
Online- oder vor Ort durchgeführte Live-Schulungen zu neuronalen Netzwerken zeigen durch interaktive Diskussionen und praktische Übungen, wie man neuronale Netzwerke mit einer Reihe meist Open-Source-Toolkits und Bibliotheken aufbaut und wie man die Leistungsfähigkeit fortschrittlicher Hardware (GPUs) nutzt ) und Optimierungstechniken, die verteiltes Rechnen und Big Data umfassen. Unsere Kurse für neuronale Netze basieren auf beliebten Programmiersprachen wie Python, Java, R und leistungsstarken Bibliotheken, darunter TensorFlow, Torch, Caffe, Theano und mehr. Unsere Kurse zu neuronalen Netzen decken sowohl die Theorie als auch die Implementierung unter Verwendung einer Reihe von neuronalen Netzimplementierungen ab, wie z. B. Deep Neural Networks (DNN), Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN). Das Training für neuronale Netze ist als „Online-Live-Training“ oder „Vor-Ort-Live-Training“ verfügbar. Das Online-Live-Training (auch „Remote-Live-Training“) wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt. Vor-Ort-Live-Schulungen können vor Ort beim Kunden in Schweiz oder in den Schulungszentren von NobleProg in Schweiz durchgeführt werden. NobleProg – Ihr lokaler Schulungsanbieter
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Erfahrungsberichte
eine der Praktiken
JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Die Kenntnisse und der Umgang des Dozenten mit dem Thema
Zaira N. - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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innovativ, weil es etwas ist, das wir bereits erleben.
jesus isaias - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Neural Networks Subcategories
Neural Networks Course Outlines
- Verstehen Sie die Schlüsselkonzepte hinter Deep Reinforcement Learning und können Sie es von Machine Learning unterscheiden. Wenden Sie fortschrittliche Reinforcement Learning Algorithmen an, um reale Probleme zu lösen. Erstellen Sie einen Deep Learning Agenten.
- Interaktiver Vortrag und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
- Um eine individuelle Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
- Set up the necessary development environment to start developing neural network models.
- Define and implement neural network models using a comprehensible source code.
- Execute examples and modify existing algorithms to optimize deep learning training models while leveraging GPUs for high performance.
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
- Bauen Sie ein Deep-Learning-Modell auf
- Datenbeschriftung automatisieren
- Arbeiten Sie mit Modellen von Caffe und TensorFlow - Keras
- Trainieren Sie Daten mit mehreren GPU , der Cloud oder Clustern
- Entwickler
- Ingenieure
- Domain-Experten
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
- Verschaffen Sie sich einen Überblick über künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Computerintelligenz.
- Verstehen Sie die Konzepte neuronaler Netze und verschiedener Lernmethoden.
- Wählen Sie künstliche Intelligenz-Ansätze effektiv für reale Probleme.
- Implementierung von KI-Anwendungen in der Mechatronik.
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
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Erstellen von Empfehlungssystemen auf Skala.
Verwenden Sie Collaborative Filter, um Empfehlungssysteme zu bauen.
Verwenden Sie Apache Spark, um Empfehlungssysteme auf Clustern zu berechnen.
Erstellen Sie ein Rahmen, um Empfehlungsalgorithmen mit Python zu testen.
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Interaktive Unterricht und Diskussion.
Viele Übungen und Übungen.
Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
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Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
- 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
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