What is the translation of " TENSORFLOW " in English?

• tensorflow

Examples of using Tensorflow in Romanian and their translations into English

Exemplele sunt făcute în TensorFlow.
The examples are made in TensorFlow.

Înțelegeți avantajele TensorFlow 2.0 față de versiunile anterioare.
Understand the benefits of TensorFlow 2.0 over previous versions.

Pregătiți și utilizați un sistem neuronal care utilizează TensorFlow.
Prepare and utilize a neural system utilizing TensorFlow.

Alte proiecte referitoare la tensorflow tutorial python.
Other jobs related to tensorflow tutorial python.

Deși a fost în principal dezvoltată pentru utilizarea cu Python, TensorFlow.
While it was primarily developed for use with Python, TensorFlow.

Acesta ruleaza pe partea de sus a TensorFlow, CNTK, sau Theano.
It runs on top of TensorFlow, CNTK, or Theano.

TensorFlow este o librărie open source pentru calcul numeric și învățare artificială.
TensorFlow is an open-source library for numerical computation and machine learning.

Recunoașterea unei cifre scrise de mână folosind o rețea neuronală convoluțională și biblioteca TensorFlow.
Recognizing handwritten digits using a convolutional neural network and TensorFlow library.

Acest curs este destinat inginerilor care doresc să folosească TensorFlow pentru proiectele lor de Deep Learning.
This course is intended for engineers seeking to use TensorFlow for their Deep Learning projects.

Există o zonă, dedicată calculului tensorelor, utilizată în aplicațiile Inteligenței Artifice, cum ar fi, de exemplu, o rețea profundă neuronală modelată în Tensorflow.
There is an area, dedicated to tensor calculus, used in applications of Artificial Intelligence such as, for example, a Deep Neural Network modeled in Tensorflow.

Public Acest curs este destinat inginerilor care caută să utilizeze TensorFlow în scopul recunoașterii imaginilor.
This course is intended for engineers seeking to utilize TensorFlow for the purposes of Image Recognition.

TensorFlow 2.0, lansat în ianuarie 2019, este cea mai nouă versiune a TensorFlow și include îmbunătățiri în execuția dornică, compatibilitatea și coerența API.
TensorFlow 2.0, released in Jan 2019, is the newest version of TensorFlow and includes improvements in eager execution, compatibility and API consistency.

De exemplu, puteți scrie"Data Scientist Python Tensorflow Berlin" și sistemul va găsi locurile de muncă relevante în Berlin.
For example, you can type"Data Scientist Python Tensorflow in Berlin" and the system will find the relevant jobs in Berlin.

Această instruire se concentrează mai mult asupra elementelor fundamentale, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc.
This training is more focus on fundamentals, but will help you to choose the right technology: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc.

Partea a 3-a(40%) a instruirii ar fi bazată pe baza Tensorflow- API-ul a 2-a generație a bibliotecii software open source pentru Deep Learning lui Go ogle.
Part-3(40%) of the training would be extensively based on Tensorflow- 2nd Generation API of Google's open source software library for Deep Learning.

Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în finanțe- Utilizați Python, Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru finanțe.
Learn the applications and uses of deep learning in finance- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for finance.

În această pezentare unul dintre membrii echipei le va împărtăși celor prezenți experiența lor cu diverse obiecte și diferite framework-uri de învățare automatizată: OpenCV, CNTK și TensorFlow.
In this presentation, one of the team members will share their experience with object detection and different machine learning frameworks: OpenCV, CNTK and TensorFlow.

Acest antrenament în direct, instruit în direct(la fața locului sau la distanță) se adresează dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date care doresc să utilizeze Tensorflow 2.0 pentru a construi predictori, clasificatori, modele generative, rețele neuronale etc.
This instructor-led, live training(onsite or remote) is aimed at developers and data scientists who wish to use Tensorflow 2.0 to build predictors, classifiers, generative models, neural networks and so on.

Cursuri TensorFlow Cursurile live TensorFlow demonstrează prin discuții interactive și exerciții practice cum să utilizați sistemul TensorFlow pentru a facilita cercetarea în domeniul Machine Learning și pentru a facilita trecerea de la prototipul de cercetare la sistemul de producție.
Instructor-led live TensorFlow training courses demonstrate through interactive discussion and hands-on practice how to use the TensorFlow system to facilitate research in machine learning, and to make it quick and easy to transition from research prototype to production system.

Folosiţi datele de care aveţi nevoie pentru a construi modele de machine learning utilizând cele mai recente arhitecturi open source cum ar fi Tensorflow, Keras, H2O. ai şi Caffe2.
Leverage the data you need to build machine learning models using the latest open source frameworks like Tensorflow, Keras, H2O. ai, and Caffe2.

Acest antrenament în direct, instruit în direct(la fața locului sau la distanță) se adresează dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date care doresc să utilizeze Tensorflow 2.0 pentru a construi predictori, clasificatori, modele generative, rețele neuronale etc. Până la sfârșitul acestui antrenament.
This instructor-led, live training in South Africa(onsite or remote) is aimed at developers and data scientists who wish to use Tensorflow 2.0 to build predictors, classifiers, generative models, neural networks and so on.

Overview Acest curs vă va oferi cunoștințe în rețelele neuronale și, în general, în algoritmul de învățare în mașină, învățare profundă(algoritmi și aplicații) Această instruire se concentrează mai mult pe fundamentale, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras etc Exemplele sunt realizate în TensorFlow..
Overview This course will give you knowledge in neural networks and generally in machine learning algorithm, deep learning(algorithms and applications). This training is more focus on fundamentals, but will help you to choose the right technology: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc.