Deep Learning培訓

Deep Learning培訓

本地的,具有指導作用的現場深度學習(DL)培訓課程通過實踐深入學習的基礎知識和應用程序進行演示,並涵蓋深入機器學習,深層次學習和分層學習等主題。深度學習培訓可作為“現場實時培訓”或“遠程實時培訓”。現場實地培訓可在當地客戶所在地進行台灣或者在NobleProg公司的培訓中心台灣 。遠程實時培訓通過交互式遠程桌面進行。 NobleProg您當地的培訓提供商。

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客戶評論

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Deep Learning課程大綱

課程名稱
課程時長
概觀
課程名稱
課程時長
概觀
21小時
概觀
人工神經網絡是一種計算數據模型,用於開發能夠執行“智能”任務的Artificial Intelligence (AI)系統。 Neural Networks通常用於Machine Learning (ML)應用程序,它們本身就是AI的一種實現。 Deep Learning是ML的一個子集。
21小時
概觀
本課程是Deep Learning一般概述,不會深入探討任何特定方法。它適合想要開始使用深度學習來提高預測準確性的人。
21小時
概觀
人工神經網絡是一種計算數據模型,用於開發能夠執行“智能”任務的Artificial Intelligence (AI)系統。 Neural Networks通常用於Machine Learning (ML)應用程序,它們本身就是AI的一種實現。 Deep Learning是ML的一個子集。
28小時
概觀
機器學習是人工智能的一個分支,其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域,它使用基於學習數據表示和結構(如神經網絡)的方法。
21小時
概觀
Caffe是一個深刻的學習框架,以表達,速度和模塊化為基礎。

本課程以MNIST為例,探討了Caffe作為圖像識別的深度學習框架的應用

聽眾

本課程適合有興趣使用Caffe作為框架的Deep Learning研究人員和工程師。

完成本課程後,代表們將能夠:

- 了解Caffe的結構和部署機制
- 執行安裝/生產環境/架構任務和配置
- 評估代碼質量,執行調試,監控
- 實施高級生產,如培訓模型,實施圖層和日誌記錄
21小時
概觀
聽眾

本課程適合有興趣利用可用工具(主要是開源)分析計算機圖像的Deep Learning研究人員和工程師

本課程提供了工作實例。
14小時
概觀
本課程涵蓋Automotive行業的AI(強調Machine Learning和Deep Learning )。它有助於確定哪種技術(可能)在汽車的多種情況下使用:從簡單的自動化,圖像識別到自主決策。
21小時
概觀
本課程涵蓋AI(強調Machine Learning和Deep Learning )
14小時
概觀
本課程是深度學習的總體概述,不需要深入探討任何特定的方法。它適用于想開始使用深度學習來提高預測准確性的人。
14小時
概觀
OpenNN是一個用C ++編寫的開源類庫,它實現了神經網絡,用於機器學習。

在本課程中,我們將介紹神經網絡的原理,並使用OpenNN來實現示例應用程序。

聽眾
希望創建深度學習應用程序的軟件開發人員和程序員。

課程形式
講座和討論以及動手練習。
7小時
概觀
在這個由講師指導的實時培訓中,參與者將學習如何設置和使用OpenNMT來執行各種樣本數據集的翻譯。本課程首先概述了適用於機器翻譯的神經網絡。參與者將在整個課程中進行實踐練習,以展示他們對所學習概念的理解並從教師那裡獲得反饋。

在本次培訓結束時,參與者將擁有實施OpenNMT實時解決方案所需的知識和實踐。

源和目標語言樣本將根據受眾的要求進行預先安排。

課程格式

- 部分講座,部分討論,重點實踐練習
21小時
概觀
類型:理論培訓與應用程序決定上游與學生在Lasagne或Keras根據教學組

教學方法:演講,交流和案例研究

在破壞了許多科學領域之後,人工智能開始為大量經濟部門(工業,醫學,通信等)帶來革命。然而,它在大媒體中的呈現往往是幻想,遠離Machine Learning或Deep Learning真正領域。此培訓的目的是為已經掌握計算機工具(包括軟件編程基礎)的工程師提供Deep Learning及其各個專業領域的介紹,從而為現有的主要網絡架構提供介紹。今天。如果在課程期間召回數學基礎,建議使用BAC + 2類型的數學水平以獲得更多的舒適度。絕對有可能跳過數學軸只保持“系統”視覺,但這種方法將極大地限制您對該主題的理解。
7小時
概觀
Fairseq是Facebok爲神經機器翻譯(NMT)創建的開源序列序列學習工具包。 在這次培訓中,參與者將學習如何使用Fairseq來翻譯樣本內容。 通過此次培訓的結束,參與者將具備實施基于Fairseq的機器翻譯解決方案所需的知識和實踐。 聽衆 具有技術背景的本地化專家全球內容管理員本地化工程師負責實施全球內容解決方案的軟件開發人員 課程的格式 部分講座,部分討論,沈重的練習 注意 如果您想使用特定的源語言和目標語言內容,請聯系我們安排。
21小時
概觀
Microsoft Cognitive Toolkit 2x(以前的CNTK)是一種開源的商業級工具包,可以訓練深度學習算法,以便像人類大腦一樣學習。根據微軟的說法,CNTK在循環網絡上的速度可能比TensorFlow快510倍,對于與圖像相關的任務來說,TensorFlow的速度要快2-3倍。 在這種有指導性的現場培訓中,參與者將學習如何使用Microsoft Cognitive Toolkit來創建,訓練和評估深度學習算法,以用于涉及多種類型數據(如數據,語音,文本和圖像)的商業級AI應用程序。 在培訓結束後,參與者將能夠: 從Python,C#或C ++程序中將CNTK作爲庫訪問通過自己的模型描述語言(BrainScript),使用CNTK作爲獨立的機器學習工具。 使用Java程序中的CNTK模型評估功能結合前饋DNN,卷積網絡(CNN)和循環網絡(RNN / LSTM) 在CPU,GPU和多台機器上擴展計算能力使用現有的編程語言和算法訪問海量數據集 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習 注意 如果您想定制此培訓的任何部分,包括選擇的編程語言,請聯系我們安排。
21小時
概觀
PaddlePaddle(並行分布式深度學習)是百度開發的可擴展的深度學習平台。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習如何使用PaddlePaddle在其産品和服務應用中實現深度學習。 在培訓結束後,參與者將能夠: 設置並配置PaddlePaddle 建立用于圖像識別和物體檢測的卷積神經網絡(CNN) 爲情感分析設置一個循環神經網絡(RNN) 在推薦系統上建立深度學習,以幫助用戶找到答案預測點擊率(CTR),對大規模圖像集進行分類,執行光學字符識別(OCR),排名搜索,檢測計算機病毒以及實施推薦系統。 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
7小時
概觀
在這個由講師指導的實時培訓中,參與者將學習如何使用DSSTNE來構建推薦應用程序。

在培訓結束時,參與者將能夠:

- 使用稀疏數據集作為輸入訓練推薦模型
- 在多個GPU擴展訓練和預測模型
- 以模型並行方式擴展計算和存儲
- 生成類似亞馬遜的個性化產品推薦
- 部署可在繁重工作負載下擴展的生產就緒應用程序

課程形式

- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習
7小時
概觀
Tensor2Tensor(T2T)是一個模塊化,可擴展的庫,用于使用不同類型的訓練數據在不同任務中訓練AI模型,例如:圖像識別,翻譯,解析,圖像字幕和語音識別。它由Google Brain團隊維護。 在這種有指導性的現場培訓中,參與者將學習如何准備一種深度學習模式來解決多項任務。 在培訓結束後,參與者將能夠: 安裝tensor2tensor,選擇一個數據集,並訓練和評估一個AI模型使用Tensor2Tensor中包含的工具和組件自定義開發環境創建並使用單個模型同時從多個域中學習許多任務使用該模型從具有大量訓練數據的任務中學習,並將該知識應用于數據有限的任務使用單個GPU獲得令人滿意的處理結果 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
14小時
概觀
OpenFace是基于Python和Torch的開源,基于谷歌FaceNet研究的實時面部識別軟件。 在這個有指導的現場培訓中,參與者將學習如何使用OpenFace的組件來創建和部署樣本面部識別應用程序。 在培訓結束後,參與者將能夠: 使用OpenFace的組件,包括dlib,OpenVC,Torch和nn4來實現人臉檢測,對齊和轉換將OpenFace應用于真實世界的應用,如監控,身份驗證,虛擬現實,遊戲以及識別回頭客等。 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
21小時
概觀
在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習Python中最相關及最尖端的機器學習技術,因爲它們構建了一系列涉及圖像、音樂、文本和財務數據的演示應用程序。

