курси Neural Networks

курси Neural Networks

Місцеві, під керівництвом інструктора Live нейронні мережі навчальних курсів демонструють через інтерактивне обговорення і практичний практиці, як побудувати нейронні мережі, використовуючи ряд основному з відкритим вихідним кодом інструментальних засобів і бібліотек, а також як використовувати силу Удосконалене апаратне забезпечення (GPUs) та методи оптимізації за участю розподілених обчислень і великих даних. Наша Нейромережеві курси засновані на популярних мовах програмування, таких як Python, Java, R мови, і потужні бібліотеки, в тому числі TensorFlow, факел, Caffe, Theano і багато іншого. Наша Нейромережеві курси охоплюють як теорію, так і реалізацію, використовуючи низку нейромережевих реалізацій, таких як глибинні нейронні мережі (DNN), Згортуючих нейронних мереж (CNN) та періодичні нейронні мережі (РНН).

Нейромережева підготовка доступна як "на місці навчання" або "дистанційне навчання жити". На місці навчання в прямому ефірі може здійснюватися на місцевому рівні в україна або в Неbleprog корпоративні навчальні центри в україна. Дистанційне навчання в прямому ефірі здійснюється шляхом інтерактивного, віддаленого робочого стола.

Nobleпрога-ваш місцевий навчальний провайдер

Testimonials

★★★★★
★★★★★

Neural Networks Subcategories

Neural Networks Course Outlines

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
14 hours
Overview
Цей курс охоплює AI (підкреслюючи машинного навчання та глибоке навчання) у автомобільній промисловості. Це допомагає визначити, які технології можуть бути (потенційно) використані в декількох ситуаціях в автомобілі: від простої автоматики, розпізнавання образів до автономного прийняття рішень.
14 hours
Overview
У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться використовувати Matlab для проектування, побудови та візуалізації нейронної мережі зі зварювання для розпізнавання зображень.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Створіть глибоку модель навчання
- Автоматизація маркування даних
- Робота з моделями від Caffe та TensorFlow-Keras
- Потягніть дані, використовуючи кілька графічних процесорів, хмар або кластерів

Аудиторія

- Розробники
- Інженери
- Експерти домену

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
7 hours
Overview
Блок обробки тензорів (TPU) - це архітектура, яку Google використовує всередині компанії протягом декількох років, і зараз вона стає доступною для широкої публіки. Вона включає в себе кілька оптимізацій, спеціально призначених для використання в нейронних мережах, включаючи раціональні множення матриці, і 8-бітні цілі числа замість 16-бітових, для повернення відповідних рівнів точності.

У цій інструкції під керівництвом інструктора, учасники навчаться навчатися використовувати нововведення в процесорах TPU, щоб максимально підвищити продуктивність своїх власних додатків AI.

До кінця тренінгу учасники зможуть:

- Навчання різних типів нейронних мереж на великих обсягах даних
- Використовуйте TPU, щоб прискорити процес висновку на два порядки
- Використовуйте TPU для обробки інтенсивних додатків, таких як пошук зображень, хмарне бачення та фотографії

Аудиторія

- Розробники
- Дослідники
- Інженери
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
7 hours
Overview
Snorkel - це система для швидкого створення, моделювання та управління навчальними даними. Вона фокусується на прискоренні розробки структурованих або "темних" додатків для вилучення даних для доменів, у яких великі позначені набори навчальних програм недоступні або їх легко отримати.

У цій навчальній інструкції учасники вивчатимуть методи отримання значень з неструктурованих даних, таких як текст, таблиці, малюнки та зображення, шляхом моделювання тренувальних даних з Snorkel.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Програмувати навчальні комплекти, щоб забезпечити маркування масових тренувальних наборів
- Поїзд високоякісних кінцевих моделей спочатку моделювання шумних тренувальних наборів
- Використовуйте Snorkel для реалізації слабких методів нагляду та застосування програм обробки даних слабко контрольованим системам машинного навчання

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
Цей курс є введенням до застосування нейронних мереж у реальних проблемах з використанням програмного забезпечення R-project.
21 hours
Overview
PaddlePaddle (Distributed Deer LEARRING) - масштабована глибока навчальна платформа, розроблена компанією Baidu.

У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться використовувати PaddlePaddle для забезпечення глибокого навчання у своїх продуктах і сервісних програмах.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Налаштування та налаштування PaddlePaddle
- Налаштуйте нейронну мережу Convolutional (CNN) для розпізнавання зображень та виявлення об'єктів
- Налаштуйте повторювану нейронну мережу (RNN) для аналізу настроїв
- Налаштуйте глибоке вивчення систем рекомендацій, щоб допомогти користувачам знаходити відповіді
- Прогнозувати рейтинг кліків (CTR), класифікувати великомасштабні набори зображень, виконувати оптичне розпізнавання символів (OCR), виконувати пошук за рангом, виявляти комп'ютерні віруси та впроваджувати систему рекомендацій.

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
OpenNN - це бібліотека класів із відкритим кодом, написана на C ++, яка реалізує нейронні мережі для використання в машинному навчанні.

У цьому курсі ми розглядаємо принципи нейронних мереж і використовуємо OpenNN для реалізації прикладу зразка.

Аудиторія
Розробники програмного забезпечення та програмісти, які бажають створювати додатки глибокого навчання.

Формат курсу
Лекція та дискусія в поєднанні з практичними вправами.
14 hours
Overview
Цей тренінговий семінар, який буде проводитись у класі, міститиме презентації та наведені на комп'ютері приклади та навчальні практичні заняття з відповідними нейронними та глибокими мережевими бібліотеками
28 hours
Overview
Цей курс дасть вам знання в нейронних мережах і, як правило, в алгоритмі машинного навчання, глибоке вивчення (алгоритми та програми).

Цей тренінг більше зосереджено на фундаментальних принципах, але допоможе вам вибрати правильні технології: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras і т. Д. Приклади зроблені в TensorFlow.
7 hours
Overview
Навчання націлено на людей, які бажають вивчати основи нейронних мереж та їх застосування.
21 hours
Overview
Microsoft Cognitive Toolkit 2.x (раніше CNTK) - це інструментарій з відкритим кодом, комерційним класом, який розробляє алгоритми глибокого навчання, щоб вивчати як людський мозок. За даними Microsoft, CNTK може бути на 5-10 разів швидше, ніж TensorFlow, у рекурентних мережах і в 2 - 3 рази швидше, ніж TensorFlow для завдань, пов'язаних із зображеннями.

У цій навчальному посібнику учасники навчаться використовувати курс когнітивного інструментарію Microsoft для створення, підготовки та оцінки алгоритмів глибокого навчання для використання в комерційних додатках із застосуванням ІР, що включають декілька типів даних, таких як дані, мова, текст та зображення. .

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Доступ до CNTK як бібліотеки з програми Python, C # або C ++
- Використовуйте CNTK як автономний інструмент навчання машини за допомогою власної мови опису моделі (BrainScript)
- Використовуйте функцію оцінки моделі CNTK з програми Java
- Об'єднайте канали DNN, канали згортки (CNN) та періодичні мережі (RNN / LSTM)
- Масштабна обчислювальна потужність на процесорах, графічних процесорах та декількох машинах
- Доступ до масивних наборів даних з використанням існуючих мов програмування та алгоритмів

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Примітка

- Якщо ви хочете налаштувати будь-яку частину цього тренінгу, включаючи вибрану мову програмування, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
21 hours
Overview
Тип: Теоретичне навчання з програмами, прийнятими нагору з учнями на лазаньї або Карас відповідно до педагогічної групи

Метод викладання: презентація, обмін та тематичні дослідження

Штучний інтелект, зруйнував багато наукових областей, почав революціонізувати велику кількість галузей економіки (промисловість, медицина, зв'язок тощо). Тим не менш, його презентація в основних ЗМІ часто фантазія, дуже далека від того, що насправді є областями машинного навчання або глибокого навчання. Метою даного тренінгу є забезпечення інженерів, які вже володіють комп'ютерними інструментами (включаючи базу програмного забезпечення), вступ до глибокого навчання та його різних галузей спеціалізації, а отже, до основних існуючих мережевих архітектур сьогодні. Якщо математичні бази згадуються протягом курсу, то рівень математики типу BAC + 2 рекомендується для більшої комфортності. Абсолютно можна пропустити математичну осі, щоб зберегти лише "системне" бачення, але цей підхід обмежить ваше розуміння предмета надзвичайно.
7 hours
Overview
Цей курс був створений для керівників, рішень архітекторів, інноваційних працівників, технічних працівників, програмних архітекторів та всіх, хто цікавиться оглядом прикладного штучного інтелекту та найближчим прогнозом його розвитку.
14 hours
Overview
Encog - це платформа навчання для роботи з відкритим кодом для Java та .Net.

У цьому навчанні під керівництвом тренера, учасники навчаться створювати різні компоненти нейронної мережі, використовуючи ENCOG. Будуть обговорюватися реальні ситуаційні дослідження, і будуть розглянуті на цих мовах рішення на основі машинного мовлення.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Підготуйте дані для нейронних мереж із використанням процесу нормалізації
- Впроваджувати методологію тренінгових мереж передачі та розповсюдження
- Виконувати класифікаційні та регресійні завдання
- Модель і поїзд нейронні мережі з використанням Encog на графічному інтерфейсі на базі верстатів
- Інтеграція підтримки нейронної мережі в реальних додатках

Аудиторія

- Розробники
- Аналітики
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
Encog - це платформа навчання для роботи з відкритим кодом для Java та .Net.

У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники вивчатимуть передові технології машинного навчання для побудови чітких прогнозних моделей нейронної мережі.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Впроваджуйте різні методи оптимізації нейронних мереж для вирішення проблем, пов'язаних із встановленням та переобладнанням
- Зрозумійте та оберіть з низки архітектур нейронної мережі
- Впроваджувати контрольовані канали прямого та зворотного зв'язку

Аудиторія

- Розробники
- Аналітики
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 hours
Overview
Навчання "Глибоке зміцнення" означає здатність "штучного агента" вчитися шляхом пробної помилки та нагородження та покарання. Штучний агент прагне наслідувати здатність людини одержувати і будувати знання самостійно, безпосередньо із сировинних матеріалів, таких як бачення. Для реалізації посилення навчання використовуються глибокі навчальні та нейронні мережі. Навчання зміцнення відрізняється від машинного навчання та не залежить від підходів, що підлягають нагляду та без нагляду.

У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники вивчатимуть основи глибокого зміцнення навчань, коли вони пройдуть шлях створення агента глибокого навчання.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Зрозумійте основні концепції глибокого зміцнення навчання та вмієте відрізняти це від машинного навчання
- Застосовуйте передові алгоритми "Підсилення навчання" для вирішення реальних проблем
- Створіть агент для глибокого навчання

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 hours
Overview
Цей курс забезпечує введення в поле розпізнавання образів та машинного навчання. Це стосується практичних застосувань у галузі статистики, інформатики, обробки сигналів, комп'ютерного бачення, пошуку даних та біоінформатики.

Курс є інтерактивним і включає в себе безліч практичних вправ, відгуки інструкторів та тестування отриманих знань та навичок.

Аудиторія
Аналітик даних
Аспіранти, дослідники та практики
21 hours
Overview
Штучна нейронна мережа - це модель обчислювальних даних, що використовується для розробки систем штучного інтелекту (АІ), здатних виконувати "інтелектуальні" завдання. Нейронні мережі часто використовуються в програмах для автоматичного навчання (ML), які самі по собі є однією реалізацією AI. Глибоке Навчання - це підмножина ML.
14 hours
Overview
Цей навчальний курс призначений для людей, які хотіли б застосувати Машинне навчання в практичних цілях.

Аудиторія

Цей курс призначений для вчених-даних та статистиків, які володіють знанням статистики та вміють програмувати R (або Python або іншу вибрану мову). Основна увага цього курсу полягає у практичних аспектах підготовки, виконання, пост-чого аналізу та візуалізації даних / моделей.

Мета полягає в тому, щоб надати практичні додатки до машинного навчання учасникам, зацікавленим у застосуванні методів на роботі.

Специфічні приклади сектору використовуються для того, щоб зробити навчання відповідним аудиторії.
28 hours
Overview
This 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.
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
Штучна нейронна мережа - це модель обчислювальних даних, що використовується для розробки систем штучного інтелекту (АІ), здатних виконувати "інтелектуальні" завдання. Нейронні мережі часто використовуються в програмах для автоматичного навчання (ML), які самі по собі є однією реалізацією AI. Глибоке Навчання - це підмножина ML.
35 hours
Overview
Цей курс створюється для людей, які не мають попереднього досвіду у вірогідності та статистиці.
35 hours
Overview
Цей курс починається з надання вам концептуальних знань в нейронних мережах і, як правило, в алгоритмі машинного навчання, глибоке навчання (алгоритми та програми).

Частина 1 (40%) цього тренінгу більше зосереджується на фундаментальних принципах, але допоможе вам вибрати правильну технологію: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras та ін.

Частина 2 (20%) цього тренінгу представляє Theano - бібліотеку Python, яка робить глибокі дослідження глибинних моделей навчання.

Частина третя (40%) навчання буде широко заснована на Tensorflow - 2-го покоління API від Google open source програмного забезпечення бібліотеки для глибокого навчання. Приклади та ручний інструмент будуть створені в TensorFlow.

Аудиторія

Цей курс призначений для інженерів, які прагнуть використовувати TensorFlow для своїх проектів глибокого навчання

Після закінчення курсу делегати:

-

добре знайомитися з глибокими нейронними мережами (DNN), CNN і RNN

-

зрозуміти структуру та механізми розгортання TensorFlow

-

бути в змозі виконувати установки / виробничого середовища / архітектури завдання та конфігурацію

-

бути в змозі оцінити якість коду, виконувати налагодження, моніторинг

-

бути в змозі впроваджувати передові технології виробництва, такі як тренувальні моделі, графічні роботи та ведення журналів

Не всі теми будуть висвітлюватися в загальноосвітній аудиторії з тривалістю 35 годин у зв'язку з обширністю теми.

Тривалість курсу буде близько 70 годин, а не 35 годин.

Upcoming Neural Networks Courses

Weekend Neural Networks courses, Evening Neural Networks training, Neural Networks boot camp, Neural Networks instructor-led, Weekend Neural Networks training, Evening Neural Networks courses, Neural Networks coaching, Neural Networks instructor, Neural Networks trainer, Neural Networks training courses, Neural Networks classes, Neural Networks on-site, Neural Networks private courses, Neural Networks one on one training

Course Discounts

Course Discounts Newsletter

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Some of our clients

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Ukraine!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Ukraine
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!