神經網絡(Neural Networks,NN)培訓

神經網絡(Neural Networks,NN)培訓

本地,有教師的實時神經網絡培訓課程通過交互式討論和實踐練習來演示如何使用大量開源工具包和庫來構建神經網絡,以及如何利用先進硬件(GPU)和涉及分佈式計算和優化技術的優勢技術大數據。我們的神經網絡課程基於流行的編程語言,如Python,Java,R語言和強大的庫,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)和遞歸神經網絡(RNN)。神經網絡培訓可作為“現場實況培訓”或“遠程實況培訓”。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。

Machine Translated

客戶評論

★★★★★
★★★★★

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
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。
14小時
概觀
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
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
7小時
概觀
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
概觀
本課程介紹了使用R-project軟件將神經網絡應用於現實世界的問題。
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
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。
14小時
概觀
這個基於課堂的培訓課程將包含演示和基於計算機的示例和案例研究練習,以與相關的神經和深度網絡庫進行
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 。
7小時
概觀
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。
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
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。

課程格式

- 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。

課程自定義選項

- 要申請本課程的定制培訓,請聯繫我們安排。
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
本課程是為管理人員,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。
14小時
概觀
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
概觀
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
21小時
概觀
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
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
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
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。
14小時
概觀
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。
28小時
概觀
這是一個為期4天的課程,介紹AI及其使用Python編程語言的應用程序。在完成本課程後,可以選擇額外一天進行AI項目。
28小時
概觀
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
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。
35小時
概觀
本課程是爲那些在概率和統計方面沒有經驗的人創建的。
35小時
概觀
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
神經網絡(Neural Networks,NN),培訓,課程,培訓課程, 企業神經網絡(Neural Networks,NN)培訓, 短期神經網絡(Neural Networks,NN)培訓, 神經網絡(Neural Networks,NN)課程, 神經網絡(Neural Networks,NN)周末培訓, 神經網絡(Neural Networks,NN)晚上培訓, 神經網絡(Neural Networks,NN)訓練, 學習神經網絡(Neural Networks,NN), 神經網絡(Neural Networks,NN)老師, 學神經網絡(Neural Networks,NN)班, 神經網絡(Neural Networks,NN)遠程教育, 一對一神經網絡(Neural Networks,NN)課程, 小組神經網絡(Neural Networks,NN)課程, 神經網絡(Neural Networks,NN)培訓師, 神經網絡(Neural Networks,NN)輔導班, 神經網絡(Neural Networks,NN)教程, 神經網絡(Neural Networks,NN)私教, 神經網絡(Neural Networks,NN)輔導, 神經網絡(Neural Networks,NN)講師

促銷課程

訂閱促銷課程

為尊重您的隱私,我公司不會把您的郵箱地址提供給任何人。您可以享有優先權和隨時取消訂閱的權利。

我們的客戶

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Taiwan!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Taiwan
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!