Neural Networks Schulungen

Neural Networks Schulungen

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.

Erfahrungsberichte

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Neural Networks Kurspläne

CodeNameDauerÜbersicht
aiintArtificial Intelligence Overview7 StundenDieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Software-Architekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächste Prognose für ihre Entwicklung interessieren.
MicrosoftCognitiveToolkitMicrosoft Cognitive Toolkit 2.x21 StundenMicrosoft Cognitive Toolkit 2x (früher CNTK) ist ein Open Source-Toolkit für den kommerziellen Einsatz, das tiefgreifende Lernalgorithmen zum Lernen wie das menschliche Gehirn trainiert Laut Microsoft kann CNTK 510x schneller als TensorFlow in wiederkehrenden Netzwerken und 2- bis 3-mal schneller als TensorFlow für bildbezogene Tasks sein In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Microsoft Cognitive Toolkit tiefgreifende Lernalgorithmen für kommerzielle AI-Anwendungen erstellen, trainieren und auswerten, die verschiedene Arten von Daten wie Daten, Sprache, Text und Bilder umfassen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Greifen Sie aus einem Python-, C # - oder C ++ - Programm heraus auf CNTK als Bibliothek zu Nutzen Sie CNTK als eigenständiges Machine Learning Tool durch eine eigene Modellbeschreibungssprache (BrainScript) Verwenden Sie die CNTK-Modellbewertungsfunktionalität aus einem Java-Programm Kombinieren von Feedforward-DNNs, Faltungsnetzwerken (CNNs) und wiederkehrenden Netzwerken (RNNs / LSTMs) Skalieren Sie die Rechenkapazität für CPUs, GPUs und mehrere Maschinen Greifen Sie auf riesige Datensätze mit vorhandenen Programmiersprachen und Algorithmen zu Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Wenn Sie einen Teil dieses Trainings anpassen möchten, einschließlich der Programmiersprache Ihrer Wahl, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren .
appaiApplied AI from Scratch28 StundenThis 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.
Nue_LBGNeural computing – Data science14 StundenDiese Schulungssitzung im Klassenzimmer enthält Präsentationen und computerbasierte Beispiele sowie Fallstudienübungen, die mit relevanten neuronalen und tiefen Netzwerkbibliotheken durchgeführt werden .
drlpythonDeep Reinforcement Learning with Python21 StundenDeep Reinforcement Learning bezieht sich auf die Fähigkeit eines "künstlichen Agenten", durch Trialander- und Belohnungs- und Punishment-Techniken zu lernen Ein künstlicher Agent zielt darauf ab, die Fähigkeit eines Menschen zu simulieren, Wissen direkt aus rohen Inputs wie Vision zu gewinnen und zu konstruieren Um verstärktes Lernen zu realisieren, werden Deep Learning und neuronale Netze eingesetzt Verstärkungslernen unterscheidet sich vom maschinellen Lernen und beruht nicht auf überwachten und unüberwachten Lernansätzen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Deep Reinforcement Learning kennen, während sie die Entwicklung eines Deep Learning Agents durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Schlüsselkonzepte von Deep Reinforcement Learning und können Sie diese von Machine Learning unterscheiden Wenden Sie fortschrittliche Reinforcement-Learning-Algorithmen an, um reale Probleme zu lösen Baue einen Deep Learning-Agenten Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
undnnUnderstanding Deep Neural Networks35 StundenDieser Kurs beginnt mit konzeptuellem Wissen in neuronalen Netzen und allgemein im maschinellen Lernalgorithmus, Deep Learning (Algorithmen und Anwendungen) Teil 1 (40%) dieses Trainings konzentriert sich mehr auf die Grundlagen, hilft Ihnen aber bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras usw Teil 2 (20%) dieser Schulung stellt Theano eine Python-Bibliothek vor, die das Schreiben von Deep-Learning-Modellen erleichtert Teil 3 (40%) des Trainings würde weitgehend auf der Tensorflow 2nd Generation API der Open-Source-Software-Bibliothek von Google für Deep Learning basieren Die Beispiele und Handsons würden alle in TensorFlow gemacht werden Publikum Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep Learning-Projekte einsetzen möchten Nach Abschluss dieses Kurses werden die Delegierten: habe ein gutes Verständnis für tiefe neuronale Netze (DNN), CNN und RNN verstehen TensorFlows Struktur und Einsatzmechanismen in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Debugging durchzuführen, zu überwachen in der Lage sein, fortgeschrittene Produktion wie Trainingsmodelle, Erstellung von Graphen und Protokollierung zu implementieren Aufgrund der Weite des Themas würden nicht alle Themen in einem öffentlichen Klassenzimmer mit einer Dauer von 35 Stunden behandelt Die Dauer des gesamten Kurses beträgt ca 70 Stunden und nicht 35 Stunden .
