神經網絡(Neural Networks,NN)培訓

神經網絡(Neural Networks,NN)培訓

由講師進行實時指導的神經網絡本地培訓課程通過互動討論和動手實操演示了如何使用大量基本開源的工具包和軟件庫來構建神經網絡,以及如何利用先進硬件(GPU)以及涉及分布式計算和大數據的優化技術的強大功能。我們的神經網絡課程基于流行的編程語言,如Python、Java、R語言和具有強大功能的軟件庫,包括TensorFlow、Torch、Caffe、Theano等。我們的神經網絡課程涵蓋了理論和實現,使用了許多神經網絡實現,如深度神經網絡(DNN)、卷積神經網絡(CNN)、遞歸神經網絡(RNN)等。 神經網絡培訓形式包括“現場實時培訓”和“遠程實時培訓”。現場實時培訓可在客戶位于台灣的所在場所或NobleProg位于台灣的企業培訓中心進行,遠程實時培訓可通過交互式遠程桌面進行。 NobleProg -- 您的本地培訓提供商

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神經網絡(Neural Networks,NN)課程大綱

代碼名稱時長概覽
aiintArtificial Intelligence Overview7 小時本課程是爲管理人員,解決方案架構師,創新人員,CTO,軟件架構師以及對應用人工智能概述及其最近發展預測感興趣的人員而創建的。
tpuprogrammingTPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units7 小時張量處理單元(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
appaiApplied AI from Scratch28 小時This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
Nue_LBGNeural computing – Data science14 小時這個基于課堂的培訓課程將包含演示和基于計算機的示例以及與相關的神經和深層網絡庫進行的案例學習練習
drlpython用Python進行深度強化學習21 小時深度強化學習是指“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
undnnUnderstanding Deep Neural Networks35 小時本課程首先向您介紹神經網絡的概念知識,一般用于機器學習算法,深度學習(算法和應用)。 第一部分(40%)的培訓更注重基礎知識,但會幫助您選擇正確的技術:TensorFlow,Caffe,Theano,DeepDrive,Keras等。 本次培訓的第二部分(20%)介紹了Theano python庫,使得深入學習模型的編寫變得輕松。 第三部分(40%)的培訓將廣泛地基于Google的深度學習開源軟件庫Tensorflow第二代API。示例和操作都將在TensorFlow中完成。 聽衆 本課程面向尋求將TensorFlow用于深度學習項目的工程師完成本課程後,代表們將: 對深度神經網絡(DNN),CNN和RNN有很好的理解了解TensorFlow的結構和部署機制能夠執行安裝/生産環境/架構任務和配置能夠評估代碼質量,執行調試和監控能夠實施先進的生産,如培訓模型,建築圖表和日志由于主題的廣泛性,並不是所有主題都會在35小時的公共課堂中進行討論。 完整課程的時間將爲70小時左右,而不是35小時。
matlabdlMatlab for Deep Learning14 小時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
encogintroEncog: Introduction to Machine Learning14 小時Encog是Java和Net的開源機器學習框架。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習如何使用ENCOG創建各種神經網絡組件。將討論真實世界的案例研究,並探討基于機器語言的解決這些問題的方法。 在培訓結束後,參與者將能夠: 使用標准化過程爲神經網絡准備數據實施前饋網絡和傳播訓練方法實施分類和回歸任務使用Encog基于GUI的工作台對神經網絡進行建模和訓練將神經網絡支持集成到實際應用程序中 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
encogadvEncog: Advanced Machine Learning14 小時Encog是Java和Net的開源機器學習框架。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習先進的機器學習技術,以建立精確的神經網絡預測模型。 在培訓結束後,參與者將能夠: 實施不同的神經網絡優化技術來解決欠擬合和過擬合問題了解並從衆多神經網絡體系結構中進行選擇實施有監督的前饋和反饋網絡 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
snorkelSnorkel: Rapidly Process Training Data7 小時浮潛是一個快速創建,建模和管理培訓數據的系統。它側重于加速開發結構化或“黑暗”的數據提取應用程序,該應用程序適用于大型標注培訓集不可用或不易獲取的領域。 在這種有指導意義的現場培訓中,參與者將學習通過使用Snorkel建模訓練數據,從非結構化數據(如文本,表格,圖形和圖像)中提取價值的技術。 在培訓結束後,參與者將能夠: 以編程方式創建訓練集以啓用大量訓練集的標簽通過首先對噪音訓練集進行建模來訓練高質量的最終模型使用呼吸管實施弱監督技術,並將數據編程應用于弱監督的機器學習系統 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
PaddlePaddlePaddlePaddle21 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
MicrosoftCognitiveToolkitMicrosoft Cognitive Toolkit 2.x21 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。
intrdplrngrsneuingIntroduction Deep Learning & Neural Networks for Engineers21 小時類型:根據教學小組,理論訓練的應用決定上遊與烤寬面條或凱拉斯的學生教學方法:介紹,交流和案例研究人工智能在破壞了許多科學領域之後,開始革命化大量經濟部門(工業,醫學,通訊等)。然而,它在主流媒體上的表現往往是幻想,與真正的機器學習或深度學習領域相距甚遠。此培訓的目的是爲已經掌握了計算機工具(包括軟件編程基礎)的工程師提供深度學習及其各個專業領域的介紹,並因此提供主要現有網絡體系結構今天。如果在課程中回顧數學基礎,建議使用BAC + 2類型的數學水平以獲得更多的舒適感。跳過數學軸以保持一個“系統”願景是完全可能的,但這種方法將極大地限制您對該主題的理解。
neuralnetIntroduction to the use of neural networks7 小時該培訓針對的是那些想要學習神經網絡及其應用基礎知識的人。
OpenNNOpenNN: Implementing Neural Networks14 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。
datamodelingPattern Recognition35 小時本課程介紹模式識別和機器學習領域。它涉及統計學,計算機科學,信號處理,計算機視覺,數據挖掘和生物信息學等領域的實際應用。 該課程是互動式的,包括大量的訓練練習,教練反饋以及對獲得的知識和技能的測試。 聽衆數據分析師博士生,研究人員和從業人員
deeplrn深度學習基礎與實戰14 小時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。
NeuralnettfNeural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example28 小時本課程將爲您提供有關神經網絡和機器學習算法,深度學習(算法和應用)方面的知識。 此培訓更注重基礎知識,但會幫助您選擇正確的技術:TensorFlow,Caffe,Teano,DeepDrive,Keras等。這些示例均在TensorFlow中制作。
aiautoArtificial Intelligence in Automotive14 小時本課程涵蓋汽車行業的AI(強調機器學習和深度學習)。它有助于確定哪種技術可以(可能)用于汽車中的多種情況:從簡單的自動化,圖像識別到自主決策。
aiintrozeroFrom Zero to AI35 小時本課程是爲那些在概率和統計方面沒有經驗的人創建的。
bspkannmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking21 小時人工神經網絡是一種計算數據模型,用于開發能夠執行“智能”任務的人工智能(AI)系統。神經網絡通常用于機器學習(ML)應用程序,它們本身就是AI的一種實現。深度學習是ML的一個子集。
annmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking21 小時人工神經網絡是一種計算數據模型,用于開發能夠執行“智能”任務的人工智能(AI)系統。神經網絡通常用于機器學習(ML)應用程序,它們本身就是AI的一種實現。深度學習是ML的一個子集。
appliedmlApplied Machine Learning14 小時該培訓課程面向希望在實際應用中應用機器學習的人員。

