현지에서 강사가 진행된 DL (Deep Learning) 교육 과정은 직접 학습을 통해 딥 학습의 기초 및 응용 프로그램을 연습하고 심층 기계 학습, 심층 구조 학습 및 계층 적 학습과 같은 주제를 다룹니다 딥 학습 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다 현장 실습은 고객 구내에서 현지에서 실시 할 수 있습니다 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터에서 대한민국 원격 라이브 교육은 대화 형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다 NobleProg 지역 교육 제공자.
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회원 평가
트레이너 이론적 지식과 훈련 후 참가자와 문제를 해결하고자하는 의지
Grzegorz Mianowski
Course: Introduction to Deep Learning
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이야기. 매우 흥미로운!
Piotr
Course: Introduction to Deep Learning
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끝에 너무 복잡 했음에도 불구하고 각 주제별 연습은 정말 도움이되었습니다. 일반적으로, 제시된 자료는 매우 흥미롭고 관련되어있었습니다! 이미지 인식을 이용한 운동은 훌륭했습니다.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Course: Introduction to Deep Learning
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트레이닝을 폴란드어로하면 트레이너가 지식을 더 효율적으로 공유 할 수 있다고 생각합니다.
Radek
Course: Introduction to Deep Learning
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깊은 학습에 대한 전반적인 개요
Bruno Charbonnier
Course: Advanced Deep Learning
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연습은 충분히 실용적이고 Python 에 대한 높은 지식이 필요하지 않습니다.
Alexandre GIRARD
Course: Advanced Deep Learning
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Keras를 사용하여 실제 예제를 연습합니다. Mihaly는이 훈련에 대한 우리의 기대를 완전히 이해했습니다.
Paul Kassis
Course: Advanced Deep Learning
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주제. 그것은 재미있어 보였다. 그러나 나는 그다지 전에 알지 못했다.
Radoslaw Labedzki
Course: Introduction to Deep Learning
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흥미로운 주제
Wojciech Wilk
Course: Introduction to Deep Learning
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저는 크리스의 질문에 대한 분명한 대답을 정말로 높이 평가했습니다. Léo Dubus
Léo Dubus
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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지식이 풍부한 강사
Sridhar Voorakkara
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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나는이 수업의 표준에 놀랐다. 나는 그것이 대학의 표준이라고 말할 것이다.
David Relihan
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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아주 좋은 모든 라운드 개요. Tensorflow가 작동하는 이유를 배경으로 Go 하십시오.
Kieran Conboy
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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나는 질문을하고 이론에 대한 깊이있는 설명을 더 얻을 수있는 기회를 좋아했다.
Sharon Ruane
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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우리는 주제에 대해 더 많은 통찰력을 얻었습니다. 우리 회사 내의 일부 실제 주제에 대해 좋은 토론이있었습니다
Sebastiaan Holman
Course: Machine Learning and Deep Learning
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이 교육은 이론과 실습이 어떻게 진행되는지를 보여줌으로써 더 확장 할 수있는 올바른 토대를 제공했습니다. 실제로 이전보다 주제에 더 관심을 갖게되었습니다.
Jean-Paul van Tillo
Course: Machine Learning and Deep Learning
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주제 및 범위
Anirban Basu
Course: Machine Learning and Deep Learning
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주제에 대한 강사의 깊은 지식
Sebastian Görg
Course: Introduction to Deep Learning
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기계 학습을 위해 매우 업데이트 된 접근법 또는 API (tensorflow, kera, tflearn)
Paul Lee
Course: TensorFlow for Image Recognition
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매우 유연합니다
Frank Ueltzhöffer
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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적응성
Werner Philipp
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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기술의 전망 : 미래에 어떤 기술 / 프로세스가 더 중요해질 것인가? 이 기술이 어떤 용도로 사용될 수 있는지보십시오
Commerzbank AG
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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주제 선택. 훈련의 스타일. 실습 오리엔테이션
Commerzbank AG
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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실시 방법 및 트레이너가 제시 한 사례 ORANGE POLSKA S.A.
ORANGE POLSKA S.A.
Course: Machine Learning and Deep Learning
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제안 된 문제를 직접 논의 할 수있는 가능성 ORANGE POLSKA S.A.
ORANGE POLSKA S.A.
Course: Machine Learning and Deep Learning
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강사와의 커뮤니케이션 张 文欣 - Accenture
文欣 张
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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좋아해. li
lisa xie
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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기계 학습 주제, 특히 신경 네트워크에 대한 확실한 적용 범위. 주제를 많이 비판했다
Sacha Nandlall
Course: Python for Advanced Machine Learning
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선도적이고 실제적인 응용 사례에 대한 최신 지식.
ING Bank Śląski S.A.
Course: Introduction to Deep Learning
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많은 연습, 그룹과의 매우 좋은 협력.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Course: Introduction to Deep Learning
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colaborators에서 작동,
ING Bank Śląski S.A.
Course: Introduction to Deep Learning
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제시된 화제의 열광자는지도이었다 명백했다. 운동 중에 재미있는 예를 사용했습니다.
ING Bank Śląski S.A.
Course: Introduction to Deep Learning
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광범위한 주제가 다루어지고 지도자에 대한 실질적인 지식.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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결핍
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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강사에 대한 큰 이론 및 실제 지식. 트레이너의 의사 소통. 과정 중에 질문을하고 만족스러운 답변을 얻을 수 있습니다.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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알고리즘을 구현 한 실용적인 부분. 이것은 주제에 대한 더 나은 이해를 가능하게했습니다.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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연습과 예제가 구현되었습니다.
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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논의 된 사례와 문제.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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실질적인 지식, 헌신, 지식을 전달하는 열정적 인 방법. 이론 강의 후에 실제적인 예.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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Maciej 씨가 준비한 실용적인 연습
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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나는 열정을 가르치고 집중하는 것이 유익했다.
Zaher Sharifi - GOSI
Course: Advanced Deep Learning
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휴먼 식별 및 회로 기판 불량 지점 감지
王 春柱 - 中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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보여 줍니다
中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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면 영역 정보.
中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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강의 중에 받은 비공식 거래소는 주제에 대 한 이해를 심화 시켜 주었습니다.
Explore
Course: Deep Reinforcement Learning with Python
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실용적인 많은 팁
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Course: Deep Learning with TensorFlow
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솔루션 구현과 관련된 많은 정보
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Course: Deep Learning with TensorFlow
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광범위한 AI / IT / SQL / IoT 문제에서 강사에 대한 실용적인 팁과 지식을 다양하게 제공합니다.
ABB Sp. z o.o.
Course: Deep Learning with TensorFlow
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많은 정보, 모든 질문에 대한 답, 흥미로운 예
A1 Telekom Austria AG
Course: Deep Learning for Telecom (with Python)
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나는 제로 지식에 가깝게 시작했고 결국 내 자신의 네트워크를 구축하고 훈련 할 수있었습니다.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Course: TensorFlow for Image Recognition
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Deep Learning (DL)서브 카테고리
Deep Learning (DL)코스 개요
이 훈련은 기본에 더 초점이다, 그러나 당신이 올바른 기술을 선택하는 데 도움이 될 것입니다 : TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras 등의 예제가 이루어집니다 TensorFlow .
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
이 교육이 끝날 때까지 참가자는 생생한 OpenNMT 솔루션을 구현하는 데 필요한 지식과 실습을 OpenNMT 됩니다.
소스 및 대상 언어 샘플은 잠재 고객의 요구 사항에 따라 사전 정렬됩니다.
코스 형식
- 파트 강연, 파트 토론, 무거운 실무 연습
과정 형식
- 강의 및 토론은 실습과 결합됩니다.
Keras is a high-level neural networks API for fast development and experimentation. It runs on top of TensorFlow, CNTK, or Theano.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to build a self-driving car using deep learning techniques.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use computer vision techniques to identify lanes.
- Use Keras to build and train convolutional neural networks.
- Train a deep learning model to differentiate traffic signs.
- Simulate a fully autonomous car.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
- 딥 러닝 모델 구축
- 데이터 라벨링 자동화
- Caffe 및 TensorFlow 모델 작업 Keras
- 여러 GPU , 클라우드 또는 클러스터를 사용하여 데이터 훈련
청중
- 개발자
- 엔지니어
- 도메인 전문가
과정의 형식
- 강의, 강의, 연습 및 실습
청중
이 과정은 Apache SINGA 를 심층 학습 프레임 워크로 활용하고자하는 연구자, 엔지니어 및 개발자를 Apache SINGA 으로합니다.
이 코스를 마친 후, 대표자들은 :
- SINGA의 구조와 전개 메커니즘 이해
- 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성을 수행 할 수 있어야합니다.
- 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링
- 교육 모델, 용어 포함, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 생산을 구현할 수 있어야합니다.
이 강사 주도의 라이브 교육 (현장 또는 원격)은 Tensorflow 2.0을 사용하여 예측 변수, 분류기, 생성 모델, 신경망 등을 구축하려는 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
- TensorFlow 2.0을 설치하고 구성하십시오.
- 이전 버전에 비해 TensorFlow 2.0의 이점을 이해하십시오.
- 딥 러닝 모델을 구축하십시오.
- 고급 이미지 분류기를 구현하십시오.
- 클라우드, 모바일 및 IoT 장치에 딥 러닝 모델을 배포하십시오.
코스의 형식
- 대화식 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실습 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.
- TensorFlow 에 대한 자세한 내용은 https://www.tensorflow.org/를 참조하십시오.
강사가 진행하는이 실시간 교육에서 참가자는 프로덕션 환경에서 ML 모델을 배포 및 관리하기 위해 TensorFlow Serving을 구성하고 사용하는 방법을 학습합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- 다양한 TensorFlow 모델 교육, 수출 및 제공
- 단일 아키텍처 및 API 세트를 사용하여 알고리즘 테스트 및 배포
- 확장 TensorFlow 넘어 모델의 다른 종류의 봉사 봉사 TensorFlow 모델을
청중
- 개발자
- 데이터 과학자
과정 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
청중
이 코스는 TensorFlow 를 Deep Learning 프로젝트에 사용하려는 엔지니어를 대상으로합니다.
이 코스를 마친 후, 대표자들은 :
- TensorFlow 의 구조와 배포 메커니즘 이해
- 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성을 수행 할 수 있어야합니다.
- 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링
- 교육 모델, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 생산을 구현할 수 있어야합니다.
청중
이 과정은 이미지 인식을 위해 TensorFlow 를 활용하려는 엔지니어를 대상으로합니다.
이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행 할 수 있습니다.
- TensorFlow 의 구조와 배포 메커니즘 이해
- 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행
- 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링
- 교육 모델, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 제품 구현
이 강사 주도형 라이브 교육에서는 Torch 의 원리, 고유 한 기능 및 실제 응용 프로그램에 적용 할 수있는 방법을 다룹니다. 우리는 배운 개념을 시연하고 실천하면서 수많은 실습을 진행합니다.
과정이 끝나면 참가자는 다른 프레임 워크 및 라이브러리와 비교할 때 AI 공간 내에서의 역할과 기여뿐만 아니라 Torch 의 기본 기능을 철저히 이해하게됩니다. 참가자는 자신의 프로젝트에서 Torch 를 구현하는 데 필요한 연습을 받았습니다.
코스의 형식
- 기계 및 Deep Learning 개요
- 수업 내 코딩 및 통합 연습
- 이해를 확인하기 위해 시험 문제가 뿌려졌습니다.
파트 1 (40 %)이 훈련은 기본에 더 초점이다, 그러나 당신이 올바른 기술을 선택하는 데 도움이됩니다 TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras 등
이 교육의 2 부 (20 %)는 딥 러닝 모델을 쉽게 작성할 수있는 Python 라이브러리 인 Theano를 소개합니다.
교육의 3 부 (40 %)는 Go ogle의 Deep Learning 용 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리 인 Tensorflow-2 Generation API를 기반으로합니다. 예제와 핸드 손은 모두 TensorFlow 에서 만들어 질 것입니다.
청중
이 과정은 Deep Learning 프로젝트에 TensorFlow 를 사용하려는 엔지니어를 대상으로합니다.
이 과정을 마친 대표는 다음을 수행합니다.
-
심층 신경망 (DNN), CNN 및 RNN에 대해 잘 이해해야합니다.
-
TensorFlow 의 구조 및 배포 메커니즘 이해
-
설치 / 제작 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행 가능
-
코드 품질 평가, 디버깅, 모니터링 수행
-
교육 모델, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 프로덕션을 구현할 수 있습니다.
이 강사 가 주도하는 라이브 교육 (현장 또는 원격)은 Keras 및 Python사용하여 고급 딥 러닝 신경망 및 모델을 개발하고자하는 소프트웨어 엔지니어를 대상으로합니다.
이 교육이 끝나면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다.
- 감독 또는 감독되지 않은 학습 방법으로 딥 러닝을 적용합니다.
- 동시 신경망 과 재발신경망을 개발, 훈련 및 구현합니다.
- Keras Python 사용하여 이미지, 텍스트, 사운드 등과 관련된 문제를 해결하기 위해 딥 러닝 모델을 구축할 수 있습니다.
코스 의 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 연습과 연습을 많이.
- 라이브 랩 환경에서 실습 구현.
코스 사용자 지정 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하십시오.
이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Python 을 사용하여 딥 러닝 신용 리스크 모델을 작성하면서 뱅킹을위한 딥 러닝 모델을 구현하는 방법을 배우게됩니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
- 딥 러닝의 기본 개념 이해
- 뱅킹에서 딥 러닝의 응용 프로그램 및 사용법 배우기
- Python , Keras 및 TensorFlow 를 사용하여 뱅킹을위한 딥 러닝 모델 생성
- Python 사용하여 자체 딥 러닝 신용 리스크 모델 구축
청중
- 개발자
- 데이터 과학자
과정의 형식
- 강의, 강의, 연습 및 실습
본 과목은 MNIST를 이용한 이미지 인식을위한 CEPE의 심도있는 학습 틀로서의 Caffe 의 응용을 탐구한다.
청중
이 과정은 Caffe 를 프레임 워크로 사용하는 데 관심이있는 Deep Learning 연구원 및 엔지니어에게 적합합니다.
이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행 할 수 있습니다.
- Caffe 의 구조와 전개 메커니즘 이해
- 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행
- 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링
- 교육 모델, 레이어 및 로깅 구현과 같은 고급 제작 구현
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