Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie
- Przegląd koncepcji Machine Learning (ML) i Deep Learning (DL)
- Przyszłe zmiany w branży dzięki ML i DL
Strategia Business z Deep Learning
- Definiowanie problemów biznesowych
- Podejmowanie decyzji w oparciu o dane
- Analityczne myślenie i sposób myślenia
- Modelowanie strategii Business
- Studia przypadków i przykłady
Deep Learning Oprogramowanie i narzędzia
- Podstawy Python i Pandas
- Narzędzia DL open source (TensorFlow, CNTK, Torch, Keras itp.)
- Przypadki użycia i przykłady
Deep Learning z Neural Networks
- Uczenie się sieci neuronowych (wsteczna propagacja)
- Konwolucyjna sieć neuronowa (CNN)
- Rekurencyjna sieć neuronowa (RNN)
- Przykłady modelowania DL
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego
- Python doświadczenie w programowaniu
Uczestnicy
- Business analitycy
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Programiści
14 godzin
Opinie uczestników (3)
Organizacja, przestrzegając proponowanego porządku obrad, wiedza trenera w tej dziedzinie
Ali Kattan - TWPI
Szkolenie - Natural Language Processing with TensorFlow
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Dużo wskazówek praktycznych
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Szkolenie - Deep Learning with TensorFlow
Odkładany, aktualny podejście lub CPI (TensorFlow, era, learn) do tworzenia uczenia maszynowego.
Paul Lee
Szkolenie - TensorFlow for Image Recognition
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję