Cursuri Deep Learning

  1. Catalog de cursuri
  2. Artificial Intelligence Training
  3. Machine Learning Training
  4. Cursuri Deep Learning
Cursuri Deep Learning

Cursurile de instruire la nivel local, instruite live Deep Learning (DL) demonstrează prin practica manuală fundamentele și aplicațiile Deep Learning și acoperă subiecte cum ar fi învățarea profundă a mașinilor, învățarea profund structurată și învățarea ierarhică Învățarea pentru formarea în profunzime este disponibilă ca "formare live la fața locului" sau "formare live la distanță" Training-ul live la fața locului poate fi efectuat la fața locului la sediul clientului România sau în centrele de formare corporativa NobleProg din România Instruirea live la distanță este realizată printr-un desktop interactiv, la distanță NobleProg Furnizorul dvs de formare locală.

Machine Translated

Mărturii

★★★★★
★★★★★

Deep Learning (DL) Subcategories

Cursuri TensorFlow TensorFlow
Cursuri Caffe Caffe
Cursuri Deeplearning4j Deeplearning4j
Cursuri Torch Torch
Cursuri Apache SINGA Apache SINGA
Cursuri Keras Keras
Cursuri Apache MXNet Apache MXNet
Cursuri OpenVINO OpenVINO
Cursuri Horovod Horovod
Cursuri Chainer Chainer
Cursuri TensorFlow Lite TensorFlow Lite
Cursuri AlphaFold AlphaFold
Cursuri Stable Diffusion Stable Diffusion

DL (Deep Learning) Course Outlines

Numele cursului
Durata
Sinoptic
Numele cursului
Durata
Sinoptic

Advanced Stable Diffusion: Deep Learning for Text-to-Image Generation

21 hours
Stable Diffusion este un model puternic de învățare profundă care poate genera imagini detaliate pe baza descrierilor de text.Această instruire live condusă de un instructor (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință ai datelor de nivel mediu până la avansat, inginerilor de învățare automată, cercetătorilor de învățare profundă și experților în viziunea computerizată care doresc să-și extindă cunoștințele și abilitățile în învățarea profundă pentru text. -generarea imaginilor.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
    Înțelegeți arhitecturile și tehnicile avansate de deep learning pentru generarea text-to-image. Implementați modele complexe și optimizări pentru sinteza imaginilor de înaltă calitate. Optimizați performanța și scalabilitatea pentru seturi de date mari și modele complexe. Reglați hiperparametrii pentru o performanță mai bună a modelului și o generalizare. Integrați Stable Diffusion cu alte cadre și instrumente de deep learning.
Formatul cursului
    Prelegere interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
    Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

DeepSpeed for Deep Learning

21 hours
DeepSpeed este o bibliotecă de optimizare a învățării profunde care facilitează scalarea modelelor de învățare profundă pe hardware distribuit. Dezvoltat de Microsoft, DeepSpeed se integrează cu PyTorch pentru a oferi o scalare mai bună, un antrenament mai rapid și o utilizare îmbunătățită a resurselor.Această instruire live condusă de instructor (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de date de nivel începător până la mediu și inginerilor de învățare automată care doresc să îmbunătățească performanța modelelor lor de învățare profundă.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
    Înțelegeți principiile învățării profunde distribuite. Instalați și configurați DeepSpeed. Scalați modele de deep learning pe hardware distribuit folosind DeepSpeed. Implementați și experimentați cu funcțiile DeepSpeed pentru optimizare și eficiență a memoriei.
Formatul cursului
    Prelegere interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
    Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

AlphaFold

7 hours
AlphaFold este un sistem Artificial Intelligence (AI) care efectuează predicția structurilor de proteine. Este dezvoltat de Alphabet’s/Google’s DeepMind ca un sistem de învățare profundă care poate predica cu precizie modelele 3D ale structurilor de proteine. Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este destinată biologilor care doresc să înțeleagă cum AlphaFold funcționează și utilizează AlphaFold modele ca ghiduri în studiile lor experimentale. La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
    Înțelegeți principiile de bază AlphaFold. Aflați cum funcționează AlphaFold. Învățați cum să interpretați AlphaFold predicțiile și rezultatele.
Formatul cursului
    Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
    Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Introduction to Stable Diffusion for Text-to-Image Generation

21 hours
Stable Diffusion este un model puternic de învățare profundă care poate genera imagini detaliate pe baza descrierilor de text.Această instruire live condusă de un instructor (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință ai datelor, inginerilor de învățare automată și cercetătorilor în viziunea computerizată care doresc să folosească Stable Diffusion pentru a genera imagini de înaltă calitate pentru o varietate de cazuri de utilizare.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
    Înțelegeți principiile Stable Diffusion și cum funcționează pentru generarea de imagini. Construiește și antrenează Stable Diffusion modele pentru sarcini de generare de imagini. Aplicați Stable Diffusion la diferite scenarii de generare de imagini, cum ar fi pictura în interior, pictura în exterior și traducerea imagine-la-imagine. Optimizați performanța și stabilitatea modelelor Stable Diffusion.
Formatul cursului
    Prelegere interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
    Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Advanced Machine Learning with Python

21 hours
În cadrul acestei instruiri instruite, participanții vor învăța tehnicile cele mai relevante și de tăiere a mașinilor în Python, deoarece construiesc o serie de aplicații demo care implică imagini, muzică, text și date financiare Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Implementarea algoritmilor de învățare a mașinilor și a tehnicilor de rezolvare a problemelor complexe Aplicați învățarea profundă și învățarea semisupervizată a aplicațiilor care implică imagini, muzică, text și date financiare Împingeți algoritmii Python la potențialul lor maxim Utilizați biblioteci și pachete, cum ar fi NumPy și Theano Public Dezvoltatori Analistii Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Deep Reinforcement Learning with Python

21 hours
Profundă Reinforcement Learning se referă la capacitatea unui agent artificial " de a învăţa prin procesul şi error şi pedepsiuni. Un agent artificial obiectiv să emuleze un om ' capacitățile de a obține și construi cunoştinţele pe propriu, direct din inputuri crude, cum ar fi viziune. Pentru a realiza învăţării de înţelegere, se utilizează rețele de învăţare profund și neurală. Învăţarea reforţării este diferit de învăţarea machinelor și nu se află pe abordele de învăţare supraveghere și nesupervizuate.În această instructoră, întrenare viu, participanţii vor învăţa fundamentale ale Profundului Reinforcement Learning, în timp ce acestea se întâmplă prin crearea unui agent Deep Learning.Până la sfârșitul acestei formaţii, parteneri vor putea:
    Înţeleg conceptele cheie în spatele Profundului Reinforcement Learning și pot fi capabil să-l distingueze de Machine Learning Aplică algoritmele avansate Reinforcement Learning pentru a rezolva problemele din lumi reale Construge un Deep Learning Agent
Audienţă
    Dezvoltatorii știinci de date
Formatul cursului
    Lecția de parte, discuție de parte, exerciți şi practica grea

Deep Learning for Telecom (with Python)

28 hours
Învățarea cu mașină este o ramură a inteligenței artificiale în care computerele au capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit. Învățarea profundă este o subfeme de învățare automată care utilizează metode bazate pe reprezentările și structurile de date de învățare, cum ar fi rețelele neuronale. Python este o limbă de programare de nivel înalt, cunoscută pentru sinteza și citibilitatea codului. În acest curs de instruire, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru telecom folosind Python pe măsură ce trec prin crearea unui model de risc de credit de învățare profundă. La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
    Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde. Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în telecom. Utilizați Python, Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru telecom. Construiți propriul lor model de predicție de învățare profundă a clienților cu ajutorul Python.
Formatul cursului
    Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
    Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Embedding Projector: Visualizing Your Training Data

14 hours
Embedding Projector este o aplicație web open source pentru vizualizarea datelor utilizate pentru instruirea sistemelor de învățare a mașinilor Creat de Google, face parte din TensorFlow Această instruire instruită live introduce conceptele din spatele Proiectoarelor Embedding și umblă participanții prin configurarea unui proiect demo Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Explorați modul în care datele sunt interpretate de modelele de învățare automată Navigați prin vizualizările 3D și 2D ale datelor pentru a înțelege modul în care algoritmul de învățare a mașinilor îl interpretează Înțelegeți conceptele din spatele embeddings și rolul lor în reprezentarea vectorilor matematici pentru imagini, cuvinte și cifre Explorați proprietățile unei încorporări specifice pentru a înțelege comportamentul unui model Aplicați proiectul de încorporare în cazuri de utilizare realworld, cum ar fi construirea unui sistem de recomandări pentru melodii pentru iubitorii de muzică Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

21 hours
Rețeaua neurală artificială este un model de date computational utilizat în dezvoltarea sistemelor de Artificial Intelligence (AI) capabile să realizeze sarcini "inteligente". Neural Networks sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile Machine Learning (ML), care sunt ele însele o implementare a AI. Deep Learning este un subset al ML.

Introduction to Deep Learning

21 hours
Acest curs este o imagine de ansamblu generală pentru Deep Learning fără a fi prea adânc în orice metodă specifică. Este potrivit pentru persoanele care doresc să înceapă să utilizeze învățarea profundă pentru a spori acuratețea predicției.

Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

21 hours
Rețeaua neurală artificială este un model de date computational utilizat în dezvoltarea sistemelor de Artificial Intelligence (AI) capabile să realizeze sarcini "inteligente". Neural Networks sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile Machine Learning (ML), care sunt ele însele o implementare a AI. Deep Learning este un subset al ML.

Advanced Deep Learning

28 hours
Învățarea în mașină este o ramură a inteligenței artificiale în care computerele au capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit. Învățarea profundă este un subdomeniul de învățare a mașinilor care utilizează metode bazate pe reprezentări și structuri de date de învățare, cum ar fi rețele neuronale.

Deep Learning for Vision with Caffe

21 hours
Caffe este un cadru de învățare profund făcut în expresie, viteză și modularitate în minte. Acest curs explorează aplicarea Caffe ca cadru de învățare profundă pentru recunoașterea imaginii folosind MNIST ca exemplu Public Acest curs este potrivit pentru cercetătorii de la Deep Learning și pentru inginerii interesați să utilizeze Caffe ca cadru. După finalizarea acestui curs, delegații vor putea:
  • să înțeleagă structura și mecanismele de implementare a lui Caffe
  • efectuați sarcinile și configurația mediului de instalare / producție / arhitecturii
  • evaluarea calității codului, efectuarea depanării, monitorizarea
  • să implementeze producția avansată, cum ar fi modelele de formare, punerea în aplicare a straturilor și logarea

Deep Learning for Vision

21 hours
Public Acest curs este potrivit pentru cercetătorii de Deep Learning și ingineri interesați să utilizeze instrumentele disponibile (în majoritate open source) pentru analiza imaginilor computerizate Acest curs oferă exemple de lucru.

Artificial Intelligence (AI) in Automotive

14 hours
Acest curs acoperă AI (emphasizing Machine Learning și Deep Learning) în Automotive Industria. Ajută la determinarea tehnologiei care poate fi (potential) utilizată în mai multe situații într-un autovehicul: de la automatizare simplă, recunoaștere a imaginii la luarea de decizii autonome.

Machine Learning and Deep Learning

21 hours
Acest curs acoperă AI (sublinierea Machine Learning Deep Learning și a Deep Learning )

OpenNN: Implementing Neural Networks

14 hours
În această instruire live condusă de un instructor, trecem peste principiile rețelelor neuronale și folosim OpenNN pentru a implementa un exemplu de aplicație.Formatul cursului
    Prelegere și discuții cuplate cu exerciții practice.

OpenNMT: Setting Up a Neural Machine Translation System

7 hours
În cadrul acestei instruiri, instruite în direct, participanții vor învăța cum să configureze și să folosească OpenNMT pentru a efectua traducerea diferitelor seturi de date. Cursul începe cu o imagine de ansamblu a rețelelor neuronale, deoarece acestea se aplică la traducerea automată. Participanții vor efectua exerciții live pe tot parcursul cursului pentru a demonstra înțelegerea conceptelor învățate și pentru a primi feedback de la instructor. Până la sfârșitul acestui training, participanții vor avea cunoștințele și practicile necesare pentru a implementa o soluție live OpenNMT . Probele de limbă sursă și țintă vor fi pre-aranjate conform cerințelor audienței.
    Formatul cursului
    • Part de conferință, parte discuție, practică practică grea

    Introduction Deep Learning and Neural Network for Engineers

    21 hours
    Tip: Pregătire teoretică cu aplicații decise în amonte cu elevii de la Lasagne sau Keras funcție de grupul pedagogic Metoda de predare: prezentare, schimburi și studii de caz Inteligența artificială, după ce a perturbat multe domenii științifice, a început să revoluționeze un număr mare de sectoare economice (industrie, medicină, comunicare etc.). Cu toate acestea, prezentarea sa în marile mass-media este adesea fantezie, foarte departe de ceea ce sunt cu adevărat domeniile de Machine Learning sau Deep Learning . Scopul acestei instruiri este de a oferi inginerilor care au deja o stăpânire a instrumentelor informatice (inclusiv o bază de programare software) o introducere în Deep Learning și diferitele sale domenii de specializare și, prin urmare, în principalele arhitecturi de rețea existente. astăzi. Dacă bazele matematice sunt amintite în timpul cursului, se recomandă un nivel de matematică de tip BAC + 2 pentru mai mult confort. Este absolut posibil să sări peste axa matematică pentru a păstra doar o viziune „sistem”, dar această abordare îți va limita enorm înțelegerea subiectului.

    Facebook NMT: Setting up a Neural Machine Translation System

    7 hours
    În această formare directă condusă de instructori, participanții vor învăța cum să utilizeze Facebook NMT (Fairseq) pentru a efectua traducerea conținutului de eșantion. La sfârșitul acestei cursuri, participanții vor avea cunoștințele și practicile necesare pentru a implementa o soluție de traducere mașină bazată pe Fairseq. Formatul cursului
      Lecție parțială, discuție parțială, practică grea
    Notă
      Dacă doriți să utilizați conținut specific de sursă și limbă țintă, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

    Microsoft Cognitive Toolkit 2.x

    21 hours
    Microsoft Cognitive Toolkit 2x (anterior CNTK) este un kit de instrumente opencast, care permite instruirea algoritmilor de învățare profundă ca și creierul uman Potrivit Microsoft, CNTK poate fi de 510x mai rapid decat TensorFlow pe retele recurente si de 2 pana la 3 ori mai rapid decat TensorFlow pentru sarcinile legate de imagini În această instruire live, participanții vor învăța cum să folosească Microsoft Cognitive Toolkit pentru a crea, instrui și evalua algoritmi de învățare profundă pentru a fi utilizați în aplicații AI comerciale care implică mai multe tipuri de date, cum ar fi date, vorbire, text și imagini Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Accesați CNTK ca o bibliotecă dintr-un program Python, C # sau C ++ Utilizați CNTK ca instrument independent de învățare a mașinii prin propriul limbaj de descriere a modelului (BrainScript) Utilizați funcția de evaluare a modelului CNTK dintr-un program Java Se combină DNN-urile feedforward, plasele convoluționale (CNN) și rețelele recurente (RNNs / LSTMs) Scalarea capacității de calcul pe procesoare, unități de procesare grafică și mai multe mașini Accesați seturi de date masive folosind limbile de programare existente și algoritmi Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră Notă Dacă doriți să personalizați orice parte a acestui training, inclusiv limba de programare de care aveți nevoie, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .

    PaddlePaddle

    21 hours
    PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) este o platformă de învățare scalabilă profundă dezvoltată de Baidu În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească PaddlePaddle pentru a permite învățarea profundă în aplicațiile lor de produse și servicii Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Configurați și configurați PaddlePaddle Creați o rețea neuronală convoluțională (CNN) pentru recunoașterea imaginilor și detectarea obiectelor Crearea unei rețele neuronale recurente (RNN) pentru analiza sentimentului Creați o învățare profundă pe sistemele de recomandare pentru a ajuta utilizatorii să găsească răspunsuri Preziceți ratele de clic (CTR), clasificați seturile de imagini largescale, efectuați recunoașterea optică a caracterelor (OCR), căutați în funcție de rang, detectați viruși de computer și implementați un sistem de recomandări Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

    Amazon DSSTNE: Build a Recommendation System

    7 hours
    În cadrul acestui instruire, instruit în direct, participanții vor învăța cum să folosească DSSTNE pentru a construi o aplicație de recomandare. Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
    • Antrenează un model de recomandare cu seturi de date rare ca intrare
    • Modele de formare și predicție la scară pe mai multe GPU uri
    • Difuzați calculul și stocarea într-un mod paralel
    • Generați recomandări de produse personalizate asemănătoare cu Amazon
    • Desfășurați o aplicație gata de producție care poate fi pe scară mare la sarcini grele
    Formatul cursului
    • Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

    T2T: Creating Sequence to Sequence Models for Generalized Learning

    7 hours
    Tensor2Tensor (T2T) este o bibliotecă modulară și extensibilă pentru instruirea modelelor AI în diverse sarcini, utilizând diferite tipuri de date de antrenament, de exemplu: recunoașterea imaginii, traducerea, parsarea, captarea imaginilor și recunoașterea vorbirii Este menținută de echipa Google Brain În acest training instruit, participanții vor învăța cum să pregătească un model de deplerare pentru a rezolva mai multe sarcini Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Instalați tensor2tensor, selectați un set de date și instruiți și evaluați un model AI Personalizați un mediu de dezvoltare utilizând instrumentele și componentele incluse în Tensor2Tensor Creați și utilizați un singur model pentru a afla simultan mai multe sarcini din mai multe domenii Utilizați modelul pentru a învăța din sarcini cu o cantitate mare de date de instruire și pentru a aplica acele cunoștințe în sarcini în care datele sunt limitate Obțineți rezultate satisfăcătoare de procesare utilizând o singură GPU Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

    OpenFace: Creating Facial Recognition Systems

    14 hours
    OpenFace este un software bazat pe Python și Torch, bazat pe cercetare FaceNet a Google, bazată pe tehnologia opensource, în timp real În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească componentele OpenFace pentru a crea și implementa o aplicație de recunoaștere facială Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Lucrați cu componentele OpenFace, inclusiv dlib, OpenVC, Torch, și nn4 pentru a implementa detectarea feței, alinierea și transformarea Aplicați OpenFace aplicațiilor din lumea reală, cum ar fi supravegherea, verificarea identității, realitatea virtuală, jocurile și identificarea clienților repetate etc Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

    Advanced Machine Learning with R

    21 hours
    În această instruire instruită, participanții vor învăța tehnici avansate pentru Machine Learning cu R, pe măsură ce parcurg crearea unei aplicații în lumea reală Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Utilizați tehnici ca tuning hiperparametru și învățare profundă Înțelegerea și implementarea tehnicilor de învățare nesupravegheate Puneți un model în producție pentru a fi utilizat într-o aplicație mai mare Public Dezvoltatori Analistii Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

    Matlab for Deep Learning

    14 hours
    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
    Audience
    • Developers
    • Engineers
    • Domain experts
    Format of the course
    • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

    Deep Learning for Finance (with R)

    28 hours
    Învățarea automată este o ramură a Inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Învățarea profundă este un sub-câmp al învățării automate care folosește metode bazate pe reprezentări de date de învățare și structuri, cum ar fi rețelele neuronale. R este un limbaj de programare popular în industria financiară. Este utilizat în aplicații financiare, de la programe de tranzacționare de bază până la sisteme de gestionare a riscurilor. În cadrul acestei instruiri, instruite în direct, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru finanțe folosind R în timp ce trec prin crearea unui model de predicție a prețurilor stocurilor de învățare profundă. Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
    • Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde
    • Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în finanțe
    • Utilizați R pentru a crea modele de învățare profundă pentru finanțe
    • Construiți propriul model de predicție a prețurilor stocurilor de învățare profundă folosind R
    Public
    • Dezvoltatori
    • Cercetătorii de date
    Formatul cursului
    • Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

    Deep Learning for Banking (with Python)

    28 hours
    Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readability. In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for banking using Python as they step through the creation of a deep learning credit risk model. By the end of this training, participants will be able to:
    • Understand the fundamental concepts of deep learning
    • Learn the applications and uses of deep learning in banking
    • Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for banking
    • Build their own deep learning credit risk model using Python
    Audience
    • Developers
    • Data scientists
    Format of the course
    • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

    Deep Learning for Banking (with R)

    28 hours
    Învățarea automată este o ramură a Inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Învățarea profundă este un sub-câmp al învățării automate care folosește metode bazate pe reprezentări de date de învățare și structuri, cum ar fi rețelele neuronale. R este un limbaj de programare popular în industria financiară. Este utilizat în aplicații financiare, de la programe de tranzacționare de bază până la sisteme de gestionare a riscurilor. În cadrul acestei instruiri, instruită în direct, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru activități bancare folosind R, în timp ce trec prin crearea unui model de risc de învățare profundă. Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
    • Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde
    • Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în domeniul bancar
    • Utilizați R pentru a crea modele de învățare profundă pentru activități bancare
    • Construiți propriul model de risc de învățare profundă folosind R
    Public
    • Dezvoltatori
    • Cercetătorii de date
    Formatul cursului
    • Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

    Last Updated:

    Alte țări

    Consultanță

    Sfarsit de saptamana Deep Learning Cursuri, Seara Deep Learning Training, DL (Deep Learning) Camp, Deep Learning (DL) Cu instructor, Sfarsit de saptamana Deep Learning (DL) Training, Seara Deep Learning (DL) Cursuri, DL (Deep Learning) Coaching, Deep Learning (DL) Instructor, Deep Learning (DL) Trainer, Deep Learning Cursuri, DL (Deep Learning) Clase, Deep Learning (DL) Pe pagina, Deep Learning (DL) curs privat, Deep Learning one on one training

    Reduceri pentru cursuri

    No course discounts for now.

    Newsletter Oferte Cursuri

    Respectăm confidențialitatea adresei dvs. de email. Nu vom transmite sau vinde adresa altor părți. Puteți să schimbați preferințele sau să vă dezabonați complet în orice moment.

    Câțiva dintre clienții noștri

    is growing fast!

    We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Romania!

    As a NobleProg Trainer you will be responsible for:

    • delivering training and consultancy Worldwide
    • preparing training materials
    • creating new courses outlines
    • delivering consultancy
    • quality management

    At the moment we are focusing on the following areas:

    • Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
    • SOA, BPM, BPMN
    • Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
    • R, Python
    • Mobile Development (iOS, Android)
    • LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
    • You need to have patience and ability to explain to non-technical people

    To apply, please create your trainer-profile by going to the link below:

    Apply now!

    This site in other countries/regions