
Praktyczne szkolenia na żywo z sieci neuronowej pokazują budowy sieci neuronowych przy użyciu wielu narzędzi i bibliotek opartych na otwartym oprogramowaniu.
Nasze kursy oparte są na popularnych językach programowania, takich jak język Python, Java, R i potężne biblioteki, w tym TensorFlow, Latarka, Caffe, Theano i inne.
Szkolenie na żywo może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Polsce lub w centrach szkoleniowych NobleProg w Polsce
Zdalne szkolenie online odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu DaDesktop .
NobleProg Twój lokalny dostawca szkoleń.
Opinie uczestników
Trener bardzo zrozumiale wytłumaczył trudne i zaawansowane tematy.
Leszek K
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
dużo ćwiczeń, które bezpośrednio mogę wykorzystać w mojej pracy
Alior Bank S.A.
Szkolenie: Sieci Neuronowe w R
Przykłady na danych rzeczywistych
Alior Bank S.A.
Szkolenie: Sieci Neuronowe w R
neuralnet, pROC w petli
Alior Bank S.A.
Szkolenie: Sieci Neuronowe w R
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
Praktyczna wiedza
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
temat szkolenia
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
Klarowne tłumaczenia i ciekawostki.
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
przykłady i wizualizacja wiedzy teorytycznej
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
tematyka, przyjazne nastawienie prowadzącego
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
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
Ann stworzyła świetne środowisko do zadawania pytań i uczenia się. Mieliśmy dużo zabawy, a także wiele się nauczyliśmy w tym samym czasie.
Gudrun Bickelq
Szkolenie: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
Część interaktywna, dostosowana do naszych konkretnych potrzeb.
Thomas Stocker
Szkolenie: Introduction to the use of neural networks
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
Byłem zdumiony standardem tej klasy - powiedziałbym, że był to standard uniwersytecki.
David Relihan
Szkolenie: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Bardzo dobry ogólny przegląd. Go dlaczego Tensorflow działa tak, jak działa.
Kieran Conboy
Szkolenie: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Spodobały mi się możliwości zadawania pytań i dokładniejszego wyjaśnienia teorii.
Sharon Ruane
Szkolenie: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Spodobały mi się nowe spostrzeżenia w głębokim uczeniu maszynowym.
Josip Arneric
Szkolenie: Neural Network in R
Machine Translated
Zdobyliśmy nieco wiedzy na temat NN w ogóle, a najbardziej interesujące dla mnie były nowe typy NN, które są obecnie popularne.
Tea Poklepovic
Szkolenie: Neural Network in R
Machine Translated
Najbardziej podobały mi się wykresy w R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Szkolenie: Neural Network in R
Machine Translated
Perspektywa technologii: jaka technologia / proces może stać się ważniejsza w przyszłości; zobacz, do czego można wykorzystać tę technologię.
Commerzbank AG
Szkolenie: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Miałem korzyści z wyboru tematu. Styl szkolenia. Poćwicz orientację.
Commerzbank AG
Szkolenie: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Łącza komunikacyjne z wykładowcami
文欣 张
Szkolenie: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Wszystko jak
lisa xie
Szkolenie: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Nieformalne wymiany mieliśmy podczas wykładów naprawdę pomógł mi pogłębić moje zrozumienie tematu
Explore
Szkolenie: Deep Reinforcement Learning with Python
Machine Translated
Podkategorie Sieci Neuronowe
Plany szkoleń z technologii Sieci Neuronowe
- Zrozum kluczowe koncepcje stojące za Deep Reinforcement Learning i umiej odróżnić je od Machine Learning. Zastosuj zaawansowane Reinforcement Learning algorytmy do rozwiązywania rzeczywistych problemów. Zbuduj Deep Learning agenta.
- Interaktywny wykład i dyskusja. Dużo ćwiczeń i ćwiczeń. Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić się.
- Train various types of neural networks on large amounts of data.
- Use TPUs to speed up the inference process by up to two orders of magnitude.
- Utilize TPUs to process intensive applications such as image search, cloud vision and photos.
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- dobrze rozumie głębokie sieci neuronowe (DNN), CNN i RNN
- zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow
- być w stanie wykonywać zadania związane z instalacją / produkcją / architekturą / konfiguracją
- być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
- być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele szkoleniowe, tworzenie wykresów i rejestrowanie
- Uzyskaj przegląd sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i inteligencji obliczeniowej.
- Zrozum pojęcia sieci neuronowych i różnych metod uczenia się.
- Wybierz metody sztucznej inteligencji efektywnie w rzeczywistych problemach.
- Wdrożenie aplikacji AI w inżynierii mechatronicznej.
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i ćwiczeń.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
-
Tworzenie systemów zalecanych na skalę.
Zastosuj filtrację współpracującą, aby zbudować systemy rekomendacyjne.
Użyj Apache Spark do obliczania systemów zalecanych na klastrach.
Stwórz ramy do testowania algorytmów zaleceń z 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.
- Set up the necessary development environment to start developing neural network models.
- Define and implement neural network models using a comprehensible source code.
- Execute examples and modify existing algorithms to optimize deep learning training models while leveraging GPUs for high performance.
- Wykład i dyskusja połączona z ćwiczeniami praktycznymi.
Last Updated: