
A helyi, oktatott élő Neural Network tanfolyamok interaktív megbeszéléseken és kézenfekvő gyakorlatokon keresztül demonstrálják, hogyan építsék ki a Neurális Hálózatokat több főként nyílt forráskódú eszközkészlet és könyvtár használatával, valamint a korszerű hardverek (GPU-k) és az elosztott számítástechnikai és optimalizálási technikák kihasználására nagy adat A neurális hálózat kurzusa olyan népszerű programozási nyelveken alapul, mint a Python, a Java, az R nyelv és az erőteljes könyvtárak, beleértve a TensorFlow, a Torch, a Caffe, a Theano és így tovább Mi Neurális Hálózat tanfolyamok mind az elméletet, mind a megvalósítást egy sor neurális hálózat megvalósításával, például a Deep Neural Networks (DNN), a Konvolúciós Neurális Hálózatok (CNN) és a visszatérő Neurális Hálózatok (RNN) segítségével fedezik A Neurális Hálózat 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
Vélemények
Nagyon interaktív és nyugodt és informálisabb volt a vártnál. Számos témát fedeztünk fel időben, és a tréner mindig érzékeny volt arra, hogy részletesebben vagy általánosabban beszéljen a témákról és arról, hogy hogyan kapcsolódtak egymáshoz. Úgy érzem, a képzés adott nekem az eszközöket a tanulás folytatásához, szemben azzal, hogy egy egyszeri munkamenet, ahol a tanulás abbahagyja a befejezése után, ami nagyon fontos a téma skálája és összetettsége miatt.
Jonathan Blease
Kurzus: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Ann nagyszerű környezetet teremtett kérdéseket feltenni és tanulni. Sokat szórakoztattunk, és sokat tanultam egyszerre.
Gudrun Bickelq
Kurzus: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
Az interaktív rész, a saját igényeinknek megfelelően.
Thomas Stocker
Kurzus: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
Nagyra értékelem Krisztus kristálytiszta válaszát a kérdéseinkre.
Léo Dubus
Kurzus: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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
A tréner nagyon könnyen megmagyarázta a nehéz és fejlett témákat. Les
Leszek K
Kurzus: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Tetszett a mély gépi tanulás új betekintése.
Josip Arneric
Kurzus: Neural Network in R
Machine Translated
Némi tudást szereztünk az NN-ről általában, és ami számomra a legérdekesebb volt, az új NN típusok ma népszerűek.
Tea Poklepovic
Kurzus: Neural Network in R
Machine Translated
Leginkább a R :) grafikonokat élveztem)).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Kurzus: Neural Network in R
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
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
sok olyan gyakorlatot, amit közvetlenül a munkámban felhasználhatok.
Alior Bank S.A.
Kurzus: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
Példák a valós adatokra.
Alior Bank S.A.
Kurzus: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
neuralnet, pROC egy hurokban.
Alior Bank S.A.
Kurzus: Sieci Neuronowe w R
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
Az előadások során már nem hivatalos csereprogramok segítettek mélyíteni a téma megértésének
Explore
Kurzus: Deep Reinforcement Learning with Python
Machine Translated
Az oktató szakember volt a tantárgy és a kapcsolódó elmélet területén, kiválóan alkalmazva
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Kurzus: Applied AI from Scratch in Python
Machine Translated
témák, barátságos hozzáállása a műsorvezető
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Kurzus: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Neural Networks Subcategories
Neural Networks Course Outlines
E tanácsadóban élő képviselő, a résztvevők megtanulnak a Dühösség alapján Reinforcement Learning, amikor egy Deep Learning ügynök létrehozására lépnek.
E képzés végéig a résztvevők tudnak:
Megértem a Dühösséget mögött kulcskönyvek Reinforcement Learning és tudja el különbözni Machine Learning Felhasznált algoritmikat alkalmazni a valódi világproblémák megoldásához Deep Learning Ügynök
Hivatalosság
Adattudományok fejlesztők
A személy formátunk
Részbemutató, részbeszéd, gyakorlatok és súlyos kezek a gyakorlat
Közönség
Ez a kurzus olyan tudósok és statisztikusok számára készült, akik ismerik a statisztikákat és tudják, hogyan programozzák az R-et (vagy Python vagy más választott nyelvet). A kurzus középpontjában az adatok / modellkészítés, a végrehajtás, a post hoc elemzés és a vizualizáció gyakorlati aspektusai állnak.
A cél az, hogy gyakorlati alkalmazásokat nyújtson a Machine Learning azoknak a résztvevőknek, akik érdeklődnek a módszerek alkalmazásából.
Az ágazatspecifikus példákat arra használják, hogy a képzés a közönség számára releváns legyen.
Ez a képzés nagyobb hangsúlyt alapjait, de segít kiválasztani a megfelelő technológia: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras stb A példák készülnek TensorFlow .
A tanfolyam interaktív, és rengeteg gyakorlati gyakorlatot, oktató visszajelzést, valamint a megszerzett tudás és készségek tesztelését tartalmazza.
Oktatási módszer: prezentáció, csereprogramok és esettanulmányok
A mesterséges intelligencia, miután sok tudományos területet felbomlott, számos gazdasági ágazat (ipar, orvostudomány, kommunikáció stb.) Forradalmát kezdte. Ennek ellenére a nagy médiában való bemutatása gyakran fantázia, nagyon messze attól, ami valójában a Machine Learning vagy a Deep Learning . Ez a képzés célja, hogy bemutassa a Deep Learning és annak különféle szakterületeit, és ezáltal a meglévő főbb hálózati architektúrákat a már meglévő számítógépes eszközök elsajátításával (ideértve a szoftveres programozási alapot is). ma. Ha a matematikai alapokat visszahívják a tanfolyam során, akkor a nagyobb kényelem érdekében a BAC + 2 típusú matematikai szint ajánlott. Teljesen lehetséges, hogy kihagyja a matematikai tengelyt, hogy csak "rendszer" látást tartson fenn, de ez a megközelítés nagyban korlátozza a tárgy megértését.
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
Audience
- Developers
- Engineers
- Domain experts
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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, élő képzés (helyszíni vagy távoli) azokra a mérnökökre irányul, akik szeretnének megtudni a mesterséges intelligencia mechatronikus rendszerekre való alkalmazhatóságáról.
E képzés végén a résztvevők:
- 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.
A kurzus formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- A gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
A kurzus testreszabási beállításai
- A kurzus személyre szabott képzésének kéréséhez forduljon hozzánk bizalommal.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) célja az adattudósok, akik szeretnék használni Python építeni ajánlott rendszerek.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
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.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
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.
A kurzus formázása
Az olvasás és a beszélgetés a gyakorlati gyakorlatokkal együtt.
Last Updated: