Szkolenia Sieci Neuronowe

Szkolenia Sieci Neuronowe

Lokalne, prowadzone przez instruktaże kursy szkoleniowe na żywo w sieci neuronowej pokazują poprzez interaktywną dyskusję i praktyczne ćwiczenia dotyczące budowy sieci neuronowych przy użyciu wielu narzędzi i bibliotek opartych na otwartym oprogramowaniu, jak również jak wykorzystać moc zaawansowanych urządzeń (GPU) i technik optymalizacji związanych z przetwarzaniem rozproszonym i duże dane Nasze kursy neuronowe oparte są na popularnych językach programowania, takich jak język Python, Java, R i potężne biblioteki, w tym TensorFlow, Latarka, Caffe, Theano i inne Nasze kursy neuronowe obejmują zarówno teorię, jak i implementację, wykorzystując szereg implementacji sieci neuronowych, takich jak Deep Neural Networks (DNN), Convolutional Neural Networks (CNN) i Recurrent Neural Networks (RNN) Szkolenie z sieci neuronowej 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 Sieci Neuronowe

KodNazwaCzas trwaniaCharakterystyka kursu
aiintArtificial Intelligence Overview7 godz. Kurs ten został stworzony dla menedżerów, architektów rozwiązań, specjalistów ds Innowacji, dyrektorów technicznych, architektów oprogramowania i każdego, kto jest zainteresowany przeglądem sztucznej inteligencji stosowanej i najbliższej prognozy jej rozwoju .
neuralnetIntroduction to the use of neural networks7 godz. Szkolenie skierowane jest do osób, które chcą poznać podstawy sieci neuronowych i ich zastosowania .
rneuralnetNeural Network in R14 godz. Ten kurs jest wstępem do stosowania sieci neuronowych w rzeczywistych problemach z wykorzystaniem oprogramowania Rproject .
appliedmlApplied Machine Learning14 godz. Ten kurs jest przeznaczony dla osób, które chciałyby zastosować uczenie maszynowe w praktycznych zastosowaniach Publiczność Ten kurs jest przeznaczony dla naukowców i statystów zajmujących się danymi, którzy znają statystyki i umieją programować R (lub Python lub inny wybrany język) Nacisk kładziony jest na praktyczne aspekty przygotowania danych, modelowania, wykonywania, analizy post hoc i wizualizacji Celem jest dostarczenie praktycznych zastosowań uczenia maszynowego uczestnikom zainteresowanym zastosowaniem metod w pracy Przykłady sektorowe służą do tego, aby szkolenie było odpowiednie dla publiczności .
annmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking21 godz. 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 .
aiintrozeroFrom Zero to AI35 godz. Ten kurs jest tworzony dla osób, które nie mają wcześniejszego doświadczenia w zakresie prawdopodobieństwa i statystyk .
aiautoArtificial Intelligence in Automotive14 godz. 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 .
NeuralnettfNeural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example28 godz. 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 .
datamodelingPattern Recognition35 godz. Ten kurs stanowi wprowadzenie w dziedzinie rozpoznawania wzorców i uczenia maszynowego Dotyka praktycznych zastosowań w statystykach, informatyce, przetwarzaniu sygnałów, wizji komputerowej, eksploracji danych i bioinformatyce Kurs jest interaktywny i zawiera wiele ćwiczeń handson, opinie instruktorów oraz testowanie nabytej wiedzy i umiejętności Publiczność Analitycy danych Doktoranci, badacze i praktycy .
OpenNNOpenNN: Implementing Neural Networks14 godz. OpenNN jest biblioteką klasy opensource 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 ćwiczeniami handson .
FairsecFairsec: Setting up a CNN-based machine translation system7 godz.

Fairseq is an open-source sequence-to-sequence learning toolkit created by Facebok for use in Neural Machine Translation (NMT).

In this training participants will learn how to use Fairseq to carry out translation of sample content. By the end of this training, participants will have the knowledge and practice needed to implement a live Fairseq based machine translation solution. Source and target language content samples can be prepared according to audience's requirements.

Audience

  • Localization specialists with a technical background
  • Global content managers
  • Localization engineers
  • Software developers in charge of implementing global content solutions

Format of the course
    Part lecture, part discussion, heavy hands-on practice

FairseqFairseq: Setting up a CNN-based machine translation system7 godz.

Fairseq is an open-source sequence-to-sequence learning toolkit created by Facebok for use in Neural Machine Translation (NMT).

In this training participants will learn how to use Fairseq to carry out translation of sample content.

By the end of this training, participants will have the knowledge and practice needed to implement a live Fairseq based machine translation solution.

Audience

  • Localization specialists with a technical background
  • Global content managers
  • Localization engineers
  • Software developers in charge of implementing global content solutions

Format of the course
    Part lecture, part discussion, heavy hands-on practice

Note

  • If you wish to use specific source and target language content, please contact us to arrange.
tpuprogrammingTPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units7 godz. 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 .
MicrosoftCognitiveToolkitMicrosoft Cognitive Toolkit 2.x21 godz. 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 .
PaddlePaddlePaddlePaddle21 godz. 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 .
snorkelSnorkel: Rapidly Process Training Data7 godz. Snorkel to system do szybkiego tworzenia, modelowania i zarządzania danymi treningowymi Koncentruje się na przyspieszeniu rozwoju strukturalnych lub "ciemnych" aplikacji do ekstrakcji danych w domenach, w których duże zestawy szkoleniowe nie są dostępne lub łatwe do zdobycia W ramach tego instruktażowego szkolenia na żywo uczestnicy poznają techniki uzyskiwania wartości z niestrukturalnych danych, takich jak tekst, tabele, rysunki i obrazy, poprzez modelowanie danych treningowych za pomocą Snorkel Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Programowo tworzyć zestawy szkoleniowe, aby umożliwić oznaczanie olbrzymich zestawów szkoleniowych Trenuj modele końca wysokiej jakości, modelując najpierw głośne zestawy treningowe Użyj Snorkela do implementacji słabych technik nadzoru i zastosowania programowania danych do słabo nadzorowanych systemów uczenia maszynowego Publiczność Deweloperzy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
encogadvEncog: Advanced Machine Learning14 godz. Encog to otwarta platforma uczenia maszynowego dla języków Java iNet W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy poznają zaawansowane techniki uczenia maszynowego do budowania dokładnych modeli predykcyjnych sieci neuronowych Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Zaimplementuj różne techniki optymalizacji sieci neuronowych, aby rozwiązać problem niedostosowania i przeuczenia Zrozum i wybierz jedną z wielu architektur sieci neuronowych Zaimplementuj nadzorowane sieci przesyłu danych i opinie Publiczność Deweloperzy Analitycy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
encogintroEncog: Introduction to Machine Learning14 godz. Encog to otwarta platforma uczenia maszynowego dla języków Java iNet W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy nauczą się, jak tworzyć różne elementy sieci neuronowej za pomocą ENCOG Omówione zostaną studia przypadków Realworld i zostaną zbadane rozwiązania oparte na języku maszynowym na te problemy Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Przygotuj dane dla sieci neuronowych za pomocą procesu normalizacji Zaimplementuj sieci przekazywania danych i metody szkolenia propagowania Wykonaj zadania klasyfikacji i regresji Modeluj i trenuj sieci neuronowe za pomocą środowiska graficznego opartego na GUI Zintegruj obsługę sieci neuronowej z aplikacjami realworld Publiczność Deweloperzy Analitycy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
undnnUnderstanding Deep Neural Networks35 godz. 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 .
drlpythonDeep Reinforcement Learning with Python21 godz. Deep Reinforcement Learning to zdolność "sztucznego agenta" do uczenia się metodą trialanderror, rewardsandpunishments Sztuczny agent ma naśladować zdolność człowieka do samodzielnego zdobywania i konstruowania wiedzy bezpośrednio z surowych danych wejściowych, takich jak wizja Aby zrealizować uczenie się wzmacniania, stosuje się głębokie uczenie się i sieci neuronowe Uczenie się wzmacniające różni się od uczenia maszynowego i nie opiera się na nadzorowanych i nienadzorowanych metodach uczenia się W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy poznają podstawy Deep Reinforcement Learning, gdy będą przechodzić przez proces tworzenia Deep Learning Agent Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Zapoznaj się z kluczowymi pojęciami stojącymi za Deep Reinforcement Learning i odróżnij je od Learning Machine Zastosuj zaawansowane algorytmy uczenia wzmacniania, aby rozwiązać problemy z prawdziwego świata Zbuduj agenta Deep Learning Publiczność Deweloperzy Data Scientists Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .

Nadchodzące szkolenia z technologii Sieci Neuronowe

SzkolenieData KursuCena szkolenia [Zdalne / Stacjonarne]
Deep Reinforcement Learning with Python - Bydgoszcz, ul. Dworcowa 94śr., 2018-08-29 09:002990PLN / 3990PLN
Encog: Advanced Machine Learning - Gdańsk, ul. Grodzka 19śr., 2018-08-29 09:003330PLN / 4080PLN
Metody Inteligencji Obliczeniowej - Olsztyn, ul. Gietkowska 6aśr., 2018-08-29 09:001000PLN / 1500PLN
From Zero to AI - Szczecin, ul. Sienna 9pon., 2018-09-03 09:008320PLN / 9820PLN
Artificial Intelligence Overview - Warszawa, ul. Złota 3/11śr., 2018-09-05 09:001660PLN / 2160PLN
Szkolenie Sieci Neuronowe, Sieci Neuronowe boot camp, Szkolenia Zdalne Sieci Neuronowe, szkolenie wieczorowe Sieci Neuronowe, szkolenie weekendowe Sieci Neuronowe, Kurs Sieci Neuronowe,Kursy Sieci Neuronowe, Trener Sieci Neuronowe, instruktor Sieci Neuronowe, kurs zdalny Sieci Neuronowe, edukacja zdalna Sieci Neuronowe, nauczanie wirtualne Sieci Neuronowe, lekcje UML, nauka przez internet Sieci Neuronowe, e-learning Sieci Neuronowe, kurs online Sieci Neuronowe, wykładowca Sieci Neuronowe

Kursy w promocyjnej cenie

Szkolenie Miejscowość Data Kursu Cena szkolenia [Zdalne / Stacjonarne]
Wprowadzenie do pakietu Microsoft Office - programy Word i Excel Gdynia, ul. Ejsmonda 2 pon., 2018-08-20 09:00 1280PLN / 2280PLN
Business Process Management Szczecin, ul. Sienna 9 pon., 2018-08-20 09:00 8230PLN / 9730PLN
Rola testera w Agile Wrocław, ul.Ludwika Rydygiera 2a/22 śr., 2018-08-22 09:00 990PLN / 1490PLN
Distributed Messaging with Apache Kafka Warszawa, ul. Złota 3/11 pon., 2018-08-27 09:00 1970PLN / 2720PLN
Automatyzacja testów za pomocą Selenium i Jenkins Warszawa, ul. Złota 3 pon., 2018-08-27 09:00 4940PLN / 5790PLN
Advanced Python Gdynia, ul. Ejsmonda 2 wt., 2018-08-28 09:00 3950PLN / 5200PLN
Building Interactive Applications with React, Redux and GraphQL Katowice ul. Opolska 22 wt., 2018-08-28 09:00 3950PLN / 5200PLN
Customer Relationship Management (CRM) Gdynia, ul. Ejsmonda 2 czw., 2018-08-30 09:00 990PLN / 1490PLN
Certyfikacja OCUP2 UML 2.5 - Przygotowanie do egzaminu OCUP2 Foundation Warszawa, ul. Złota 3/11 pon., 2018-09-10 09:00 4940PLN / 5940PLN
Wzorce projektowe w języku PHP Szczecin, ul. Sienna 9 wt., 2018-09-25 09:00 1970PLN / 2720PLN
Modelowanie BPMN 2.0 dla Analityków Biznesowych Katowice ul. Opolska 22 śr., 2018-09-26 09:00 1970PLN / 2720PLN
Efektywna komunikacja interpersonalna i rozwiązywanie konfliktów Wrocław, ul.Ludwika Rydygiera 2a/22 śr., 2018-10-03 09:00 1970PLN / 2720PLN
Business Analysis Gliwice ul. Zwycięstwa 36 śr., 2018-10-10 09:00 2960PLN / 3960PLN
Visual Basic for Applications (VBA) w Microsoft Office Access i Excel Gdańsk, ul. Grodzka 19 pon., 2018-10-15 09:00 1280PLN / 2280PLN
Strategic Thinking Kraków, ul. Rzemieślnicza 1 pon., 2018-11-26 09:00 2960PLN / 3960PLN
Analiza i projektowanie obiektowe za pomocą języka UML Kraków, ul. Rzemieślnicza 1 wt., 2018-12-04 09:00 3950PLN / 4950PLN

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