
Praktyczne szkolenia na żywo z Deep Learning (DL) demonstrują poprzez dyskusję i ćwiczenia zagadnienia Deep Learning i obejmują tematy takie jak: głębokie uczenie maszynowe, głębokie ustrukturyzowane uczenie się i hierarchiczna nauka. Szkolenie Deep Learning jest dostępne jako "szkolenie stacjonarne" lub "szkolenie online na żywo".
Szkolenie stacjonarne może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Polsce lub w ośrodkach szkoleniowych NobleProg w Polsce. Zdalne szkolenie online odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu DaDesktop .
NobleProg -- Twój lokalny dostawca szkoleń.
Opinie uczestników
sposób prowadzenia i przykładay podawane przez trenera
ORANGE POLSKA S.A.
Szkolenie: Machine Learning and Deep Learning
Mozliwosc omowienia samemu zaproponowanych zagadnien
ORANGE POLSKA S.A.
Szkolenie: Machine Learning and Deep Learning
Duża oraz aktualna wiedza prowadzących oraz praktyczne przykłady zastosowania.
ING Bank Śląski S.A.
Szkolenie: Introduction to Deep Learning
Dużo ćwiczeń, bardzo dobra współpraca z grupą.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Szkolenie: Introduction to Deep Learning
praca na colaboratory,
ING Bank Śląski S.A.
Szkolenie: Introduction to Deep Learning
Widać było, że prowadzący to pasjonaci prezentowanych tematów. Używane ciekawe przykłady podczas ćwiczeń.
ING Bank Śląski S.A.
Szkolenie: Introduction to Deep Learning
Szeroki zakres poruszanych tematów oraz duża wiedza merytoryczna prowadzących.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie: Understanding Deep Neural Networks
Brak
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie: Understanding Deep Neural Networks
Duża wiedza teoretyczna i praktyczna prowadzących. Komunikatywność prowadzących. W trakcie kursu można było zadawać pytania i uzyskać satysfakcjonujące odpowiedzi.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie: Understanding Deep Neural Networks
Część praktyczna, gdzie implementowaliśmy algorytmy. Pozwoliło to na lepsze zrozumienie tematu.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie: Understanding Deep Neural Networks
ćwiczenia i przykłady na nich realizowane
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie: Understanding Deep Neural Networks
Przykłady i omawiane zagadnienia.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie: Understanding Deep Neural Networks
Wiedza merytoryczna, zaangażowanie, pasjonujący sposób przekazywania wiedzy. Przykłady praktyczne po wykładzie teoretycznym.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie: Understanding Deep Neural Networks
Praktyczne ćwiczenia przygotowane przez Pana Macieja
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie: Understanding Deep Neural Networks
Dużo wskazówek praktycznych
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Szkolenie: Deep Learning with TensorFlow
Dużo informacji związanych z wdrożeniami rozwiązań
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Szkolenie: Deep Learning with TensorFlow
Mnogość praktycznych wskazówek i wiedza prowadzącego z szerokiej gamy zagadnień AI / IT / SQL / IoT.
ABB Sp. z o.o.
Szkolenie: Deep Learning with TensorFlow
Temat jest bardzo interesujący.
Wojciech Baranowski
Szkolenie: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Trenerzy wiedzą teoretyczną i chęć rozwiązania problemów z uczestnikami po szkoleniu.
Grzegorz Mianowski
Szkolenie: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Temat. Bardzo interesujące!.
Piotr
Szkolenie: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Ćwiczenia po każdym temacie były naprawdę pomocne, mimo że na końcu były zbyt skomplikowane. Ogólnie rzecz biorąc, prezentowany materiał był bardzo ciekawy i angażujący! Ćwiczenia z rozpoznawaniem obrazu były świetne.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Szkolenie: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Myślę, że gdyby szkolenie odbyło się w języku polskim, pozwoliłoby trenerowi na dzielenie się wiedzą.
Radek
Szkolenie: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
To było bardzo interaktywne i bardziej zrelaksowane i nieformalne niż się spodziewano. Omówiliśmy wiele tematów w tym czasie, a trener zawsze był otwarty na bardziej szczegółowe omówienie tematów i ich powiązanie. Uważam, że szkolenie dało mi narzędzia do kontynuacji nauki, a nie jednorazową sesję, w której nauka kończy się po ukończeniu, co jest bardzo ważne ze względu na skalę i złożoność tematu.
Jonathan Blease
Szkolenie: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Ogólny przegląd głębokiego uczenia się.
Bruno Charbonnier
Szkolenie: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Ćwiczenia są wystarczająco praktyczne i nie wymagają dużej wiedzy na temat języka Python .
Alexandre GIRARD
Szkolenie: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Wykonywanie ćwiczeń na prawdziwych przykładach przy użyciu Eras. Włochy całkowicie zrozumiały nasze oczekiwania dotyczące tego szkolenia.
Paul Kassis
Szkolenie: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Naprawdę doceniam krystalicznie czyste odpowiedzi Chrisa na nasze pytania.
Léo Dubus
Szkolenie: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
Ogólnie byłem zadowolony z kompetentnego trenera.
Sridhar Voorakkara
Szkolenie: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Podkategorie Deep Learning (DL)
Plany szkoleń z technologii Deep Learning
-
Zrozum podstawowe zasady AlphaFold.
Dowiedz się, jak działa AlphaFold.
Dowiedz się, jak interpretować AlphaFold prognozy i wyniki.
-
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Dużo ćwiczeń i praktyk.
Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
-
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
- Zrozumiać kluczne koncepcje za głęboką Reinforcement Learning i można je odrzucić od Machine Learning Zastosować avancyjne algoritmy Reinforcement Learning w celu rozwiązania problemów rzeczywistych światów Zbudować Deep Learning Agent
- Rozwojujący Naukaci Danych
- Częściowy przedstawicie, dyskusja części, praktyki i ciężkie praktyki
-
Zrozum podstawowe pojęcia głębokiego uczenia się.
Naucz się aplikacji i zastosowań głębokiego uczenia się w telecom.
Użyj Python, Keras i TensorFlow do tworzenia modeli głębokiego uczenia się dla telecom.
Zbuduj własny model głębokiego uczenia się klienta, używając modelu przewidywania Python.
-
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Dużo ćwiczeń i praktyk.
Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
-
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
- rozumiem strukturę i mechanizmy wdrażania Caffe
- wykonać zadania i konfigurację środowiska instalacji / produkcji / architektury
- ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
- wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele treningowe, wdrażanie warstw i rejestrowanie
-
Czytanie i dyskusja w połączeniu z praktykami.
- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ciężka praktyka praktyczna
-
Część wykładu, część dyskusji, ciężka praktyka
-
Jeśli chcesz użyć konkretnego treści źródłowej i języka docelowego, skontaktuj się z nami, aby zorganizować.
- Trenuj model rekomendacji z rzadkimi zestawami danych jako dane wejściowe
- Skaluj szkolenia i modele prognozowania w wielu GPU
- Rozłóż obliczenia i przechowywanie w sposób równoległy do modelu
- Generuj spersonalizowane rekomendacje produktów w stylu Amazon
- Wdrażanie aplikacji gotowej do produkcji, która może skalować się przy dużych obciążeniach
- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
- Zrozum podstawowe pojęcia głębokiego uczenia się
- Poznaj aplikacje i zastosowania głębokiego uczenia się w finansach
- Użyj R, aby stworzyć modele głębokiego uczenia się dla finansów
- Zbuduj swój własny model przewidywania ceny akcji dogłębnej nauki za pomocą R
- Deweloperzy
- Dane naukowców
- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
- Understand the fundamental concepts of deep learning
- Learn the applications and uses of deep learning in banking
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for banking
- Build their own deep learning credit risk model using Python
- Developers
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- Zrozum podstawowe pojęcia głębokiego uczenia się
- Poznaj aplikacje i zastosowania głębokiego uczenia się w bankowości
- Użyj R, aby stworzyć głębokie modele uczenia się dla bankowości
- Zbuduj swój własny model ryzyka kredytowego do głębokiego uczenia się przy użyciu R
- Deweloperzy
- Dane naukowców
- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
-
Zrozum podstawowe zasady Deep Learning
Naucz się Deep Learning technik i ich zastosowań w branży
Przegląd problemów w medycynie, które można rozwiązać za pomocą technologii Deep Learning
Przeglądaj Deep Learning badania przypadków w medycynie
Opracowanie strategii przyjmowania najnowszych technologii w Deep Learning w celu rozwiązania problemów w medycynie
-
menedżerów
Specjaliści medyczni w rolach przywódczych
-
Częściowe wykłady, częściowe dyskusje, ćwiczenia i ciężkie praktyki
-
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
-
Wyświetlanie, ładowanie i klasyfikacja obrazów i filmów za pomocą OpenCV 4.
Wprowadzenie głębokiego nauki w OpenCV 4 z TensorFlow i Keras.
Wykonaj modele głębokiego uczenia się i generuj wpływowe raporty z obrazów i filmów.
-
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Dużo ćwiczeń i praktyk.
Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
-
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
Last Updated: