Plan du cours

Pour commencer

  • Configuration et installation

TensorFlow Notions de base

  • Création, initialisation, sauvegarde et restauration TensorFlow des variables
  • Alimentation, lecture et préchargement des données TensorFlow
  • Comment utiliser l'infrastructure TensorFlow pour entraîner des modèles à l'échelle
  • Visualisation et évaluation des modèles avec TensorBoard

[Mécanique 101

  • Préparer les données
    • Télécharger
    • Entrées et espaces réservés
  • Construire le graphique
    • Inférence
    • Perte
    • Formation
  • Entraîner le modèle
    • Le graphique
    • La session
    • Former la boucle
  • Évaluer le modèle
    • Construire le graphique d'évaluation
    • Sortie de l'évaluation

Utilisation avancée

  • Threading et files d'attente
  • Distribué TensorFlow
  • Écrire Documentation et partager votre modèle
  • Personnaliser les lecteurs de données
  • Utilisation des GPUs
  • Manipuler les fichiers du modèle TensorFlow.

Servir TensorFlow

  • Introduction
  • Tutoriel de base sur le service
  • Tutoriel de service avancé
  • Tutoriel sur le modèle d'initialisation du service

Démarrer avec SyntaxNet

  • Analyse syntaxique à partir d'une entrée standard
  • Annotation d'un corpus
  • Configuration des scripts Python

Construire un pipeline NLP avec SyntaxNet

  • Obtention de données
  • Étiquetage des parties du discours
  • Entraînement de l'étiqueteur POS de SyntaxNet
  • Prétraitement avec le Tagger
  • Analyse des dépendances : Analyse syntaxique basée sur les transitions
  • Entraînement d'un analyseur syntaxique Étape 1 : Pré-entraînement local
  • Formation d'un analyseur syntaxique Étape 2 : formation globale

Représentations vectorielles des Words

  • Motivation : Pourquoi apprendre les word embeddings ?
  • Augmentation d'échelle avec l'entraînement contrastif au bruit
  • Le modèle Skip-gram
  • Construction du graphe
  • Entraînement du modèle
  • Visualisation des enchâssements appris
  • Évaluer les emboîtements : Raisonnement analogique
  • Optimisation de la mise en œuvre

Pré requis

Connaissance pratique de python

 35 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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