강사가 진행하는 온라인 또는 현장 라이브 딥 러닝(DL) 교육 과정은 딥 러닝의 기본 사항과 응용 프로그램을 실습을 통해 보여주고 딥 머신 러닝, 딥 구조적 학습 및 계층적 학습과 같은 주제를 다룹니다. 딥 러닝 교육은 "온라인 라이브 교육" 또는 "현장 라이브 교육"으로 제공됩니다. 온라인 라이브 교육(일명 "원격 라이브 교육")은 대화형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다. 현장 라이브 교육은 대한민국의 고객 구내 또는 대한민국의 NobleProg 기업 교육 센터에서 로컬로 수행할 수 있습니다. NobleProg -- 지역 교육 제공자
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 컴퓨터 비전에 대한 이해를 심화하고 Google Colab을 사용하여 정교한 비전 모델을 개발하기 위한 TensorFlow의 역량을 알아보고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
TensorFlow를 사용하여 합성곱 신경망(CNN)을 구축하고 학습합니다.
확장 가능하고 효율적인 클라우드 기반 모델 개발을 위해 Google Colab을 활용하세요.
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 텍스트-이미지 생성을 위한 딥 러닝에 대한 지식과 기술을 확장하고자 하는 중급에서 고급 수준의 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어, 딥 러닝 연구자 및 컴퓨터 비전 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 사용 사례에 대해 고품질 이미지를 생성하기 위해 Stable Diffusion을 활용하고자 하는 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어 및 컴퓨터 비전 연구자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
Stable Diffusion의 원리와 이미지 생성에 있어서 이것이 어떻게 작동하는지 이해하세요.
Stable Diffusion개의 이미지 생성 작업을 위한 모델을 구축하고 학습합니다.
Stable Diffusion을 인페인팅, 아웃페인팅, 이미지 간 변환과 같은 다양한 이미지 생성 시나리오에 적용합니다.
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 이미지, 음악, 텍스트 및 재무 데이터를 포함하는 일련의 데모 애플리케이션을 구축하면서 Python에서 가장 관련성 있고 최첨단의 머신 러닝 기술을 배우게 됩니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
복잡한 문제를 해결하기 위해 머신 러닝 알고리즘과 기술을 구현합니다.
이미지, 음악, 텍스트, 금융 데이터와 관련된 애플리케이션에 딥러닝과 반지도 학습을 적용합니다.
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Deep Learning Agent 생성을 단계별로 진행하면서 Deep Reinforcement Learning의 기본 사항을 배우고자 하는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
DeepReinforcement Learning의 핵심 개념을 이해하고 Machine Learning과 구별할 수 있습니다.
실제 문제를 해결하기 위해 고급 Reinforcement Learning 알고리즘을 적용합니다.
이 과정은 AI (emphasizing Machine Learning 및 Deep Learning)에서 Automotive 산업을 다루고 있습니다. 그것은 자동차의 여러 상황에서 어떤 기술이 (잠재적으로) 사용될 수 있는지 결정하는 데 도움이됩니다 : 간단한 자동화, 이미지 인식에서 독립적 인 의사 결정에 이르기까지.
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.
인공 신경망은 "지능형" 작업을 수행할 수 있는 Artificial Intelligence (AI) 시스템 개발에 사용되는 계산 데이터 모델입니다. Neural Networks은 그 자체로 AI 구현 중 하나인 Machine Learning (ML) 애플리케이션에서 일반적으로 사용됩니다. Deep Learning은 ML의 하위 집합입니다.
인공 신경망은 Artificial Intelligence (AI) 시스템의 개발에 사용되는 계산 데이터 모델로 "지능적인"작업을 수행 할 수 있습니다. Neural Networks 는 일반적으로 인공 지능의 한 구현 인 Machine Learning (ML) 애플리케이션에 사용됩니다. Deep Learning 은 ML의 하위 집합입니다.
Caffe 는 표현, 속도 및 모듈성을 염두에 둔 심층적 인 학습 프레임 워크입니다.
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.
Computer Network ToolKit (CNTK)은 Microsoft의 오픈 소스, 다중 머신, 다중GPU, 음성, 텍스트 및 이미지를 위한 고효율 RNN 학습 머신 러닝 프레임워크입니다.
청중
본 과정은 프로젝트에서 CNTK을 활용하고자 하는 엔지니어와 건축가를 대상으로 합니다.
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 DeepMind Lab 플랫폼을 설치, 설정, 사용자 정의 및 사용하여 일반적인 인공 지능 및 기계 학습 시스템을 개발하려는 연구원 및 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
학습 및 훈련 요구 사항에 적합한 환경을 구축하고 실행하려면 DeepMind Lab을 사용자 정의하세요.
DeepMind Lab의 3D 시뮬레이션 환경을 사용하여 1인칭 관점에서 학습 에이전트를 훈련하세요.
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 매출 성장을 가속화하고 비즈니스 세계에서 문제를 해결하기 위해 딥 러닝 모델을 구축하고 구현하려는 비즈니스 분석가, 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
머신 러닝과 딥 러닝의 핵심 개념을 이해합니다.
ML과 DL을 통해 비즈니스와 산업의 미래에 대한 통찰력을 얻으세요.
딥러닝을 통해 비즈니스 전략과 솔루션을 정의하세요.
비즈니스 문제를 해결하는 데 데이터 과학과 딥러닝을 적용하는 방법을 알아보세요.
Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras 등을 이용하여 딥러닝 모델을 구축합니다.
머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 능력을 갖춘 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 러닝은 신경망과 같은 구조 및 데이터 표현 학습을 기반으로 하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다. Python은 명확한 구문과 코드 가독성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 딥 러닝 신용 위험 모델 생성을 단계별로 진행하면서 Python을 사용하여 뱅킹용 딥 러닝 모델을 구현하는 방법을 배웁니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
딥러닝의 기본 개념을 이해합니다.
은행업에서 딥 러닝의 응용 및 사용 방법을 알아보세요.
Python, Keras, TensorFlow를 사용하여 은행용 딥 러닝 모델을 만듭니다.
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Horovod를 사용하여 분산 딥 러닝 교육을 실행하고 이를 여러 GPU에 걸쳐 병렬로 실행하도록 확장하려는 개발자 또는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
딥 러닝 훈련을 시작하기 위해 필요한 개발 환경을 설정합니다.
TensorFlow, Keras, PyTorch 및 Apache MXNet을 사용하여 모델을 학습하기 위해 Horovod를 설치하고 구성합니다.
유형 : 라자냐에 대한 학생들과 사전에 결정된 적용을 통한 이론 교육 또는 교육 그룹에 따라 Keras
수업방식 : 발표, 토론, 사례연구
인공지능은 많은 과학 분야를 파괴한 후 수많은 경제 분야(산업, 의학, 통신 등)에 혁명을 일으키기 시작했습니다. 그러나 주류 미디어에서의 표현은 환상인 경우가 많으며 Machine Learning 또는 Deep Learning의 영역이 실제로 존재하는 것과는 매우 거리가 멀습니다. 이 교육의 목적은 이미 IT 도구(기본 소프트웨어 프로그래밍 기반 포함)를 숙지한 엔지니어에게 Deep Learning과 다양한 전문 분야 및 현재 존재하는 주요 네트워크 아키텍처에 대한 소개를 제공하는 것입니다. . 과정 중에 수학 기초를 다뤘다면 좀 더 편안하게 수학을 배울 수 있도록 BAC+2 수준이 권장됩니다. 수학적 축을 무시하고 "시스템" 비전만 유지하는 것은 절대적으로 가능하지만 이러한 접근 방식은 주제에 대한 이해를 엄청나게 제한합니다.
대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 머신 러닝 알고리즘, 딥 러닝 기술, AI 기반 의사 결정에 대한 이해를 개발하고자 하는 초급에서 중급 수준의 전문가를 대상으로 합니다. 이 과정은 R을 사용한 머신 러닝 개념, 딥 러닝 모델, 실제 구현에 대한 실무 경험을 제공합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
OpenFace는 Google의 FaceNet 연구를 기반으로 하는 Python 및 Torch 기반 오픈 소스 실시간 얼굴 인식 소프트웨어입니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 OpenFace의 구성 요소를 사용하여 샘플 얼굴 인식 애플리케이션을 만들고 배포하는 방법을 배웁니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
dlib, OpenVC, Torch 및 nn4를 포함한 OpenFace의 구성 요소와 함께 작업하여 얼굴 감지, 정렬 및 변환을 구현합니다.
감시, 신원 확인, 가상 현실, 게임, 재방문 고객 식별 등 실제 응용 분야에 OpenFace를 적용합니다.
강사가 진행하는이 실습에서는 OpenNMT 를 설정하고 사용하여 다양한 샘플 데이터 세트의 번역을 수행하는 방법을 배우게됩니다. 이 과정은 기계 번역에 적용 할 때 신경망에 대한 개요부터 시작합니다. 참가자는 과정 전반에 걸쳐 실제 연습을 수행하여 학습 한 개념을 이해하고 강사로부터 피드백을 얻을 수 있습니다.
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
TensorFlow 는 Go Deep Learning 위한 Go ogle의 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리의 2 세대 API입니다. 이 시스템은 기계 학습에 대한 연구를 용이하게하고 연구 프로토 타입에서 생산 시스템으로 신속하고 쉽게 전환 할 수 있도록 설계되었습니다.
청중
이 코스는 TensorFlow 를 Deep Learning 프로젝트에 사용하려는 엔지니어를 대상으로합니다.
이 코스를 마친 후, 대표자들은 :
이 과정에서는 특정 예제를 사용하여 이미지 인식을 목적으로 Tensor Flow를 적용하는 방법에 대해 알아 봅니다.
청중
이 과정은 이미지 인식을 위해 TensorFlow 를 활용하려는 엔지니어를 대상으로합니다.
이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행 할 수 있습니다.
TensorFlow™는 데이터 흐름 그래픽을 사용하여 숫자 계산을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리입니다.
SyntaxNet은 신경 네트워크 자연 언어 처리 프레임 워크입니다 TensorFlow.
Word2Vec는 "word embeddings"라고 불리는 단어의 학습 벡터 표현에 사용됩니다. Word2vec는 원료 텍스트에서 단어 삽입을 배울 수있는 특히 컴퓨팅 효율적인 예측 모델입니다. 그것은 두 개의 맛, 지속적인 가방-Word의 모델 (CBOW)과 Skip-Gram 모델 (Mikolov et al.의 3.1 및 3.2 장)에서 제공됩니다.)
동일하게 사용되는 SyntaxNet 및 Word2Vec는 사용자가 자연 언어 입력에서 배운 삽입 모델을 생성할 수 있습니다.
관객
이 과정은 SyntaxNet 및 Word2Vec 모델과 함께 일하려는 개발자와 엔지니어를 대상으로합니다.
이 과정이 완료되면, 대표는 다음과 같이 할 것입니다 :
이 과정은 신경망 및 일반적으로 기계 학습 알고리즘, 딥 러닝 (알고리즘 및 응용 프로그램)에 대한 개념 지식을 제공하는 것으로 시작합니다.
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.
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회원 평가(15)
Hunter는 훌륭하고, 매우 매력적이고, 지식이 풍부하고, 개성이 뛰어납니다. 아주 잘 했어요.
Rick Johnson - Laramie County Community College
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