Обучающие курсы в местных учебных заведениях с активной инструкцией демонстрируют интерактивную дискуссию и практическую практику создания Neural Networks с использованием ряда инструментов и библиотек с открытым исходным кодом, а также способов использования мощностей передовых аппаратных средств (GPU) и методов оптимизации, связанных с распределенными вычислениями и большие данные Наши курсы нейронной сети основаны на популярных языках программирования, таких как Python, Java, R-язык и мощные библиотеки, включая TensorFlow, Torch, Caffe, Theano и другие Наши курсы нейронной сети охватывают как теорию, так и реализацию с использованием ряда реализаций нейронных сетей, таких как глубокие нейронные сети (DNN), сверточные нейронные сети (CNN) и повторяющиеся нейронные сети (RNN) Обучение нейронной сети доступно как «живое обучение на месте» или «дистанционное живое обучение» На месте живое обучение может проводиться локально в помещениях клиента в Казахстан или в корпоративных учебных центрах NobleProg Казахстан , Дистанционное обучение в реальном времени осуществляется с помощью интерактивного удаленного рабочего стола NobleProg Ваш местный провайдер обучения.
Machine Translated
Отзывы
Я действительно оценил кристально чистые ответы Криса на наши вопросы. Léo Dubus
Léo Dubus
Курсы: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
Знающий тренер
Sridhar Voorakkara
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Я был поражен стандартом этого класса, я бы сказал, что это университетский стандарт. ,
David Relihan
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Очень хороший круглый обзор. Хороший фон в том, почему Tensorflow работает так же, как и он
Kieran Conboy
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Мне нравились возможности задавать вопросы и более подробно объяснять теорию. ,
Sharon Ruane
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Тренер очень легко объяснил сложные и продвинутые темы.
Leszek K
Курсы: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
новые идеи глубокого машинного обучения
Josip Arneric
Курсы: Neural Network in R
Machine Translated
Мы получили некоторые знания о NN в целом, и для меня наиболее интересными были новые типы NN, которые сегодня популярны
Tea Poklepovic
Курсы: Neural Network in R
Machine Translated
Графики в R :)))
Faculty of Economics and Business Zagreb
Курсы: Neural Network in R
Machine Translated
Очень гибкий
Frank Ueltzhöffer
Курсы: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
гибкость
Werner Philipp
Курсы: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Учитывая перспективы технологии: какие технологии / процесс могут стать более важными в будущем; см., для чего технология может быть использована
Commerzbank AG
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Выбор темы. Стиль обучения. Ориентация на практику
Commerzbank AG
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Общение с преподавателями 张 文欣 - Accenture
文欣 张
Курсы: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Нравится
lisa xie
Курсы: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
много упражнений, которые я могу непосредственно использовать в своей работе.
Alior Bank S.A.
Курсы: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
Примеры реальных данных.
Alior Bank S.A.
Курсы: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
neuralnet, pROC в цикле.
Alior Bank S.A.
Курсы: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
Тренер был профессионалом в предметной области и смежной теории с превосходным применением
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Курсы: Applied AI from Scratch in Python
Machine Translated
темы, дружелюбное отношение ведущего
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Курсы: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Neural Networks Подкатегории
Neural Networks Содержание курса
Название курса
Длительность
Обзор
Название курса
Длительность
Обзор
28 часов
Это 4-дневный курс, который вводит ИИ и его применение с использованием языка Python программирования. Существует возможность иметь дополнительный день для принятия проекта искусственного искусства на завершение этого курса.
21 часов
Глубокое Reinforcement Learning ссылается на способность " артичного агента" изучить в рамках судебных и бедствий и наказаний. Ускусный агент направляет эмуляцию человеческого и#39; способности получить и строиться знаниями, непосредственно из сырьевых вводов, таких, как видение. Для осуществления укрепления обучения используются глубокие обучения и неуральные сети. Учитывание поощрения является различным от обучения машин и не занимается на надзорных и не надзорных подходов обучения.В этом инструкторе будут учитывать основные основы глубоки Reinforcement Learning, поскольку они находятся на основе создания Deep Learning агента.К концу этой подготовки участники будут способны:
- Пониматься ключевые концепции зад глубоким Reinforcement Learning и может отдельить его от Machine Learning Применить напредные алгоритмы Reinforcement Learning для решения проблем реального мира Построить агент Deep Learning
- Развивающиеся данные научники
- Частическая лекция, частичная обсуждение, осуществление и тяжелые практики
7 часов
Этот курс был создан для менеджеров, архитекторов решений, сотрудников инноваций, CTO, архитекторов программного обеспечения и всех, кто заинтересован в обзоре применяемого искусственного интеллекта и ближайшего прогноза его развития.
