
Local instructor-led live Deep Learning training courses in България.
Oтзиви от потребители
Томасз наистина познава информацията добре и курсът беше много вървец.
Raju Krishnamurthy - Google
Course: TensorFlow Extended (TFX)
Machine Translated
Треньорът беше много добре запознат и отворен за въпроси, обичаше да рисува диаграми и да обясни нещата в доста добър начин
Course: Deep Learning with TensorFlow 2.0
Machine Translated
Регулиране на нашите нужди
Sumitomo Mitsui Finance and Leasing Company, Limited
Course: Kubeflow
Machine Translated
Практика
INTELLIGENT HIVES SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
Course: Machine Learning – Data science
Machine Translated
и начина, по който
NetWorkS! Sp. z o.o.
Course: AI Awareness for Telecom
Machine Translated
Упражнения
Orange Szkolenia sp. z o.o.
Course: Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
Machine Translated
Компетентност и поведение.
Orange Szkolenia sp. z o.o.
Course: Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
Machine Translated
теми, приятелско отношение на презентатора
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Course: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Треньорът беше много добре запознат и отворен за въпроси, обичаше да рисува диаграми и да обясни нещата в доста добър начин
Course: Deep Learning with TensorFlow 2.0
Machine Translated
Deep Learning Subcategories
Deep Learning Course Outlines
Това обучение, ръководено от инструктори, е насочено към биолози, които искат да разберат как AlphaFold работят и използват AlphaFold модели като ръководители в експерименталните си проучвания.
В края на обучението участниците ще могат да:
Разберете основните принципи на AlphaFold. Научете как действа AlphaFold. Научете как да тълкувате AlphaFold прогнози и резултати.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и упражнения. Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement machine learning algorithms and techniques for solving complex problems.
- Apply deep learning and semi-supervised learning to applications involving image, music, text, and financial data.
- Push Python algorithms to their maximum potential.
- Use libraries and packages such as NumPy and Theano.
В този инструктор, живо обучение, участниците ще научат основните на Дълбокото Reinforcement Learning, докато те стъпят през създаването на Deep Learning Агент.
До края на този обучение участниците ще могат да:
Разберете ключовите концепции зад Дълбокото Reinforcement Learning и можете да го разделите от Machine Learning Приложите напредни алгоритми Reinforcement Learning за решаване на проблемите на реално-святно изгради Deep Learning Агент
Слушателство
Разработчиците данни научници
Формат на курса
Частична лекция, частни дискусии, упражнения и тежки ръце на практика
Дълбокото обучение е подполе на машинното обучение, което използва методи, базирани на представления и структури на данни за учене, като например невронни мрежи.
Python е високо ниво на програмиране език, известен със своята ясна синтеза и четене на кодове.
В това обучение, ръководено от инструктори, участниците ще научат как да внедряват модели за дълбоко обучение за телекомуникации, като стъпват през създаването на модел за дълбоко обучение кредитен риск.
В края на обучението участниците ще могат да:
Разберете основните понятия за дълбоко учене. Научете приложенията и приложенията на дълбокото обучение в телекомуникациите. Използвайте Python, Keras и TensorFlow, за да създадете модели за дълбоко обучение за телекомуникации. Изградете своя собствен модел за предсказване на дълбокото обучение на клиента, като използвате Python.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и упражнения. Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
This instructor-led, live training introduces the concepts behind Embedding Projector and walks participants through the setup of a demo project.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explore how data is being interpreted by machine learning models
- Navigate through 3D and 2D views of data to understand how a machine learning algorithm interprets it
- Understand the concepts behind Embeddings and their role in representing mathematical vectors for images, words and numerals.
- Explore the properties of a specific embedding to understand the behavior of a model
- Apply Embedding Project to real-world use cases such building a song recommendation system for music lovers
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
This course explores the application of Caffe as a Deep learning framework for image recognition using MNIST as an example
Audience
This course is suitable for Deep Learning researchers and engineers interested in utilizing Caffe as a framework.
After completing this course, delegates will be able to:
- understand Caffe’s structure and deployment mechanisms
- carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
- assess code quality, perform debugging, monitoring
- implement advanced production like training models, implementing layers and logging
This course is suitable for Deep Learning researchers and engineers interested in utilizing available tools (mostly open source) for analyzing computer images
This course provide working examples.
Формат на курса
Четене и дискусия, съчетани с практични упражнения.
By the end of this training, participants will have the knowledge and practice needed to implement a live OpenNMT solution.
Source and target language samples will be pre-arranged per the audience's requirements.
