварително зареждане TensorFlow на данни
  • Как да използваме TensorFlow инфраструктура за обучение на модели в мащаб
  • Визуализиране и оценяване на модели с TensorBoard

TensorFlow Механика 101

  • Подгответе данните
    • Изтегляне
    • Входове и контейнери
  • Изградете графиката
    • Извод
    • Загуба
    • обучение
  • Обучете модела
    • Графиката
    • Сесията
    • Влакова верига
  • Оценете модела
    • Изградете Eval Graph
    • Eval Output

Разширено използване

  • Нишки и опашки
  • Разпространено TensorFlow
  • Писане Documentation и споделяне на вашия модел
  • Персонализиране на четци на данни
  • Използвайки GPUs
  • Манипулиране на TensorFlow файлове с модели

TensorFlow Сервиране

  • Въведение
  • Урок за основно сервиране
  • Урок за разширено обслужване
  • Урок за начален модел на обслужване

Първи стъпки със SyntaxNet

  • Разбор от стандартен вход
  • Анотиране на корпус
  • Конфигуриране на Python скриптове

Изграждане на NLP Pipeline със SyntaxNet

  • Получаване на данни
  • Маркиране на част от речта
  • Обучение на SyntaxNet POS Tagger
  • Предварителна обработка с Tagger
  • Разбор на зависимости: Разбор на базата на преход
  • Обучение на парсер Стъпка 1: Локално предварително обучение
  • Обучение на парсер Стъпка 2: Глобално обучение

Векторни представяния на Words

  • Мотивация: Защо да научите вграждане на думи?
  • Увеличаване с шумово-контрастно обучение
  • Моделът Skip-gram
  • Изграждане на графиката
  • Обучение на модела
  • Визуализиране на научените вграждания
  • Оценяване на вграждания: Аналогично разсъждение
  • Оптимизиране на внедряването

Изисквания

Работно познаване на python

 35 Часа

Брой участници


Цена за участник

Oтзиви от потребители (3)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории