Szkolenia Deep Learning

Szkolenia Deep Learning

Lokalne, prowadzone przez instruktorów kursy na żywo Deep Learning (DL) demonstrują poprzez praktyczne ćwiczenia podstawy i aplikacje Deep Learning i obejmują przedmioty takie jak głębokie uczenie maszynowe, głębokie ustrukturyzowane uczenie się i hierarchiczna nauka Szkolenie Deep Learning jest dostępne jako "szkolenie na miejscu" lub "szkolenie na żywo" Szkolenie na żywo w siedzibie klienta może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Polsce lub w centrach szkoleniowych korporacji NobleProg w Polsce Zdalne szkolenie na żywo odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu NobleProg Twój lokalny dostawca szkoleń.

Opinie uczestników

★★★★★
★★★★★

Plany szkoleń z technologii Deep Learning

Title
Czas trwania
Opis
Title
Czas trwania
Opis
14 godziny
Opis
Ten kurs obejmuje AI (podkreślając uczenie maszynowe i głębokie uczenie się) w przemyśle motoryzacyjnym Pomaga ustalić, która technologia może (potencjalnie) być zastosowana w wielu sytuacjach w samochodzie: od prostej automatyzacji, rozpoznawania obrazu po autonomiczne podejmowanie decyzji .
21 godziny
Opis
Podczas tego instruktażowego szkolenia na żywo uczestnicy poznają zaawansowane techniki uczenia maszynowego z R, gdy będą przechodzić przez tworzenie aplikacji realworld Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Użyj technik jako strojenia hiperparametrowego i głębokiego uczenia się Zrozum i wdrażaj nienadzorowane techniki uczenia się Wprowadź model do produkcji do użycia w większej aplikacji Publiczność Deweloperzy Analitycy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
28 godziny
Opis
Ten kurs da ci wiedzę w zakresie sieci neuronowych i ogólnie algorytmu uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się (algorytmy i aplikacje) Szkolenie koncentruje się bardziej na podstawach, ale pomoże Ci wybrać odpowiednią technologię: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, itp Przykłady są wykonane w TensorFlow .
14 godziny
Opis
Ta sesja szkoleniowa oparta na zajęciach będzie zawierała prezentacje i przykłady oparte na komputerach oraz ćwiczenia z case study do podjęcia z odpowiednimi neuronowymi i głębokimi bibliotekami sieciowymi .
14 godziny
Opis
OpenFace to oparte na Pythonie i Torch oprogramowanie do rozpoznawania twarzy w czasie rzeczywistym oparte na badaniach FaceNet firmy Google W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać komponentów OpenFace do tworzenia i wdrażania przykładowej aplikacji rozpoznawania twarzy Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Pracuj z komponentami OpenFace, w tym dlib, OpenVC, Latarka i nn4, aby zaimplementować wykrywanie twarzy, wyrównanie i transformację Zastosuj OpenFace do aplikacji realworld, takich jak nadzór, weryfikacja tożsamości, wirtualna rzeczywistość, gry i identyfikacja powtarzających się klientów itp Publiczność Deweloperzy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
7 godziny
Opis
w tym instruktorem, szkolenia na żywo, Uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i używać OpenNMT do przeprowadzenia tłumaczenia różnych przykładowych zbiorów danych. Kurs rozpoczyna się od przeglądu sieci neuronowych, jak mają one zastosowanie do tłumaczenia maszynowego. Uczestnicy będą przeprowadzać ćwiczenia na żywo w ciągu całego kursu, aby zademonstrować zrozumienie pojęć poznał i uzyskać informacje zwrotne od instruktora.

do końca tego szkolenia uczestnicy będą mieli wiedzę i praktykę potrzebną do wdrożenia na żywo rozwiązania OpenNMT.

źródłowe i docelowe próbki językowe będą wstępnie ułożone zgodnie z wymaganiami grupy odbiorców & #39; s.

Format kursu

- część wykładu, dyskusja część, ciężka praktyka praktyczne
14 godziny
Opis
OpenNN jest biblioteką klasy open-source napisaną w C ++, która implementuje sieci neuronowe, do wykorzystania w uczeniu maszynowym.

W tym kursie omawiamy zasady sieci neuronowych i wykorzystujemy OpenNN do implementacji przykładowej aplikacji.

Publiczność
Twórcy oprogramowania i programiści, którzy chcą tworzyć aplikacje Deep Learning.

Format kursu
Wykład i dyskusja połączone z praktycznymi ćwiczeniami.
21 godziny
Opis
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep Learning) to skalowalna platforma do głębokiego uczenia się opracowana przez Baidu W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z PaddlePaddle, aby umożliwić głębokie uczenie się w swoich produktach i usługach Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Skonfiguruj i skonfiguruj PaddlePaddle Stwórz Convolutional Neural Network (CNN) do rozpoznawania obrazów i wykrywania obiektów Skonfiguruj powtarzalną sieć neuronową (RNN) do analizy sentymentów Skonfiguruj głęboką naukę w systemach rekomendacji, aby pomóc użytkownikom znaleźć odpowiedzi Przewidzieć współczynniki klikalności (CTR), klasyfikować zbiory obrazów wielkoskalowych, wykonywać optyczne rozpoznawanie znaków (OCR), wyszukiwać w rankingu, wykrywać wirusy komputerowe i wdrażać system rekomendacji Publiczność Deweloperzy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
21 godziny
Opis
W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy poznają najbardziej odpowiednie i najdoskonalsze techniki uczenia maszynowego w Pythonie, ponieważ tworzą serię aplikacji demonstracyjnych obejmujących obraz, muzykę, tekst i dane finansowe Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Zaimplementuj algorytmy uczenia maszynowego i techniki rozwiązywania złożonych problemów Zastosuj głębokie uczenie się i nauczanie półinstruowane w aplikacjach wykorzystujących obraz, muzykę, tekst i dane finansowe Pchnij algorytmy Pythona do ich maksymalnego potencjału Używaj bibliotek i pakietów, takich jak NumPy i Theano Publiczność Deweloperzy Analitycy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
21 godziny
Opis
SINGA jest ogólnie dostępną platformą do głębokiego uczenia się do szkolenia dużych modeli głębokiego uczenia się w dużych zestawach danych Został zaprojektowany z intuicyjnym modelem programowania opartym na abstrakcji warstw Obsługiwanych jest wiele popularnych modeli głębokiego uczenia się, a mianowicie modele z wyprzedzeniem, w tym splotowe sieci neuronowe (CNN), modele energetyczne, takie jak ograniczona maszyna Boltzmanna (RBM) i nawracające sieci neuronowe (RNN) Dla użytkowników udostępniono wiele warstw wbudowanych Architektura SINGA jest wystarczająco elastyczna, aby uruchamiać synchroniczne, asynchroniczne i hybrydowe struktury szkoleniowe SINGA obsługuje również różne schematy partycjonowania sieci neuronowych, aby zrównoleglić szkolenie dużych modeli, a mianowicie partycjonowanie na wymiarze wsadowym, wymiarze funkcji lub partycjonowaniu hybrydowym Publiczność Ten kurs jest skierowany do naukowców, inżynierów i programistów, którzy chcą wykorzystać Apache SINGA jako ramy do głębokiego uczenia się Po ukończeniu tego kursu delegaci: zrozumieć strukturę SINGA i mechanizmy jej wdrażania być w stanie wykonać zadania związane z instalacją / środowiskiem produkcyjnym / architekturą i konfiguracją być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie umieć wdrażać zaawansowane produkty, takie jak modele szkoleniowe, terminy osadzania, tworzenie wykresów i rejestrowanie .
21 godziny
Opis
Microsoft Cognitive Toolkit 2x (wcześniej CNTK) to zestaw narzędzi opensource, commercialgrade, który trenuje algorytmy głębokiego uczenia się, aby nauczyć się jak ludzki mózg Według Microsoftu, CNTK może być 510x szybszy niż TensorFlow na sieciach powtarzalnych i 2 do 3 razy szybszy niż TensorFlow dla zadań powiązanych z obrazem W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy nauczą się korzystać z Microsoft Cognitive Toolkit w celu tworzenia, szkolenia i oceny algorytmów uczenia głębokiego w celu wykorzystania w komercyjnych aplikacjach AI obejmujących wiele rodzajów danych, takich jak dane, mowa, tekst i obrazy Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Uzyskaj dostęp do biblioteki CNTK jako biblioteki z poziomu programu Python, C # lub C ++ Użyj CNTK jako samodzielnego narzędzia do nauki maszyn poprzez własny język opisu modelu (BrainScript) Użyj funkcji oceny modelu CNTK z programu Java Połącz feedforward DNN, splotowe sieci (CNN) i sieci powtarzalne (RNN / LSTM) Skaluj moc obliczeniową na procesorach, GPU i wielu komputerach Uzyskaj dostęp do ogromnych zestawów danych przy użyciu istniejących języków programowania i algorytmów Publiczność Deweloperzy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson Uwaga Jeśli chcesz dostosować dowolną część tego szkolenia, w tym wybrany język programowania, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów .
7 godziny
Opis
Tensor2Tensor (T2T) to modułowa, rozszerzalna biblioteka do szkolenia modeli sztucznej inteligencji w różnych zadaniach, wykorzystująca różne typy danych szkoleniowych, na przykład: rozpoznawanie obrazu, tłumaczenie, analizowanie, podpisywanie obrazów i rozpoznawanie mowy Jest utrzymywany przez zespół Google Brain W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak przygotować model głęboki, aby rozwiązać wiele zadań Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Zainstaluj tensor2tensor, wybierz zestaw danych i trenuj i oceniaj model sztucznej inteligencji Dostosuj środowisko programistyczne za pomocą narzędzi i komponentów zawartych w Tensor2Tensor Utwórz i używaj jednego modelu do jednoczesnego uczenia się wielu zadań z wielu domen Użyj modelu, aby uczyć się na zadaniach z dużą ilością danych szkoleniowych i zastosować tę wiedzę do zadań, w których dane są ograniczone Uzyskaj satysfakcjonujące wyniki przetwarzania za pomocą pojedynczego procesora graficznego Publiczność Deweloperzy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
7 godziny
Opis
TensorFlow Serving to system do obsługi modeli uczenia maszynowego (ML) do produkcji W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i używać TensorFlow Serving do wdrażania i zarządzania modelami ML w środowisku produkcyjnym Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Trenuj, eksportuj i obsługuj różne modele TensorFlow Testuj i wdrażaj algorytmy za pomocą pojedynczej architektury i zestawu interfejsów API Rozszerz obsługę TensorFlow, aby obsługiwać inne typy modeli poza modelami TensorFlow Publiczność Deweloperzy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
21 godziny
Opis
TensorFlow to API drugiej generacji biblioteki Google Open Source dla Deep Learning System został zaprojektowany w celu ułatwienia badań w uczeniu maszynowym oraz umożliwienia szybkiego i łatwego przejścia od prototypu badań do systemu produkcyjnego Publiczność Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą korzystać z TensorFlow w swoich projektach Deep Learning Po ukończeniu tego kursu delegaci: zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow być w stanie wykonać zadania związane z instalacją / środowiskiem produkcyjnym / architekturą i konfiguracją być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie być w stanie wdrożyć zaawansowane produkty, takie jak modele szkoleniowe, tworzenie wykresów i rejestrowanie .
28 godziny
Opis
Ten kurs bada, za pomocą konkretnych przykładów, zastosowanie Tensor Flow do celów rozpoznawania obrazu Publiczność Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow do celów Image Recognition Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą mogli: zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow przeprowadzić instalację / środowisko produkcyjne / zadania i konfigurację architektury ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie wdrażaj zaawansowane produkty, takie jak modele szkoleniowe, tworzenie wykresów i rejestrowanie .
21 godziny
Opis
Torch jest biblioteką do uczenia maszynowego open source i naukowym środowiskiem obliczeniowym opartym na języku programowania Lua Zapewnia środowisko programistyczne do numerowania, uczenia maszynowego i wizji komputerowej, ze szczególnym naciskiem na głębokie uczenie się i sieci splotowe Jest to jedna z najszybszych i najbardziej elastycznych frameworków dla Machine i Deep Learning i jest używana przez firmy takie jak Facebook, Google, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel i wiele innych W tym kursie omawiamy zasady pochodnia, jego unikalne cechy i jak można je zastosować w aplikacjach rzeczywistych Przechodzimy przez liczne ćwiczenia handson przez cały czas, demonstrując i praktykując wyuczone pojęcia Pod koniec kursu uczestnicy będą mieli dogłębne zrozumienie podstawowych funkcji i możliwości pochodni Torcha, a także ich roli i wkładu w przestrzeń AI w porównaniu z innymi frameworkami i bibliotekami Uczestnicy otrzymają również niezbędną praktykę do wdrożenia Latarki w swoich własnych projektach Publiczność Programiści i programiści, którzy chcą włączyć Machine i Deep Learning w swoich aplikacjach Format kursu Omówienie maszyny i głębokiego uczenia się Włączenie programowania i ćwiczeń integracyjnych Testowe pytania posypane po drodze, aby sprawdzić zrozumienie .
7 godziny
Opis
Tensor Processing Unit (TPU) to architektura, z której Google korzysta wewnętrznie od kilku lat, a obecnie staje się dostępna do użytku przez ogół społeczeństwa Zawiera kilka optymalizacji specjalnie do wykorzystania w sieciach neuronowych, w tym usprawnione mnożenie macierzy i 8bit liczb całkowitych zamiast 16 bitów w celu przywrócenia odpowiedniego poziomu precyzji W ramach tego instruktażowego szkolenia na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak wykorzystać innowacje w procesorach TPU, aby zmaksymalizować wydajność własnych aplikacji sztucznej inteligencji Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli: Trenuj różne typy sieci neuronowych na dużych ilościach danych Użyj TPU, aby przyspieszyć proces wnioskowania o maksymalnie dwa rzędy wielkości Wykorzystaj TPU do przetwarzania intensywnych aplikacji, takich jak wyszukiwanie obrazów, wizja w chmurze i zdjęcia Publiczność Deweloperzy Badacze Inżynierowie Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
35 godziny
Opis
TensorFlow ™ to biblioteka oprogramowania open source do obliczeń numerycznych z wykorzystaniem wykresów przepływu danych SyntaxNet jest strukturą przetwarzania naturalnych języków dla sieci TensorFlow Word2Vec służy do nauki reprezentacji wektorów słów, zwanych "osadzaniem słów" Word2vec jest szczególnie wydajnym obliczeniowo modelem predykcyjnym do nauki osadzania słów z nieprzetworzonego tekstu Występuje w dwóch wersjach: Continuous BagofWords (CBOW) i SkipGram (rozdział 31 i 32 w Mikolov et al) Używany w tandemie, SyntaxNet i Word2Vec pozwala użytkownikom generować modele Learned Embedding z wejścia Natural Language Publiczność Ten kurs jest przeznaczony dla programistów i inżynierów, którzy zamierzają pracować z modelami SyntaxNet i Word2Vec na swoich wykresach TensorFlow Po ukończeniu tego kursu delegaci: zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow być w stanie wykonać zadania związane z instalacją / środowiskiem produkcyjnym / architekturą i konfiguracją być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie umieć wdrażać zaawansowane produkty, takie jak modele szkoleniowe, terminy osadzania, tworzenie wykresów i rejestrowanie .
35 godziny
Opis
Ten kurs rozpoczyna się od przekazania wiedzy koncepcyjnej w sieciach neuronowych i ogólnie w algorytmie uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się (algorytmy i aplikacje) Część 1 (40%) tego szkolenia jest bardziej skoncentrowana na podstawach, ale pomoże ci wybrać właściwą technologię: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, itp Część 2 (20%) tego szkolenia wprowadza Theano w bibliotekę pytonów, która ułatwia pisanie modeli głębokiego uczenia się Część 3 (40%) szkolenia będzie szeroko oparta na Tensorflow 2nd Generation API biblioteki Google Open Source dla Deep Learning Przykłady i handson zostaną wykonane w TensorFlow Publiczność Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą korzystać z TensorFlow w swoich projektach Deep Learning Po ukończeniu tego kursu delegaci: dobrze rozumieć głębokie sieci neuronowe (DNN), CNN i RNN zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow być w stanie wykonać zadania związane z instalacją / środowiskiem produkcyjnym / architekturą i konfiguracją być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie być w stanie wdrożyć zaawansowane produkty, takie jak modele szkoleniowe, tworzenie wykresów i rejestrowanie Nie wszystkie tematy zostałyby zakwalifikowane do publicznej sali lekcyjnej o 35 godzin z powodu ogromu tematu Czas trwania całego kursu wyniesie około 70 godzin, a nie 35 godzin .
21 godziny
Opis
Ten kurs obejmuje AI (podkreślając uczenie maszynowe i głębokie uczenie się) .
21 godziny
Opis
Typ: szkolenie teoretyczne z wnioskami podjętymi wcześniej ze studentami w Lasagne lub Keras zgodnie z grupą pedagogiczną Metody nauczania: prezentacja, wymiany i studia przypadku Sztuczna inteligencja, po zaburzeniu wielu dziedzin nauki, zaczęła zrewolucjonizować wiele sektorów gospodarki (przemysł, medycyna, komunikacja itp) Niemniej jednak jego prezentacja w głównych mediach często jest fantastyczna, bardzo daleko od tego, co tak naprawdę jest w obszarze uczenia maszynowego lub głębokiego uczenia się Celem tego szkolenia jest zapewnienie inżynierom, którzy już posiadają opanowanie narzędzi komputerowych (w tym podstawy programowania oprogramowania) wprowadzenia do Deep Learning i jego różnych dziedzin specjalizacji, a tym samym do głównych istniejących architektur sieci dziś Jeśli bazy matematyczne zostaną przywołane w trakcie kursu, zaleca się poziom matematyki typu BAC + 2 dla większego komfortu Absolutnie można pominąć oś matematyczną, aby zachować tylko wizję "systemu", ale takie podejście znacznie ograniczy twoje rozumienie tematu ,.
21 godziny
Opis
Sztuczna sieć neuronowa to komputerowy model danych wykorzystywany w opracowywaniu systemów sztucznej inteligencji (AI) zdolnych do wykonywania "inteligentnych" zadań. Sieci neuronowe są powszechnie stosowane w aplikacjach Machine Learning (ML), które same są jedną z implementacji sztucznej inteligencji. Deep Learning jest podzbiorem ML.
28 godziny
Opis
Uczenie maszynowe jest gałęzią sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego zaprogramowania Głębokie uczenie się jest poddziedziną uczenia maszynowego, które wykorzystuje metody oparte na reprezentacji danych uczenia się i strukturach, takich jak sieci neuronowe Python to język programowania wysokiego poziomu znany ze swojej czytelnej składni i czytelności kodu W ramach tego instruktażowego szkolenia na żywo uczestnicy nauczą się, jak wdrażać modele głębokiego uczenia się w bankowości przy użyciu Pythona, ponieważ przechodzą przez tworzenie modelu głębokiego uczenia się ryzyka kredytowego Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Rozumieć podstawowe pojęcia głębokiego uczenia się Poznaj aplikacje i zastosowania głębokiej nauki w bankowości Używaj Pythona, Keras i TensorFlow do tworzenia modeli głębokiego uczenia się dla bankowości Zbuduj własny model ryzyka kredytowego głębokiego uczenia się za pomocą Pythona Publiczność Deweloperzy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
28 godziny
Opis
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 godziny
Opis
Caffe jest głęboką strukturą uczenia się stworzoną z myślą o ekspresji, szybkości i modułowości Ten kurs dotyczy zastosowania Caffe jako platformy do głębokiego uczenia się do rozpoznawania obrazów za pomocą MNIST jako przykładu Publiczność Ten kurs jest odpowiedni dla badaczy i inżynierów Deep Learning zainteresowanych wykorzystaniem Caffe jako frameworka Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą mogli: zrozumieć strukturę Caffe i mechanizmy jej wdrażania przeprowadzić instalację / środowisko produkcyjne / zadania i konfigurację architektury ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie wdrażaj zaawansowaną produkcję, np modele szkoleniowe, wdrażanie warstw i logowanie .
21 godziny
Opis
Ten kurs jest ogólnym przeglądem Deep Learning bez wchodzenia zbyt głęboko w żadne konkretne metody. Jest odpowiedni dla osób, które chcą rozpocząć korzystanie z głębokiego uczenia się w celu zwiększenia dokładności przewidywania.
21 godziny
Opis
Deeplearning4j to pierwsza komercyjna, opensourceowa, rozproszona biblioteka dogłębnego pisania napisana dla Java i Scala Zintegrowany z Hadoop i Spark, DL4J jest przeznaczony do stosowania w środowiskach biznesowych na rozproszonych procesorach graficznych i procesorach Publiczność Kurs jest skierowany do inżynierów i programistów, którzy chcą wykorzystać Deeplearning4j w swoich projektach Po tym kursie delegaci będą mogli: .
21 godziny
Opis
Deeplearning4j to OpenSource DeepLearning Software dla Java i Scala na Hadoop i Spark Publiczność Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów i programistów, którzy chcą wykorzystać DeepLearning4J w swoich projektach rozpoznawania obrazów .
28 godziny
Opis
Uczenie maszynowe jest gałęzią sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego zaprogramowania Głębokie uczenie się jest poddziedziną uczenia maszynowego, które wykorzystuje metody oparte na reprezentacji danych uczenia się i strukturach, takich jak sieci neuronowe .
21 godziny
Opis
Wprowadzenie : Głębokie uczenie się staje się głównym składnikiem przyszłego projektu produktu, który chce włączyć sztuczną inteligencję w sedno swoich modeli W ciągu najbliższych 5 do 10 lat narzędzia do nauki głębokiego uczenia się , biblioteki i języki staną się standardowymi komponentami każdego zestawu narzędzi do tworzenia oprogramowania Do tej pory Google, Sales Force, Facebook, Amazon z powodzeniem stosowały AI Deep Learning, aby zwiększyć swój biznes Zastosowania obejmowały automatyczne tłumaczenie maszynowe, analizę obrazu, analitykę wideo, analizę ruchu, generowanie ukierunkowanych reklam i wiele innych Ten kurs jest skierowany do tych organizacji, które chcą włączyć Deep Learning jako bardzo ważną część ich strategii produktów lub usług Poniżej znajduje się zarys kursu głębokiego uczenia się, który możemy dostosować dla różnych poziomów pracowników / interesariuszy w organizacji Docelowi odbiorcy: (W zależności od grupy docelowej materiały kursu będą dostosowywane) Kierownictwo Ogólny przegląd AI i jego wpływu na strategię firmy, z sesjami przełamującymi planowanie strategiczne, mapy drogowe technologii i alokację zasobów w celu zapewnienia maksymalnej wartości Menadżerowie projektu Jak zaplanować projekt sztucznej inteligencji, w tym zbieranie danych i ich ocenę, czyszczenie i weryfikację danych, opracowanie modelu proofofconcept, integrację z procesami biznesowymi i dostarczanie w całej organizacji Deweloperzy Oddajemy szkolenia techniczne, koncentrując się na sieciach neuronowych i głębokim uczeniu się, analizie obrazu i obrazu (CNN), analizie dźwiękowej i tekstowej (NLP) oraz wprowadzaniu sztucznej inteligencji do istniejących aplikacji Sprzedawcy Ogólny przegląd AI i tego, w jaki sposób może zaspokoić potrzeby klientów, oferty cenne dla różnych produktów i usług oraz jak rozwiać obawy i promować korzyści z AI .

Nadchodzące szkolenia z technologii Deep Learning

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

Kursy w promocyjnej cenie

Newsletter z promocjami

Zapisz się na nasz newsletter i otrzymuj informacje o aktualnych zniżkach na kursy otwarte.
Szanujemy Twoją prywatność, dlatego Twój e-mail będzie wykorzystywany jedynie w celu wysyłki naszego newslettera, nie będzie udostępniony ani sprzedany osobom trzecim.
W dowolnej chwili możesz zmienić swoje preferencje co do otrzymywanego newslettera bądź całkowicie się z niego wypisać.

Zaufali nam

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Poland!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Poland
  • 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!