
Az online vagy helyszíni, oktatók által vezetett, élő neurális hálózatok képzési kurzusai interaktív beszélgetéseken és gyakorlati gyakorlatokon keresztül mutatják be, hogyan lehet neurális hálózatokat felépíteni számos, többnyire nyílt forráskódú eszköztár és könyvtár segítségével, valamint hogyan lehet kihasználni a fejlett hardver (GPU-k) erejét. ) és optimalizálási technikák, amelyek elosztott számítástechnikát és nagy adatforgalmat foglalnak magukban. Neurális hálózati tanfolyamaink olyan népszerű programozási nyelveken alapulnak, mint a Python, Java, R nyelv, és olyan hatékony könyvtárakon, mint a TensorFlow, Torch, Caffe, Theano és még sok más. A Neurális Hálózati kurzusaink az elméletet és a megvalósítást egyaránt lefedik számos neurális hálózati implementáció használatával, mint például a Deep Neural Networks (DNN), a Convolutional Neural Networks (CNN) és a Recurrent Neural Networks (RNN). A Neurális Hálózati képzés „online élő képzés” vagy „helyszíni élő képzés” formájában érhető el. Az online élő képzés (más néven "távoli élő képzés") egy interaktív, távoli asztalon keresztül történik. Helyszíni élő képzés végezhető helyben az ügyfelek telephelyén Magyarország vagy a NobleProg vállalati képzési központjaiban Magyarország. NobleProg – az Ön helyi képzési szolgáltatója
Machine Translated
Vélemények
A példákat, amiket adott nekünk.
JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
a kísérleteket
JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
A bemutatott gyakorlatok és példák.
Marcos - JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Gépi tanulási témák.
Víctor Edgar - JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
A tanár hozzáállása
Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
A tanított fogalmak világosak, praktikusak voltak, és sokat segítettek abban, hogy képet kapjunk arról, hogyan használjuk ezt az AI és ML témát.
Miguel - JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Az oktató tapasztalata és tudása.
SERGIO BRAVO - JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Talán egy kis gyakorlat.
Hilario García - JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
az egyik gyakorlat
JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Az oktató tudása és a téma kezelése
Zaira N. - JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
az innovatív, mert ezt már tapasztaljuk.
jesus isaias - JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Neural Networks Subcategories
Neural Networks Course Outlines
- Ismerje meg a Deep Reinforcement Learning mögött meghúzódó kulcsfogalmakat, és tudja megkülönböztetni a Machine Learning-tól. Speciális Reinforcement Learning algoritmusok alkalmazása valós problémák megoldására. Építs Deep Learning ügynököt.
- Interaktív előadás és beszélgetés. Sok gyakorlat és gyakorlat. Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
- 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
- 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
- Kap egy áttekintést a mesterséges intelligenciáról, a gépi tanulásról és a számítástechnikai intelligenciáról.
- Ismerje meg a neurális hálózatok és a különböző tanulási módszerek fogalmát.
- A mesterséges intelligencia megközelítéseit hatékonyan válassza ki a valós élet problémáira.
- Végezze el az AI alkalmazásokat mechatronikai mérésekben.
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- A gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
- A kurzus személyre szabott képzésének kéréséhez forduljon hozzánk bizalommal.
-
Készítsen ajánlott rendszereket a skálán.
Együttműködő szűrő alkalmazása ajánló rendszerek létrehozásához.
Használja Apache Spark az ajánlott rendszerek kiszámítására a klasztereken.
Hozzon létre egy keretet az ajánlás algoritmusok tesztelésére Python.
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
- 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.
Last Updated: