TensorFlow 亮相 O’Reilly AI 大会

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来源 | TensorFlow 公众号

今秋,我们与 Google Cloud 和 O’Reilly Media 合作,将在 O’Reilly 人工智能大会旧金山站(9 月 4 日至 7 日)和伦敦站(10 月 8 日至 11 日)开展为期整整四天的 TensorFlow 培训。我们与大会主办方合作,向持有大会通行证的所有人士开放全部教程和专题讨论会。

计划概览

我们将奉上由 TensorFlow 和 Google Cloud ML 团队成员直接提供的 TensorFlow 课程完整录制内容。相关主题包括:

  • TensorFlow:概览、路线图和社区
  • 使用 TensorFlow 设计原型、训练模型并实现模型生产化
  • 使用 TensorFlow.js 实现基于 JavaScript 的机器学习
  • TensorFlow Lite:将 AI 运用于移动电话和小型设备
  • TensorFlow Extended:面向 TensorFlow 的端到端机器学习平台
  • Swift for TensorFlow:Swift 跻身一流机器学习语言
  • TensorFlow 前沿技术:空间、数学和音乐
  • AutoGraph:将 Python 转换为 TensorFlow 图
  • 分布式 TensorFlow 和 Cloud TPU
  • Tensor2Tensor
  • Kubeflow:在 Kubernetes 上进行便携式机器学习
  • Cloud AutoML:用您自己的数据自定义机器学习模型
  • Google Cloud Platform 上的数据科学和机器学习

在每次大会的头两天,Google Cloud 将全天提供 TensorFlow 使用教程,介绍入门及进阶主题内容:

第 1 天:使用 TensorFlow 进行无服务器机器学习 — 介绍如何设计和构建机器学习模型。
第 2 天:使用 TensorFlow 进行端到端机器学习 — 介绍构建完整机器学习管道的流程,涉及获取、探索、训练、评估、部署和预测。

重要日期

  • 旧金山:9 月 4 日至 7 日
  • 伦敦:10 月 8 日至 11 日

包括 Pavilion Plus 通行证持有者在内的所有大会参与人士均可参加 TensorFlow 培训和专题讨论会:我们期待与您见面并探讨 TensorFlow!

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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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