
Lokale, instruktorierte Live-Trainingskurse für neuronale Netzwerke demonstrieren durch interaktive Diskussionen und praktische Übungen, wie neuronale Netzwerke mit einer Anzahl von meist Open Source-Toolkits und Bibliotheken aufgebaut werden können und wie die Leistungsfähigkeit von fortgeschrittener Hardware (GPUs) und Optimierungstechniken genutzt werden kann Große Daten Unsere Neural Network Kurse basieren auf populären Programmiersprachen wie Python, Java, R Sprache und leistungsstarken Bibliotheken, einschließlich TensorFlow, Torch, Caffe, Theano und mehr Unsere Kurse im Neuronalen Netz decken sowohl die Theorie als auch die Implementierung ab und verwenden eine Reihe neuronaler Netzwerkimplementierungen wie Deep Neural Networks (DNN), Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN) Neural Network Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Fern-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
Ann schuf eine großartige Umgebung, um Fragen zu stellen und zu lernen. Wir hatten viel Spaß und lernten gleichzeitig viel.
Gudrun Bickelq
Kurs: Introduction to the use of neural networks
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Der interaktive Teil, zugeschnitten auf unsere spezifischen Bedürfnisse.
Thomas Stocker
Kurs: Introduction to the use of neural networks
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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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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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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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Der Trainer erklärte sehr leicht schwierige und fortgeschrittene Themen.
Leszek K
Kurs: Artificial Intelligence Overview
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Ich mochte die neuen Einblicke in tiefes maschinelles Lernen.
Josip Arneric
Kurs: Neural Network in R
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Wir haben etwas über NN im Allgemeinen gelernt, und was für mich am interessantesten war, waren die neuen Typen von NN, die heutzutage populär sind.
Tea Poklepovic
Kurs: Neural Network in R
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Mir gefielen die Graphen in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Kurs: Neural Network in R
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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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viele Übungen, die ich direkt in meiner Arbeit anwenden kann.
Alior Bank S.A.
Kurs: Sieci Neuronowe w R
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Beispiele für echte Daten.
Alior Bank S.A.
Kurs: Sieci Neuronowe w R
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neuralnet, pROC in einer Schleife.
Alior Bank S.A.
Kurs: Sieci Neuronowe w R
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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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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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Der Trainer war ein Fachmann auf dem Fachgebiet und verwandte Theorie mit ausgezeichneter Anwendung
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Kurs: Applied AI from Scratch in Python
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Themen, freundliche Haltung des Moderators
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Kurs: Artificial Intelligence Overview
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Neural Networks Unterkategorien
Neural Networks Kurspläne
- 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.
- 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
- Developers
- Engineers
- Domain experts
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- 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
- 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.
-
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.
-
Interaktive Unterricht und Diskussion.
Viele Übungen und Übungen.
Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
-
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
- 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.
- Vortrag und Diskussion gepaart mit praktischen Übungen.
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