Этой осенью мы объединились с Google Cloud и O'Reilly Media, чтобы представить полные четыре дня обучения TensorFlow на конференциях O'Reilly по искусственному интеллекту - как в Сан-Франциско (4–7 сентября), так и в Лондоне. (8–11 октября). Мы работали с организатором конференции, чтобы сделать все учебные пособия и занятия открытыми для любого обладателя пропуска на конференцию.
обзор программы
Мы представим целый ряд сессий, ориентированных на TensorFlow, которые проводят непосредственно члены команд TensorFlow и Google Cloud ML. Темы будут включать:
- TensorFlow: обзор, дорожная карта и сообщество
- Использование TensorFlow для прототипирования, обучения и создания ваших моделей
- ML в JavaScript с использованием TensorFlow.js
- TensorFlow Lite: внедрение искусственного интеллекта в мобильные телефоны и небольшие устройства
- TensorFlow Extended: комплексная платформа машинного обучения для TensorFlow
- Swift для TensorFlow: Swift как первоклассный язык для машинного обучения
- Границы TensorFlow: космос, математика и музыка
- AutoGraph: преобразование Python в графы TensorFlow
- Распределенные TPU TensorFlow и Cloud
- Tensor2Tensor
- Kubeflow: портативное машинное обучение в Kubernetes
- Cloud AutoML: настраивайте модели машинного обучения с использованием собственных данных
- Наука о данных и машинное обучение на платформе Google Cloud
В первые два дня каждой конференции Google Cloud будет предлагать однодневные учебные пособия по использованию TensorFlow, охватывающие как вводные, так и продвинутые темы:
- День 1: Бессерверное машинное обучение с TensorFlow - введение в проектирование и построение моделей машинного обучения.
- День 2: Сквозное машинное обучение с TensorFlow - прогулка по процессу построения полного конвейера машинного обучения: захват, исследование, обучение, оценка, развертывание и прогнозирование.
Ключевые даты
- Сан-Франциско: 4–7 сентября
- Лондон: 8–11 октября
Посещение тренингов и сессий TensorFlow открыто для всех участников конференции, от владельцев абонементов Pavilion Plus: мы с нетерпением ждем встречи с вами и общения с TensorFlow!