Format of the Course
- Part lecture, part discussion, heavy hands-on practice
До края на обучението участниците ще имат необходимите знания и практика за прилагане на живо решение за машинно превод на базата на Fairseq.
Формат на курса
Частна лекция, частна дискусия, тежка практика
Забележка
Ако искате да използвате специфичен източник и съдържание на целевия език, моля, свържете се с нас, за да организирате.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Microsoft Cognitive Toolkit to create, train and evaluate deep learning algorithms for use in commercial-grade AI applications involving multiple types of data such as data, speech, text, and images.
By the end of this training, participants will be able to:
- 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
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- If you wish to customize any part of this training, including the programming language of choice, please contact us to arrange.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use PaddlePaddle to enable deep learning in their product and service applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- 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.
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
By the end of this training, participants will be able to:
- Train a recommendation model with sparse datasets as input
- Scale training and prediction models over multiple GPUs
- Spread out computation and storage in a model-parallel fashion
- Generate Amazon-like personalized product recommendations
- Deploy a production-ready application that can scale at heavy workloads
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn how to prepare a deep-learning model to resolve multiple tasks.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install tensor2tensor, select a data set, and train and evaluate an AI model
- Customize a development environment using the tools and components included in Tensor2Tensor
- Create and use a single model to concurrently learn a number of tasks from multiple domains
- Use the model to learn from tasks with a large amount of training data and apply that knowledge to tasks where data is limited
- Obtain satisfactory processing results using a single GPU
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use OpenFace's components to create and deploy a sample facial recognition application.
By the end of this training, participants will be able to:
- Work with OpenFace's components, including dlib, OpenVC, Torch, and nn4 to implement face detection, alignment, and transformation
- Apply OpenFace to real-world applications such as surveillance, identity verification, virtual reality, gaming, and identifying repeat customers, etc.
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand and implement unsupervised learning techniques
- Apply clustering and classification to make predictions based on real world data.
- Visualize data to quicly gain insights, make decisions and further refine analysis.
- Improve the performance of a machine learning model using hyper-parameter tuning.
- Put a model into production for use in a larger application.
- Apply advanced machine learning techniques to answer questions involving social network data, big data, and more.
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
In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for finance using R as they step through the creation of a deep learning stock price prediction 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 finance
- Use R to create deep learning models for finance
- Build their own deep learning stock price prediction model using R
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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
In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for banking using R 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 R to create deep learning models for banking
- Build their own deep learning credit risk model using R
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for finance using Python as they step through the creation of a deep learning stock price prediction 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 finance
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for finance
- Build their own deep learning stock price prediction model using Python
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Дълбокото обучение се превръща в основен компонент на бъдещия дизайн на продукти, който иска да интегрира изкуствения интелект в сърцето на своите модели. В рамките на следващите 5 до 10 години инструментите за развитие на дълбоко обучение, библиотеките и езиците ще станат стандартни компоненти на всеки комплект инструменти за разработка на софтуер. Досега Google, Sales Force, Facebook, Amazon успешно са използвали задълбочено учене AI, за да стимулират бизнеса си. Приложенията варират от автоматичен машинен превод, анализ на изображенията, видео анализ, анализ на движението, генериране на целенасочена реклама и много други.
Този курс е насочен към тези организации, които искат да включат Deep Learning като много важна част от своята стратегия за продукт или услуга. По-долу е извода за дълбокото обучение, което можем да персонализираме за различни нива на служители / участници в една организация.
Целенасочена аудитория:
(В зависимост от целевата аудитория, курсовите материали ще бъдат персонализирани)
Изпълнители
Общ преглед на ИИ и как тя се вписва в корпоративната стратегия, с прекъсване сесии по стратегическо планиране, технологични пътни карти и разпределение на ресурси, за да се гарантира максимална стойност.
Проектни мениджъри
Как да планирате AI проект, включително събиране и оценка на данни, изчистване и проверка на данни, разработване на модел на доказателство за концепция, интегриране в бизнес процеси и доставка в цялата организация.
Разработчиците
Дълбоко техническо обучение, с фокус върху невронни мрежи и дълбоко учене, анализ на изображения и видео (CNNs), аудио и текстови анализи (NLP), и въвеждане на AI в съществуващите приложения.
продавачи
Общ преглед на изкуствения интелект и как той може да задоволи нуждите на клиентите, предложения за стойност за различни продукти и услуги и как да се отървем от страховете и да се насърчават ползите от изкуствения интелект.
Last Updated: