Online lub na miejscu, prowadzone przez instruktora kursy szkoleniowe na żywo dotyczące sieci neuronowych demonstrują poprzez interaktywną dyskusję i praktyczne ćwiczenia, jak konstruować sieci neuronowe przy użyciu wielu zestawów narzędzi i bibliotek, głównie typu open source, a także jak wykorzystywać moc zaawansowanego sprzętu (GPU ) oraz techniki optymalizacyjne obejmujące przetwarzanie rozproszone i duże zbiory danych. Nasze kursy sieci neuronowych są oparte na popularnych językach programowania, takich jak Python, Java, język R i potężnych bibliotekach, w tym TensorFlow, Torch, Caffe, Theano i innych. Nasze kursy dotyczące sieci neuronowych obejmują zarówno teorię, jak i implementację przy użyciu wielu implementacji sieci neuronowych, takich jak głębokie sieci neuronowe (DNN), konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN). Szkolenie z sieci neuronowych jest dostępne jako "szkolenie online na żywo" lub "szkolenie na miejscu". Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu . Szkolenie na żywo na miejscu może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w śląskie lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w śląskie. NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
Katowice
Centrum Szkoleniowe Moniuszki 7, Moniuszki 7, Katowice, Polska, 40-004
Sala szkoleniowa znajduje się w sercu Katowic. Jej atrakcyjne położenie w centrum miasta gwarantuje łatwy dostęp dla wszystkich uczestników. Dworzec PKP znajduje się zaledwie 500 metrów od naszej sali, a przystanki autobusowe i tramwajowe są oddalone o 100 metrów. Dodatkowo, posiada doskonałe połączenie z trasą wylotową w kierunku autostrady A4 Kraków - Wrocław oraz lotniskiem w Pyrzowicach, co czyni obiekt idealnym miejscem dla uczestników przybywających z różnych stron Polski jak i z zagranicy.
Częstochowa
Częstochowski Park Przemysłowo-Technologiczny, Wały Dwernickiego 117/121, Częstochowa, Polska, 42-202
Sala szkoleniowa, położona w dogodnej lokalizacji blisko centrum, w dzielnicy Tysiąclecia. Jej bliska odległość od dworca kolejowego PKP oraz dworca autobusowego PKS sprawia, że jest wyjątkowo dogodna dla wszystkich uczestników podróży zarówno pociągami, jak i autobusami. Dodatkowo, sala wyposażona jest w klimatyzację, internet Wi-Fi, projektor, ekran wbudowany, flipchart oraz mikser audio, co zapewnia sprzyjające warunki do efektywnego prowadzenia szkolenia oraz komfort uczestników.
Bielsko-Biała
ZIAD, Armii Krajowej 220, Bielsko Biała, Polska, 43-316
Sale szkoleniowe NobleProg w Bielsku - Białej mieszczą się w budynku ZIAD na parterze (Zakład Informatyki, Automatyki i Doskonalenia Zawodowego (przy ulicy Aleji Armii Krajowej 220 a. Budynki ZIAD zlokalizowane są u podnóża stoku Szyndzielni. Budynek posiada podjazd dla osób niepełnosprawnych. Z dworca PKS należy skierować się na przystanek Warszawska Dworzec, w kierunku na północ (po tej samej stronie co dworzec PKS). Autobus nr 8 w kierunku Szyndzielnia jedzie około 22 minut (9 przystanków). Przystankiem docelowym jest Armii Krajowej ZIAD, który znajduję się 400 metrów od sali szkoleniowej ZIAD. W ten sam sposób można dostać się do ZIAD z dworca PKP Bielsko Biała Główna.
Gliwice
Zwycięstwa 10, Gliwice, Polska, 44-100
Wejście do obiektu mieści się od strony ulicy Dolnych Wałów. Sale znajdują się w centrum Gliwic, zaledwie 2 minuty spacerem od rynku i 5 minut od dworca kolejowego. Dojazd z dworca autobusowego możliwy jest liniami numer: 187, 702, 692. Istnieje również możliwość parkowania na płatnym parkingu przy głównej ulicy.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w śląskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą poznać najnowocześniejsze techniki XAI dla modeli głębokiego uczenia się, z naciskiem na budowanie interpretowalnych systemów sztucznej inteligencji.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Zrozumieć wyzwania związane z wyjaśnialnością w głębokim uczeniu się.
Wdrożyć zaawansowane techniki XAI dla sieci neuronowych.
Interpretować decyzje podejmowane przez modele głębokiego uczenia.
Ocenić kompromisy między wydajnością a przejrzystością.
Jest to 4-dniowy kurs wprowadzający sztuczną inteligencję i jej zastosowanie przy użyciu języka programowania Python. Istnieje możliwość dodatkowego dnia na podjęcie projektu AI po ukończeniu tego kursu.
Deep Reinforcement Learning (DRL) łączy zasady uczenia przez wzmocnienie z architekturami deep learning, aby umożliwić agentom podejmowanie decyzji przez interakcję z ich otoczeniem. Jest fundamentem wielu współczesnych osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji, takich jak samochody bez kierowcy, kontrola robotów, handlowanie algorytmiczne i adaptacyjne systemy rekomendacji. DRL pozwala sztucznemu agentowi uczyć się strategii, optymalizować polityki i podejmować autonomiczne decyzje na podstawie prób i błędów przy użyciu uczenia opierającego się na nagrodach.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla developerów i naukowców danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą nauczyć się i zastosować techniki Deep Reinforcement Learning w celu budowy inteligentnych agentów zdolnych do autonomicznego podejmowania decyzji w złożonych środowiskach.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zrozumieć teoretyczne podstawy i matematyczne zasady uczenia przez wzmocnienie.
Wdrożyć kluczowe algorytmy RL, w tym Q-Learning, gradienty polityki i metody Actor-Critic.
Budować i trenować agenty Deep Reinforcement Learning przy użyciu TensorFlow lub PyTorch.
Zastosować DRL w realnych aplikacjach, takich jak gry, robotyka i optymalizacja decyzji.
Diagnostykować, wizualizować i optymalizować wydajność treningu przy użyciu nowoczesnych narzędzi.
Format kursu
Interaktywne wykłady i prowadzone dyskusje.
Ćwiczenia praktyczne i implementacje.
Żywe demonstracje kodowania i aplikacje oparte na projektach.
Opcje dostosowania kursu
Aby złożyć wniosek o dostosowaną wersję tego kursu (np. używając PyTorch zamiast TensorFlow), skontaktuj się z nami w celu umówienia.
Kurs ten został stworzony dla menadżerów, architektów, analityków biznesowych i systemowych, menedżerów oprogramowania oraz wszystkich zainteresowanych przeglądem stosowania sztucznej inteligencji i prognozą dla jej rozwoju.
Kurs obejmuje sztuczną inteligencję (z naciskiem na Machine Learning i głębokie uczenie) w przemyśle motoryzacyjnym. Pomaga określić, która technologia może być (potencjalnie) wykorzystywana w wielu sytuacjach w samochodzie: od prostej automatyzacji, rozpoznawania obrazu po autonomiczne podejmowanie decyzji.
To szkolenie prowadzone przez instruktora w śląskie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla uczestników na poziomie początkującego, którzy chcą nauczyć się podstawowych pojęć z zakresu prawdopodobieństwa, statystyki, programowania i uczenia maszynowego, a następnie zastosować je w rozwoju sztucznej inteligencji.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Rozumieć podstawowe pojęcia z prawdopodobieństwa i statystyki oraz zastosować je w realnych scenariuszach.
Pisać i rozumieć kod programowania w stylach proceduralnym, funkcjonalnym i obiektowym.
Wdrażać techniki uczenia maszynowego, takie jak klasyfikacja, klastrowanie i sieci neuronowe.
Tworzyć rozwiązania AI za pomocą silników reguł i systemów ekspertów do rozwiązywania problemów.
Sztuczna sieć neuronowa to obliczeniowy model danych wykorzystywany w rozwoju Artificial Intelligence (AI) systemów zdolnych do wykonywania "inteligentnych" zadań. Neural Networks są powszechnie używane w aplikacjach Machine Learning (ML), które same w sobie są jedną z implementacji sztucznej inteligencji. Deep Learning jest podzbiorem ML.
Jest to 4-dniowy kurs wprowadzający w sztuczną inteligencję i jej zastosowanie. Istnieje możliwość odbycia dodatkowego dnia w celu podjęcia projektu AI po ukończeniu tego kursu.
To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, skierowane jest do pośrednio zaawansowanych naukowców danych i statystyków, którzy chcą przygotować dane, budować modele oraz stosować techniki uczenia maszynowego w swoich zawodowych dziedzinach.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
Zrozumieć i wdrażać różne algorytmy Machine Learning.
Przygotowywać dane i modele do zastosowań uczenia maszynowego.
Przeprowadzać analizy post hoc i skutecznie wizualizować wyniki.
Zastosować techniki uczenia maszynowego w rzeczywistych, sektoralnych scenariuszach.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w śląskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców i programistów, którzy chcą używać Chainer do budowania i trenowania sieci neuronowych w Python, jednocześnie ułatwiając debugowanie kodu.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć tworzenie modeli sieci neuronowych.
Definiować i wdrażać modele sieci neuronowych przy użyciu zrozumiałego kodu źródłowego.
Wykonywać przykłady i modyfikować istniejące algorytmy w celu optymalizacji modeli szkoleniowych głębokiego uczenia się, jednocześnie wykorzystując GPU w celu uzyskania wysokiej wydajności.
To ten szkolenie prowadzone przez instruktora w śląskie (online lub na miejscu) wprowadza w dziedzinę rozpoznawania wzorców i uczenia maszynowego. Dotyka ono praktycznych zastosowań w statystyce, informatyce, przetwarzaniu sygnałów, komputerowym rozpoznawaniu wzorców, górnictwie danych i bioinformatyce.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zastosować podstawowe metody statystyczne do rozpoznawania wzorców.
Wykorzystać kluczowe modele, takie jak sieci neuronowe i metody jąder do analizy danych.
Wdrożyć zaawansowane techniki do rozwiązywania złożonych problemów.
Ta sesja szkoleniowa w klasie będzie zawierać prezentacje i przykłady komputerowe oraz ćwiczenia studium przypadku do wykonania z odpowiednimi bibliotekami sieci neuronowych i sieci głębokich
Kurs ten zaczyna się od przedstawienia wiedzy koncepcyjnej na temat sieci neuronowych i ogólnie algorytmów uczenia maszynowego, glebokiego uczenia (algorytmy i zastosowania).
Część 1 (40%) tego szkolenia koncentruje się na podstawach, ale pomoże Ci w wyborze odpowiedniej technologii: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras itp.
Część 2 (20%) tego szkolenia wprowadza Theano - bibliotekę Pythona ułatwiającą tworzenie modeli głębokiego uczenia.
Część 3 (40%) szkolenia będzie intensywnie oparta na TensorFlow - API biblioteki oprogramowania open source firmy Google do Głębokiego Uczenia. Przykłady i zadania praktyczne zostaną wykonane w TensorFlow.
Grupa docelowa
Kurs ten jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow w swoich projektach głębokiego uczenia.
Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą mogli:
zrozumieć głębokie sieci neuronowe (DNN), CNN i RNN
zrozumieć strukturę TensorFlow oraz mechanizmy wdrażania
wykonywać zadania związane z instalacją, środowiskiem produkcyjnym i architekturą, konfiguracją
implementować zaawansowane zadania produkcyjne, takie jak trening modeli, budowanie grafów i logowanie
Więcej...
Ostatnia aktualizacja:
Opinie uczestników (6)
Instruktor był profesjonalistą w danej dziedzinie i doskonałym łączył teorię z praktyką.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Szkolenie - Applied AI from Scratch in Python
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Duża wiedza teoretyczna i praktyczna prowadzących. Komunikatywność prowadzących. W trakcie kursu można było zadawać pytania i uzyskać satysfakcjonujące odpowiedzi.
Kamil Kurek - ING Bank Slaski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie - Understanding Deep Neural Networks
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Szkolenie - Neural Network in R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Trener bardzo zrozumiale wytłumaczył trudne i zaawansowane tematy.
Leszek K
Szkolenie - Artificial Intelligence Overview
Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Szkolenie - Introduction to the use of neural networks
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
Szkolenie - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
