Cursuri Neural Networks

Cursuri Neural Networks

Local, instructor-led live Neural Network training courses demonstrate through interactive discussion and hands-on practice how to construct Neural Networks using a number of mostly open-source toolkits and libraries as well as how to utilize the power of advanced hardware (GPUs) and optimization techniques involving distributed computing and big data. Our Neural Network courses are based on popular programming languages such as Python, Java, R language, and powerful libraries, including TensorFlow, Torch, Caffe, Theano and more. Our Neural Network courses cover both theory and implementation using a number of neural network implementations such as Deep Neural Networks (DNN), Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN). Neural Network training is available as "onsite live training" or "remote live training". Onsite live Neural Networks trainings in România can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers. Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop. NobleProg -- Your Local Training Provider

Marturii

★★★★★
★★★★★

Schita de curs

CodNumeDuratăRezumat
aiintArtificial Intelligence Overview7 oreAcest curs a fost creat pentru manageri, arhitecți de soluții, ofițeri de inovare, CTO-uri, arhitecți de software și oricine este interesat de o privire de ansamblu asupra inteligenței artificiale aplicate și cea mai apropiată previziune pentru dezvoltarea sa.
MicrosoftCognitiveToolkitMicrosoft Cognitive Toolkit 2.x21 oreMicrosoft 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 .
appaiApplied AI from Scratch28 oreThis 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.
Nue_LBGNeural computing – Data science14 oreAceastă sesiune de instruire bazată pe clasă va conține prezentări și exemple pe bază de computere și exerciții de studiu de caz care vor fi întreprinse cu bibliotecile relevante de rețele neuronale și profunde .
drlpythonDeep Reinforcement Learning with Python21 oreConsolidarea în profunzime se referă la capacitatea unui "agent artificial" de a învăța prin încercări și recompense și impuneri Un agent artificial intenționează să emuleze capacitatea unui om de a obține și de a construi cunoștințe pe cont propriu, direct din intrări brute cum ar fi viziunea Pentru a realiza învățarea în materie de întărire, sunt utilizate rețele de învățare profundă și rețele neuronale Consolidarea învățării este diferită de învățarea în mașină și nu se bazează pe abordări de învățare supravegheate și nesupravegheate În cadrul acestei instruiri instruite, participanții vor învăța fundamentele învățării profunde pentru consolidarea armăturii, pe măsură ce vor trece prin crearea unui agent de învățare profundă Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegeți conceptele-cheie din spatele Învățării profunde de întărire și o puteți deosebi de Machine Learning Aplicați algoritmi avansați de învățare a armării pentru a rezolva problemele din lumea reală Construiți un agent de învățare profundă Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
undnnUnderstanding Deep Neural Networks35 oreAcest curs începe cu a vă oferi cunoștințe conceptuale în rețele neuronale și, în general, în algoritmul de învățare în mașină, învățare profundă (algoritmi și aplicații) Partea 1 (40%) din acest training se concentrează mai mult pe fundamentale, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras etc Partea 2 (20%) a acestui training introduce Theano o bibliotecă python care face ușor de scris modele de învățare profundă Partea a treia (40%) din formare se bazează în mare măsură pe API-ul Tensorflow 2nd Generation din biblioteca de software open source a Google pentru Deep Learning Exemplele și manuscrisele vor fi făcute în TensorFlow Public Acest curs este destinat inginerilor care caută să utilizeze TensorFlow pentru proiectele lor de învățare profundă După finalizarea acestui curs, delegații vor: au o bună înțelegere pe rețele neuronale profunde (DNN), CNN și RNN înțeleg structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow să fie capabil să efectueze sarcini de instalare / producție / arhitectură și configurație să poată evalua calitatea codului, să efectueze depanare, să monitorizeze să fie capabil să implementeze o producție avansată, cum ar fi modele de instruire, construirea de grafice și logare Nu toate subiectele vor fi acoperite într-o sală de clasă publică cu o durată de 35 de ore datorită vastității subiectului Durata cursului complet va fi de aproximativ 70 de ore și nu de 35 de ore .
matlabdlMatlab for Deep Learning14 oreÎn această instruire instruită, participanții vor învăța cum să utilizeze Matlab pentru a proiecta, construi și vizualiza o rețea neuronală convoluțională pentru recunoașterea imaginii Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Construiți un model profund de învățare Automatizează etichetarea datelor Lucrați cu modele de la Caffe și TensorFlowKeras Datele de tren folosesc GPU-uri multiple, nor sau clustere Public Dezvoltatori Ingineri Experți în domeniu Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
