
Lokale, instruktorierte Live-Deep-Learning (DL) -Trainings demonstrieren durch praktische Übungen die Grundlagen und Anwendungen von Deep Learning und decken Themen wie tiefes maschinelles Lernen, tiefgründiges strukturiertes Lernen und hierarchisches Lernen ab Deep Learning Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Remote-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Schweiz oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Schweiz Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.
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Erfahrungsberichte
Es war sehr interaktiv und entspannter und informeller als erwartet. Wir haben in der Zeit viele Themen behandelt und der Trainer war immer offen dafür, im Detail oder allgemeiner über die Themen und ihre Zusammenhänge zu sprechen. Ich denke, das Training hat mir die Werkzeuge gegeben, um weiter zu lernen, im Gegensatz zu einer einmaligen Sitzung, in der das Lernen nach dem Abschluss aufhört, was angesichts des Umfangs und der Komplexität des Themas sehr wichtig ist.
Jonathan Blease
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Das Thema ist sehr interessant.
Wojciech Baranowski
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Trainer theoretische Kenntnisse und Bereitschaft, die Probleme mit den Teilnehmern nach dem Training zu lösen.
Grzegorz Mianowski
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Thema. Sehr interessant!.
Piotr
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Übungen nach jedem Thema waren sehr hilfreich, obwohl es am Ende zu kompliziert war. Im Allgemeinen war das präsentierte Material sehr interessant und interessant! Übungen mit Bilderkennung waren großartig.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Ich denke, wenn das Training auf Polnisch gemacht würde, würde es dem Trainer erlauben, sein Wissen effizienter zu teilen.
Radek
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Der globale Überblick über Deep Learning.
Bruno Charbonnier
Kurs: Advanced Deep Learning
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Die Übungen sind ausreichend praktisch und erfordern keine hohen Python Kenntnisse.
Alexandre GIRARD
Kurs: Advanced Deep Learning
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Übungen an echten Beispielen mit Eras. Italien hat unsere Erwartungen an dieses Training vollkommen verstanden.
Paul Kassis
Kurs: Advanced Deep Learning
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Ich habe die kristallklaren Antworten von Chris auf unsere Fragen sehr geschätzt.
Léo Dubus
Kurs: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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Ich genoss im Allgemeinen den sachkundigen Trainer.
Sridhar Voorakkara
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Ich war erstaunt über den Standard dieser Klasse - ich würde sagen, dass es Universitätsstandard war.
David Relihan
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Sehr gute Rundumübersicht. Go od Hintergrund in warum Tensorflow arbeitet , wie es der Fall ist.
Kieran Conboy
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Ich mochte die Gelegenheiten, Fragen zu stellen und tiefergehende Erklärungen der Theorie zu bekommen.
Sharon Ruane
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Wir haben viel mehr Einblick in das Thema bekommen. Mit einigen echten Themen in unserem Unternehmen wurde eine nette Diskussion geführt.
Sebastiaan Holman
Kurs: Machine Learning and Deep Learning
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Die Schulung bot die richtige Grundlage, um weiter auszubauen und zu zeigen, wie Theorie und Praxis Hand in Hand gehen. Es hat mich tatsächlich mehr für das Thema interessiert als vorher.
Jean-Paul van Tillo
Kurs: Machine Learning and Deep Learning
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Ich habe die Berichterstattung und Tiefe der Themen sehr genossen.
Anirban Basu
Kurs: Machine Learning and Deep Learning
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Das tiefe Wissen des Trainers über das Thema.
Sebastian Görg
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Sehr aktualisierter Ansatz oder CPI (Tensor Flow, Ära, lernen), um maschinelles Lernen zu tun.
Paul Lee
Kurs: TensorFlow for Image Recognition
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Sehr flexibel.
Frank Ueltzhöffer
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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Ich habe generell die Flexibilität genossen.
Werner Philipp
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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Voraussichtlicher Stand der Technologie: Welche Technologie / Prozess könnte in Zukunft wichtiger werden? sehen Sie, wofür die Technologie verwendet werden kann.
Commerzbank AG
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Ich habe von der Themenauswahl profitiert. Art des Trainings. Praxisorientierung.
Commerzbank AG
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Art und Weise des Leitens und des Beispiels, das vom Trainer gegeben wird
ORANGE POLSKA S.A.
Kurs: Machine Learning and Deep Learning
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Möglichkeit, die vorgeschlagenen Themen selbst zu diskutieren
ORANGE POLSKA S.A.
Kurs: Machine Learning and Deep Learning
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Kommunikation mit Dozenten
文欣 张
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Gefällt mir
lisa xie
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Vertiefte Darstellung von Themen des maschinellen Lernens, insbesondere neuronaler Netze. Entmystifizierte viel von dem Thema.
Sacha Nandlall
Kurs: Python for Advanced Machine Learning
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Großes und aktuelles Wissen über führende und praktische Anwendungsbeispiele.
ING Bank Śląski S.A.
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Viele Übungen, sehr gute Zusammenarbeit mit der Gruppe.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Arbeit an Kolaboratoren,
ING Bank Śląski S.A.
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Es war offensichtlich, dass die Enthusiasten der präsentierten Themen führend waren. Benutzte interessante Beispiele während des Trainings.
ING Bank Śląski S.A.
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Eine breite Palette von Themen abgedeckt und umfangreiches Wissen der Führungskräfte.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Mangel
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Großes theoretisches und praktisches Wissen der Dozenten. Kommunikativität von Trainern. Während des Kurses können Sie Fragen stellen und zufriedenstellende Antworten erhalten.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Praktischer Teil, bei dem wir Algorithmen implementiert haben. Dies ermöglichte ein besseres Verständnis des Themas.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Übungen und Beispiele auf ihnen implementiert
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Beispiele und diskutierte Themen.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Substanzielles Wissen, Engagement, eine leidenschaftliche Art Wissen zu vermitteln. Praktische Beispiele nach einem theoretischen Vortrag.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Praktische Übungen von Herrn Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Ich habe von der Leidenschaft zum Lehren profitiert und mich darauf konzentriert, Dinge sinnvoll zu machen.
Zaher Sharifi - GOSI
Kurs: Advanced Deep Learning
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Personalausweis und Leiterplattenminderkennung
王 春柱 - 中移物联网
Kurs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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beweisen
中移物联网
Kurs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Über Gesichtsbereich.
中移物联网
Kurs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Der informelle Austausch, den wir während der Vorträge hatten, hat mir wirklich geholfen, mein Verständnis für das Thema zu vertiefen.
Explore
Kurs: Deep Reinforcement Learning with Python
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Viele praktische Tipps
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Kurs: Deep Learning with TensorFlow
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Viele Informationen rund um die Umsetzung von Lösungen
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Kurs: Deep Learning with TensorFlow
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Eine Vielzahl von praktischen Tipps und Kenntnissen des Dozenten aus einer Vielzahl von AI / IT / SQL / IoT-Themen.
ABB Sp. z o.o.
Kurs: Deep Learning with TensorFlow
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viele informationen, alle fragen beantwortet, interessante beispiele
A1 Telekom Austria AG
Kurs: Deep Learning for Telecom (with Python)
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Ich habe mit nahezu null Wissen angefangen und am Ende konnte ich meine eigenen Netzwerke aufbauen und trainieren.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Kurs: TensorFlow for Image Recognition
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DL (Deep Learning) Unterkategorien
DL (Deep Learning) Kurspläne
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use TensorFlow.js to identify patterns and generate predictions through machine learning models.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build and train machine learning models with TensorFlow.js.
- Run machine learning models in the browser or under Node.js.
- Retrain pre-existing machine learning models using custom data.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Am Ende dieser Schulung verfügen die Teilnehmer über das Wissen und die Praxis, um eine Live- OpenNMT Lösung zu implementieren.
Quell- und Zielsprachenbeispiele werden nach den Anforderungen des Publikums vorbestellt.
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, viel Praxis
In diesem Kurs gehen wir auf die Prinzipien neuronaler Netzwerke ein und verwenden OpenNN, um eine Beispielanwendung zu implementieren.
Publikum
Softwareentwickler und Programmierer, die Deep-Learning-Anwendungen erstellen möchten.
Format des Kurses
Vortrag und Diskussion, begleitet von praktischen Übungen.
Keras ist eine High-Level-API für neuronale Netze für schnelle Entwicklung und Experimente. Es läuft auf TensorFlow , CNTK oder Theano.
Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Entwickler, die ein selbstfahrendes Auto mit vertieften Lerntechniken bauen möchten.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verwenden Sie Computer Vision-Techniken, um Fahrspuren zu identifizieren.
- Verwenden Sie Keras , um Faltungs-Neuronale Netze aufzubauen und zu trainieren.
- Trainieren Sie ein Deep-Learning-Modell, um Verkehrszeichen zu unterscheiden.
- Simulieren Sie ein völlig autonomes Auto.
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Forscher, Ingenieure und Entwickler, die Apache SINGA als Deep-Learning-Framework einsetzen Apache SINGA .
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:
- Verstehen der Struktur und der Bereitstellungsmechanismen von SINGA
- in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen
- in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen
- in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Einbetten von Begriffen, das Erstellen von Grafiken und das Protokollieren zu implementieren
Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Tensorflow 2.0 verwenden möchten, um Prädiktoren, Klassifikatoren, generative Modelle, neuronale Netzwerke usw. zu erstellen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Installieren und konfigurieren Sie TensorFlow 2.0.
- Verstehen Sie die Vorteile von TensorFlow 2.0 gegenüber früheren Versionen.
- Bauen Sie Deep-Learning-Modelle auf.
- Implementieren Sie einen erweiterten Bildklassifikator.
- Stellen Sie ein Deep-Learning-Modell für Cloud-, Mobil- und IoT-Geräte bereit.
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
- Um mehr über TensorFlow zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://www.tensorflow.org/
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to deploy deep learning models on embedded devices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Tensorflow Lite on an embedded device.
- Understand the concepts and components underlying TensorFlow Lite.
- Convert existing machine learning models to TensorFlow Lite format for execution on embedded devices.
- Work within the limitations of small devices and TensorFlow Lite, while learning how to expand their default capabilities.
- Deploy deep learning models on embedded devices running Linux to solve physical world problems such as recognizing images and voice, predicting patterns, and initiating movements and responses from robots and other embedded systems in the field.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Apache MXNet to build and deploy a deep learning model for image recognition.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache MXNet and its components.
- Understand MXNet's architecture and data structures.
- Use Apache MXNet's low-level and high-level APIs to efficiently build neural networks.
- Build a convolutional neural network for image classification.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to develop mobile applications with deep learning capabilities.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure TensorFlow Lite.
- Understand the principles behind TensorFlow, machine learning and deep learning.
- Load TensorFlow Models onto an Android device.
- Enable deep learning and machine learning functionality such as computer vision and natural language recognition in a mobile application.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
- To learn more about TensorFlow, please visit: https://www.tensorflow.org/lite/
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to develop iOS mobile applications with deep learning capabilities.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure TensorFlow Lite.
- Understand the principles behind TensorFlow and machine learning on mobile devices.
- Load TensorFlow Models onto an iOS device.
- Run an iOS application capable of detecting and classifying an object captured through the device's camera.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to write, load and run machine learning models on very small embedded devices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install TensorFlow Lite.
- Load machine learning models onto an embedded device to enable it to detect speech, classify images, etc.
- Add AI to hardware devices without relying on network connectivity.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
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- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep Learning Projekte einsetzen TensorFlow
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:
- Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen
- in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen
- in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen
- in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Erstellen von Graphen und das Protokollieren zu implementieren
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow zur Bilderkennung einsetzen TensorFlow
Nach Abschluss dieses Kurses haben die Teilnehmer folgende Möglichkeiten:
- Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen
- Installation / Produktionsumgebung / Architektur Aufgaben und Konfiguration durchführen
- Codequalität beurteilen, Debugging und Überwachung durchführen
- Implementieren Sie fortschrittliche Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, Erstellen von Diagrammen und Protokollieren
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go from training a single ML model to deploying many ML models to production.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure TFX and supporting third-party tools.
- Use TFX to create and manage a complete ML production pipeline.
- Work with TFX components to carry out modeling, training, serving inference, and managing deployments.
- Deploy machine learning features to web applications, mobile applications, IoT devices and more.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
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- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
In diesem von Lehrern geführten Live-Training werden die Prinzipien von Torch , seine einzigartigen Funktionen und seine Anwendung in realen Anwendungen erläutert. Wir führen durch zahlreiche praktische Übungen, demonstrieren und üben die erlernten Konzepte.
Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer ein umfassendes Verständnis der zugrunde liegenden Funktionen und Fähigkeiten von Torch sowie seiner Rolle und seines Beitrags im KI-Raum im Vergleich zu anderen Frameworks und Bibliotheken haben. Die Teilnehmer haben auch die notwendige Übung erhalten, um Torch in ihren eigenen Projekten zu implementieren.
Format des Kurses
- Überblick über maschinelles und Deep Learning
- Codierungs- und Integrationsübungen in der Klasse
- Testfragen wurden auf dem Weg verteilt, um das Verständnis zu überprüfen
SyntaxNet ist ein Framework für die Verarbeitung natürlicher Sprachen in einem neuronalen Netzwerk für TensorFlow .
Word 2Vec wird zum Lernen von Vektordarstellungen von Wörtern verwendet, die als "Worteinbettungen" bezeichnet werden. Word 2vec ist ein besonders recheneffizientes Vorhersagemodell zum Lernen von Worteinbettungen aus Rohtext. Es gibt zwei Varianten: das Continuous Bag-of- Word Modell (CBOW) und das Skip-Gram-Modell (Kapitel 3.1 und 3.2 in Mikolov et al.).
In Kombination mit SyntaxNet und Word 2Vec können Benutzer gelernte Einbettungsmodelle aus Eingaben in natürlicher Sprache generieren.
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Ingenieure, die beabsichtigen, mit SyntaxNet- und Word 2Vec-Modellen in ihren TensorFlow Diagrammen zu arbeiten.
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:
- Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen
- in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen
- in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen
- in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Einbetten von Begriffen, das Erstellen von Grafiken und das Protokollieren zu implementieren
Teil 1 (40%) dieses Trainings konzentriert sich mehr auf Grundlagen, hilft Ihnen jedoch bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras usw.
In Teil 2 (20%) dieses Trainings wird Theano vorgestellt - eine Python-Bibliothek, die das Schreiben von Deep-Learning-Modellen erleichtert.
Part-3 (40%) die Ausbildung intensiv auf Basis von Tensorflow würde - 2nd Generation API von Go Ogle Open - Source - Software - Bibliothek für Deep Learning . Die Beispiele und Handys würden alle in TensorFlow .
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep Learning Projekte einsetzen TensorFlow
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:
-
ein gutes Verständnis für tiefe neuronale Netze (DNN), CNN und RNN haben
-
Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen
-
in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen
-
in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen
-
in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Erstellen von Graphen und das Protokollieren zu implementieren
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to build hardware-accelerated object detection and tracking models to analyze streaming video data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure the necessary development environment, software and libraries to begin developing.
- Build, train, and deploy deep learning models to analyze live video feeds.
- Identify, track, segment and predict different objects within video frames.
- Optimize object detection and tracking models.
- Deploy an intelligent video analytics (IVA) application.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Diese Schulung konzentriert sich mehr auf die Grundlagen, hilft Ihnen jedoch bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras usw. Die Beispiele wurden in TensorFlow .