
Online nebo na místě, živé kurzy neuronové sítě vedené instruktorem demonstrují prostřednictvím interaktivních diskuzí a praktických cvičení, jak konstruovat neuronové sítě pomocí řady většinou open source sad nástrojů a knihoven, a také jak využít výkon pokročilého hardwaru (GPU ) a optimalizační techniky zahrnující distribuované výpočty a velká data. Naše kurzy neuronové sítě jsou založeny na oblíbených programovacích jazycích, jako je Python, Java, jazyk R, a na výkonných knihovnách, včetně TensorFlow, Torch, Caffe, Theano a dalších. Naše kurzy neuronových sítí pokrývají teorii i implementaci pomocí řady implementací neuronových sítí, jako jsou hluboké neuronové sítě (DNN), konvoluční neuronové sítě (CNN) a rekurentní neuronové sítě (RNN). Školení neuronové sítě je dostupné jako "online živé školení" nebo "na místě živé školení". Online živé školení (neboli "vzdálené živé školení") se provádí prostřednictvím interaktivní vzdálené plochy . Živá školení na místě lze provádět lokálně v prostorách zákazníka v České republice nebo ve firemních školicích střediscích NobleProg v České republice. NobleProg -- Váš místní poskytovatel školení
Machine Translated
Reference
Příklady, které nám dal.
JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
experimenty
JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Uvedená cvičení a příklady.
Marcos - JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Motivy strojového učení.
Víctor Edgar - JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Postoj učitele
Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Vyučované koncepty byly jasné, praktické a hodně pomohly získat představu o tom, jak používat toto téma AI & ML.
Miguel - JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Zkušenosti a znalosti instruktora.
SERGIO BRAVO - JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Možná nějaká praxe.
Hilario García - JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
jedna z praktik
JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Znalosti lektora a zvládnutí tématu
Zaira N. - JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
inovativní, protože je to něco, co již zažíváme.
jesus isaias - JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Neural Networks Podkategorie
Neural Networks Návrh školení
- Porozumět klíčovým konceptům za Deep Reinforcement Learning a umět je odlišit od Machine Learning. Aplikujte pokročilé Reinforcement Learning algoritmy k řešení skutečných problémů. Sestavte Deep Learning agenta.
- Interaktivní přednáška a diskuze. Spousta cvičení a cvičení. Praktická implementace v prostředí živé laboratoře.
- Chcete-li požádat o školení na míru pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvíme se.
- Train various types of neural networks on large amounts of data.
- Use TPUs to speed up the inference process by up to two orders of magnitude.
- Utilize TPUs to process intensive applications such as image search, cloud vision and photos.
- Access CNTK as a library from within a Python, C#, or C++ program
- Use CNTK as a standalone machine learning tool through its own model description language (BrainScript)
- Use the CNTK model evaluation functionality from a Java program
- Combine feed-forward DNNs, convolutional nets (CNNs), and recurrent networks (RNNs/LSTMs)
- Scale computation capacity on CPUs, GPUs and multiple machines
- Access massive datasets using existing programming languages and algorithms
- Developers
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- If you wish to customize any part of this training, including the programming language of choice, please contact us to arrange.
- Set up and configure PaddlePaddle
- Set up a Convolutional Neural Network (CNN) for image recognition and object detection
- Set up a Recurrent Neural Network (RNN) for sentiment analysis
- Set up deep learning on recommendation systems to help users find answers
- Predict click-through rates (CTR), classify large-scale image sets, perform optical character recognition(OCR), rank searches, detect computer viruses, and implement a recommendation system.
- Developers
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- Programmatically create training sets to enable the labeling of massive training sets
- Train high-quality end models by first modeling noisy training sets
- Use Snorkel to implement weak supervision techniques and apply data programming to weakly-supervised machine learning systems
- Developers
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- Implement different neural networks optimization techniques to resolve underfitting and overfitting
- Understand and choose from a number of neural network architectures
- Implement supervised feed forward and feedback networks
- Developers
- Analysts
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- Prepare data for neural networks using the normalization process
- Implement feed forward networks and propagation training methodologies
- Implement classification and regression tasks
- Model and train neural networks using Encog's GUI based workbench
- Integrate neural network support into real-world applications
- Developers
- Analysts
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- 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
- have a good understanding on deep neural networks(DNN), CNN and RNN
- understand TensorFlow’s structure and deployment mechanisms
- be able to carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
- be able to assess code quality, perform debugging, monitoring
- be able to implement advanced production like training models, building graphs and logging
- Gain an overview of artificial intelligence, machine learning, and computational intelligence.
- Understand the concepts of neural networks and different learning methods.
- Choose artificial intelligence approaches effectively for real-life problems.
- Implement AI applications in mechatronic engineering.
-
Vytvořte doporučené systémy na stupnici.
Použijte kolaborativní filtrování k vytvoření doporučujících systémů.
Použijte Apache Spark pro výpočet doporučených systémů na klastry.
Vytvořte rámec pro testování algoritmů doporučení s Python.
-
Interaktivní přednáška a diskuse.
Mnoho cvičení a praxe.
Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.
-
Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.
- 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.
Momentálně pro tuto lokalitu nejsou naplánovány žádné kurzy.