encogintroEncog: Introduction to Machine Learning14 oreEncog este un cadru de învățare a mașinilor opensource pentru Java șiNet În acest training instruit, participanții vor învăța cum să creeze diferite componente ale rețelei neuronale folosind ENCOG Studiile de caz în domeniul Realworld vor fi discutate și vor fi explorate soluții bazate pe limbaj mașină pentru aceste probleme Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Pregătește datele pentru rețelele neuronale utilizând procesul de normalizare Implementarea metodologiilor de formare a rețelelor de feed-back și a metodelor de formare a propagării Implementarea sarcinilor de clasificare și regresie Model și rețele de rețele neuronale folosind baza de date bazată pe interfață grafică Encog Integrați suportul rețelei neuronale în aplicații din lumea reală Public Dezvoltatori Analistii Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
encogadvEncog: Advanced Machine Learning14 oreEncog este un cadru de învățare a mașinilor opensource pentru Java șiNet În acest training instruit, participanții vor învăța tehnici avansate de învățare în mașină pentru a construi modele predictive de rețea neuronale exacte Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Implementați diferite tehnici de optimizare a rețelelor neuronale pentru a rezolva problema de submăsurare și suprasolicitare Înțelegeți și alegeți dintr-un număr de arhitecturi de rețele neuronale Implementați feed-uri supravegheate înainte și rețele de feedback Public Dezvoltatori Analistii Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
snorkelSnorkel: Rapidly Process Training Data7 oreSnorkel este un sistem pentru crearea rapidă, modelarea și gestionarea datelor de antrenament Se axează pe accelerarea dezvoltării aplicațiilor de extragere a datelor structurate sau "întunecate" pentru domenii în care seturile de antrenament etichetate mari nu sunt disponibile sau ușor de obținut În acest training instruit, participanții vor învăța tehnici de extragere a valorii din date nestructurate, cum ar fi text, tabele, figuri și imagini, prin modelarea datelor de antrenament cu Snorkel Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Creați programatic programe de formare pentru a permite etichetarea seturilor masive de antrenament Antrenează modele de calitate superioară, prin modelarea în primul rând a seturilor de antrenament zgomotoase Utilizați Snorkel pentru a implementa tehnici de supraveghere slabă și a aplica programarea datelor pentru sistemele de învățare automată slabă Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
PaddlePaddlePaddlePaddle21 orePaddlePaddle (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 .
tpuprogrammingTPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units7 oreUnitatea de procesare Tensor (TPU) este arhitectura pe care Google a folosit-o intern pe parcursul mai multor ani și este acum disponibilă pentru utilizare de către publicul larg Acesta include mai multe optimizări pentru utilizare în rețele neuronale, inclusiv multiplicarea matricei raționalizate și numere întregi de 8 biți în loc de 16 biți pentru a putea reveni la niveluri adecvate de precizie În acest training instruit, participanții vor învăța cum să profite de inovațiile procesoarelor TPU pentru a maximiza performanța propriilor aplicații AI Până la sfârșitul instruirii, participanții vor putea: Antrenează diferite tipuri de rețele neuronale pe cantități mari de date Utilizați TPU-uri pentru a accelera procesul de inferență cu până la două ordine de mărime Utilizați unitățile TPU pentru a procesa aplicații intensive, cum ar fi căutarea de imagini, viziunea în cloud și fotografiile Public Dezvoltatori Cercetătorii Ingineri Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
neuralnetIntroduction to the use of neural networks7 oreFormarea este destinată persoanelor care doresc să învețe elementele de bază ale rețelelor neuronale și aplicațiile lor.
intrdplrngrsneuingIntroduction Deep Learning & Neural Networks for Engineers21 oreTip: Formare teoretică cu aplicații stabilite în amonte cu elevii de la Lasagne sau Keras conform grupului pedagogic Metoda de predare: prezentare, schimburi și studii de caz Inteligența artificială, după ce a întrerupt multe domenii științifice, a început să revoluționeze un număr mare de sectoare economice (industrie, medicină, comunicare etc) Cu toate acestea, prezentarea sa în mass-media majoră este adesea fantezie, foarte departe de ceea ce sunt într-adevăr domeniile Machine Learning sau Deep Learning Scopul acestei instruiri este de a oferi inginerilor care au deja o stăpânire a instrumentelor de calculator (inclusiv o bază de programare software) o introducere la Deep Learning și diferitele sale domenii de specializare și, prin urmare, la principalele arhitecturi de rețea existente astăzi În cazul în care bazele matematice sunt retrase în timpul cursului, un nivel de matematică de tip BAC + 2 este recomandat pentru mai mult confort Este absolut posibil să săriți axa matematică pentru a păstra doar o viziune "sistem", dar această abordare vă va limita înțelegerea enormă a subiectului .
OpenNNOpenNN: Implementing Neural Networks14 oreOpenNN este o bibliotecă de clasă open source scrisă în C ++ care implementează rețele neuronale, pentru a fi utilizată în învățarea mașinilor.

În acest curs vom trece peste principiile rețelelor neuronale și vom folosi OpenNN pentru a implementa o aplicație probă.

Public
Dezvoltatorii de software și programatorii care doresc să creeze aplicații de învățare profundă.

Formatul cursului
Prelegere și discuții împreună cu exerciții practice.
datamodelingPattern Recognition35 oreAcest curs oferă o introducere în domeniul recunoașterii de modele și al învățării în mașină Se referă la aplicații practice în statistici, informatică, procesare de semnale, viziune pe calculator, miniere de date și bioinformatică Cursul este interactiv și include o mulțime de exerciții de manevră, feedback de instructor și testarea cunoștințelor și aptitudinilor dobândite Public Analiști de date Doctoranzi, cercetători și practicieni .
NeuralnettfNeural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example28 oreAcest curs vă va oferi cunoștințe în rețelele neuronale și, în general, în algoritmul de învățare în mașină, învățare profundă (algoritmi și aplicații) Această instruire se concentrează mai mult pe fundamentale, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras etc Exemplele sunt realizate în TensorFlow .
aiautoArtificial Intelligence in Automotive14 oreAcest curs acoperă AI (cu accent pe Învățarea în mașină și învățarea profundă) în industria automobilelor Ajută la determinarea tehnologiei care poate fi (potențial) utilizată în situații multiple într-o mașină: de la automatizare simplă, recunoașterea imaginii la luarea deciziei autonome .
aiintrozeroFrom Zero to AI35 oreAcest curs este creat pentru persoanele care nu au experiență anterioară în ceea ce privește probabilitățile și statisticile .
bspkannmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking21 oreRețeaua neurală artificială este un model de date computational utilizat în dezvoltarea sistemelor de inteligență artificială (AI) capabile să realizeze sarcini "inteligente". Rețelele neuronale sunt utilizate în mod frecvent în aplicațiile Machine Learning (ML), care sunt ele însele o implementare a AI. Deep Learning este un subset al ML.
annmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking21 oreRețeaua neurală artificială este un model de date computational utilizat în dezvoltarea sistemelor de inteligență artificială (AI) capabile să realizeze sarcini "inteligente". Rețelele neuronale sunt utilizate în mod frecvent în aplicațiile Machine Learning (ML), care sunt ele însele o implementare a AI. Deep Learning este un subset al ML.
appliedmlApplied Machine Learning14 oreAcest curs de formare este pentru persoanele care ar dori să aplice Machine Learning în aplicații practice.

Public

Acest curs este destinat cercetătorilor de date și statisticienilor care au o anumită familiaritate cu statisticile și știu cum să programeze R (sau Python sau altă limbă aleasă). Accentul pe acest curs este pus pe aspectele practice ale pregătirii datelor / modelului, execuției, analizei post-hoc și vizualizării.

Scopul este de a oferi aplicații practice Machine Learning participanților interesați de aplicarea metodelor la locul de muncă.

Exemple specifice sectorului sunt utilizate pentru a face formarea relevantă pentru public.
rneuralnetNeural Network in R14 oreAcest curs este o introducere în aplicarea rețelelor neuronale în problemele din lumea reală folosind software-ul Rproject .
appaipyApplied AI from Scratch in Python28 oreThis is a 4 day course introducing AI and it's application using the Python programming language. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.

Upcoming Courses

CursData cursuluiPretul cursului [Tele - Clasa]
Deep Reinforcement Learning with Python - Constanta, Str. Mircea cel BatranLun, 2018-12-31 09:305250EUR / 6050EUR
Deep Reinforcement Learning with Python - Timisoara, Boulevard Iosif BulbucaLun, 2018-12-31 09:305250EUR / 6050EUR
Deep Reinforcement Learning with Python - Bucuresti, Centru NordLun, 2019-01-07 09:305250EUR / 6050EUR
Deep Reinforcement Learning with Python - Cluj-Napoca, Strada PiteștiLun, 2019-01-07 09:305250EUR / 6050EUR
Deep Reinforcement Learning with Python - Iasi, Piata UniriiMar, 2019-01-29 09:305250EUR / 6050EUR
Sfarsit de saptamana Neural Networks Cursuri, Seara Neural Networks Training, Neural Networks Camp, Neural Networks Cu instructor, Sfarsit de saptamana Neural Networks Training, Seara Neural Networks Cursuri, Neural Networks Coaching, Neural Networks Instructor, Neural Networks Trainer, Neural Networks Cursuri, Neural Networks Clase, Neural Networks Pe pagina, Neural Networks curs privat, Neural Networks one on one training

Discounts pentru curs

CursLoculData cursuluiPretul cursului [Tele - Clasa]
IoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and InvestorsBucuresti, Centru NordMar, 2019-02-05 09:30N/A / 5525EUR
Data analysis with TableauConstanta, Str. Mircea cel BatranMar, 2019-02-19 09:303150EUR / 3750EUR
Algebra for Machine LearningConstanta, Str. Mircea cel BatranJoi, 2019-04-11 09:303150EUR / 3750EUR
Signavio Process ManagerIasi, Piata UniriiMar, 2019-04-30 09:301575EUR / 1975EUR
Neural computing – Data scienceIasi, Piata UniriiMar, 2019-05-28 09:303500EUR / 4100EUR

Newsletter Oferte Cursuri

Respectăm confidențialitatea adresei Dvs de email. Nu vom transmite sau vinde adresa altor părți. Puteți să schimbați preferințele sau să v-ă dezabonați complet oricand.

Unii din clientii nostri

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Romania!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Romania
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!