Neural Networks Training Courses

Neural Networks Training Courses

A Neural Network (NN), or Artificial Neural Network (ANN), is a computational data model used in the development of Artificial Intelligence (AI) systems capable of performing "intelligent" tasks. Neural Networks are commonly used in Machine Learning (ML) applications, which are themselves one implementation of AI. NobleProg onsite live Neural Network training courses demonstrate through hands-on practice how to construct Neural Networks using a number of mostly open-source toolkits and libraries as well as how to utilize the power of advanced hardware (GPUs) and optimization techniques involving distributed computing and big data. Our Neural Network courses are based on popular programming languages such as Python, Java, R language, and powerful libraries, including TensorFlow, Torch, Caffe, Theano and more. Our Neural Network courses cover both theory and implementation using a number of neural network implementations such as Deep Neural Networks (DNN), Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN). Neural Network training is available in various formats, including onsite live training and live instructor-led training using an interactive, remote desktop setup. Local Neural Network training can be carried out live on customer premises or in NobleProg local training centers.

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Neural Networks Course Outlines

CodeNameDurationOverview
aiintArtificial Intelligence Overview7 hours이 코스는 관리자, 솔루션 아키텍트, 혁신 임원, CTO, 소프트웨어 아키텍트 및 적용된 인공 지능에 대한 개요와 가장 가까운 개발 예측에 관심이있는 사람들을 위해 작성되었습니다 .
MicrosoftCognitiveToolkitMicrosoft Cognitive Toolkit 2.x21 hoursMicrosoft 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 .
appaiApplied AI from Scratch28 hoursThis 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.
Nue_LBGNeural computing – Data science14 hours이 교실 기반 교육 세션에는 관련 신경 및 심층 네트워크 라이브러리를 수행하기위한 프레젠테이션과 컴퓨터 기반 예제 및 사례 연구 연습이 포함됩니다 .
drlpythonDeep Reinforcement Learning with Python21 hours심층 강화 학습 (Deep Reinforcement Learning)은 시행 착오와 보상 및 처벌로 "인공 대리인"이 학습 할 수있는 능력을 말합니다 인공 에이전트는 비전과 같은 원시 입력으로부터 직접 지식을 얻고 구성하는 인간의 능력을 모방하는 것을 목표로합니다 보강 학습을 실현하기 위해 심층 학습 및 신경망이 사용됩니다 강화 학습은 기계 학습과는 다르며 감독 및 감독되지 않은 학습 접근법에 의존하지 않습니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 딥 학습 에이전트 생성을 통해 단계별로 강화 학습의 기본 사항을 학습합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 심층 강화 학습의 핵심 개념을 이해하고 기계 학습과 구별 할 수 있어야합니다 현실 세계 문제를 해결하기 위해 고급 강화 학습 알고리즘 적용 깊은 학습 에이전트를 구축하십시오 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
undnnUnderstanding Deep Neural Networks35 hours이 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 .
matlabdlMatlab for Deep Learning14 hours강사가 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 .
encogintroEncog: Introduction to Machine Learning14 hoursEncog는 Java 및Net 용 오픈 소스 시스템 학습 프레임 워크입니다 강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 ENCOG를 사용하여 다양한 신경 네트워크 구성 요소를 만드는 방법을 배웁니다 Realworld 사례 연구가 논의되고 이러한 문제에 대한 기계 언어 기반 솔루션이 탐구 될 것입니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 정규화 과정을 사용하여 신경망 데이터 준비 피드 포워드 네트워크 및 전파 교육 방법론 구현 분류 및 회귀 작업 구현 Encog의 GUI 기반 작업대를 사용하여 신경 네트워크 모델링 및 교육 현실 세계 응용 프로그램에 신경망 지원 통합 청중 개발자 애널리스트 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
encogadvEncog: Advanced Machine Learning14 hoursEncog는 Java 및Net 용 오픈 소스 시스템 학습 프레임 워크입니다 강사가 진행되는이 실습에서는 참가자가 정확한 신경망 예측 모델을 구축하기위한 고급 기계 학습 기술을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 언더 피팅과 오버 피팅을 해결하기 위해 다양한 신경 네트워크 최적화 기술 구현 다수의 신경망 아키텍처를 이해하고 선택할 수 있습니다 감독 된 피드 포워드 및 피드백 네트워크 구현 청중 개발자 애널리스트 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
snorkelSnorkel: Rapidly Process Training Data7 hours스노클은 교육 데이터를 신속하게 생성, 모델링 및 관리하기위한 시스템입니다 대규모 라벨링 된 교육 세트를 사용할 수 없거나 쉽게 구할 수없는 도메인에 대해 구조화 된 또는 "어두운"데이터 추출 응용 프로그램 개발을 가속화하는 데 중점을 둡니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 스노클과 함께 교육 데이터 모델링을 통해 텍스트, 표, 그림 및 이미지와 같은 비정형 데이터에서 가치를 추출하는 기술을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 방대한 트레이닝 세트의 라벨링을 가능하게하는 교육 세트를 프로그래밍 방식으로 생성합니다 시끄러운 트레이닝 세트를 먼저 모델링하여 고품질 엔드 모델 교육 Snorkel을 사용하여 약한 감독 기술을 구현하고 약 프로그래밍 된 기계 학습 시스템에 데이터 프로그래밍 적용 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
PaddlePaddlePaddlePaddle21 hoursPaddlePaddle (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 .
tpuprogrammingTPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units7 hoursTensor 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 .
neuralnetIntroduction to the use of neural networks7 hours이 훈련은 신경망과 그 응용의 기본을 배우려는 사람들을 대상으로합니다 .
intrdplrngrsneuingIntroduction Deep Learning & Neural Networks for Engineers21 hours유형 : 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 .
OpenNNOpenNN: Implementing Neural Networks14 hoursOpenNN은 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.
datamodelingPattern Recognition35 hours이 과정은 패턴 인식 및 기계 학습 분야에 대한 소개를 제공합니다 통계, 컴퓨터 과학, 신호 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝 및 생물 정보학 분야의 실용적인 응용 프로그램과 접목됩니다 이 과정은 대화식이며 많은 수련 연습, 강사 피드백 및 습득 한 지식 및 기술 테스트를 포함합니다 청중 데이터 분석가 박사 과정 학생, 연구원 및 실무자 .
NeuralnettfNeural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example28 hours이 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 .
aiautoArtificial Intelligence in Automotive14 hours자동차 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 .
aiintrozeroFrom Zero to AI35 hours이 과정은 확률 및 통계에서 이전 경험이없는 사람들을 위해 만들어졌습니다 .
bspkannmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking21 hours인공 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 .
annmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking21 hours인공 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 .
appliedmlApplied Machine Learning14 hours이 교육 과정은 실용적인 응용 프로그램에서 기계 학습을 적용하고자하는 사람들을위한 것입니다 청중 이 과정은 통계에 어느 정도 익숙하며 R (또는 Python 또는 다른 선택된 언어)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 기계 학습에 실용적인 응용 프로그램을 제공하는 것입니다 부문 별 사례는 훈련을 청중과 관련시키기 위해 사용됩니다 .
rneuralnetNeural Network in R14 hours이 과정은 Rproject 소프트웨어를 사용하여 실제 문제에 신경 네트워크를 적용하는 방법을 소개합니다 .
appaipyApplied AI from Scratch in Python28 hoursThis is a 4 day course introducing AI and it's application using the Python programming language. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
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