I corsi di formazione sulla rete neurale dal vivo e istruttori dimostrano attraverso discussioni interattive e esercitazioni pratiche su come costruire reti neurali utilizzando una serie di toolkit e librerie per lo più open source e come utilizzare la potenza dell'hardware avanzato (GPU) e le tecniche di ottimizzazione che coinvolgono il calcolo distribuito e grandi dati I nostri corsi Neural Network sono basati su linguaggi di programmazione popolari come Python, Java, linguaggio R e librerie potenti, tra cui TensorFlow, Torch, Caffe, Theano e altri I corsi della nostra rete neurale riguardano sia la teoria che l'implementazione utilizzando una serie di implementazioni di reti neurali come reti neurali profonde (DNN), reti neurali convenzio- nali (CNN) e reti neurali ricorrenti (RNN) L'addestramento sulla rete neurale è disponibile come "allenamento dal vivo in loco" o "allenamento dal vivo a distanza" La formazione on-site in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente in Italia o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Italia La formazione in remoto dal vivo viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo NobleProg Il tuo fornitore di formazione locale.
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Recensioni
Era molto interattivo e più rilassato e informale del previsto. Abbiamo trattato molti argomenti nel tempo e il formatore è sempre stato propenso a parlare più in dettaglio o più in generale sugli argomenti e su come erano correlati. Sento che la formazione mi ha dato gli strumenti per continuare ad apprendere invece di essere una sessione unica in cui l'apprendimento si interrompe una volta finito, il che è molto importante data la scala e la complessità dell'argomento.
Jonathan Blease
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Ann ha creato un ambiente fantastico per fare domande e imparare. Ci siamo divertiti molto e abbiamo anche imparato molto allo stesso tempo.
Gudrun Bickelq
Corso: Introduction to the use of neural networks
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La parte interattiva, adattata alle nostre esigenze specifiche.
Thomas Stocker
Corso: Introduction to the use of neural networks
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Ho davvero apprezzato le risposte cristalline di Chris alle nostre domande.
Léo Dubus
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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In generale mi è piaciuto l'allenatore esperto.
Sridhar Voorakkara
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Sono rimasto stupito dallo standard di questa classe - direi che era standard universitario.
David Relihan
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Ottima panoramica generale. Go od fondo sul perché tensorflow funziona come lo fa.
Kieran Conboy
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Mi è piaciuta l'opportunità di porre domande e ottenere spiegazioni più approfondite della teoria.
Sharon Ruane
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Il formatore ha spiegato molto facilmente argomenti difficili e avanzati.
Leszek K
Corso: Artificial Intelligence Overview
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Mi sono piaciute le nuove intuizioni nel deep machine learning.
Josip Arneric
Corso: Neural Network in R
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Abbiamo acquisito una certa conoscenza di NN in generale, e quello che è stato il più interessante per me sono stati i nuovi tipi di NN che sono popolari al giorno d'oggi.
Tea Poklepovic
Corso: Neural Network in R
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Ho apprezzato soprattutto i grafici in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Corso: Neural Network in R
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Molto flessibile
Frank Ueltzhöffer
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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In genere mi è piaciuta la flessibilità.
Werner Philipp
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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Date le prospettive della tecnologia: quale tecnologia / processo potrebbe diventare più importante in futuro; vedi, per che cosa può essere usata la tecnologia.
Commerzbank AG
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Ho tratto beneficio dalla selezione degli argomenti. Stile di allenamento Orientamento alla pratica.
Commerzbank AG
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Comunicazione con i docenti
文欣 张
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Mi piace
lisa xie
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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un sacco di esercizi che posso usare direttamente nel mio lavoro.
Alior Bank S.A.
Corso: Neural Network in R
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Esempi su dati reali.
Alior Bank S.A.
Corso: Neural Network in R
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neuralnet, pROC in un ciclo.
Alior Bank S.A.
Corso: Neural Network in R
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Una vasta gamma di argomenti trattati e una conoscenza approfondita dei leader.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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mancanza
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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Grande conoscenza teorica e pratica dei docenti. Comunicabilità dei formatori. Durante il corso, potresti porre domande e ottenere risposte soddisfacenti.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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Parte pratica, dove abbiamo implementato algoritmi. Ciò ha permesso una migliore comprensione dell'argomento.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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esercizi ed esempi implementati su di loro
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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Esempi e argomenti discussi.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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Conoscenza sostanziale, impegno, un modo appassionato di trasferire conoscenza. Esempi pratici dopo una lezione teorica.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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Esercizi pratici preparati dal signor Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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Gli scambi informali che abbiamo avuto durante le lezioni mi hanno davvero aiutato ad approfondire la mia comprensione del tema
Explore
Corso: Deep Reinforcement Learning with Python
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Il trainer era un professionista nel campo dell'argomento e della teoria correlata con un'applicazione eccellente
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Corso: Applied AI from Scratch in Python
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Sottocategorie Neural Networks
Schema generale del corso Neural Networks
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Costruire un modello di apprendimento profondo
- Automatizza l'etichettatura dei dati
- Lavora con i modelli di Caffe e TensorFlow - Keras
- Addestra i dati utilizzando più GPU , il cloud o i cluster
Pubblico
- Sviluppatori
- ingegneri
- Esperti di dominio
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
Formato del corso
- Lezione e discussione abbinate ad esercitazioni pratiche.
Questa formazione è più focalizzata sui fondamenti, ma ti aiuterà a scegliere la tecnologia giusta: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , ecc. Gli esempi sono realizzati in TensorFlow .
Questo addestramento dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolto agli ingegneri che desiderano conoscere l'applicabilità dell'intelligenza artificiale ai sistemi meccatronici.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Ottieni una panoramica dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza computazionale.
- Comprendere i concetti di reti neurali e diversi metodi di apprendimento.
- Scegli approcci di intelligenza artificiale in modo efficace per i problemi della vita reale.
- Implementare applicazioni AI nell'ingegneria meccatronica.
Formato del corso
- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
Metodo di insegnamento: presentazione, scambi e casi studio
L'intelligenza artificiale, dopo aver sconvolto molti campi scientifici, ha iniziato a rivoluzionare un gran numero di settori economici (industria, medicina, comunicazione, ecc.). Tuttavia, la sua presentazione nei grandi media è spesso fantasy, molto lontana da quelle che sono veramente le aree di Machine Learning o Deep Learning . Lo scopo di questa formazione è fornire agli ingegneri che hanno già una padronanza degli strumenti informatici (inclusa una base di programmazione software) un'introduzione al Deep Learning e alle sue varie aree di specializzazione e quindi alle principali architetture di rete esistenti Oggi. Se le basi matematiche vengono richiamate durante il corso, si consiglia un livello di matematica di tipo BAC + 2 per un maggiore comfort. È assolutamente possibile saltare l'asse matematico per mantenere solo una visione di "sistema", ma questo approccio limiterà enormemente la comprensione della materia.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti apprenderanno i fondamenti del Deep Reinforcement Learning mentre passano attraverso la creazione di un Deep Learning Agent.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i concetti chiave alla base del Deep Reinforcement Learning ed essere in grado di distinguerlo dal Machine Learning
- Applica algoritmi avanzati di apprendimento di rinforzo per risolvere i problemi del mondo reale
- Costruisci un agente di Deep Learning
Pubblico
- Sviluppatori
- Scienziati dei dati
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
Il corso è interattivo e comprende numerosi esercizi pratici, feedback degli istruttori e test delle conoscenze e delle abilità acquisite.
Pubblico
Questo corso è rivolto a data scientist e statistici che hanno una certa familiarità con le statistiche e sanno programmare R (o Python o altra lingua scelta). L'enfasi di questo corso è sugli aspetti pratici della preparazione, esecuzione, analisi e visualizzazione di dati / modelli.
Lo scopo è quello di fornire applicazioni pratiche Machine Learning ai partecipanti interessati ad applicare i metodi di lavoro.
Esempi specifici di settore vengono utilizzati per rendere la formazione rilevante per il pubblico.
La parte 1 (40%) di questa formazione è più focalizzata sui fondamenti, ma ti aiuterà a scegliere la giusta tecnologia: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , ecc.
La parte 2 (20%) di questa formazione introduce Theano, una libreria Python che semplifica la scrittura di modelli di apprendimento profondo.
La parte 3 (40%) della formazione sarebbe ampiamente basata su Tensorflow - API di seconda generazione della libreria software open source di Go ogle per Deep Learning . Gli esempi e le istruzioni sarebbero state fatte in TensorFlow .
Pubblico
Questo corso è destinato agli ingegneri che desiderano utilizzare TensorFlow per i loro progetti di Deep Learning
Dopo aver completato questo corso, i delegati dovranno:
-
avere una buona conoscenza delle reti neurali profonde (DNN), CNN e RNN
-
comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow
-
essere in grado di eseguire attività di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione
-
essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio
-
essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, creazione di grafici e registrazione
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