Deep Learning Training Courses

Deep Learning Training Courses

DL (Deep Learning) is a subset of ML (Machine Learning).

NobleProg onsite live Deep Learning training courses demonstrate through hands-on practice the fundamentals and applications of Deep Learning and cover subjects such as deep machine learning, deep structured learning, and hierarchical learning.

Deep Learning training is available in various formats, including onsite live training and live instructor-led training using an interactive, remote desktop setup. Local Deep Learning training can be carried out live on customer premises or in NobleProg local training centers.

Testimonials

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Deep Learning Course Outlines

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
14 hours
Overview
자동차 산업에서 AI (기계 학습 및 심층 학습 강조) 과정을 다룹니다 단순한 자동화에서 이미지 인식, 자율적 인 의사 결정에 이르기까지 자동차의 여러 상황에서 잠재적으로 사용될 수있는 기술을 결정하는 데 도움이됩니다 .
21 hours
Overview
강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 실제 응용 프로그램을 만드는 과정에서 R을 사용하는 기계 학습을위한 고급 기술을 학습합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 하이퍼 파라미터 튜닝 및 심층 학습으로 기술 사용 자율 학습 기술 이해 및 구현 더 큰 응용 프로그램에서 사용할 수 있도록 모델을 제작에 적용하십시오 청중 개발자 애널리스트 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 hours
Overview
이 과정은 AI (기계 학습 및 심층 학습 강조) .
28 hours
Overview
이 과정은 신경 네트워크와 일반적으로 기계 학습 알고리즘, 깊은 학습 (알고리즘 및 응용 프로그램)에 대한 지식을 제공합니다 이 교육은 펀더멘털에 중점을 두지 만 TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras 등 올바른 기술 선택에 도움이됩니다 예제는 TensorFlow에서 제공됩니다 .
14 hours
Overview
이 교실 기반 교육 세션에는 관련 신경 및 심층 네트워크 라이브러리를 수행하기위한 프레젠테이션과 컴퓨터 기반 예제 및 사례 연구 연습이 포함됩니다 .
14 hours
Overview
OpenFace는 Google의 FaceNet 연구를 기반으로하는 Python 및 Torch 기반의 opensource 실시간 얼굴 인식 소프트웨어입니다 강사진이 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 OpenFace의 구성 요소를 사용하여 샘플 얼굴 인식 응용 프로그램을 만들고 배포하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 dlib, OpenVC, Torch 및 nn4를 포함한 OpenFace의 구성 요소로 작업하여 얼굴 인식, 정렬 및 변형 기능을 구현하십시오 감시, 신원 확인, 가상 현실, 게임 및 반복 고객 확인과 같은 Realworld 응용 프로그램에 OpenFace를 적용하십시오 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
7 hours
Overview
OpenNMT는 Torch 수학 툴킷을 사용하는 fullfeatured, opensource (MIT) 신경 기계 번역 시스템입니다 이 교육에서는 다양한 샘플 데이터 세트의 변환을 수행하기 위해 OpenNMT를 설정하고 사용하는 방법을 배우게됩니다 이 과정은 기계 번역에 적용 할 때 신경망에 대한 개요부터 시작합니다 참가자는 과정 전반에 걸쳐 실제 연습을 수행하여 학습 한 개념에 대한 이해를 보여주고 강사로부터 피드백을 얻을 수 있습니다 이 교육이 끝날 때까지 참가자는 생생한 OpenNMT 솔루션을 구현하는 데 필요한 지식과 실습을 갖게됩니다 잠재 고객의 요구 사항에 따라 출처 및 대상 언어 샘플이 사전 지정됩니다 청중 기술적 배경을 가진 현지화 전문가 글로벌 콘텐츠 관리자 현지화 엔지니어 글로벌 콘텐츠 솔루션 구현을 담당하는 소프트웨어 개발자 코스 형식 파트 강연, 파트 토론, 무거운 핸드 슨 연습 .
14 hours
Overview
OpenNN은 기계 학습에 사용하기 위해 신경망을 구현하는 C ++로 작성된 오픈 소스 클래스 라이브러리입니다.

이 과정에서 우리는 신경망의 원리를 살펴보고 OpenNN을 사용하여 샘플 애플리케이션을 구현합니다.

청중
깊은 학습 응용 프로그램을 만들기를 원하는 소프트웨어 개발자 및 프로그래머

코스 형식
강의 및 토론은 실습과 결합됩니다.
21 hours
Overview
PaddlePaddle (PArallel Distributed DeepLearning)은 Baidu가 개발 한 확장 가능한 심층 학습 플랫폼입니다 강사진이 진행되는이 교육에서는 PaddlePaddle을 사용하여 제품 및 서비스 응용 프로그램에 대한 심층적 인 학습을 수행하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 PaddlePaddle 설정 및 구성 이미지 인식 및 객체 감지를위한 CNN (Convolutional Neural Network) 설정 정서 분석을위한 RNN (Recurrent Neural Network) 설정 사용자가 답변을 찾을 수 있도록 추천 시스템에 대한 심층 학습을 설정하십시오 클릭률 (CTR) 예측, 대형 이미지 세트 분류, 광학 문자 인식 (OCR) 수행, 검색 순위 지정, 컴퓨터 바이러스 검색 및 추천 시스템 구현 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 hours
Overview
강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 이미지, 음악, 텍스트 및 재무 데이터가 포함 된 일련의 데모 응용 프로그램을 작성하면서 파이썬에서 가장 관련성이 높고 첨단 인 기계 학습 기술을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 복잡한 문제를 해결하기위한 기계 학습 알고리즘 및 기술 구현 이미지, 음악, 텍스트 및 금융 데이터가 포함 된 응용 프로그램에 심층 학습 및 반 감독 학습을 적용합니다 Python 알고리즘을 최대 가능성으로 푸시하십시오 NumPy 및 Theano와 같은 라이브러리 및 패키지 사용 청중 개발자 애널리스트 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 hours
Overview
SINGA는 대규모 데이터 집합에 대한 심층 학습 모델을 학습하기위한 일반적인 분산 학습 플랫폼입니다 레이어 추상화를 기반으로 한 직관적 인 프로그래밍 모델로 설계되었습니다 CNN (convolutional neural networks)을 포함한 피드 포워드 (feedforward) 모델, 제한된 볼츠만 머신 (RBM)과 같은 에너지 모델 및 반복적 신경 네트워크 (RNN)와 같은 다양한 대중적인 심층 학습 모델이 지원됩니다 많은 내장 레이어가 사용자에게 제공됩니다 SINGA 아키텍처는 동기, 비동기 및 하이브리드 교육 프레임 워크를 실행하기에 충분히 유연합니다 또한 SINGA는 대형 모델의 교육, 즉 일괄 처리 차원, 피처 차원 또는 하이브리드 파티셔닝에 대한 파티셔닝을 병렬화하기 위해 다양한 신경망 분할 스키마를 지원합니다 청중 이 과정은 Apache SINGA를 심층 학습 프레임 워크로 활용하고자하는 연구자, 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다 이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행합니다 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 .
14 hours
Overview
강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 Matlab을 사용하여 이미지 인식을위한 길쌈 신경망을 설계, 제작 및 시각화하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 심층 학습 모델 구축 데이터 라벨링 자동화 Caffe 및 TensorFlowKeras의 모델 작업 여러 GPU, 클라우드 또는 클러스터를 사용하여 데이터를 교육하십시오 청중 개발자 엔지니어 도메인 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
7 hours
Overview
Tensor2Tensor (T2T)는 이미지 인식, 번역, 구문 분석, 이미지 캡션 및 음성 인식과 같은 다양한 유형의 교육 데이터를 사용하여 AI 모델을 다양한 작업으로 교육하기위한 모듈 식의 확장 가능한 라이브러리입니다 Google Brain 팀에서 관리합니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 여러 작업을 해결하기 위해 모델을 준비하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 tensor2tensor 설치, 데이터 세트 선택, AI 모델 교육 및 평가 Tensor2Tensor에 포함 된 도구 및 구성 요소를 사용하여 개발 환경 사용자 정의 단일 모델을 작성하고 사용하여 여러 도메인에서 여러 작업을 동시에 학습합니다 이 모델을 사용하여 많은 양의 교육 데이터가있는 작업으로부터 학습하고 해당 지식을 데이터가 제한된 작업에 적용합니다 단일 GPU를 사용하여 만족스러운 처리 결과 얻기 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
7 hours
Overview
TensorFlow Serving은 기계 학습 (ML) 모델을 프로덕션에 제공하기위한 시스템입니다 강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 TensorFlow Serving을 구성 및 사용하여 프로덕션 환경에서 ML 모델을 배포 및 관리하는 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 TensorFlow 확장 TensorFlow 모델 이외의 다른 유형의 모델을 제공하도록 검색 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 hours
Overview
TensorFlow는 Deep Learning을위한 Google의 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리의 2 세대 API입니다 이 시스템은 기계 학습의 연구를 용이하게하고 연구 프로토 타입에서 생산 시스템으로 신속하고 쉽게 전환 할 수 있도록 설계되었습니다 청중 이 코스는 TensorFlow를 딥 학습 프로젝트에 사용하고자하는 엔지니어를 대상으로합니다 이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행합니다 TensorFlow의 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 .
28 hours
Overview
이 과정은 특정 예를 들어 이미지 인식의 목적에 대한 Tensor Flow의 적용을 탐구합니다 청중 이 과정은 이미지 인식을 위해 TensorFlow를 활용하려는 엔지니어를 대상으로합니다 이 과정을 마친 후에는 대표단이 다음을 수행 할 수 있습니다 TensorFlow의 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 .
21 hours
Overview
Torch는 오픈 소스 기계 학습 라이브러리이자 Lua 프로그래밍 언어를 기반으로 한 과학 컴퓨팅 프레임 워크입니다 그것은 깊이 학습 및 길쌈 그물에 중점을두고 수치, 기계 학습 및 컴퓨터 비전을위한 개발 환경을 제공합니다 Machine and Deep Learning을위한 가장 빠르고 유연한 프레임 워크 중 하나이며 Facebook, Google, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel 및 기타 여러 회사에서 사용됩니다 이 과정에서는 Torch의 원리, 독특한 기능 및 실제 응용 프로그램에서의 적용 방법을 다룹니다 우리는 수많은 핸드 슨 연습을 통해 모든 단계를 거쳐 배운 개념을 시연하고 연습합니다 과정이 끝나면 참가자는 Torch의 기본 기능과 기능은 물론 AI 공간에서의 다른 프레임 워크 및 라이브러리와의 역할 및 기여에 대해 철저하게 이해하게됩니다 참가자는 토치를 자체 프로젝트에 구현하는 데 필요한 연습을 받게됩니다 청중 응용 프로그램 내에서 기계 및 심층 학습을 사용하려는 소프트웨어 개발자 및 프로그래머 코스 형식 기계 및 심화 학습의 개요 Inclass 코딩 및 통합 연습 이해를 확인하는 과정에서 뿌려지는 테스트 문제 .
7 hours
Overview
Tensor Processing Unit (TPU)은 Google이 수 년 동안 내부적으로 사용해온 아키텍처로, 현재 일반 대중이 사용할 수있게되었습니다 여기에는 능률적 인 행렬 곱셈 및 16 비트 대신 8 비트 정수를 포함하여 신경망에 사용하기위한 몇 가지 최적화가 포함되어있어 적절한 수준의 정확도를 반환합니다 교육 강좌를 통해 참가자는 TPU 프로세서의 혁신을 활용하여 자체 AI 응용 프로그램의 성능을 극대화하는 방법을 배우게됩니다 교육이 끝나면 참가자는 다음 작업을 수행 할 수 있습니다 많은 양의 데이터에 대해 다양한 유형의 신경 네트워크를 교육합니다 TPUs를 사용하여 추론 과정을 최대 2 배까지 가속화하십시오 TPU를 사용하여 이미지 검색, 클라우드 비전 및 사진과 같은 집중적 인 애플리케이션 처리 청중 개발자 연구원 엔지니어 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
35 hours
Overview
TensorFlow ™는 데이터 흐름 그래프를 사용한 수치 계산을위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다 SyntaxNet은 TensorFlow를위한 신경망 자연 언어 처리 프레임 워크입니다 Word2Vec는 "단어 삽입"이라고하는 단어의 벡터 표현을 학습하는 데 사용됩니다 Word2vec는 원시 텍스트에서 단어 삽입을 학습 할 때 특히 계산 효율이 좋은 예측 모델입니다 그것은 Continuous BagofWords 모델 (CBOW)과 SkipGram 모델 (Mikolov et al의 31 장과 32 장)의 두 가지 맛이 있습니다 SyntaxNet과 Word2Vec을 함께 사용하면 자연어 입력으로부터 Learned Embedding 모델을 생성 할 수 있습니다 청중 이 과정은 TensorFlow 그래프에서 SyntaxNet 및 Word2Vec 모델을 사용하고자하는 개발자 및 엔지니어를 대상으로합니다 이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행합니다 TensorFlow의 구조와 배포 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 .
35 hours
Overview
이 과정은 신경 네트워크와 일반적으로 기계 학습 알고리즘, 심층 학습 (알고리즘 및 응용 프로그램)에서 개념 지식을 제공하는 것으로 시작됩니다 이 교육의 Part1 (40 %)은 기초에 더 중점을두고 있지만 TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras 등 올바른 기술 선택에 도움이 될 것입니다 이 교육의 Part2 (20 %)에서는 깊은 학습 모델을 쉽게 작성하는 Python 라이브러리 인 Theano를 소개합니다 Part 3 (40 %)은 Deep Learning을위한 Google의 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리 인 Tensorflow 2 세대 API를 기반으로합니다 예제와 핸드 슨은 모두 TensorFlow에서 만들어집니다 청중 이 코스는 TensorFlow를 딥 학습 프로젝트에 사용하고자하는 엔지니어를 대상으로합니다 이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행합니다 깊은 신경 네트워크 (DNN), CNN 및 RNN에 대한 충분한 이해 TensorFlow의 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 모든 주제가 주제의 광대 함 때문에 35 시간 동안 공개 강의실에서 다루어지지는 않습니다 전체 과정의 기간은 35 시간이 아닌 약 70 시간입니다 .
21 hours
Overview
Microsoft Cognitive Toolkit 2x (이전 CNTK)는 인간의 두뇌처럼 학습 할 수있는 심층적 인 학습 알고리즘을 교육하는 opensource, commercialgrade 툴킷입니다 Microsoft에 따르면 CNTK는 반복 네트워크의 경우 TensorFlow보다 510 배 빠르고 이미지 관련 작업의 경우 TensorFlow보다 2 ~ 3 배 빠릅니다 강사가 진행되는이 강의에서는 참가자들이 Microsoft Cognitive Toolkit을 사용하여 데이터, 음성, 텍스트 및 이미지와 같은 여러 유형의 데이터가 포함 된 상용 Grade AI 응용 프로그램에 사용되는 심층 학습 알고리즘을 작성, 교육 및 평가하는 방법을 학습합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Python, C # 또는 C ++ 프로그램 내에서 라이브러리로 CNTK에 액세스하십시오 자체 모델 설명 언어 (BrainScript)를 통해 독립 실행 형 컴퓨터 학습 도구로 CNTK 사용 Java 프로그램에서 CNTK 모델 평가 기능 사용 피드 포워드 DNN, CNN (convolutional net) 및 RNN / LSTM (recurrent networks) CPU, GPU 및 여러 시스템의 계산 용량 확장 기존 프로그래밍 언어 및 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터 세트에 액세스 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 원하는 프로그래밍 언어를 포함하여이 교육의 모든 부분을 사용자 정의하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .
21 hours
Overview
유형 : 교육 그룹에 따라 Lasagne 또는 Keras의 학생들과 상급으로 결정된 응용 프로그램을 사용한 이론적 교육 교수법 : 발표, 교환 및 사례 연구 인공 지능은 많은 과학 분야를 혼란에 빠뜨 렸고 많은 산업 분야 (의학, 의학, 의사 소통 등)에 혁명을 일으키기 시작했습니다 그럼에도 불구하고 주요 언론에서의 프레젠테이션은 종종 기계 학습 또는 심층 학습 분야와는 거리가 먼 환상입니다 이 교육의 목적은 컴퓨터 프로그래밍 (소프트웨어 프로그래밍 기반 포함)을 이미 습득 한 엔지니어에게 Deep Learning 및 다양한 전문 분야를 소개하고 따라서 기존의 주요 네트워크 아키텍처를 소개하는 것입니다 오늘 과정 중에 수학 기반을 불러 오면 BAC + 2 유형의 수학 수준이 더 편한 것이 좋습니다 "시스템"비전만을 유지하기 위해 수학 축을 건너 뛸 수는 있지만이 접근법은 주제에 대한 이해를 엄청나게 제한 할 것입니다 .
21 hours
Overview
인공 신경망은 인공 지능 (AI) 시스템의 개발에 사용되는 컴퓨터 데이터 모델로 "지능적인"작업을 수행 할 수 있습니다 뉴럴 네트워크는 일반적으로 인공 지능의 한 구현 인 기계 학습 (ML) 응용 프로그램에서 사용됩니다 딥 학습은 ML의 하위 집합입니다 .
28 hours
Overview
기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다 딥 학습은 신경망과 같은 데이터 표현 및 구조를 학습하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다 R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다 핵심 거래 프로그램에서부터 리스크 관리 시스템에 이르는 금융 애플리케이션에 사용됩니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 R 학습을 통해 심층 학습 주가 예측 모델을 작성하면서 재무에 대한 심층 학습 모델을 구현하는 방법을 학습합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 깊은 학습의 기본 개념 이해 금융 분야에서의 심층 학습의 응용 및 용도에 대해 배웁니다 R을 사용하여 재무에 대한 심층적 인 학습 모델 작성 R을 사용하여 자신의 깊은 학습 주가 예측 모델 구축 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
28 hours
Overview
This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
21 hours
Overview
인공 신경망은 인공 지능 (AI) 시스템의 개발에 사용되는 컴퓨터 데이터 모델로 "지능적인"작업을 수행 할 수 있습니다 뉴럴 네트워크는 일반적으로 인공 지능의 한 구현 인 기계 학습 (ML) 응용 프로그램에서 사용됩니다 딥 학습은 ML의 하위 집합입니다 .
21 hours
Overview
Caffe는 표현, 속도 및 모듈성을 염두에두고 작성된 심층 학습 프레임 워크입니다 이 과정은 MNIST를 예로 들어 이미지 인식을위한 심층적 인 학습 틀로서 Caffe의 적용을 탐구한다 청중 이 과정은 Caffe를 프레임 워크로 활용하는 데 관심이있는 Deep Learning 연구원 및 엔지니어에게 적합합니다 이 과정을 마친 후에는 대표단이 다음을 수행 할 수 있습니다 Caffe의 구조와 전개 메커니즘 이해 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링 교육 모델과 같은 고급 제작 구현, 레이어 및 로깅 구현 .
21 hours
Overview
이 과정은 특정 방법을 너무 깊이 배우지 않고 딥 학습을위한 일반적인 개요입니다 예측의 정확성을 높이기 위해 딥 학습을 시작하려는 사람들에게 적합합니다 .
21 hours
Overview
Deeplearning4j는 Java 및 Scala 용으로 작성된 최초의 상용화, 오픈 소스, 배포 된 deeplearning 라이브러리입니다 Hadoop 및 Spark와 통합 된 DL4J는 분산 GPU 및 CPU 환경에서 비즈니스 환경에서 사용하도록 설계되었습니다 청중 이 과정은 Deeplearning4j를 프로젝트에 활용하고자하는 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다 이 과정이 끝나면 대표단은 다음을 수행 할 수 있습니다 .
21 hours
Overview
Deeplearning4j는 Java 용 OpenSource DeepLearning Software 및 Hadoop 및 Spark의 Scala입니다 청중 이 과정은 DeepLearning4J를 이미지 인식 프로젝트에 활용하고자하는 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다 .
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