Programa del Curso

Empezar

  • Configuración e instalación

TensorFlow Conceptos básicos

  • Variables de creación, inicialización, almacenamiento y restauración TensorFlow
  • Alimentación, lectura y precarga TensorFlow Datos
  • Cómo usar la infraestructura TensorFlow para entrenar modelos a escala
  • Visualización y evaluación de modelos con TensorBoard

TensorFlow Mecánica 101

  • Preparación de los datos
    • Descargar
    • Entradas y marcadores de posición
  • Construir el gráfico
    • Inferencia
    • Pérdida
    • Adiestramiento
  • Entrenamiento del modelo
    • El grafo
    • La sesión
    • Bucle de tren
  • Evaluar el modelo
    • Construir el gráfico de evaluación
    • Salida de evaluación

Uso avanzado

  • Subprocesos y colas
  • Distribuidos TensorFlow
  • Escribir Documentation y compartir el modelo
  • Personalización de lectores de datos
  • Usando GPUs
  • Manipulación de TensorFlow archivos de modelo

TensorFlow Sirviendo

  • Introducción
  • Tutorial básico de servicio
  • Tutorial de Serving Avanzado
  • Tutorial del modelo de inicio de servicio

Introducción a SyntaxNet

  • Análisis sintáctico desde entrada estándar
  • Anotación de un corpus
  • Configuración de los scripts Python

Creación de una canalización de NLP con SyntaxNet

  • Obtención de datos
  • Etiquetado de partes de la oración
  • Entrenamiento del etiquetador de puntos de venta de SyntaxNet
  • Preprocesamiento con el etiquetador
  • Análisis de dependencias: análisis basado en transiciones
  • Entrenamiento de un analizador Paso 1: Entrenamiento previo local
  • Entrenamiento de un analizador Paso 2: Entrenamiento global

Representaciones vectoriales de Words

  • Motivación: ¿Por qué aprender incrustaciones de palabras?
  • Ampliación con la formación en contraste de ruido
  • El modelo Skip-gram
  • Construyendo el grafo
  • Entrenamiento del modelo
  • Visualización de las incrustaciones aprendidas
  • Evaluación de incrustaciones: razonamiento analógico
  • Optimización de la implementación

Requerimientos

Conocimiento práctico de python

 35 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (4)

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