
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
그것은 매우 상호 작용적이고 예상보다 편안하고 비공식적이었다. 우리는 당시에 많은 주제를 다루었으며 트레이너는 주제에 대해 더 자세히 또는 더 많이 이야기하고 그들이 어떻게 관련되어 있는지에 대해 항상 수용적이었습니다. 나는 훈련이 나에게 당신이 주제의 규모와 복잡성을 감안할 때 매우 중요하다고 생각하면 학습이 끝난 후에 중단되는 것과는 달리 학습을 계속할 수있는 도구를 제공한다고 생각합니다.
Jonathan Blease
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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주제가 매우 흥미 롭습니다.
Wojciech Baranowski
Course: Introduction to Deep Learning
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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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저는 크리스의 질문에 대한 분명한 대답을 정말로 높이 평가했습니다. Léo Dubus
Léo Dubus
Course: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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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
Machine Translated
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
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use TensorFlow.js to identify patterns and generate predictions through machine learning models.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build and train machine learning models with TensorFlow.js.
- Run machine learning models in the browser or under Node.js.
- Retrain pre-existing machine learning models using custom data.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) 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 (online or onsite) is aimed at developers who wish to build a self-driving car (autonomous vehicle) 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.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to deploy deep learning models on embedded devices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Tensorflow Lite on an embedded device.
- Understand the concepts and components underlying TensorFlow Lite.
- Convert existing machine learning models to TensorFlow Lite format for execution on embedded devices.
- Work within the limitations of small devices and TensorFlow Lite, while learning how to expand their default capabilities.
- Deploy deep learning models on embedded devices running Linux to solve physical world problems such as recognizing images and voice, predicting patterns, and initiating movements and responses from robots and other embedded systems in the field.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Apache MXNet to build and deploy a deep learning model for image recognition.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache MXNet and its components.
- Understand MXNet's architecture and data structures.
- Use Apache MXNet's low-level and high-level APIs to efficiently build neural networks.
- Build a convolutional neural network for image classification.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to develop mobile applications with deep learning capabilities.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure TensorFlow Lite.
- Understand the principles behind TensorFlow, machine learning and deep learning.
- Load TensorFlow Models onto an Android device.
- Enable deep learning and machine learning functionality such as computer vision and natural language recognition in a mobile application.
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.
- To learn more about TensorFlow, please visit: https://www.tensorflow.org/lite/
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to develop iOS mobile applications with deep learning capabilities.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure TensorFlow Lite.
- Understand the principles behind TensorFlow and machine learning on mobile devices.
- Load TensorFlow Models onto an iOS device.
- Run an iOS application capable of detecting and classifying an object captured through the device's camera.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to write, load and run machine learning models on very small embedded devices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install TensorFlow Lite.
- Load machine learning models onto an embedded device to enable it to detect speech, classify images, etc.
- Add AI to hardware devices without relying on network connectivity.
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.
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
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go from training a single ML model to deploying many ML models to production.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure TFX and supporting third-party tools.
- Use TFX to create and manage a complete ML production pipeline.
- Work with TFX components to carry out modeling, training, serving inference, and managing deployments.
- Deploy machine learning features to web applications, mobile applications, IoT devices and more.
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 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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to build hardware-accelerated object detection and tracking models to analyze streaming video data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure the necessary development environment, software and libraries to begin developing.
- Build, train, and deploy deep learning models to analyze live video feeds.
- Identify, track, segment and predict different objects within video frames.
- Optimize object detection and tracking models.
- Deploy an intelligent video analytics (IVA) application.
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 훈련은 기본에 더 초점이다, 그러나 당신이 올바른 기술을 선택하는 데 도움이 될 것입니다 : TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras 등의 예제가 이루어집니다 TensorFlow .