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。
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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
Machine Translated
安創造了一個提問和學習的好環境。我們有很多樂趣，同時也學到了很多東西。
Gudrun Bickelq
課程: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
交互式部分，根據我們的特定需求量身定制。
Thomas Stocker
課程: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
培訓師很容易解釋困難和高級話題。
Leszek K
課程: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
我喜歡深度機器學習的新見解。
Josip Arneric
課程: Neural Network in R
Machine Translated
我們獲得了一些關於NN的知識，對我來說最有趣的是現在流行的新型NN。
Tea Poklepovic
課程: Neural Network in R
Machine Translated
我最喜歡R :)））中的圖表。
Faculty of Economics and Business Zagreb
課程: Neural Network in R
Machine Translated
非常靈活。
Frank Ueltzhöffer
課程: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
我一般都很喜歡靈活性。
Werner Philipp
課程: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
與講師的交流環節
文欣 张
課程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
都喜歡
lisa xie
課程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
很多練習，我可以直接在我的工作中使用。
Alior Bank S.A.
課程: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
真實數據的例子。
Alior Bank S.A.
課程: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
神經網絡，循環中的pROC。
Alior Bank S.A.
課程: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
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
Machine Translated
缺乏
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
練習和實施的例子
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
討論的例子和問題。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
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
Machine Translated
Maciej先生準備的實踐練習
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
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
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課程: Deep Reinforcement Learning with Python
Machine Translated
培訓師是學科領域和相關理論方面的專家，具有出色的應用程序
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
課程: Applied AI from Scratch in Python
Machine Translated
主題，演講者友好的態度
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
課程: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
神經網絡（Neural Networks，NN）子類別
神經網絡（Neural Networks，NN）課程大綱
課程名稱
課程時長
概觀
課程名稱
課程時長
概觀
28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.
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
7小時
This course has been created for managers, solutions architects, innovation officers, CTOs, software architects and anyone who is interested in an overview of applied artificial intelligence and the nearest forecast for its development.
14小時
本培訓課程面向希望在實際應用中應用Machine Learning人員。 聽眾本課程適用於對統計學有一定了解並且知道如何編寫R（或Python或其他選定語言）的數據科學家和統計學家。本課程的重點是數據/模型準備，執行，事後分析和可視化的實踐方面。 目的是為有興趣在工作中應用這些方法的參與者提供Machine Learning實際應用。 行業特定示例用於使培訓與受眾相關。
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。
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.
28小時
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
該講師指導的實時課程介紹了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的實際應用。 該課程是互動的，包括大量的動手練習，教師反饋，以及獲得的知識和技能測試。
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
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
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
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
14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
14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
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
35小時
本課程首先介紹神經網絡的概念知識，通常還包括機器學習算法，深度學習（算法和應用程序）。 本次培訓的一部分-1（40％）更注重基本面，但會幫助你選擇合適的技術： TensorFlow ， Caffe ，Theano，DeepDrive， Keras等。 本次培訓的第2部分（20％）介紹了Theano--一個python庫，可以輕鬆編寫深度學習模型。 第3部分（40％）的培訓將廣泛基於Tensorflow - Go ogle的Deep Learning開源軟件庫的第二代API。示例和動手都將在TensorFlow 。 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：
- 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
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.
21小時
機電一體化（又稱機電一體化）是機械，電子和計算機科學的結合。 這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠程）是針對希望了解人工智能在機電一體化系統中的適用性的工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
- 獲得人工智能，機器學習和計算智能的概述。
- 理解神經網絡和不同學習方法的概念。
- 有效地選擇人工智能方法來解決現實問題。
- 在機電一體化工程中實現AI應用。
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
14小時
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Python to build recommender systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Create recommender systems at scale.
- Apply collaborative filtering to build recommender systems.
- Use Apache Spark to compute recommender systems on clusters.
- Build a framework to test recommendation algorithms with Python.
14小時
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at researchers and developers who wish to use Chainer to build and train neural networks in Python while making the code easy to debug.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start developing neural network models.
- Define and implement neural network models using a comprehensible source code.
- Execute examples and modify existing algorithms to optimize deep learning training models while leveraging GPUs for high performance.
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。
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