7 часов
Обучение нацелено на людей, которые хотят изучить основы нейронных сетей и их приложений ,.
14 часов
Этот курс представляет собой введение в применение нейронных сетей в реальных проблемах с использованием программного обеспечения Rproject ,.
14 часов
Этот учебный курс предназначен для людей, которые хотели бы применять машинное обучение в практических приложениях Аудитория Этот курс предназначен для ученых-статистиков и статистиков, которые знакомы со статистикой и знают, как программировать R (или Python или другой выбранный язык) Основное внимание в этом курсе уделяется практическим аспектам подготовки / исполнения данных / моделей, выполнения, постходового анализа и визуализации Цель - предоставить практические приложения для машинного обучения участникам, заинтересованным в применении методов на работе Секторные примеры используются, чтобы сделать обучение релевантным для аудитории ,.
21 часов
Искусственная нейронная сеть - это вычислительная модель данных, используемая при разработке систем искусственного интеллекта (AI), способных выполнять «интеллектуальные» задачи Нейронные сети обычно используются в приложениях машинного обучения (ML), которые сами по себе представляют собой реализацию ИИ Глубокое обучение - это подмножество ML ,.
21 часов
Искусственная нейронная сеть - это вычислительная модель данных, используемая при разработке систем искусственного интеллекта (AI), способных выполнять «интеллектуальные» задачи Нейронные сети обычно используются в приложениях машинного обучения (ML), которые сами по себе представляют собой реализацию ИИ Глубокое обучение - это подмножество ML ,.
35 часов
Этот курс создан для людей, которые не имеют предыдущего опыта в области вероятности и статистики ,.
14 часов
Этот курс охватывает ИИ (эмфазирование Machine Learning и Deep Learning) в Automotive Индустрии. Он помогает определить, какую технологию можно (потенциально) использовать в нескольких ситуациях в автомобиле: от простой автоматизации, распознавания изображений до автономного принятия решений.
28 часов
Этот курс даст вам знания в нейронных сетях и, как правило, в алгоритме машинного обучения, глубоком изучении (алгоритмах и приложениях) Этот тренинг больше ориентируется на фундаментальные принципы, но поможет вам выбрать правильную технологию: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras и т Д Примеры сделаны в TensorFlow ,.
21 часов
Этот курс представляет собой введение в область распознавания образов и машинного обучения Он затрагивает практические применения в области статистики, информатики, обработки сигналов, компьютерного зрения, интеллектуального анализа данных и биоинформатики Курс является интерактивным и включает в себя множество упражнений для рук, отзывы инструктора и тестирование приобретенных знаний и навыков Аудитория Аналитики данных Докторанты, исследователи и практические работники ,.
21 часов
Тип: Теоретическая подготовка с применением решений, принятых вверх по течению со студентами на Лазанье или Керасе в соответствии с педагогической группой Метод обучения: презентация, обмены и тематические исследования Искусственный интеллект, разрушив многие научные области, начал революционизировать большое количество секторов экономики (промышленность, медицина, связь и т Д) Тем не менее, его презентация в основных средствах массовой информации часто представляет собой фантазию, очень далекую от того, что действительно является областью машинного обучения или глубокого обучения Цель этого обучения - предоставить инженерам, которые уже владеют компьютерными инструментами (включая базу программного обеспечения), знакомство с Deep Learning и его различными областями специализации и, следовательно, с основными существующими сетевыми архитектурами сегодня Если математические основы отозваны во время курса, для повышения комфорта рекомендуется уровень математики типа BAC + 2 Абсолютно возможно пропустить математическую ось, чтобы сохранить только «системное» видение, но этот подход очень сильно ограничит ваше понимание предмета ,.
7 часов
Модуль обработки тензодаций (TPU) - это архитектура, которую Google использовал в течение нескольких лет внутри компании, и теперь она становится доступной для использования широкой публикой Он включает в себя несколько оптимизаций, специально предназначенных для использования в нейронных сетях, включая упрощенное матричное умножение и 8-битные целые числа вместо 16 бит, чтобы вернуть соответствующие уровни точности В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать инновации в процессорах TPU, чтобы максимизировать производительность своих собственных приложений ИИ По окончании обучения участники смогут: Обучать различным типам нейронных сетей на большом количестве данных Используйте TPU для ускорения процесса вывода до двух порядков Используйте TPU для обработки интенсивных приложений, таких как поиск изображений, облачное зрение и фотографии Аудитория Разработчики Исследователи Инженеры Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
Microsoft Cognitive Toolkit 2x (ранее CNTK) - это инструментарий с открытым исходным кодом, коммерческий инструмент, который тренирует алгоритмы глубокого обучения, чтобы учиться, как человеческий мозг Согласно Microsoft, CNTK может быть на 510x быстрее, чем TensorFlow в повторяющихся сетях, и в 2 - 3 раза быстрее, чем TensorFlow для задач с изображениями В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать Microsoft Cognitive Toolkit для создания, обучения и оценки алгоритмов глубокого обучения для использования в коммерческих приложениях AI с использованием нескольких типов данных, таких как данные, речь, текст и изображения К концу этого тренинга участники смогут: Доступ к CNTK в виде библиотеки из программы Python, C # или C ++ Используйте CNTK как автономный инструмент для машинного обучения через собственный язык описания модели (BrainScript) Используйте функциональность оценки модели CNTK из программы Java Объединение DNN с продолжением, сверточные сети (CNN) и повторяющиеся сети (RNNs / LSTM) Масштабная вычислительная мощность на процессорах, графических процессорах и нескольких машинах Доступ к массивным наборам данных с использованием существующих языков программирования и алгоритмов Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson Заметка Если вы хотите настроить любую часть этого обучения, в том числе язык программирования по выбору, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться ,.
21 часов
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) - это масштабируемая платформа глубокого обучения, разработанная Baidu В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать PaddlePaddle, чтобы обеспечить глубокое обучение в своих продуктах и приложениях К концу этого тренинга участники смогут: Настройка и настройка PaddlePaddle Настройте сверточную нейронную сеть (CNN) для распознавания изображений и обнаружения объектов Настройте повторяющуюся нейронную сеть (RNN) для анализа настроений Настройте глубокое обучение в системах рекомендаций, чтобы помочь пользователям найти ответы Прогнозировать рейтинг кликов (CTR), классифицировать наборы изображений большого масштаба, выполнять оптическое распознавание символов (OCR), поиск рангов, обнаруживать компьютерные вирусы и внедрять систему рекомендаций Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
7 часов
Snorkel - это система для быстрого создания, моделирования и управления данными обучения Он фокусируется на ускорении разработки структурированных или «темных» приложений для извлечения данных для доменов, в которых большие помеченные учебные наборы недоступны или легко доступны В этом обученном на тренировке тренинге участники будут изучать методы извлечения ценности из неструктурированных данных, таких как текст, таблицы, рисунки и изображения, путем моделирования данных обучения с помощью Snorkel К концу этого тренинга участники смогут: Программно создавать учебные комплекты, позволяющие маркировать массивные учебные наборы Поездные высококачественные модели с помощью первых моделей шумовых наборов Используйте Snorkel для реализации слабых методов наблюдения и применения программирования данных для слабосертифицированных систем машинного обучения Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Encog - это механизм обучения машинам с открытым исходным кодом для Java иNet В этом обученном, живом обучении участники будут изучать передовые методы машинного обучения для построения точных моделей прогнозирования нейронной сети К концу этого тренинга участники смогут: Внедрение различных методов оптимизации нейронных сетей для устранения недофинансирования и переобучения Понимать и выбирать из ряда нейронных сетевых архитектур Внедрение контролируемых сетей передачи и обратной связи Аудитория Разработчики Аналитики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Encog - это механизм обучения машинам с открытым исходным кодом для Java иNet В этом обученном, живом обучении участники узнают, как создавать различные компоненты нейронной сети, используя ENCOG Будет рассмотрено тематическое исследование Realworld и будут изучены решения на основе машинного языка для этих проблем К концу этого тренинга участники смогут: Подготовьте данные для нейронных сетей, используя процесс нормализации Внедрение сетей прямой передачи и методики обучения распространению Реализация задач классификации и регрессии Моделирование и генерация нейронных сетей с использованием инструментального средства Encog's GUI Интеграция поддержки нейронной сети в приложения реального мира Аудитория Разработчики Аналитики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to design, build, and visualize a convolutional neural network for image recognition.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build a deep learning model
