
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 Deutschland oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Deutschland Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.
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Erfahrungsberichte
Das tiefe Wissen des Trainers über das Thema.
Sebastian Görg
Kurs: Introduction to Deep Learning
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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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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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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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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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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.
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Kurs: Deep Reinforcement Learning with Python
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Deep Learning (DL) Unterkategorien
Deep Learning (DL) Kurspläne
Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder online) richtet sich an Biologen, die verstehen wollen, wie AlphaFold arbeiten und verwenden AlphaFold Modelle als Leitfaden in ihren experimentellen Studien.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Sie verstehen die Grundprinzipien von AlphaFold. Lernen Sie, wie AlphaFold funktioniert. Erfahren Sie, wie Sie AlphaFold Prognosen und Ergebnisse interpretieren.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
In diesem Instruktor lebende Ausbildung lernen Teilnehmer die Grundlagen der Tiefe Reinforcement Learning, während sie durch die Schaffung eines Deep Learning Agents schritten.
Bis Ende dieser Ausbildung werden Teilnehmer:
Verstehen Sie die Schlüsselkonzepte hinter Tiefe Reinforcement Learning und können sie von Machine Learning Erweiterte Reinforcement Learning Algoritmen unterscheiden, um echte Weltproblemen zu lösen Bauen eine Deep Learning Agent
Audienz
Entwickler Datenwissenschaftler
Form des Kurses
Teilleistung, Teildiskussion, Übungen und schwere Händliche Praxis
Die tiefe Lernen ist ein Unterfeld des Maschinenlernen, das Methoden verwendet, die auf Lerndaten-Repräsentationen und Strukturen wie neurale Netzwerke basieren.
Python ist eine hochwertige Programmiersprache berühmt für ihre klaren Syntax und Code Lesbarkeit.
In diesem Instructor-leitet, Live-Training, lernen die Teilnehmer, wie die Implementierung von tiefen Lernmodellen für Telekom mit Python wie sie durch die Schaffung eines tiefen Lern-Kredit-Risiko-Modell.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Sie verstehen die grundlegenden Konzepte des tiefen Lernens. Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen des tiefen Lernens in Telekom. Nutzen Python, Keras und TensorFlow, um tiefe Lernmodelle für Telecom zu erstellen. Erstellen Sie Ihr eigenes Deep Learning Customer Churn Prognose-Modell mit Python.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
In diesem Kurs wird die Anwendung von Caffe als Deep-Learning-Framework für die Bilderkennung am Beispiel von MNIST erläutert
Publikum
Dieser Kurs eignet sich für Deep Learning Forscher und Ingenieure, die Caffe als Framework nutzen Caffe .
Nach Abschluss dieses Kurses haben die Teilnehmer folgende Möglichkeiten:
- die Struktur und die Bereitstellungsmechanismen von Caffe verstehen
- Installation / Produktionsumgebung / Architektur Aufgaben und Konfiguration durchführen
- Codequalität beurteilen, Debugging und Überwachung durchführen
- Implementieren Sie fortschrittliche Produktionsmethoden wie Schulungsmodelle, Implementieren von Ebenen und Protokollierung
Dieser Kurs ist für Deep Learning Forscher und Ingenieure geeignet, die verfügbare Tools (meist Open Source) zur Analyse von Computerbildern verwenden möchten
Dieser Kurs enthält Arbeitsbeispiele.
Format des Kurses
Lektüre und Diskussion zusammen mit Übungen.
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
Unterrichtsmethode: Präsentation, Austausch und Fallstudien
Künstliche Intelligenz, nachdem sie viele wissenschaftliche Bereiche gestört hatte, begann eine große Anzahl von Wirtschaftssektoren (Industrie, Medizin, Kommunikation usw.) zu revolutionieren. Nichtsdestotrotz ist seine Präsentation in den großen Medien oft eine Fantasie, weit entfernt von den eigentlichen Bereichen des Machine Learning oder des Deep Learning . Ziel dieser Schulung ist es, Ingenieuren, die bereits über Kenntnisse in Computerwerkzeugen (einschließlich Softwareprogrammierung) verfügen, eine Einführung in Deep Learning und seine verschiedenen Spezialgebiete und damit in die wichtigsten vorhandenen Netzwerkarchitekturen zu geben heute. Wenn die mathematischen Grundlagen während des Kurses abgerufen werden, wird für mehr Komfort ein Mathematikniveau vom Typ BAC + 2 empfohlen. Es ist absolut möglich, die mathematische Achse zu überspringen, um nur eine "System" -Vision zu behalten, aber dieser Ansatz wird Ihr Verständnis des Themas stark einschränken.
Am Ende dieser Ausbildung haben die Teilnehmer die notwendigen Kenntnisse und Praktiken, um eine Live-Fairseq-basierte Maschinenübersetzungslösung zu implementieren.
Format des Kurses
Teilverhandlung, Teildiskussion, schwere Praxis
Hinweis
Wenn Sie spezifische Quell- und Zielspracheinhalte verwenden möchten, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Trainieren Sie ein Empfehlungsmodell mit spärlichen Datensätzen als Eingabe
- Skalieren Sie Trainings- und Vorhersagemodelle über mehrere GPU
- Verteilen Sie die Berechnung und Speicherung modellparallel
- Generieren Sie Amazon-ähnliche, personalisierte Produktempfehlungen
- Stellen Sie eine produktionsbereite Anwendung bereit, die bei hoher Auslastung skaliert werden kann
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
By the end of this training, participants will be able to:
- Build a deep learning model
- Automate data labeling
- Work with models from Caffe and TensorFlow-Keras
- Train data using multiple GPUs, the cloud, or clusters
Audience
- Developers
- Engineers
- Domain experts
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für die Finanzierung mit R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell erstellen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Finanzbereich
- Verwenden Sie R, um vertiefte Lernmodelle für Finanzen zu erstellen
- Bauen Sie mit R ihr eigenes Deep Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell auf
Publikum
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for banking using Python as they step through the creation of a deep learning credit risk model.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts of deep learning
- Learn the applications and uses of deep learning in banking
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for banking
- Build their own deep learning credit risk model using Python
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen mithilfe von R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Bankwesen
- Verwenden Sie R, um Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen zu erstellen
- Erstellen Sie mit R ein eigenes Deep Learning-Kreditrisikomodell
Publikum
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Die tiefe Lernen wird zu einem wichtigen Bestandteil des zukünftigen Produktdesigns, der künstliche Intelligenz im Herzen ihrer Modelle einbezieht. In den nächsten 5 bis 10 Jahren werden Deep Learning Development Tools, Bibliotheken und Sprachen zu Standardkomponenten jedes Software-Entwicklungs-Toolkit. Bis jetzt Google, Sales Force, Facebook, Amazon hat erfolgreich die Deep Learning AI verwendet, um ihr Geschäft zu fördern. Anwendungen variieren von automatischer Maschinenübersetzung, Bildanalyse, Videoanalyse, Bewegungsanalyse, gezielte Werbung und vieles mehr.
Dieser Kurs richtet sich an die Organisationen, die Deep Learning als sehr wichtiger Bestandteil ihrer Produkt- oder Dienststrategie einbeziehen möchten. Im Folgenden ist die Auszeichnung des tiefen Lernkurses, den wir für verschiedene Ebenen von Mitarbeitern / Akteuren in einer Organisation anpassen können.
Zielgruppe :
(Je nach Zielgruppe werden Kursmaterialien angepasst)
Exekutive
Eine allgemeine Übersicht über die KI und wie sie in die Unternehmensstrategie passt, mit Breakout-Sitzungen über strategische Planung, Technologie-Roadmaps und Ressourcenverteilung, um den maximalen Wert zu gewährleisten.
Projektmanager
Wie man ein AI-Projekt planen, einschließlich Datenerhebung und Bewertung, Datenreinigung und Verifizierung, Entwicklung eines Beweis-of-Konzeptmodells, Integration in Geschäftsprozesse und Lieferung in der gesamten Organisation.
Entwickler
Tiefe technische Ausbildung, mit Schwerpunkt auf Neural-Netzwerke und tiefe Lernen, Bild- und Videoanalyse (CNNs), Sound- und Textanalyse (NLPs) und die Einführung von AI in bestehende Anwendungen.
Verkäufer
Eine allgemeine Übersicht über die KI und wie sie Kundenbedürfnisse erfüllen kann, Wertevorschläge für verschiedene Produkte und Dienstleistungen, und wie Angst zu lindern und die Vorteile der KI zu fördern.
In diesem Instructor-Leid, Live-Training werden die Teilnehmer an einer Reihe von Diskussionen, Übungen und Fallstudie-Analyse teilnehmen, um die Grundlagen zu verstehen Deep Learning. Die wichtigsten Deep Learning Werkzeuge und Techniken werden bewertet und Übungen durchgeführt werden, um die Teilnehmer vorzubereiten, ihre eigene Bewertung und Umsetzung von Deep Learning Lösungen innerhalb ihrer Organisationen durchzuführen.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Verständnis der Grundlagen Deep Learning Lernen Sie Deep Learning Techniken und ihre Anwendungen in der Branche Untersuchung von Problemen in der Medizin, die durch Deep Learning Technologien gelöst werden können Erforschen Deep Learning Fallstudien in der Medizin Formulieren Sie eine Strategie zur Annahme der neuesten Technologien in Deep Learning für die Lösung von Problemen in der Medizin
Publikum
Manager Ärzte in Führungsrollen
Format des Kurses
Teilverhandlung, Teildiskussion, Übungen und schwere Übungen
Hinweis
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
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