A helyi, oktatott élő Deep Learning (DL) tanfolyamok demonstrálják a Handson gyakorlatban a Deep Learning alapjait és alkalmazási területeit, és fedezik azokat a témákat, mint a mély gépi tanulás, a mély strukturált tanulás és a hierarchikus tanulás A Deep Learning képzés "helyszíni élő képzés" vagy "távoli élő képzés" formájában érhető el A helyszíni élő képzés helyi szinten valósulhat meg az ügyfél telephelyén Magyarország vagy a NobleProg vállalati oktatóközpontjaiban Magyarország A távoli élőképzés interaktív, távoli asztal segítségével történik NobleProg Az Ön Helyi Képzési Szolgáltatója.
Machine Translated
Ajánlások
Előkészítő elméleti ismereteket és készségeket kínál a résztvevők problémáinak megoldására a képzés után.
Grzegorz Mianowski
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Téma. Nagyon érdekes!.
Piotr
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Az egyes témák után végzett gyakorlatok nagyon hasznosak voltak, annak ellenére, hogy a végén túl bonyolult volt. Általában a bemutatott anyag nagyon érdekes volt és bevonásával! A képfelismeréssel kapcsolatos gyakorlatok nagyszerűek voltak.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Úgy gondolom, hogy ha a képzés lengyel nyelven zajlik, akkor az oktató hatékonyabbá teheti ismereteit.
Radek
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
A mélytanulás globális áttekintése.
Bruno Charbonnier
Kurzus: Advanced Deep Learning
Machine Translated
A gyakorlatok kellően praktikusak és nem igényelnek magas szintű Python ismereteket.
Alexandre GIRARD
Kurzus: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Gyakorlatok gyakorlása valódi példákon Eras használatával. Olaszország teljesen megértette a képzésünkre vonatkozó elvárásainkat.
Paul Kassis
Kurzus: Advanced Deep Learning
Machine Translated
A téma. Érdekesnek tűnt, de nem sokkal többet tudtam, mint korábban.
Radoslaw Labedzki
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Tetszett, hogy ez a kurzus nagyon érdekes témát tartalmazott.
Wojciech Wilk
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Nagyra értékelem Krisztus kristálytiszta válaszát a kérdéseinkre.
Léo Dubus
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Általában élveztem a jól képzett edzőt.
Sridhar Voorakkara
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Meglepődtem ennek az osztálynak a normáljához - azt mondanám, hogy egyetemes volt.
David Relihan
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Nagyon jó átfogó áttekintés. Go a hátteret arról, hogy a Tensorflow miért működik úgy, ahogy működik.
Kieran Conboy
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Szeretem a kérdéseket feltenni és mélyebben magyarázni az elméletet.
Sharon Ruane
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Nagyobb betekintést nyertünk a tárgyhoz. Néhány szép beszélgetés történt néhány valódi tárgyat a cégünkben.
Sebastiaan Holman
Kurzus: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
A képzés megteremtette a megfelelő alapot, amely lehetővé teszi számunkra, hogy tovább bővítsük, megmutatva, hogy az elmélet és a gyakorlat hogyan jár együtt. Valójában ennél jobban érdekelt a téma, mint korábban.
Jean-Paul van Tillo
Kurzus: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Nagyon élveztem a témák lefedettségét és mélységét.
Anirban Basu
Kurzus: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
A tréner mély ismerete a témáról.
Sebastian Görg
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Nagyon frissített megközelítés vagy fogyasztói árindex (tenzor áramlás, korszak, tanulás) a gépi tanuláshoz.
Paul Lee
Kurzus: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Nagyon rugalmas.
Frank Ueltzhöffer
Kurzus: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Általában élveztem a rugalmasságot.
Werner Philipp
Kurzus: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Tekintettel a technológia kilátásaira: milyen technológia / folyamat válhat a jövőben fontosabbá; nézd meg, milyen technológiát lehet használni.
Commerzbank AG
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
A témaválasztás előnyeit élveztem. A képzés stílusa. Gyakorlati tájékozódás.
Commerzbank AG
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
a vezetés módját és az oktató által adott példát ORAN
ORANGE POLSKA S.A.
Kurzus: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Lehetőség magad megvitatni a javasolt kérdéseket
ORANGE POLSKA S.A.
Kurzus: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Kommunikáció az előadókkal
文欣 张
Kurzus: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Tetszik
lisa xie
Kurzus: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
A gépi tanulási témák részletes ismertetése, különösen a neurális hálózatok. A téma nagy részét feldúsította.
Sacha Nandlall
Kurzus: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
Nagy és naprakész tudás a vezető és gyakorlati alkalmazási példákról.
ING Bank Śląski S.A.
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Sok gyakorlat, nagyon jó együttműködés a csoporttal.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
dolgozik a kollaborátorokon,
ING Bank Śląski S.A.
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Nyilvánvaló volt, hogy a bemutatott témák rajongói vezetettek. Hasznos érdekes példák gyakorlása során.
ING Bank Śląski S.A.
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
A témák széles köre és a vezetők jelentős ismerete.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
hiány
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Az előadók nagy elméleti és gyakorlati ismerete. Az oktatók kommunikációja. A tanfolyam során kérdéseket tehet fel, és kielégítő választ kaphat.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Gyakorlati rész, ahol algoritmusokat vezettünk be. Ez lehetővé tette a téma jobb megértését.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
gyakorlatokat és a rájuk végrehajtott példákat
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Példák és kérdések.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Az anyagi tudás, elkötelezettség, a tudás átadásának szenvedélyes módja. Gyakorlati példák elméleti előadás után.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Maciej úr gyakorlati gyakorlatok
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
A szenvedélyből részesültem, hogy megtanítsam, és arra koncentráljak, hogy a dolog értelmes legyen.
Zaher Sharifi - GOSI
Kurzus: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Az emberi azonosítás és áramköri rossz pont detektálás
王 春柱 - 中移物联网
Kurzus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Bizonyítani
中移物联网
Kurzus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Körülbelül szembenéz terület.
中移物联网
Kurzus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Az előadások során már nem hivatalos csereprogramok segítettek mélyíteni a téma megértésének
Explore
Kurzus: Deep Reinforcement Learning with Python
Machine Translated
Sok praktikus tipp
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Kurzus: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Rengeteg információ a megoldások megvalósításával kapcsolatban
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Kurzus: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Az AI / IT / SQL / IoT témakörök széles köréből számos praktikus tipp és ismeret az előadónak.
ABB Sp. z o.o.
Kurzus: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
rengeteg információ, minden kérdés megválaszolva, érdekes példák
A1 Telekom Austria AG
Kurzus: Deep Learning for Telecom (with Python)
Machine Translated
A nulla közeli tudással kezdtem, és végül képesek voltam saját hálózatokat felépíteni és kiképzni.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Kurzus: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Deep Learning Subcategories
Deep Learning (DL) Course Outlines
Ez a képzés nagyobb hangsúlyt alapjait, de segít kiválasztani a megfelelő technológia: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras stb A példák készülnek TensorFlow .
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
A képzés végére a résztvevők rendelkeznek az élő OpenNMT megoldás megvalósításához szükséges ismeretekkel és gyakorlattal.
A forrás- és célnyelvi mintákat a közönség igényei szerint előre elkészítjük.
A tantárgy formátuma
- Rész előadás, rész vita, nehéz gyakorlati gyakorlat
Ebben a kurzusban átgondoljuk az ideghálózatok elveit, és használjuk az OpenNN-t egy mintaalkalmazás megvalósítására.
Közönség
A Deep Learning alkalmazások létrehozását kívánó szoftverfejlesztők és programozók.
A tanfolyam formátuma
Előadás és beszélgetés gyakorlati gyakorlattal párosulva.
Keras egy magas szintű ideghálózati API a gyors fejlesztéshez és kísérletezéshez. A TensorFlow , CNTK vagy CNTK tetején fut.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (helyszíni vagy távoli) azon fejlesztőknek szól, akik önálló vezetésű autót akarnak készíteni mély tanulási technikák segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Használjon számítógépes látástechnikákat a sávok azonosításához.
- Használjon Keras t konvolúciós neurális hálózatok felépítéséhez és kiképzéséhez.
- Képzzen egy mély tanulási modellt a közlekedési táblák megkülönböztetésére.
- Szimulálja a teljesen autonóm autót.
A tantárgy formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszélést szervezzen.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Készítsen egy mély tanulási modellt
- Automatizálja az adatok címkézését
- Bízza modellek Caffe és TensorFlow - Keras
- Adatok továbbítása több GPU , a felhő vagy a fürtök használatával
Közönség
- Fejlesztők
- mérnökök
- Domain szakértők
A tantárgy formátuma
- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
Közönség
Ez a kurzus olyan kutatókra, mérnökökre és fejlesztőkre irányul, akik az Apache SINGA t mély tanulási keretként kívánják felhasználni.
A kurzus befejezése után a küldöttek:
- megértsék a SINGA struktúráját és telepítési mechanizmusait
- képesnek kell lennie telepítési / gyártási környezet / architektúra feladatok és konfiguráció elvégzésére
- képesnek kell lennie a kód minőségének értékelésére, hibakeresésre, megfigyelésre
- képesnek kell lennie a fejlett gyártás, például a képzési modellek, a beágyazási feltételek, a grafikonok és a naplózás megvalósítására
Ez az oktató által irányított, élő (helyszíni vagy távoli) képzés azon fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik a Tensorflow 2.0-t előrejelzők, osztályozók, generációs modellek, neurális hálózatok stb. Felépítésére kívánják használni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és konfigurálja a TensorFlow 2.0 TensorFlow .
- Ismerje meg a TensorFlow 2.0 előnyeit a korábbi verziókhoz képest.
- Építsen mély tanulási modelleket.
- Végezzen el egy fejlett képosztályt.
- Telepítse a mélyreható tanulási modellt a felhő, a mobil és az internet tárgyakba.
A tantárgy formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszélést szervezzen.
- Ha többet szeretne megtudni a TensorFlow , látogasson el a https://www.tensorflow.org/ TensorFlow .
Közönség
Ez a kurzus olyan mérnökök számára készült, akik a TensorFlow t szeretnék használni a Deep Learning projektjeikhez
A kurzus befejezése után a küldöttek:
- megértsék a TensorFlow struktúráját és telepítési mechanizmusait
- képesnek kell lennie telepítési / gyártási környezet / architektúra feladatok és konfiguráció elvégzésére
- képesnek kell lennie a kód minőségének értékelésére, hibakeresésre, megfigyelésre
- képesnek kell lennie a fejlett gyártás, például a képzési modellek, grafikonok és naplózás megvalósítására
Közönség
Ez a kurzus olyan mérnökök számára készült, akik a TensorFlow t a TensorFlow céljából kívánják felhasználni
A kurzus befejezése után a küldöttek:
- megértsék a TensorFlow struktúráját és telepítési mechanizmusait
- telepítési / gyártási környezet / architektúra feladatokat és konfigurációt végez
- a kód minőségének értékelése, hibakeresés, monitorozás
- fejlett gyártást, például képzési modelleket, grafikonokat és naplózást valósít meg
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben bemutatjuk a Torch alapelveit, annak egyedi tulajdonságait és azt, hogy miként lehet alkalmazni a valós alkalmazásokban. Számos gyakorlati gyakorlaton megyünk keresztül, bemutatva és gyakorlva a megtanult fogalmakat.
A tanfolyam végére a résztvevők alaposan megértik a Torch alapvető jellemzőit és képességeit, valamint annak szerepét és hozzájárulását az AI térben a többi kerethez és könyvtárhoz képest. A résztvevők megkapják a szükséges gyakorlatokat is a Torch saját projektekbe történő bevezetéséhez.
A tantárgy formátuma
- A gépi és Deep Learning áttekintése
- Osztályon belüli kódolási és integrációs gyakorlatok
- Az út mentén szórt tesztkérdések a megértés ellenőrzéséhez
A SyntaxNet egy neurális hálózat természetes nyelvi feldolgozási kerete a TensorFlow .
Word 2Vec-et használják a szavak "reprezentációinak" nevű vektorképeinek megtanulására. Word 2vec egy kifejezetten számítási szempontból hatékony prediktív modell a szavak beágyazásának megismerésére nyers szövegből. Két ízben, a Continuous Bag-of- Word modellben (CBOW) és a Skip-Gram modellben (3.1 és 3.2 fejezet Mikolov és munkatársai).
A tandemben használt SyntaxNet és a Word 2Vec lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a Természetes Nyelvi bemenetből készítsenek Tanulmányos beágyazási modelleket.
Közönség
Ez a kurzus olyan fejlesztők és mérnökök számára készült, akik a SyntaxNet és a Word 2Vec modellekkel a TensorFlow grafikonjaikban kívánnak dolgozni.
A kurzus befejezése után a küldöttek:
- megértsék a TensorFlow struktúráját és telepítési mechanizmusait
- képesnek kell lennie telepítési / gyártási környezet / architektúra feladatok és konfiguráció elvégzésére
- képesnek kell lennie a kód minőségének értékelésére, hibakeresésre, megfigyelésre
- képesnek kell lennie a fejlett gyártás, például a képzési modellek, a beágyazási feltételek, a grafikonok és a naplózás megvalósítására
Part 1 (40%) ez a képzés nagyobb hangsúlyt alapjait, de segítünk választotta a megfelelő technológia: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras stb
A képzés 2. része (20%) bemutatja a Theano-t - egy python könyvtárat, amely megkönnyíti a mély tanulási modellek írását.
A képzés 3. részét (40%) nagymértékben a Tensorflow - a Go ogle nyílt forráskódú szoftverek könyvtárának 2. generációs API-ján alapszik - a Deep Learning . A példákat és a kézbesítést a TensorFlow ban TensorFlow .
Közönség
Ez a tanfolyam azoknak a mérnököknek szól, akik a TensorFlow ot szeretnék használni Deep Learning projektjeikhez
A kurzus befejezése után a küldöttek:
-
jól megértsék a mély ideghálózatokat (DNN), CNN és RNN
-
megérti a TensorFlow szerkezetét és telepítési mechanizmusait
-
képesnek kell lennie a telepítési / gyártási környezeti / építészeti feladatok elvégzésére és a konfigurációra
-
képesnek kell lennie a kódminőség értékelésére, a hibakeresés, a monitorozás végrehajtására
-
képes legyen fejlett termelést megvalósítani, mint például képzési modellek, építési grafikonok és naplózás
Ez az oktató által vezetett, az élő képzés (helyszíni vagy távoli) célja a szoftvermérnök, akik szeretnének fejleszteni a fejlett mély tanulási neurális hálózatok és a modell segítségével Keras és Python.
Ennek a tréningnek a végére a résztvevők:
- Alapos tanulást alkalmazhat felügyelt vagy felügyelet nélküli tanulási módszerekkel.
- Fejleszteni, képezni és implementálja az egyidejű neurális hálózatokat és visszatérő neurális hálózatokat.
- A Keras és a Python segítségével mély tanulási modelleket készíthet a képekkel, szöveggel, hanggal és egyéb problémákkal kapcsolatos problémák megoldásához.
A kurzus formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlatok és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.
Tanfolyami testreszabási beállítások
- Ha szeretne személyre szabott képzést kérni erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy gondoskodjon.
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan valósítsák meg a mélyreható tanulási modelleket a banki Python használatával, miközben elkészítik a mélyreható tanulási hitelkockázati modellt.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a mély tanulás alapvető fogalmait
- Ismerje meg a mélyreható tanulás alkalmazásokat és felhasználásait a banki szolgáltatásokban
- Használja Python , Keras és TensorFlow létrehozásához mély tanulási modellek a banki
- Készítsen saját mélyreható hitelkockázati modellt a Python segítségével
Közönség
- Fejlesztők
- Adattudósok
A tantárgy formátuma
- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
Ez a kurzus a Caffe alkalmazásának mélyreható tanulási keretrendszerét vizsgálja a képfelismeréshez MNIST példaként
Közönség
Ez a kurzus alkalmas a Deep Learning kutatók és mérnökök számára, akik érdeklődnek a Caffe keretrendszerének felhasználásáról.
A kurzus befejezése után a küldöttek:
- megértsék a Caffe szerkezetét és a telepítési mechanizmusokat
- telepítési / gyártási környezet / architektúra feladatokat és konfigurációt végez
- a kód minőségének értékelése, hibakeresés, monitorozás
- fejlett gyártást, például képzési modelleket, rétegeket és naplózást valósít meg
.png "european space agency (esa)")
.png "aeronautical radio, incorporated (arinc)")
.png "new york stock exchange (nyse)")
