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
TensorFlow是Go ogle Deep Learning開源軟件庫的第二代API。該系統旨在促進機器學習的研究,並使其從研究原型到生產系統的快速和輕鬆過渡。

聽眾

本課程面向希望將TensorFlow用於Deep Learning項目的工程師

完成本課程後,代表們將:

- 了解TensorFlow的結構和部署機制
- 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
- 能夠評估代碼質量,執行調試,監控
- 能夠實現高級生產,如培訓模型,構建圖形和記錄
28小時
概觀
本課程通過具體的例子探討了Tensor Flow在圖像識別方面的應用

聽眾

本課程適用於尋求將TensorFlow用於圖像識別的工程師

完成本課程後,代表們將能夠:

- 了解TensorFlow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
- 實施先進的生產,如培訓模型,建立圖表和記錄
35小時
概觀
TensorFlow ™是一個使用數據流圖進行數值計算的開源軟件庫。

SyntaxNet是TensorFlow的神經網絡自然語言處理框架。

Word 2Vec用於學習單詞的矢量表示,稱為“單詞嵌入”。 Word 2vec是一種特別計算有效的預測模型,用於學習原始文本中的單詞嵌入。它有兩種形式,連續Bag-of- Word模型(CBOW)和Skip-Gram模型(Mikolov等人的第3.1和3.2章)。

使用串聯,SyntaxNet和Word 2Vec允許用戶從自然語言輸入生成學習嵌入模型。

聽眾

本課程面向打算在TensorFlow圖中使用SyntaxNet和Word 2Vec模型的開發人員和工程師。

完成本課程後,代表們將:

- 了解TensorFlow的結構和部署機制
- 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
- 能夠評估代碼質量,執行調試,監控
- 能夠實現高級生產,如培訓模型,嵌入術語,構建圖形和記錄
14小時
概觀
Deeplearning4j是一個為Java和Scala編寫的開源分佈式深度學習庫。 DL4J與Hadoop和Spark集成,旨在用於分佈式GPU和CPU的業務環境。

Word 2Vec是一種計算由Tomas Mikolov領導的Go ogle研究團隊引入的單詞矢量表示的方法。

聽眾

本課程面向尋求利用Deeplearning4J構建Word 2Vec模型的研究人員,工程師和開發人員。
21小時
概觀
Deeplearning4j是第一個為Java和Scala編寫的商業級開源分佈式深度學習庫。 DL4J與Hadoop和Spark集成,旨在用於分佈式GPU和CPU的業務環境。

聽眾

本課程面向希望在項目中使用Deeplearning4j工程師和開發人員。

完成本課程後,代表們將能夠:
21小時
概觀
SINGA是一個通用的分佈式深度學習平台,用於在大型數據集上訓練大型深度學習模型。它採用基於圖層抽象的直觀編程模型設計。支持各種流行的深度學習模型,即包括卷積神經網絡(CNN)的前饋模型,諸如受限玻爾茲曼機(RBM)的能量模型和遞歸神經網絡(RNN)。為用戶提供了許多內置層。 SINGA架構足夠靈活,可以運行同步,異步和混合培訓框架。 SINGA還支持不同的神經網絡劃分方案來並行化大型模型的訓練,即分批維度,特徵維度或混合分區。

聽眾

本課程面向希望利用Apache SINGA作為深度學習框架的研究人員,工程師和開發人員。

完成本課程後,代表們將:

- 了解SINGA的結構和部署機制
- 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
- 能夠評估代碼質量,執行調試,監控
- 能夠實現高級生產,如培訓模型,嵌入術語,構建圖形和記錄
21小時
概觀
Deeplearning4j是一款適用於Java和Scala的開源深度學習軟件,適用於Hadoop和Spark。

聽眾

本課程面向希望在圖像識別項目中使用DeepLearning4J的工程師和開發人員。
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。
28小時
概觀
本課程將為您提供神經網絡知識,通常用於機器學習算法,深度學習(算法和應用程序)。

這種訓練更注重基本面,但會幫助你選擇合適的技術: TensorFlow , Caffe ,泰亞諾,DeepDrive, Keras ,等等這些例子中所作TensorFlow 。
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。
21小時
概觀
Torch是一個開源的機器學習庫和基於Lua編程語言的科學計算框架。它為數字,機器學習和計算機視覺提供了一個開發環境,特別強調深度學習和卷積網絡。它是機器和Deep Learning速度最快,最靈活的框架之一,被Facebook , Go ogle,Twitter,NVIDIA,AMD,英特爾等公司使用。

在這個以講師為主導的現場培訓中,我們將介紹Torch的原理,其獨特的功能以及如何將其應用於實際應用中。我們在整個過程中逐步進行多次動手練習,展示和練習所學的概念。

在課程結束時,與其他框架和庫相比,參與者將全面了解Torch的基本特性和功能,以及它在AI空間中的作用和貢獻。參與者還將獲得在他們自己的項目中實施Torch的必要實踐。

課程格式

- 機器和Deep Learning概述
- 課堂編碼和集成練習
- 沿途撒有測試題以檢查理解
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。
7小時
概觀
張量處理單元(TPU)是Google多年來在內部使用的體系結構,現在才變得可供普通大衆使用。它包括幾個專門用于神經網絡的優化,包括簡化的矩陣乘法,以及8位整數而不是16位,以便返回適當的精度級別。 在這個有指導意義的現場培訓中,與會者將學習如何利用TPU處理器的創新優勢,最大限度地提高他們自己的AI應用程序的性能。 在培訓結束時,參與者將能夠: 對大量數據訓練各種類型的神經網絡使用熱塑性聚氨酯加速推理過程高達兩個數量級利用TPU處理密集型應用,如圖像搜索,雲視覺和照片 聽衆 開發商研究人員工程師數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
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
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
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

近期Deep Learning培訓課程

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