- Automate data labeling
- Work with models from Caffe and TensorFlow-Keras
- Train data using multiple GPUs, the cloud, or clusters
- Developers
- Engineers
- Domain experts
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
35 часов
Этот курс начинается с предоставления вам концептуальных знаний в нейронных сетях и, как правило, в алгоритме машинного обучения, глубоком изучении (алгоритмах и приложениях) Часть 1 (40%) этого обучения больше ориентирована на основы, но поможет вам выбрать правильную технологию: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras и т Д Часть 2 (20%) этого тренинга представляет Theano библиотеку python, которая упрощает запись моделей глубокого обучения Часть 3 (40%) обучения будет широко основана на Tensorflow 2-го поколения API-библиотеки открытого программного обеспечения Google для Deep Learning Примеры и handson будут сделаны в TensorFlow Аудитория Этот курс предназначен для инженеров, которые хотят использовать TensorFlow для своих проектов Deep Learning По завершении этого курса делегаты: хорошо разбираются в глубоких нейронных сетях (DNN), CNN и RNN понимать структуру и механизмы развертывания TensorFlow иметь возможность выполнять задачи установки и производства / архитектуры и конфигурации иметь возможность оценивать качество кода, выполнять отладку, мониторинг иметь возможность внедрять современное производство, например, модели обучения, строить графики и вести журнал Не все темы будут освещены в публичном классе продолжительностью 35 часов из-за обширной темы Продолжительность полного курса составит около 70 часов, а не 35 часов ,.
14 часов
Эта учебная сессия, основанная на классе, будет содержать презентации и компьютерные примеры и упражнения для изучения конкретных ситуаций с соответствующими нейронными и глубокими сетевыми библиотеками ,.
28 часов
This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
21 часов
This instructor-led, live training in Казахстан (online or onsite) is aimed at engineers who wish to learn about the applicability of artificial intelligence to mechatronic systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Gain an overview of artificial intelligence, machine learning, and computational intelligence.
- Understand the concepts of neural networks and different learning methods.
- Choose artificial intelligence approaches effectively for real-life problems.
- Implement AI applications in mechatronic engineering.
14 часов
Рекомендационная система – это процесс фильтрации информации, который предсказывает предпочтения пользователя. Python может быть использован для программирования глубокого обучения, машинного обучения и систем совещания нейронной сети, чтобы помочь пользователям обнаружить новые продукты и контент.
Это инструктор-управляемое, живое обучение (онлайн или онлайн) направлено на ученых данных, которые хотят использовать Python для создания систем рекомендации.
К концу обучения участники смогут:
-
Создайте рекомендационные системы по масштабу.
Используйте совместный фильтр для создания систем рекомендации.
Используйте Apache Spark для расчета систем рекомендаций на кластерах.
Создайте рамку для тестирования алгоритмов рекомендаций с Python.
-
Интерактивная лекция и дискуссия.
Много упражнений и практики.
Реализация в живой лабораторной среде.
-
Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.
14 часов
This instructor-led, live training in Казахстан (online or onsite) is aimed at researchers and developers who wish to use Chainer to build and train neural networks in Python while making the code easy to debug.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start developing neural network models.
- Define and implement neural network models using a comprehensible source code.
- Execute examples and modify existing algorithms to optimize deep learning training models while leveraging GPUs for high performance.
14 часов
В этом инструкторе-управляемом, живым обучением, мы переходим к принципам нейронных сетей и используем OpenNN для реализации образцового приложения.
Формат курса
-
Читание и дискуссия в сочетании с практическими упражнениями.
Last Updated:
Другие регионы
другие страны
Консалтинг
выходные Neural Networks курсы, курсы Neural Networks выходного дня, вечерние Neural Networks курсы, Neural Networks технические учебные курсы, Neural Networks буткемп, Neural Networks буткэмп, Neural Networks курсы с инструктором, Neural Networks тренинг с инструктором, выходной Neural Networks тренинг, тренинг Neural Networks выходного дня, вечерние Neural Networks курсы, Neural Networks коачинг, Neural Networks тренерство, Neural Networks тренинг, Neural Networks инструктор, Neural Networks тренер, Neural Networks коач, Neural Networks курсы, Neural Networks занятия, Neural Networks локальные, Neural Networks частные занятия, Neural Networks частные курсы, Neural Networks индивидуальный тренинг, Neural Networks индивидуальные занятия
