使用 TensorFlow 2 進行深度學習培訓

這門在 澳門（線上或線下）舉辦的由導師指導的培訓，旨在幫助高階專業人士深化對電腦視覺的理解，並探索使用 Google Colab 開發複雜視覺模型的 TensorFlow 能力。

完成本課程後，學員能夠：

• 使用 TensorFlow 構建和訓練卷積神經網絡 (CNN)。
• 利用 Google Colab 進行可擴展且高效的雲端模型開發。
• 實施圖像預處理技巧以用於電腦視覺任務。
• 將電腦視覺模型部署到實際應用場景中。
• 運用遷移學習提升 CNN 模型的表現。
• 視覺化並解讀圖像分類模型的結果。

這門在 澳門（線上或線下）進行的講師指導培訓，針對希望了解並應用 Google Colab 環境中深度學習技術的中級數據科學家和開發人員。

完成本課程後，學員將能夠：

• 為深度學習項目設置和導航 Google Colab。
• 理解神經網絡的基本原理。
• 使用 TensorFlow 實施深度學習模型。
• 訓練和評估深度學習模型。
• 利用 TensorFlow 的高級功能進行深度學習。

本次在澳門（線上或線下）舉辦的由講師主導的實地培訓，旨在幫助希望使用TensorFlow分析潛在欺詐數據資料科學家。

完成本課程後，學員將能夠：

• 在Python和TensorFlow中建立欺詐檢測模型。
• 構建線性回歸及線性回歸模型來預測欺詐行為。
• 開發端到端的AI應用程序以分析欺詐數據

本課程將為您提供關於神經網絡和機器學習算法、深度學習（算法與應用）的概念性知識。

培訓的第一部分（占40%）側重於基礎知識，但會幫助您選擇正確的技術：TensorFlow、Caffe、Theano、DeepDrive、Keras等。

培訓的第二部分（占20%）介紹Theano - 一個使編寫深度學習模型變得簡單的Python庫。

培訓的第三部分（占40%）將廣泛基於Tensorflow - Google開源軟件庫用於深度學習的API。示例和實踐操作都將在TensorFlow中進行。

受眾

本課程旨在幫助尋求使用TensorFlow進行深度學習項目的工程師

完成此課程後，學員將：

• 對深度神經網絡(DNN)、CNN和RNN有深入理解
• 理解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，進行調試、監控
• 能夠實施先進的生產級訓練模型，構建圖形並記錄日誌