TensorFlow - Intro to TensorFlow for Deep Learning

Kesto

Kesto:

Vain 2 päivän

Menetelmä

Menetelmä:

luokkahuone / Online / Hybridi

Seuraava päivä

Seuraava päivä:

27/6/2022 (Maanantai)

Overview

On this accelerated Intro to TensorFlow for Deep Learning course, you’ll learn the foundation of Machine Learning (ML) and Deep Learning, and how they are applied to the TensoFlow platform.

In just 2 days, you’ll learn how to build deep-learning models as well as learn how to use your TensorFlow models in the real-world on mobile devives, in the cloud, and in browsers. You’l build knowledge on:

  • Image recognition, object detection, text recognition algorithms with deep neural networks and convolutional neural networks
  • Applying neural networks to solve natural language processing problems using TensorFlow
  • Strategies to prevent overfitting, including augmentation and dropouts

At the end of the course, you’ll sit the Intro to TensorFlow for Deep Learning exam and achieve your certification. Through Firebrand’s Lecture | Lab | Review methodology, you’ll get access to courseware, learn from certified instructors, and train in a distraction-free environment.

Audience

If you’re a Software Developer, this course is ideal for you.

8 syytä, miksi kannattaa hankkia Firebrand Trainingiltä:

  1. Koulutuksen ja todistuksen saaminen kestää vain 2 päivän. Meidän kanssamme saat -koulutuksen ja -todistuksen ennätysajassa. Todistuksen ansaitset koulutuskeskuksessamme osana intensiivistä ja nopeutettua koulutusta.
  2. Hintaan sisältyy kaikki.Kertamaksu kattaa kaikki kurssimateriaalit, kokeet, kuljetuksen, majoituksen ja ateriat ja tarjoaa kustannustehokkaimman tavan hankkia koulutus ja todistus. Ilman mitään lisäkustannuksia.
  3. Suorita tutkinto ensimmäisellä kerralla tai kertaa koulutus ilmaiseksi. Tämä on takuumme. Olemme varmoja, että läpäiset -kurssin ensimmäisellä kerralla. Mutta jos näin ei käy, voit tulla takaisin vuoden kuluttua ja maksaa vain majoituksesta ja kokeista. Kaikki muu on ilmaista.
  4. Opit enemmän.Päivä perinteisen koulutuksen tarjoajan kanssa on yleensä klo 9–17, mihin sisältyy pitkä lounastauko. Firebrand Trainingiltä saat vähintään 12 tuntia päivässä keskittynyttä ja häiriötöntä laatukoulutusaikaa opettajasi kanssa.
  5. Opit nopeammin. Yhdistämme 3 eri oppimistyyliä (visuaalisen|kuuloon perustuvan|kosketukseen perustuvan) tarjotaksemme materiaalin tavalla joka varmistaa, että opit nopeammin ja helpommin.
  6. Opiskelet huippujen kanssa.Olemme kouluttaneet ja sertifioineet 122.635 ammattilaista ja olemme kumppaneita kaikkien alan suurien nimien kanssa ja olemme saaneet lukuisia palkintoja, mm. Microsoftin Danmarki Vuoden koulutuspartneri 2010, 2011, 2012 ja 2013, Institue of IT Trainingin ”Training Company of the Year 2006, 2007, 2008” Englannissa, ISC(2):n ”Highest Performing Affiliate of the Year 2009 & 2010 – EMEA” sekä EC-Councilin ”Accredited Training Centre of the Year 2010 og 2011”, ”Newcomer of the Year 2011” ja ”Instructors Circle of Excellence”.
  7. Opit enemmän kuin pelkän teorian. Olemme kehittäneet kurssia edelleen käyttämällä laboratorioita, esimerkkitapauksia ja harjoittelukokeita varmistaaksemme, että osaat soveltaa uutta tietoa työympäristöön.
  8. Opit parhailta. Ohjaajamme kurssilla ovat alan parhaita. He tarjoavat ainutlaatuisen yhdistelmän asiantuntemusta, kokemusta ja intohimoa opetukseen.

Benefits

Curriculum

  • Section 1: Introduction to Machine Learning
  • Section 2: Your First Model: Fashion MNIST
  • Section 3: Introduction to Convolutional Neural Networks ("CNNs")
  • Section 4: Going Further with CNNs
  • Section 5: Transfer Learning
  • Section 6: Saving and Loading Models
  • Section 7: Time Series Forecasting
  • Section 8: Introduction to TensorFlow Lite

Exam Track

At the end of this accelerated course, you’ll sit the following exam at the Firebrand Training centre, covered by your Certification Guarantee:

Intro to TensorFlow for Deep Learning exam

  • Format: Multiple-choice
  • Number of questions: 60
  • Duration: 2 hours
  • Passing score: 70%

What's Included

Prerequisites

Before attending this accelerated, TensorFlow recommend you have the following experience in:

  • Calculating the probability of an event
  • Programming (at least 40hrs)
  • Libraries like NumPy and pandas is a plus

You should also have knowledge in:

  • Algebra
  • Calculating the mean and variance of a probability distribution is a plus
  • Probability and statistics
  • Data structures like dictionaries and lists
  • Python syntax, including variables, functions, classes, and object-oriented programming

Arvioinnit

Olemme kouluttaneet kymmenen vuoden aikana yli 122.635 opiskelijaa. Heitä kaikkia on pyydetty arvioimaan pikakurssimme. Tällä hetkellä 96,62% on sitä mieltä, että Firebrand on ylittänyt heidän odotuksensa:

"Knowledgeable instructor with lots of experience, using real world examples to make it relatable and focused."
Caroline Yardley. (26/4/2022 (Tiistai) - 29/4/2022 (Perjantai))

"Intense, clear and lots of fun. Highly recommend."
Anonymous. (26/4/2022 (Tiistai) - 29/4/2022 (Perjantai))

"Intense, clear and lots of fun, highly recommend."
Anonymous. (26/4/2022 (Tiistai) - 29/4/2022 (Perjantai))

"The instructor did a good work in delivering the material. Very helpful and willing to go the extra mile to support the students."
KB. (25/4/2022 (Maanantai) - 30/4/2022 (Lauantai))

"It is was proper challenge, but the instructor provided the content with a flamboyant and upbeat style and despite the sometimes try nature of the material, the instructor was able to keep us all well engaged. Probably the best trainer I have had."
Michael Ross, NHS England. (25/4/2022 (Maanantai) - 30/4/2022 (Lauantai))

Kurssipäivämäärät

Alkaa

Loppuu

Saatavuus

Sijainti

Rekisteröidy

21/2/2022 (Maanantai)

22/2/2022 (Tiistai)

Päättynyt - Jätä palautetta

-

 

27/6/2022 (Maanantai)

28/6/2022 (Tiistai)

Odotuslista

Maanlaajuinen

 

8/8/2022 (Maanantai)

9/8/2022 (Tiistai)

Rajoitettu määrä paikkoja

Maanlaajuinen

 

19/9/2022 (Maanantai)

20/9/2022 (Tiistai)

Paikkoja saatavilla

Maanlaajuinen

 

31/10/2022 (Maanantai)

1/11/2022 (Tiistai)

Paikkoja saatavilla

Maanlaajuinen

 

12/12/2022 (Maanantai)

13/12/2022 (Tiistai)

Paikkoja saatavilla

Maanlaajuinen

 

Uusimmat arvostelut opiskelijoiltamme