현지의 강사가 살아있는 신경망 훈련 과정은 인터랙티브 토론과 핸드 슨이 대부분의 오픈 소스 툴킷과 라이브러리를 사용하여 신경망을 구성하는 방법과 고급 하드웨어 (GPU)의 힘과 분산 컴퓨팅과 관련된 최적화 기술을 활용하는 방법을 보여줍니다 빅 데이터 Neural Network 과정은 Python, Java, R 언어와 같은 인기있는 프로그래밍 언어와 TensorFlow, Torch, Caffe, Theano 등의 강력한 라이브러리를 기반으로합니다 뉴런 네트워크 코스는 딥 뉴럴 네트워크 (DNN), CNN (Convolutional Neural Networks) 및 RNN (Recurrent Neural Networks)과 같은 여러 신경 네트워크 구현을 사용하여 이론 및 구현을 모두 다루고 있습니다 뉴럴 네트워크 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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앤은 질문을하고 배울 수있는 좋은 환경을 조성했습니다. 우리는 많은 재미와 동시에 많은 것을 배웠습니다.
Gudrun Bickelq
Course: Introduction to the use of neural networks
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특정 요구에 맞춘 대화식 부분
Thomas Stocker
Course: Introduction to the use of neural networks
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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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트레이너는 어렵고 진보 된 주제를 쉽게 설명했습니다.
Leszek K
Course: Artificial Intelligence Overview
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깊은 기계 학습에 대한 새로운 통찰력
Josip Arneric
Course: Neural Network in R
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우리는 일반적으로 NN에 대한 지식을 얻었으며 요즘 인기있는 새로운 유형의 NN이 나에게 가장 흥미로운 것은 무엇입니까?
Tea Poklepovic
Course: Neural Network in R
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그래프는 R :)))
Faculty of Economics and Business Zagreb
Course: Neural Network in R
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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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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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내 일에 직접 사용할 수있는 많은 연습 문제.
Alior Bank S.A.
Course: Neural Network in R
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실제 데이터의 예.
Alior Bank S.A.
Course: Neural Network in R
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neuralnet, 루프에서 pROC.
Alior Bank S.A.
Course: Neural Network in R
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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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강의 중에 받은 비공식 거래소는 주제에 대 한 이해를 심화 시켜 주었습니다.
Explore
Course: Deep Reinforcement Learning with Python
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강사는 주제 분야의 전문가였으며 응용 이론이 우수한 관련 이론
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Course: Applied AI from Scratch in Python
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신경망서브 카테고리
신경망코스 개요
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
과정 형식
- 강의 및 토론은 실습과 결합됩니다.
이 훈련은 기본에 더 초점이다, 그러나 당신이 올바른 기술을 선택하는 데 도움이 될 것입니다 : TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras 등의 예제가 이루어집니다 TensorFlow .
이 강사 주도의 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 메카트로닉스 시스템에 인공 지능을 적용하는 방법을 배우려는 엔지니어를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- 인공 지능, 기계 학습 및 컴퓨터 지능에 대한 개요를 얻으십시오.
- 신경망 및 다른 학습 방법의 개념을 이해합니다.
- 실제 문제에 효과적으로 인공 지능 접근법을 선택하십시오.
- 메카트로닉스 엔지니어링에서 AI 응용 프로그램을 구현하십시오.
코스 형식
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
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 대형 매체에서의 프리젠 테이션은 종종 Machine Learning 또는 Deep Learning 분야와는 거리가 먼 환상입니다. 이 교육의 목적은 컴퓨터 프로그래밍 (소프트웨어 프로그래밍 기반 포함)을 이미 Deep Learning 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 피험자에 대한 이해를 엄청나게 제한 할 것입니다.
이 강사가 진행하는 실제 교육에서 참가자는 Deep Learning 에이전트 생성을 단계별로 진행하면서 딥 보강 학습의 기본 사항을 Deep Learning 합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- 심층 강화 학습의 핵심 개념을 이해하고 Machine Learning 과 구별 할 수 있어야합니다.
- 실제 문제를 해결하기 위해 고급 강화 학습 알고리즘 적용
- Deep Learning 에이전트를 구축하십시오.
청중
- 개발자
- 데이터 과학자
과정 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
이 과정은 상호 작용이 가능하며 풍부한 실전 연습, 강사 피드백 및 습득 한 지식 및 기술 테스트가 포함됩니다.
청중
이 과정은 통계에 익숙하며 R (또는 Python 또는 다른 언어 선택)을 프로그래밍하는 방법을 알고있는 데이터 과학자 및 통계 전문가를 대상으로합니다. 이 과정의 중점은 데이터 / 모델 준비, 실행, 사후 분석 및 시각화의 실제적인 측면에 있습니다.
목적은 직장에서 방법을 적용하는 데 관심이있는 참가자에게 Machine Learning 에 실제 응용 프로그램을 제공하는 것입니다.
부문 별 사례는 훈련을 청중과 관련시키기 위해 사용됩니다.
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.
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TensorFlow 의 구조 및 배포 메커니즘 이해
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설치 / 제작 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행 가능
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코드 품질 평가, 디버깅, 모니터링 수행
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교육 모델, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 프로덕션을 구현할 수 있습니다.
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