
Онлайн или на място, ръководени от инструктор курсове за обучение на живо за невронни мрежи демонстрират чрез интерактивна дискусия и практическа практика как да се конструират невронни мрежи, като се използват редица предимно набори от инструменти и библиотеки с отворен код, както и как да се използва силата на усъвършенствания хардуер (графични процесори ) и техники за оптимизация, включващи разпределени изчисления и големи данни. Нашите курсове по невронни мрежи са базирани на популярни езици за програмиране като Python, Java, R език и мощни библиотеки, включително TensorFlow, Torch, Caffe, Theano и други. Нашите курсове по невронни мрежи обхващат както теорията, така и внедряването, като използват редица внедрявания на невронни мрежи, като дълбоки невронни мрежи (DNN), конволюционни невронни мрежи (CNN) и повтарящи се невронни мрежи (RNN). Обучението за невронни мрежи се предлага като „онлайн обучение на живо“ или „обучение на живо на място“. Онлайн обучението на живо (известно още като „дистанционно обучение на живо“) се извършва чрез интерактивен отдалечен работен плот . Обучението на живо на място може да се проведе локално в помещенията на клиента в България или в корпоративните центрове за обучение на NobleProg в България. NobleProg -- Вашият местен доставчик на обучение
Machine Translated
Oтзиви от потребители
Примерите, които ни даде.
JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
експериментите
JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Представените упражнения и примери.
Marcos - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Теми за машинно обучение.
Víctor Edgar - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Отношението на учителя
Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Преподадените концепции бяха ясни, практични и помогнаха много за получаване на представа за това как да използвате тази тема за AI & ML.
Miguel - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Опитът и знанията на инструктора.
SERGIO BRAVO - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Може би малко практика.
Hilario García - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
една от практиките
JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Познания на инструктора и управление на темата
Zaira N. - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
иновативното, защото това е нещо, което вече преживяваме.
jesus isaias - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Neural Networks Subcategories
Neural Networks Course Outlines
- Разберете ключовите концепции зад Deep Reinforcement Learning и можете да го разграничите от Machine Learning. Прилагайте усъвършенствани Reinforcement Learning алгоритми за решаване на проблеми от реалния свят. Създайте Deep Learning агент.
- Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
- 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.
-
Създаване на препоръчителни системи по мащаб.
Използвайте съвместно филтриране, за да изградите препоръчителни системи.
Използвайте Apache Spark, за да изчислите препоръчителни системи върху кластери.
Създайте рамка за тестване на алгоритми за препоръка с Python.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
- 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.
Last Updated: