Курсы Neural Networks

Курсы Neural Networks

Обучающие курсы в местных учебных заведениях с активной инструкцией демонстрируют интерактивную дискуссию и практическую практику создания Neural Networks с использованием ряда инструментов и библиотек с открытым исходным кодом, а также способов использования мощностей передовых аппаратных средств (GPU) и методов оптимизации, связанных с распределенными вычислениями и большие данные Наши курсы нейронной сети основаны на популярных языках программирования, таких как Python, Java, R-язык и мощные библиотеки, включая TensorFlow, Torch, Caffe, Theano и другие Наши курсы нейронной сети охватывают как теорию, так и реализацию с использованием ряда реализаций нейронных сетей, таких как глубокие нейронные сети (DNN), сверточные нейронные сети (CNN) и повторяющиеся нейронные сети (RNN) Обучение нейронной сети доступно как «живое обучение на месте» или «дистанционное живое обучение» На месте живое обучение может проводиться локально в помещениях клиента в Russia или в корпоративных учебных центрах NobleProg Russia , Дистанционное обучение в реальном времени осуществляется с помощью интерактивного удаленного рабочего стола NobleProg Ваш местный провайдер обучения.

Machine Translated

Отзывы

★★★★★
★★★★★

Neural Networks Подкатегории

Neural Networks Course Outlines

Название курса
Продолжительность
Обзор
Название курса
Продолжительность
Обзор
14 часов
Обзор
Этот курс охватывает ИИ (подчеркивание машинного обучения и глубокого обучения) в автомобильной промышленности Это помогает определить, какая технология может (потенциально) использоваться во множестве ситуаций в автомобиле: от простой автоматизации, распознавания образов до автономного принятия решений ,.
14 часов
Обзор
В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать Matlab для проектирования, сборки и визуализации сверточной нейронной сети для распознавания образов К концу этого тренинга участники смогут: Построение модели глубокого обучения Автоматизация маркировки данных Работа с моделями от Caffe и TensorFlowKeras Данные поезда с использованием нескольких графических процессоров, облака или кластеров Аудитория Разработчики Инженеры Эксперты домена Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
7 часов
Обзор
Модуль обработки тензодаций (TPU) - это архитектура, которую Google использовал в течение нескольких лет внутри компании, и теперь она становится доступной для использования широкой публикой Он включает в себя несколько оптимизаций, специально предназначенных для использования в нейронных сетях, включая упрощенное матричное умножение и 8-битные целые числа вместо 16 бит, чтобы вернуть соответствующие уровни точности В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать инновации в процессорах TPU, чтобы максимизировать производительность своих собственных приложений ИИ По окончании обучения участники смогут: Обучать различным типам нейронных сетей на большом количестве данных Используйте TPU для ускорения процесса вывода до двух порядков Используйте TPU для обработки интенсивных приложений, таких как поиск изображений, облачное зрение и фотографии Аудитория Разработчики Исследователи Инженеры Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
7 часов
Обзор
Snorkel - это система для быстрого создания, моделирования и управления данными обучения Он фокусируется на ускорении разработки структурированных или «темных» приложений для извлечения данных для доменов, в которых большие помеченные учебные наборы недоступны или легко доступны В этом обученном на тренировке тренинге участники будут изучать методы извлечения ценности из неструктурированных данных, таких как текст, таблицы, рисунки и изображения, путем моделирования данных обучения с помощью Snorkel К концу этого тренинга участники смогут: Программно создавать учебные комплекты, позволяющие маркировать массивные учебные наборы Поездные высококачественные модели с помощью первых моделей шумовых наборов Используйте Snorkel для реализации слабых методов наблюдения и применения программирования данных для слабосертифицированных систем машинного обучения Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Обзор
Этот курс представляет собой введение в применение нейронных сетей в реальных проблемах с использованием программного обеспечения Rproject ,.
21 часов
Обзор
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) - это масштабируемая платформа глубокого обучения, разработанная Baidu В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать PaddlePaddle, чтобы обеспечить глубокое обучение в своих продуктах и ​​приложениях К концу этого тренинга участники смогут: Настройка и настройка PaddlePaddle Настройте сверточную нейронную сеть (CNN) для распознавания изображений и обнаружения объектов Настройте повторяющуюся нейронную сеть (RNN) для анализа настроений Настройте глубокое обучение в системах рекомендаций, чтобы помочь пользователям найти ответы Прогнозировать рейтинг кликов (CTR), классифицировать наборы изображений большого масштаба, выполнять оптическое распознавание символов (OCR), поиск рангов, обнаруживать компьютерные вирусы и внедрять систему рекомендаций Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Обзор
OpenNN - это библиотека классов openource, написанная на C ++, которая реализует нейронные сети, для использования в машинных процессах В этом курсе мы рассмотрим принципы нейронных сетей и используем OpenNN для реализации примера приложения Аудитория Разработчики программного обеспечения и программисты, желающие создавать приложения Deep Learning Формат курса Лекция и обсуждение в сочетании с упражнениями handson ,.
14 часов
Обзор
Эта учебная сессия, основанная на классе, будет содержать презентации и компьютерные примеры и упражнения для изучения конкретных ситуаций с соответствующими нейронными и глубокими сетевыми библиотеками ,.
28 часов
Обзор
Этот курс даст вам знания в нейронных сетях и, как правило, в алгоритме машинного обучения, глубоком изучении (алгоритмах и приложениях) Этот тренинг больше ориентируется на фундаментальные принципы, но поможет вам выбрать правильную технологию: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras и т Д Примеры сделаны в TensorFlow ,.
7 часов
Обзор
Обучение нацелено на людей, которые хотят изучить основы нейронных сетей и их приложений ,.
21 часов
Обзор
Microsoft Cognitive Toolkit 2x (ранее CNTK) - это инструментарий с открытым исходным кодом, коммерческий инструмент, который тренирует алгоритмы глубокого обучения, чтобы учиться, как человеческий мозг Согласно Microsoft, CNTK может быть на 510x быстрее, чем TensorFlow в повторяющихся сетях, и в 2 - 3 раза быстрее, чем TensorFlow для задач с изображениями В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать Microsoft Cognitive Toolkit для создания, обучения и оценки алгоритмов глубокого обучения для использования в коммерческих приложениях AI с использованием нескольких типов данных, таких как данные, речь, текст и изображения К концу этого тренинга участники смогут: Доступ к CNTK в виде библиотеки из программы Python, C # или C ++ Используйте CNTK как автономный инструмент для машинного обучения через собственный язык описания модели (BrainScript) Используйте функциональность оценки модели CNTK из программы Java Объединение DNN с продолжением, сверточные сети (CNN) и повторяющиеся сети (RNNs / LSTM) Масштабная вычислительная мощность на процессорах, графических процессорах и нескольких машинах Доступ к массивным наборам данных с использованием существующих языков программирования и алгоритмов Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson Заметка Если вы хотите настроить любую часть этого обучения, в том числе язык программирования по выбору, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться ,.
21 часов
Обзор
Mechatronics (a.k.a. mechatronic engineering) is a combination of mechanical, electronics and computer science.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at engineers who wish to learn about the applicability of artificial intelligence to mechatronic systems.

By the end of this training, participants will be able to:

- 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.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 часов
Обзор
Тип: Теоретическая подготовка с применением решений, принятых вверх по течению со студентами на Лазанье или Керасе в соответствии с педагогической группой Метод обучения: презентация, обмены и тематические исследования Искусственный интеллект, разрушив многие научные области, начал революционизировать большое количество секторов экономики (промышленность, медицина, связь и т Д) Тем не менее, его презентация в основных средствах массовой информации часто представляет собой фантазию, очень далекую от того, что действительно является областью машинного обучения или глубокого обучения Цель этого обучения - предоставить инженерам, которые уже владеют компьютерными инструментами (включая базу программного обеспечения), знакомство с Deep Learning и его различными областями специализации и, следовательно, с основными существующими сетевыми архитектурами сегодня Если математические основы отозваны во время курса, для повышения комфорта рекомендуется уровень математики типа BAC + 2 Абсолютно возможно пропустить математическую ось, чтобы сохранить только «системное» видение, но этот подход очень сильно ограничит ваше понимание предмета ,.
7 часов
Обзор
Этот курс создан для менеджеров, архитекторов решений, сотрудников по инновациям, технических директоров, архитекторов программного обеспечения и всех, кто интересуется обзором прикладного искусственного интеллекта и ближайшим прогнозом его развития ,.
14 часов
Обзор
Encog - это механизм обучения машинам с открытым исходным кодом для Java иNet В этом обученном, живом обучении участники узнают, как создавать различные компоненты нейронной сети, используя ENCOG Будет рассмотрено тематическое исследование Realworld и будут изучены решения на основе машинного языка для этих проблем К концу этого тренинга участники смогут: Подготовьте данные для нейронных сетей, используя процесс нормализации Внедрение сетей прямой передачи и методики обучения распространению Реализация задач классификации и регрессии Моделирование и генерация нейронных сетей с использованием инструментального средства Encog's GUI Интеграция поддержки нейронной сети в приложения реального мира Аудитория Разработчики Аналитики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Обзор
Encog - это механизм обучения машинам с открытым исходным кодом для Java иNet В этом обученном, живом обучении участники будут изучать передовые методы машинного обучения для построения точных моделей прогнозирования нейронной сети К концу этого тренинга участники смогут: Внедрение различных методов оптимизации нейронных сетей для устранения недофинансирования и переобучения Понимать и выбирать из ряда нейронных сетевых архитектур Внедрение контролируемых сетей передачи и обратной связи Аудитория Разработчики Аналитики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
Обзор
Обучение глубокому усилению относится к способности «искусственного агента» учиться методом проб и ошибок, а также вознаграждения и вознаграждения Искусственный агент нацелен на то, чтобы подражать способности человека получать и строить знания самостоятельно, непосредственно из сырьевых ресурсов, таких как видение Для реализации обучения подкрепления используются глубокое обучение и нейронные сети Усиление обучения отличается от машинного обучения и не зависит от поднадзорных и неконтролируемых подходов к обучению В этом обученном, живом обучении участники будут изучать основы обучения глубокому усилению, поскольку они проходят через создание агента Deep Learning К концу этого тренинга участники смогут: Понимать ключевые концепции обучения глубокому усилению и уметь отличать его от машинного обучения Применить расширенные алгоритмы обучения для решения проблем реального мира Создайте агента глубокого обучения Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
Обзор
Этот курс представляет собой введение в область распознавания образов и машинного обучения Он затрагивает практические применения в области статистики, информатики, обработки сигналов, компьютерного зрения, интеллектуального анализа данных и биоинформатики Курс является интерактивным и включает в себя множество упражнений для рук, отзывы инструктора и тестирование приобретенных знаний и навыков Аудитория Аналитики данных Докторанты, исследователи и практические работники ,.
21 часов
Обзор
Искусственная нейронная сеть - это вычислительная модель данных, используемая при разработке систем искусственного интеллекта (AI), способных выполнять «интеллектуальные» задачи Нейронные сети обычно используются в приложениях машинного обучения (ML), которые сами по себе представляют собой реализацию ИИ Глубокое обучение - это подмножество ML ,.
14 часов
Обзор
Этот учебный курс предназначен для людей, которые хотели бы применять машинное обучение в практических приложениях Аудитория Этот курс предназначен для ученых-статистиков и статистиков, которые знакомы со статистикой и знают, как программировать R (или Python или другой выбранный язык) Основное внимание в этом курсе уделяется практическим аспектам подготовки / исполнения данных / моделей, выполнения, постходового анализа и визуализации Цель - предоставить практические приложения для машинного обучения участникам, заинтересованным в применении методов на работе Секторные примеры используются, чтобы сделать обучение релевантным для аудитории ,.
28 часов
Обзор
This 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.
28 часов
Обзор
This 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.
21 часов
Обзор
Искусственная нейронная сеть - это вычислительная модель данных, используемая при разработке систем искусственного интеллекта (AI), способных выполнять «интеллектуальные» задачи Нейронные сети обычно используются в приложениях машинного обучения (ML), которые сами по себе представляют собой реализацию ИИ Глубокое обучение - это подмножество ML ,.
35 часов
Обзор
Этот курс создан для людей, которые не имеют предыдущего опыта в области вероятности и статистики ,.
35 часов
Обзор
Этот курс начинается с предоставления вам концептуальных знаний в нейронных сетях и, как правило, в алгоритме машинного обучения, глубоком изучении (алгоритмах и приложениях) Часть 1 (40%) этого обучения больше ориентирована на основы, но поможет вам выбрать правильную технологию: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras и т Д Часть 2 (20%) этого тренинга представляет Theano библиотеку python, которая упрощает запись моделей глубокого обучения Часть 3 (40%) обучения будет широко основана на Tensorflow 2-го поколения API-библиотеки открытого программного обеспечения Google для Deep Learning Примеры и handson будут сделаны в TensorFlow Аудитория Этот курс предназначен для инженеров, которые хотят использовать TensorFlow для своих проектов Deep Learning По завершении этого курса делегаты: хорошо разбираются в глубоких нейронных сетях (DNN), CNN и RNN понимать структуру и механизмы развертывания TensorFlow иметь возможность выполнять задачи установки и производства / архитектуры и конфигурации иметь возможность оценивать качество кода, выполнять отладку, мониторинг иметь возможность внедрять современное производство, например, модели обучения, строить графики и вести журнал Не все темы будут освещены в публичном классе продолжительностью 35 часов из-за обширной темы Продолжительность полного курса составит около 70 часов, а не 35 часов ,.
выходные Neural Networks курсы, курсы Neural Networks выходного дня, вечерние Neural Networks курсы, Neural Networks технические учебные курсы, Neural Networks буткемп, Neural Networks буткэмп, Neural Networks курсы с инструктором, Neural Networks тренинг с инструктором, выходной Neural Networks тренинг, тренинг Neural Networks выходного дня, вечерние Neural Networks курсы, Neural Networks коачинг, Neural Networks тренерство, Neural Networks тренинг, Neural Networks инструктор, Neural Networks тренер, Neural Networks коач, Neural Networks курсы, Neural Networks занятия, Neural Networks локальные, Neural Networks частные занятия, Neural Networks частные курсы, Neural Networks индивидуальный тренинг, Neural Networks индивидуальные занятия

Скидки

В настоящее время акции не проводятся

Информационная рассылка

Мы уважаем конфиденциальность Ваших персональных данных. Мы обязуемся не передавать Ваши данные третьим лицам. Вы всегда можете изменить свои настройки конфиденциальности или полностью отказаться от подписки.

Наши клиенты

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Russia!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Russia
  • 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!