在本次培訓結束後,參與者將能夠:

- 運用用于解決複雜問題的機器學習算法和技術
- 將深度學習和半監督學習應用于涉及圖像、音樂、文本和財務數據的應用程序
- 推動Python算法達到其最大潛力
- 使用例如NumPy和Theano的庫和包

受衆

- 開發人員
- 分析師
- 數據科學家

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
21小時
概觀
在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習使用R進行機器學習的先進技術,以便他們逐步創建實際應用程序。 在培訓結束後,參與者將能夠: 使用技術作爲超參數調整和深度學習了解並實施無監督學習技巧將模型投入生産以用于更大的應用程序 聽衆 開發商分析師數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
14小時
概觀
在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何使用Matlab來設計、構建、可視化用于圖像識別的卷積神經網絡。

在培訓結束後,參與者將能夠:

- 建立深度學習的模式
- 使數據分類自動化
- 使用Caffe和TensorFlow-Keras的模型
- 使用多個GPU、雲或群集訓練數據

受衆

- 開發人員
- 工程師
- 領域專家

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
28小時
概觀
機器學習是人工智能的一個分支,其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域,它使用基於學習數據表示和結構(如神經網絡)的方法。 R是金融行業中流行的編程語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用程序。

在這個以講師為主導的現場培訓中,參與者將學習如何使用R實施深度學習模型,因為他們逐步創建深度學習股票價格預測模型。

在培訓結束時,參與者將能夠:

- 理解深度學習的基本概念
- 了解深度學習在金融領域的應用和用途
- 使用R為財務創建深度學習模型
- 使用R建立自己的深度學習股票價格預測模型

聽眾

- 開發商
- 數據科學家

課程形式

- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習
28小時
概觀
機器學習是人工智能的一個分支,其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域,它使用基於學習數據表示和結構(如神經網絡)的方法。 Python是一種高級編程語言,以其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。

在這個以講師為主導的現場培訓中,參與者將學習如何使用Python實施深度學習銀行模型,同時逐步創建深度學習信用風險模型。

在培訓結束時,參與者將能夠:

- 理解深度學習的基本概念
- 了解深度學習在銀行業務中的應用和用途
- 使用Python , Keras和TensorFlow為銀行業務創建深度學習模型
- 使用Python構建自己的深度學習信用風險模型

聽眾

- 開發商
- 數據科學家

課程形式

- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習
28小時
概觀
機器學習是人工智能的一個分支,其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域,它使用基於學習數據表示和結構(如神經網絡)的方法。 R是金融行業中流行的編程語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用程序。

在這個由講師指導的實時培訓中,參與者將學習如何使用R實施深度學習銀行模型,因為他們逐步創建深度學習信用風險模型。

在培訓結束時,參與者將能夠:

- 理解深度學習的基本概念
- 了解深度學習在銀行業務中的應用和用途
- 使用R為銀行業務創建深度學習模型
- 使用R建立自己的深度學習信用風險模型

聽眾

- 開發商
- 數據科學家

課程形式

- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習
28小時
概觀
機器學習是人工智能的一個分支,其中計算機有能力學習而不被明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域,它使用基于學習數據表示和結構(如神經網絡)的方法。 Python是一種高級編程語言,因其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。 在這種有指導性的現場培訓中,參與者將學習如何通過創建深度學習股票價格預測模型來實現使用Python進行融資的深度學習模型。 在培訓結束後,參與者將能夠: 理解深度學習的基本概念了解金融深度學習的應用和使用使用Python,Keras和TensorFlow爲財務創建深度學習模型使用Python構建自己的深度學習股票價格預測模型 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
21小時
概觀
深度強化學習是指“人工智能體”通過反複試驗和獎懲來學習的能力。人工智能體旨在模仿人類直接從原始輸入(如視覺)獲取和構建知識的能力。爲了實現強化學習,深度學習和神經網絡會被用到。強化學習與機器學習不同,不依賴于有監督和無監督的學習方法。

