Szkolenia Sieci Neuronowe

Szkolenia Sieci Neuronowe

Neural Networks courses

Symulatory (programowe/sprzętowe) modeli matematycznych realizujące pseudorównoległe przetwarzanie informacji, składające się z wielu wzajemnie połączonych neuronów i naśladujący działanie biologicznych struktur mózgowych. Realizują obliczenia lub przetwarzanie sygnałów poprzez rzędy elementów, zwanych sztucznymi neuronami, które wykonują pewną podstawową operację na swoim wejściu. Nasi trenerzy pomagają zrozumieć podstawy jak i zdobyć praktyczne umiejętności zastosowania sieci neuronowych.

Plany Szkoleń Sieci Neuronowe

Identyfikator Nazwa Czas trwania (po 7h zegarowych dziennie) Przegląd
13020 Artificial Intelligence Overview 7 hours Kurs ten został stworzony dla menadżerów, architektów, analityków biznesowych i systemowych, menedżerów oprogramowania oraz wszystkich zainteresowanych przeglądem stosowania sztucznej inteligencji i prognozą dla jej rozwoju. Artificial Intelligence History Intelligent Agents Problem Solving Solving Problems by Searching Beyond Classical Search Adversarial Search Constraint Satisfaction Problems Knowledge and Reasoning Logical Agents First-Order Logic Inference in First-Order Logic Classical Planning Planning and Acting in the Real World Knowledge Representation Uncertain Knowledge and Reasoning Quantifying Uncertainty Probabilistic Reasoning Probabilistic Reasoning over Time Making Simple Decisions Making Complex Decisions Learning Learning from Examples Knowledge in Learning Learning Probabilistic Models Reinforcement Learning Communicating, Perceiving, and Acting; Natural Language Processing Natural Language for Communication Perception Robotics Conclusions Philosophical Foundations AI: The Present and Future
164943 Introduction to the use of neural networks 7 hours Szkolenie skierowane jest do osób, które chcą zapoznać się z podstawami sieci neuronowych oraz ich zastosowań. Podstawy Czy komputery mogą myśleć? Podejście deklaratywne i imperatywne do rozwiązywania problemów Cel bedań nad sztuczna inteligencją Definicja sztucznej inteligencji. Test Turinga. Inne wyznaczniki Rozwój koncepcji inteligentnych systemów Najważniejsze osiągniącia i kierunki rozwoju Sieci neuronowe Podstawy Koncepcja neuronu i sieci neuronowych Uproszczony model mózgu Możliwości neuronu Problem XOR i charakter podziału wartości Polimorficzny charakter funkcji sigmoidalnej Pozostałe funkcje aktywacji Budowa sieci neuronowych Koncepcja łączenie neuronów Sieć neuronowa jako węzły Budowa sieci Neurony Warstwy Wagi Dane wejściowe i wyjściowe Zakresy 0..1 Normalizacja Uczenie sieci neuronowych Propagacja wsteczna Kroki propagacji Algorytmy uczenia sieci Zakres zastosowań Estymacja Problemy z możliwością przybliżenia wyniku Przykłady Problem XOR Totolotek? Kursy akcji OCR i rozpoznawanie wzorów obrazów Inne zastosowania Modelowanie sieci neuronowej realizującej zadanie przewidywania kursów akcji giełdowych Problemy na dziś Eksplocja kombinatoryczna i problemy gier Test Turinga raz jeszcze Zbytnia ufność w możliwości komputerów
226127 Sieci Neuronowe w R 14 hours Szkolenie jest wprowadzeniem do wdrożenia sieci neuronowych w życiu codziennym wykorzystując oprogramowanie R-project. Introduction to Neural Networks What are Neural Networks What is current status in applying neural networks Neural Networks vs regression models Supervised and Unsupervised learning Overview of packages available nnet, neuralnet and others differences between packages and itls limitations Visualizing neural networks Applying Neural Networks Concept of neurons and neural networks A simplified model of the brain Opportunities neuron XOR problem and the nature of the distribution of values The polymorphic nature of the sigmoidal Other functions activated Construction of neural networks Concept of neurons connect Neural network as nodes Building a network Neurons Layers Scales Input and output data Range 0 to 1 Normalization Learning Neural Networks Backward Propagation Steps propagation Network training algorithms range of application Estimation Problems with the possibility of approximation by Examples OCR and image pattern recognition Other applications Implementing a neural network modeling job predicting stock prices of listed
416995 Machine Learning Fundamentals with R 14 hours The aim of this course is to provide a basic proficiency in applying Machine Learning methods in practice. Through the use of the R programming platform and its various libraries, and based on a multitude of practical examples this course teaches how to use the most important building blocks of Machine Learning, how to make data modeling decisions, interpret the outputs of the algorithms and validate the results. Our goal is to give you the skills to understand and use the most fundamental tools from the Machine Learning toolbox confidently and avoid the common pitfalls of Data Sciences applications. Introduction to Applied Machine Learning Statistical learning vs. Machine learning Iteration and evaluation Bias-Variance trade-off Regression Linear regression Generalizations and Nonlinearity Exercises Classification Bayesian refresher Naive Bayes Logistic regression K-Nearest neighbors Exercises Cross-validation and Resampling Cross-validation approaches Bootstrap Exercises Unsupervised Learning K-means clustering Examples Challenges of unsupervised learning and beyond K-means
417029 From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics 21 hours Audience If you try to make sense out of the data you have access to or want to analyse unstructured data available on the net (like Twitter, Linked in, etc...) this course is for you. It is mostly aimed at decision makers and people who need to choose what data is worth collecting and what is worth analyzing. It is not aimed at people configuring the solution, those people will benefit from the big picture though. Delivery Mode During the course delegates will be presented with working examples of mostly open source technologies. Short lectures will be followed by presentation and simple exercises by the participants Content and Software used All software used is updated each time the course is run so we check the newest versions possible. It covers the process from obtaining, formatting, processing and analysing the data, to explain how to automate decision making process with machine learning. Quick Overview Data Sources Minding Data Recommender systems Target Marketing Datatypes Structured vs unstructured Static vs streamed Attitudinal, behavioural and demographic data Data-driven vs user-driven analytics data validity Volume, velocity and variety of data Models Building models Statistical Models Machine learning Data Classification Clustering kGroups, k-means, nearest neighbours Ant colonies, birds flocking Predictive Models Decision trees Support vector machine Naive Bayes classification Neural networks Markov Model Regression Ensemble methods ROI Benefit/Cost ratio Cost of software Cost of development Potential benefits Building Models Data Preparation (MapReduce) Data cleansing Choosing methods Developing model Testing Model Model evaluation Model deployment and integration Overview of Open Source and commercial software Selection of R-project package Python libraries Hadoop and Mahout Selected Apache projects related to Big Data and Analytics Selected commercial solution Integration with existing software and data sources
417022 Applied Machine Learning 14 hours This training course is for people that would like to apply Machine Learning in practical applications. Audience This course is for data scientists and statisticians that have some familiarity with statistics and know how to program R (or Python or other chosen language). The emphasis of this course is on the practical aspects of data/model preparation, execution, post hoc analysis and visualization. The purpose is to give practical applications to Machine Learning to participants interested in applying the methods at work. Sector specific examples are used to make the training relevant to the audience. Naive Bayes Multinomial models Bayesian categorical data analysis Discriminant analysis Linear regression Logistic regression GLM EM Algorithm Mixed Models Additive Models Classification KNN Bayesian Graphical Models Factor Analysis (FA) Principal Component Analysis (PCA) Independent Component Analysis (ICA) Support Vector Machines (SVM) for regression and classification Boosting Ensemble models Neural networks Hidden Markov Models (HMM) Space State Models Clustering
417023 Introduction to Machine Learning 7 hours This training course is for people that would like to apply basic Machine Learning techniques in practical applications. Audience Data scientists and statisticians that have some familiarity with machine learning and know how to program R. The emphasis of this course is on the practical aspects of data/model preparation, execution, post hoc analysis and visualization. The purpose is to give a practical introduction to machine learning to participants interested in applying the methods at work Sector specific examples are used to make the training relevant to the audience. Naive Bayes Multinomial models Bayesian categorical data analysis Discriminant analysis Linear regression Logistic regression GLM EM Algorithm Mixed Models Additive Models Classification KNN Ridge regression Clustering
463700 Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking 21 hours DAY 1 - ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Introduction and ANN Structure. Biological neurons and artificial neurons. Model of an ANN. Activation functions used in ANNs. Typical classes of network architectures . Mathematical Foundations and Learning mechanisms. Re-visiting vector and matrix algebra. State-space concepts. Concepts of optimization. Error-correction learning. Memory-based learning. Hebbian learning. Competitive learning. Single layer perceptrons. Structure and learning of perceptrons. Pattern classifier - introduction and Bayes' classifiers. Perceptron as a pattern classifier. Perceptron convergence. Limitations of a perceptrons. Feedforward ANN. Structures of Multi-layer feedforward networks. Back propagation algorithm. Back propagation - training and convergence. Functional approximation with back propagation. Practical and design issues of back propagation learning. Radial Basis Function Networks. Pattern separability and interpolation. Regularization Theory. Regularization and RBF networks. RBF network design and training. Approximation properties of RBF. Competitive Learning and Self organizing ANN. General clustering procedures. Learning Vector Quantization (LVQ). Competitive learning algorithms and architectures. Self organizing feature maps. Properties of feature maps. Fuzzy Neural Networks. Neuro-fuzzy systems. Background of fuzzy sets and logic. Design of fuzzy stems. Design of fuzzy ANNs. Applications A few examples of Neural Network applications, their advantages and problems will be discussed. DAY -2 MACHINE LEARNING The PAC Learning Framework Guarantees for finite hypothesis set – consistent case Guarantees for finite hypothesis set – inconsistent case Generalities Deterministic cv. Stochastic scenarios Bayes error noise Estimation and approximation errors Model selection Radmeacher Complexity and VC – Dimension Bias - Variance tradeoff Regularisation Over-fitting Validation Support Vector Machines Kriging (Gaussian Process regression) PCA and Kernel PCA Self Organisation Maps (SOM) Kernel induced vector space Mercer Kernels and Kernel - induced similarity metrics Reinforcement Learning DAY 3 - DEEP LEARNING This will be taught in relation to the topics covered on Day 1 and Day 2 Logistic and Softmax Regression Sparse Autoencoders Vectorization, PCA and Whitening Self-Taught Learning Deep Networks Linear Decoders Convolution and Pooling Sparse Coding Independent Component Analysis Canonical Correlation Analysis Demos and Applications
463976 Introduction to Deep Learning 21 hours This course is general overview for Deep Learning without going too deep into any specific methods. It is suitable for people who want to start using Deep learning to enhance their accuracy of prediction. Backprop, modular models Logsum module RBF Net MAP/MLE loss Parameter Space Transforms Convolutional Module Gradient-Based Learning  Energy for inference, Objective for learning PCA; NLL:  Latent Variable Models Probabilistic LVM Loss Function Handwriting recognition
464027 Inteligencja obliczeniowa w praktyce 7 hours 1. Obszary zastosowań klasyfikacja (metody jakościowe, np. WTA) regresja (metody ilościowe, np. próg decyzyjny) 2. Surowe dane 3. Przetwarzanie wstępne danych, sygnałów (np. normalizacja, PCA, FFT itp.) 4. Dobór elementów do zbioru uczącego i testowego (np. walidacja krzyżowa) 5.  Wybór metody inteligencji obliczeniowej 6.  Optymalizacja parametrów treningu (np. algorytmy genetyczne) 7. Ocena uzyskanych wyników (np. krzywa ROC) 8. Przykładowe zastosowania MIO: rozpoznawanie osób na podstawie gestów z ekranu rozpoznawanie gestów, ruchów dłonią identyfikacja rodzaju atramentu i papieru diagnozowanie dysfunkcji mięśnia sercowego analiza lotnych związków organicznych przy użyciu elektronicznego nosa (klasyfikacja gatunków herbaty i aproksymacja stężenia fenolu) szacowanie wypracowania pompy wyporowej
464025 Systemy wieloagentowe 7 hours 1. Wstęp systemy wieloagentowe a. czym jest agent programowy b. rodzaje agentów c. platformawieloagentowa i społeczność agentów d. analogia do systemów żywych 2. Teoria a. Architektury systemów wieloagentowych architektury logiczne architektury reaktywne architektury BDI (belief, desires, intentions) architektury AGR (Agent/Group/Role) inne architektury b. Inteligencja agenta i interakcja z otoczeniem pozyskiwanie i gromadzenie wiedzy interakcja ze środowiskiem w którym funkcjonuje agent komunikacja i interakcja z innymi agentami (wymiana wiedzy) rozwiązywanie konfliktów (negocjacje) planowanie i podejmowanie decyzji c. Wybrane algorytmy społecznościowe kolonia mrówek stado (ławica, rój cząstek)
464028 Metody Inteligencji Obliczeniowej 7 hours 1. Wstęp Sztuczna inteligencja a. słaba i silna sztuczna inteligencja b. sztuczna inteligencja a inteligencja obliczeniowa c. klasyfikacja metod inteligencji obliczeniowej d. analogie do systemów żywych 2. Metody inteligencji obliczeniowej a. sztuczne sieci neuronowe klasyfikacja i typy sieci neuronowych model sztucznego neuronu topologia metody i algorytmy uczenia sieci neuronowe: SOM, MLP, PNN, LVQ, RNN, RBF, GRNN b. systemy rozmyte logika rozmyta zbiory rozmyte i funkcje przynależności wnioskowanie przybliżone zasada działania model Mamdani i Sugeno c. maszyna wektorów nośnych zasada działania typy funkcji jądra typy wielokrotnej klasyfikacji mocne i słabe strony d. obliczenia ewolucyjne algorytmy genetyczne metody selekcji skalowanie funkcji przystosowania operatory genetyczne porównanie algorytmów ewolucyjnych e. inteligencja roju f. inteligentne agenty g. algorytm knajbliższych sąsiadów h. systemy hybrydowe ewolucyjnoneuronowe neuronoworozmyte ewolucyjnorozmyte
464026 Przetwarzanie języka naturalnego 7 hours 1. Wprowadzenie 2. Zastosowania NLP Podstawowe pojęcia Narzędzia NLP 3. Podstawy języka Perl Struktury danych Wyrażenia regularne Parsowanie i tokenizacja 4 . Podstawy narzędzi RDBMS Pająki internetowe Korpus tekstowy Własności statystyczne Listy stopsłów Indeksowanie dokumentów 5. Wyszukiwarka dokumentów analiza leksykalna wyszukiwanie wzorca słowniki i automaty słownikowe analiza morfologiczna techniki ngramów podobieństwo dokumentów

Kursy ze Zniżką

Szkolenie Miejscowość Data Kursu Cena szkolenia [Zdalne/Stacjonarne]
Programowanie w C# 5.0 z Visual Studio 2012 Poznan, Garbary pon., 2016-05-30 09:00 2685PLN / 1822PLN
Introduction to Machine Learning Wrocław, ul.Ludwika Rydygiera 2a/22 pon., 2016-05-30 09:00 2730PLN / 1940PLN
Adobe Captivate Kielce wt., 2016-05-31 09:00 1318PLN / 1127PLN
Excel i VBA dla kontrolerów finansowych i audytorów Szczecin wt., 2016-05-31 09:00 1913PLN / 1513PLN
Programowanie w WPF 4.5 Warszawa, ul. Złota 3/11 wt., 2016-05-31 09:00 2359PLN / 1355PLN
SQL Fundamentals Warszawa, ul. Złota 3/11 śr., 2016-06-01 09:00 1358PLN / 853PLN
MS Excel - poziom średniozaawansowany Łódź, ul. Tatrzańska 11 śr., 2016-06-01 09:00 1044PLN / 840PLN
Język SQL w bazie danych MSSQL Toruń, ul. Żeglarska 10/14 śr., 2016-06-01 09:00 1568PLN / 1198PLN
Bezpieczeństwo aplikacji internetowych Katowice śr., 2016-06-01 09:30 3606PLN / 2531PLN
Automatyzacja testów za pomocą Selenium Kraków pon., 2016-06-06 09:00 3200PLN / 2433PLN
Automatyzacja testów za pomocą Selenium Katowice wt., 2016-06-07 09:30 3431PLN / 2469PLN
MS Excel - poziom średniozaawansowany Katowice śr., 2016-06-08 09:00 700PLN / 771PLN
Programowanie w języku C++ Olsztyn, ul. Kajki 3/1 pon., 2016-06-13 09:00 2936PLN / 2395PLN
Docker - zarządzanie kontenerami Trójmiasto wt., 2016-06-14 09:00 4360PLN / 2774PLN
Excel dla zaawansowanych Katowice pon., 2016-06-20 09:00 775PLN / 933PLN
Automatyzacja testów za pomocą Selenium Warszawa, ul. Złota 3/11 pon., 2016-06-20 09:00 3431PLN / 2327PLN
PostgreSQL Administration Lublin pon., 2016-06-20 09:30 4025PLN / 3134PLN
Wprowadzenie do R Warszawa, ul. Złota 3/11 wt., 2016-06-21 09:00 3058PLN / 2123PLN
Tworzenie i zarządzanie stronami WWW Wrocław, ul.Ludwika Rydygiera 2a/22 pon., 2016-06-27 09:00 3410PLN / 2555PLN
Programowanie w języku C Gdynia pon., 2016-06-27 09:00 1590PLN / 1143PLN
Distributed Messaging with Apache Kafka Katowice pon., 2016-06-27 09:30 4998PLN / 3288PLN
Wzorce projektowe w C# Wrocław, ul.Ludwika Rydygiera 2a/22 śr., 2016-06-29 09:00 1865PLN / 1392PLN
Visual Basic for Applications (VBA) w Excel dla analityków Poznan, Garbary pon., 2016-07-04 09:00 1912PLN / 1278PLN
Debian Administration Poznan, Garbary pon., 2016-07-04 09:00 3157PLN / 2083PLN
Wdrażanie efektywnych strategii cenowych Poznan, Garbary śr., 2016-07-06 09:00 1427PLN / 1093PLN
Excel i VBA dla kontrolerów finansowych i audytorów Warszawa, ul. Złota 3/11 pon., 2016-07-11 09:00 1913PLN / 1441PLN
Machine Learning Fundamentals with R Warszawa, ul. Złota 3/11 pon., 2016-07-18 09:00 2523PLN / 1828PLN
Building Web Apps using the MEAN stack Szczecin pon., 2016-07-18 09:00 5538PLN / 3351PLN
Microsoft Access - pobieranie danych Poznan, Garbary śr., 2016-07-20 09:00 1117PLN / 856PLN
Programowanie w języku Python Warszawa, ul. Złota 3/11 pon., 2016-08-01 09:00 5790PLN / 3753PLN
Programowanie w WPF 4.5 Warszawa, ul. Złota 3/11 pon., 2016-09-05 09:00 2359PLN / 1355PLN
BPMN 2.0 dla Analityków Biznesowych Wrocław, ul.Ludwika Rydygiera 2a/22 wt., 2016-09-27 09:00 3110PLN / 2337PLN

Najbliższe szkolenia

Szkolenie Sieci Neuronowe, Sieci Neuronowe boot camp, Szkolenia Zdalne Sieci Neuronowe, szkolenie wieczorowe Sieci Neuronowe, szkolenie weekendowe Sieci Neuronowe , kurs zdalny Sieci Neuronowe, nauka przez internet Sieci Neuronowe, e-learning Sieci Neuronowe, Trener Sieci Neuronowe, lekcje UML,Kurs Sieci Neuronowe, edukacja zdalna Sieci Neuronowe, nauczanie wirtualne Sieci Neuronowe,Kursy Sieci Neuronowe, instruktor Sieci Neuronowe, wykładowca Sieci Neuronowe

Some of our clients