聽衆

本課程適用于對統計學有一定了解並知道如何編寫R(或Python或其他所選語言)的數據科學家和統計學家。本課程的重點是數據/模型准備,執行,事後分析和可視化的實踐方面。

目的是爲有興趣在工作中應用這些方法的參與者提供機器學習的實際應用。

行業特定示例用于使培訓與受衆相關。
rneuralnetNeural Network in R14 小時本課程介紹如何使用Rproject軟件將神經網絡應用于現實世界的問題。
appaipyApplied AI from Scratch in Python28 小時This is a 4 day course introducing AI and it's application using the Python programming language. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.

近期神經網絡(Neural Networks,NN)培訓課程

課程日期價格【遠程 / 傳統課堂】
Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking - The Hsinchu Wishun centre三, 2019-01-09 09:30¥35100 / ¥53600
Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking - Taipei, Aurora三, 2019-01-09 09:30¥35100 / ¥53600
Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking - 台北, Concord三, 2019-03-13 09:30¥35100 / ¥53600
Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking - The Hsinchu Wishun centre週一, 2019-04-01 09:30¥35100 / ¥53600
Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking - Taipei, Aurora三, 2019-04-10 09:30¥35100 / ¥53600
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促銷課程

課程地址日期價格【遠程 / 傳統課堂】
Agile Project Management with Scrum全球運籌中心, 台中二, 2019-01-08 09:30¥17820 / ¥32820
Advanced Automation with AnsibleThe Hsinchu Wishun centre二, 2019-01-08 09:30¥17820 / ¥32820
The Compliance and MLRO Refresher Programme全球運籌中心, 台中二, 2019-01-15 09:30¥10530 / ¥22030
Advanced Go ProgrammingThe Hsinchu Wishun centre週一, 2019-02-04 09:30¥31590 / ¥50090
IoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and InvestorsThe Hsinchu Wishun centre二, 2019-04-09 09:30N/A / ¥50090

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