在這一由講師引導的現場培訓中,學員將在逐步創建深度學習智能體的過程中學習深度強化學習的基礎知識。

在本次培訓結束後,學員將能夠:

- 理解深度強化學習的基本概念,及其與機器學習的區別
- 運用先進的強化學習算法來解決實際問題
- 構建深度學習智能體

受衆

- 開發人員
- 數據科學家

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
21小時
概觀
簡介:

深度學習正在成為未來產品設計的主要組成部分,希望將人工智能納入其模型的核心。在未來5到10年內, 深度學習開發工具,庫和語言將成為每個軟件開發工具包的標準組件。到目前為止, Go ogle,Sales Force, Facebook ,亞馬遜已經成功地使用深度學習AI來推動他們的業務。應用範圍包括自動機器翻譯,圖像分析,視頻分析,運動分析,生成目標廣告等等。

本課程面向那些希望將Deep Learning納入其產品或服務戰略非常重要部分的組織。以下是我們可以為組織中不同級別的員工/利益相關者定制的深度學習課程的概述。

目標觀眾:

(根據目標受眾,課程材料將定制)

高管

人工智能及其如何融入企業戰略的概述,包括戰略規劃,技術路線圖和資源分配的分組會議,以確保最大價值。

項目經理

如何規劃AI項目,包括數據收集和評估,數據清理和驗證,概念驗證模型的開發,業務流程的集成以及整個組織的交付。

開發商

深入的技術培訓,重點是神經網絡和深度學習,圖像和視頻分析(CNN),聲音和文本分析(NLP),以及將AI引入現有應用程序。

銷售人員

人工智能概述及其如何滿足客戶需求,各種產品和服務的價值主張,以及如何消除恐懼和促進人工智能的益處。
14小時
概觀
這個基於課堂的培訓課程將包含演示和基於計算機的示例和案例研究練習,以與相關的神經和深度網絡庫進行
14小時
概觀
Machine Learning是人工智能的一個分支,其中計算機具有學習能力而無需明確編程。 Deep Learning是Machine Learning一個子領域,它試圖模仿人類大腦在做出決策時的運作。它經過數據培訓,可以自動提供問題解決方案。 Deep Learning為坐在數據金礦上的醫療行業提供了巨大的機會。

在以講師為主導的現場培訓中,參與者將參與一系列討論,練習和案例研究分析,以了解Deep Learning的基本原理。將評估最重要的Deep Learning工具和技術,並將開展練習,為參與者在其組織內進行Deep Learning解決方案的評估和實施做好準備。

在培訓結束時,參與者將能夠:

- 了解Deep Learning的基礎知識
- 學習Deep Learning技術及其在行業中的應用
- 檢查可以通過Deep Learning技術解決的醫學問題
- 探索醫學中的Deep Learning案例研究
- 制定採用Deep Learning最新技術解決醫學問題的策略

聽眾

- 經理
- 領導角色的醫療專業人員

課程形式

- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習

注意

- 要申請本課程的定制培訓,請聯繫我們安排。
28小時
概觀
機器學習是人工智能的一個分支,指計算機可以在不被明確編程的情況下學習。

深度學習是機器學習的一個子領域,它使用基于學習數據表示和結構(例如神經網絡)的方法。

Python是一種高級編程語言,以其清晰的語法和代碼易讀性而聞名。

在這一由講師引導的現場培訓中,學員將逐步學習如何創建深度學習信用風險模型,從而學習如何使用Python實現用于電信行業的深度學習模型。

在本次培訓結束後,學員將能夠:

- 了解深度學習的基本概念。
- 了解深度學習在電信行業中的應用和用途。
- 使用Python、Keras、TensorFlow創建用于電信行業的深度學習模型。
- 使用Python構建自己的深度學習客戶流失預測模型。

課程形式

- 互動講座和討論。
- 大量練習和實操。
- 在現場實驗室環境中動手實現。

課程自定義選項

- 如需本課程的定制培訓,請聯系我們以作安排。

近期Deep Learning培訓課程

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