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。 

本次由讲师指导的澳門（线上或线下）培训，面向希望深入了解计算机视觉并探索TensorFlow在开发复杂视觉模型方面能力的进阶专业人士。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络（CNNs）。
• 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用于实际应用。
• 使用迁移学习提升CNN模型的性能。
• 可视化并解释图像分类模型的结果。

本課程為講師指導的澳門（線上或線下）培訓，旨在幫助中級數據科學家和開發人員理解並應用深度學習技術，使用Google Colab環境。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設置並導航Google Colab，用於深度學習項目。
• 理解神經網絡的基本原理。
• 使用TensorFlow實現深度學習模型。
• 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。

在這個由講師指導的澳門現場培訓中，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。

受衆

本課程適合對利用現有工具（主要爲開源工具）進行計算機圖像分析的深度學習研究人員和工程師。

本課程提供實際案例。

這種以講師為主導的澳門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澳門現場培訓（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澳門現場（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 Google 開源的深度學習軟件庫的第二代 API。該系統旨在促進機器學習研究，並快速輕鬆地將研究原型過渡到生產系統。

受衆

本課程面向希望在深度學習項目中使用 TensorFlow 的工程師。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解 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，進行調試和監控
• 實現高級生產任務，如訓練模型、構建圖和日誌記錄

本課程通過具體示例，探討了TensorFlow在圖像識別中的應用。

受衆

本課程面向希望利用TensorFlow進行圖像識別的工程師。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解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，進行調試和監控
• 實現高級生產任務，如訓練模型、構建圖和日誌記錄

這種以講師為主導的澳門現場培訓（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™ 是一個開源的軟件庫，用於使用數據流圖進行數值計算。

SyntaxNet 是一個基於神經網絡的自然語言處理框架，專爲 TensorFlow 設計。

Word2Vec 用於學習詞的向量表示，稱爲“詞嵌入”。Word2Vec 是一種計算效率特別高的預測模型，用於從原始文本中學習詞嵌入。它有兩種模式：連續詞袋模型（CBOW）和 Skip-Gram 模型（Mikolov 等人的第 3.1 和 3.2 章）。

SyntaxNet 和 Word2Vec 結合使用，用戶可以從自然語言輸入中生成學習到的嵌入模型。

受衆

本課程面向希望在 TensorFlow 圖中使用 SyntaxNet 和 Word2Vec 模型的開發人員和工程師。

完成本課程後，學員將能夠：

• 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，進行調試和監控
• 能夠實現高級生產任務，如訓練模型、嵌入術語、構建圖和日誌記錄

本課程首先爲您提供神經網絡以及機器學習算法、深度學習（算法與應用）的概念知識。

第一部分（40%）的培訓更側重於基礎知識，但會幫助您選擇合適的技術：TensorFlow、Caffe、Theano、DeepDrive、Keras等。

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

第三部分（40%）的培訓將廣泛基於TensorFlow——Google開源的深度學習軟件庫的第二代API。所有示例和動手實踐都將使用TensorFlow完成。

受衆

本課程面向希望在深度學習項目中使用TensorFlow的工程師。

完成本課程後，學員將：

• 對深度神經網絡（DNN）、CNN和RNN有良好的理解

• 瞭解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，進行調試和監控

• 能夠實現高級生產，如訓練模型、構建圖和日誌記錄