TPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units培訓

本課程是為經理、解決方案架構師、創新官、首席技術官、軟體架構師以及任何對應用人工智慧概述及其發展的最新預測感興趣的人創建的。

這是一個為期 4 天的課程，介紹人工智慧及其應用。完成本課程后，可以選擇額外有一天的時間來開展 AI 專案。 

在此培训结束时，学员将能够：

本次由讲师指导的香港（线上或线下）培训，旨在帮助高级专业人士深入理解计算机视觉，并探索TensorFlow在开发复杂视觉模型方面的能力，使用Google Colab。

• 使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络（CNN）。
• 利用Google Colab进行可扩展且高效的基于云的模型开发。
• 实施图像预处理技术以完成计算机视觉任务。
• 部署计算机视觉模型以应用于实际场景。
• 使用迁移学习提升CNN模型的性能。
• 可视化和解释图像分类模型的结果。

在本培训结束时，学员将能够：

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向希望了解并应用深度学习技术的中级数据科学家和开发者，使用Google Colab环境。

• 为深度学习项目设置并导航Google Colab。
• 理解神经网络的基础知识。
• 使用TensorFlow实现深度学习模型。
• 训练并评估深度学习模型。
• 利用TensorFlow的高级功能进行深度学习。

在這個由講師指導的香港現場培訓中，參與者將學習使用Python 庫進行NLP，因為他們創建了一個處理 一組圖片並生成標題的應用程式。 

在培訓結束時，參與者將能夠：

•  使用 Python 庫為 NLP 設計和編寫 DL。
• 創建 Python 代碼，讀取大量圖片並生成關鍵字。
• 創建 Python 代碼，用於 從檢測到的關鍵字生成標題。

聽眾

本課程適合有興趣利用可用工具（主要是開源）分析計算機圖像的Deep Learning研究人員和工程師

本課程提供了工作實例。

這種以講師為主導的香港現場現場培訓針對的是希望使用TensorFlow分析潛在欺詐數據的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在Python和TensorFlow中創建欺詐檢測模型。
• 建立線性回歸和線性回歸模型來預測欺詐。
• 開發一個端到端的人工智慧應用程序來分析欺詐數據。

该培训面向希望学习神经网络基础知识及其应用的人员。

這種以講師為主導的香港現場培訓（現場或遠端）面向希望使用Tensorflow 2.x 構建預測器，分類器，生成模型，神經網路等的開發人員和數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝並配置 TensorFlow 2.x。
• 瞭解 TensorFlow 2.x 相對於以前版本的優勢。
• 構建深度學習模型。
• 實現高級圖像分類器。
• 將深度學習模型部署到雲、移動和IoT設備。

在這個由講師指導的香港現場（現場或遠端）的現場培訓中，參與者將學習如何配置和使用TensorFlow Serving在生產環境中部署和管理ML模型。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 訓練、導出和提供各種 TensorFlow 模型。
• 使用單個體系結構和一組 API 測試和部署演算法。
• 擴展 TensorFlow Serving 以服務於 TensorFlow 模型以外的其他類型的模型。

TensorFlow是Go ogle Deep Learning開源軟件庫的第二代API。該系統旨在促進機器學習的研究，並使其從研究原型到生產系統的快速和輕鬆過渡。

聽眾

本課程面向希望將TensorFlow用於Deep Learning項目的工程師

完成本課程後，代表們將：

• 了解TensorFlow的結構和部署機制
• 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
• 能夠評估代碼質量，執行調試，監控
• 能夠實現高級生產，如培訓模型，構建圖形和記錄

本課程通過具體的例子探討了Tensor Flow在圖像識別方面的應用

聽眾

本課程適用於尋求將TensorFlow用於圖像識別的工程師

完成本課程後，代表們將能夠：

• 了解TensorFlow的結構和部署機制
• 執行安裝/生產環境/架構任務和配置
• 評估代碼質量，執行調試，監控
• 實施先進的生產，如培訓模型，建立圖表和記錄

這種以講師為主導的香港現場培訓（現場或遠端）針對的是希望從訓練單個ML模型到將多個ML模型部署到生產的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 TFX 和支援的第三方工具。
• 使用 TFX 建立和管理完整的 ML 生產管道。
• 使用 TFX 元件執行建模、訓練、提供推理和管理部署。
• 將機器學習功能部署到 Web 應用程式、行動應用程式、IoT 設備等。

TensorFlow ™是一個使用數據流圖進行數值計算的開源軟件庫。

SyntaxNet是TensorFlow的神經網絡自然語言處理框架。

Word 2Vec用於學習單詞的矢量表示，稱為“單詞嵌入”。 Word 2vec是一種特別計算有效的預測模型，用於學習原始文本中的單詞嵌入。它有兩種形式，連續Bag-of- Word模型（CBOW）和Skip-Gram模型（Mikolov等人的第3.1和3.2章）。

使用串聯，SyntaxNet和Word 2Vec允許用戶從自然語言輸入生成學習嵌入模型。

聽眾

本課程面向打算在TensorFlow圖中使用SyntaxNet和Word 2Vec模型的開發人員和工程師。

完成本課程後，代表們將：

• 了解TensorFlow的結構和部署機制
• 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
• 能夠評估代碼質量，執行調試，監控
• 能夠實現高級生產，如培訓模型，嵌入術語，構建圖形和記錄

本課程首先介紹神經網絡的概念知識，通常還包括機器學習算法，深度學習（算法和應用程序）。

本次培訓的一部分-1（40％）更注重基本面，但會幫助你選擇合適的技術： TensorFlow ， Caffe ，Theano，DeepDrive， Keras等。

本次培訓的第2部分（20％）介紹了Theano--一個python庫，可以輕鬆編寫深度學習模型。

第3部分（40％）的培訓將廣泛基於Tensorflow - Go ogle的Deep Learning開源軟件庫的第二代API。示例和動手都將在TensorFlow 。

聽眾

本課程面向希望將TensorFlow用於Deep Learning項目的工程師

完成本課程後，代表們將：

• 對深度神經網絡（DNN），CNN和RNN有很好的理解

• 了解TensorFlow的結構和部署機制

• 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置

• 能夠評估代碼質量，執行調試，監控

• 能夠實現高級生產，如培訓模型，構建圖形和記錄