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
它非常互動，比預期更輕鬆和非正式。我們在當時涵蓋了很多主題，培訓師總是樂於接受更詳細的討論，或者更廣泛地討論主題及其相關方式。我覺得培訓給了我繼續學習的工具，相反，它是一次性會議，一旦你完成學習就會停止，這對於主題的規模和復雜性非常重要。
Jonathan Blease
課程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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這個話題非常有趣。
Wojciech Baranowski
課程: Introduction to Deep Learning
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培訓師的理論知識和培訓後與參與者解決問題的意願。
Grzegorz Mianowski
課程: Introduction to Deep Learning
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話題。很有意思！。
Piotr
課程: Introduction to Deep Learning
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每個主題後的練習都非常有用，儘管最後太複雜了。一般來說，所提供的材料非常有趣並涉及！圖像識別練習很棒。
Dolby Poland Sp. z o.o.
課程: Introduction to Deep Learning
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我認為，如果培訓是在波蘭語中完成的，那麼培訓師就可以更有效地分享他的知識。
Radek
課程: Introduction to Deep Learning
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深度學習的全球概述。
Bruno Charbonnier
課程: Advanced Deep Learning
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這些練習非常實用，不需要Python的高級知識。
Alexandre GIRARD
課程: Advanced Deep Learning
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使用Eras對實例進行練習。意大利完全理解我們對此培訓的期望。
Paul Kassis
課程: Advanced Deep Learning
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我真的很感激克里斯對我們問題的明確答案。
Léo Dubus
課程: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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我一般都很喜歡知識淵博的教練。
Sridhar Voorakkara
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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我對這門課程的標準感到驚訝 - 我會說它是大學標準。
David Relihan
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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非常好的全面概述。 Go OD背景到原因Tensorflow工作，因為它確實。
Kieran Conboy
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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我喜歡有機會提出問題並對理論進行更深入的解釋。
Sharon Ruane
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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我們對這個主題有了更多的了解。我們公司內部的一些真實主題進行了一些很好的討論。
Sebastiaan Holman
課程: Machine Learning and Deep Learning
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通過展示理論與實踐如何相輔相成，培訓提供了正確的基礎，使我們能夠進一步擴展。它實際上讓我對這個主題比以前更感興趣。
Jean-Paul van Tillo
課程: Machine Learning and Deep Learning
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我非常喜歡主題的報導和深度。
Anirban Basu
課程: Machine Learning and Deep Learning
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關於該主題的培訓師的深刻知識。
Sebastian Görg
課程: Introduction to Deep Learning
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非常更新的方法或CPI（張量流，時代，學習）做機器學習。
Paul Lee
課程: TensorFlow for Image Recognition
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非常靈活。
Frank Ueltzhöffer
課程: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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我一般都很喜歡靈活性。
Werner Philipp
課程: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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鑑於技術前景：未來哪種技術/流程可能變得更加重要;看，這項技術可以用於什麼。
Commerzbank AG
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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我從主題選擇中受益。訓練風格。練習方向。
Commerzbank AG
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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教練的指導和舉例
ORANGE POLSKA S.A.
課程: Machine Learning and Deep Learning
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可以自己討論提議的問題。
ORANGE POLSKA S.A.
課程: Machine Learning and Deep Learning
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與講師的交流環節
文欣 张
課程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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都喜歡
lisa xie
課程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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深入報導機器學習主題，特別是神經網絡。揭開了很多話題的神秘面紗。
Sacha Nandlall
課程: Python for Advanced Machine Learning
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領先和實際應用示例的大量和最新知識。
ING Bank Śląski S.A.
課程: Introduction to Deep Learning
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很多練習，與團隊很好的合作。
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
課程: Introduction to Deep Learning
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關於colaborators的工作，
ING Bank Śląski S.A.
課程: Introduction to Deep Learning
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很明顯，所提出主題的愛好者都在領先。運動時使用了有趣的例子。
ING Bank Śląski S.A.
課程: Introduction to Deep Learning
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涵蓋廣泛的主題和領導者的實質性知識。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
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缺乏
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
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講師的大量理論和實踐知識。培訓師的溝通能力。在課程中，您可以提出問題並獲得滿意的答案。
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
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實用部分，我們實現了算法。這樣可以更好地理解該主題。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
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練習和實施的例子
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
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討論的例子和問題。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
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實質性知識，承諾，熱情的知識轉移方式。理論講座後的實例。
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
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Maciej先生準備的實踐練習
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
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我受益於教學的熱情，並專注於使事情變得合情合理。
Zaher Sharifi - GOSI
課程: Advanced Deep Learning
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人間識別和電路板壞點檢測
王 春柱 - 中移物联网
課程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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演示
中移物联网
課程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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關於面部區域。
中移物联网
課程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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我們在講座期間的非正式交流確實説明我加深了對這個問題的理解
Explore
課程: Deep Reinforcement Learning with Python
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很多實用技巧
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
課程: Deep Learning with TensorFlow
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許多與解決方案實施相關的信息
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
課程: Deep Learning with TensorFlow
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來自各種AI / IT / SQL / IoT問題的講師的大量實用技巧和知識。
ABB Sp. z o.o.
課程: Deep Learning with TensorFlow
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大量信息，所有問題解答，有趣的例子
A1 Telekom Austria AG
課程: Deep Learning for Telecom (with Python)
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我從零知識開始，到最後，我得以建立和訓練自己的網絡。
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
課程: TensorFlow for Image Recognition
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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
7小時
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at biologists who wish to understand how AlphaFold works and use AlphaFold models as guides in their experimental studies.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the basic principles of AlphaFold.
- Learn how AlphaFold works.
- Learn how to interpret AlphaFold predictions and results.
21小時
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
- 開發人員
- 分析師
- 數據科學家
- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
21小時
Deep Reinforcement Learning refers to the ability of an "artificial agent" to learn by trial-and-error and rewards-and-punishments. An artificial agent aims to emulate a human's ability to obtain and construct knowledge on its own, directly from raw inputs such as vision. To realize reinforcement learning, deep learning and neural networks are used. Reinforcement learning is different from machine learning and does not rely on supervised and unsupervised learning approaches.
In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning
- Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems
- Build a Deep Learning Agent
- Developers
- Data Scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28小時
In this instructor-led, live training in 台灣, participants will learn how to implement deep learning models for telecom 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 telecom.
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for telecom.
- Build their own deep learning customer churn prediction model using Python.
14小時
嵌入式投影儀是一款開源Web應用程序，用于可視化用于訓練機器學習系統的數據。由Google創建，它是TensorFlow的一部分。 這個有指導意義的現場培訓介紹了嵌入式投影儀背後的概念，並讓參與者通過演示項目的設置。 在培訓結束後，參與者將能夠： 探索機器學習模型如何解釋數據浏覽數據的3D和2D視圖以了解機器學習算法如何解釋它理解嵌入背後的概念及其在表示圖像，單詞和數字的數學向量中的作用。 探索特定嵌入的屬性以了解模型的行爲將嵌入項目應用于真實世界的用例，例如爲音樂愛好者建立歌曲推薦系統 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
21小時
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
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
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
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
14小時
This course covers AI (emphasizing Machine Learning and Deep Learning) in Automotive Industry. It helps to determine which technology can be (potentially) used in multiple situation in a car: from simple automation, image recognition to autonomous decision making.
14小時
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。
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
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。
- 部分講座，部分討論，重點實踐練習
21小時
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
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
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
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
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
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
7小時
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
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
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
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to design, build, and visualize a convolutional neural network for image recognition.
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
- Developers
- Engineers
- Domain experts
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28小時
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
- 開發商
- 數據科學家
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
28小時
Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readability.
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
- Developers
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28小時
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
- 開發商
- 數據科學家
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
28小時
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
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。
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