
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
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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
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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
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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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培訓師很容易解釋困難和高級話題。
Leszek K
課程: Artificial Intelligence Overview
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我喜歡深度機器學習的新見解。
Josip Arneric
課程: Neural Network in R
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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
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我最喜歡R :)))中的圖表。
Faculty of Economics and Business Zagreb
課程: Neural Network in R
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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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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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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
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真實數據的例子。
Alior Bank S.A.
課程: Sieci Neuronowe w R
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神經網絡,循環中的pROC。
Alior Bank S.A.
課程: Sieci Neuronowe w R
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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
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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
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主題,演講者友好的態度
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
課程: Artificial Intelligence Overview
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神經網絡(Neural Networks,NN)子類別
神經網絡(Neural Networks,NN)課程大綱
- 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
- 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
- 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
- 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。
- 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.
- 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.
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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