matlabdlMatlab for Deep Learning14 StundenIn diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Matlab ein konvolutionelles neuronales Netzwerk für die Bilderkennung entwerfen, aufbauen und visualisieren können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen Sie ein tiefes Lernmodell Automatisieren Sie die Datenbeschriftung Arbeiten Sie mit Modellen von Caffe und TensorFlowKeras Trainieren Sie Daten mit mehreren GPUs, der Cloud oder den Clustern Publikum Entwickler Ingenieure Domain-Experten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
encogintroEncog: Introduction to Machine Learning14 StundenEncog ist ein Open Source-Framework zum maschinellen Lernen für Java undNet In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von ENCOG verschiedene neuronale Netzwerkkomponenten erstellen können Realworld-Fallstudien werden diskutiert und maschinensprachliche Lösungen für diese Probleme werden untersucht Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Bereiten Sie Daten für neuronale Netze unter Verwendung des Normalisierungsprozesses vor Implementieren Sie Feed-Forward-Netzwerke und Fortpflanzungs-Trainingsmethoden Implementieren Sie Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben Modellieren und trainieren Sie neurale Netzwerke mithilfe der GUI-basierten Workbench von Encog Integrieren Sie die neuronale Netzwerkunterstützung in Realworld-Anwendungen Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
encogadvEncog: Advanced Machine Learning14 StundenEncog ist ein Open Source-Framework zum maschinellen Lernen für Java undNet In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens kennen, um präzise neuronale Vorhersagemodelle zu erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Implementieren Sie verschiedene Optimierungstechniken für neuronale Netzwerke, um die Unter- und Überanpassung zu beheben Verstehen und wählen Sie aus einer Reihe von neuronalen Netzwerkarchitekturen Implementieren Sie überwachte Feed-Forward- und Feedback-Netzwerke Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
snorkelSnorkel: Rapidly Process Training Data7 StundenSnorkel ist ein System zum schnellen Erstellen, Modellieren und Verwalten von Trainingsdaten Es konzentriert sich auf die beschleunigte Entwicklung von strukturierten oder "dunklen" Datenextraktionsanwendungen für Domänen, in denen große beschriftete Trainingssätze nicht verfügbar oder leicht zu erhalten sind In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer Techniken zum Extrahieren von Werten aus unstrukturierten Daten wie Text, Tabellen, Zahlen und Bildern durch Modellierung von Trainingsdaten mit Snorkel kennen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Programmatische Erstellung von Trainingssätzen zur Kennzeichnung von umfangreichen Trainingssätzen Trainiere hochwertige Endmodelle, indem du zuerst laute Trainingssätze modellierst Verwenden Sie Snorkel, um schwache Überwachungstechniken zu implementieren und die Datenprogrammierung auf schwach überwachte Maschinenlernsysteme anzuwenden Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
PaddlePaddlePaddlePaddle21 StundenPaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) ist eine von Baidu entwickelte skalierbare Deep-Learning-Plattform In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, PaddlePaddle zu verwenden, um tiefes Lernen in ihren Produkt- und Serviceanwendungen zu ermöglichen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Richten Sie PaddlePaddle ein und konfigurieren Sie es Richten Sie ein Convolutional Neural Network (CNN) für die Bilderkennung und Objekterkennung ein Richten Sie ein Recurrent Neural Network (RNN) für die Stimmungsanalyse ein Richten Sie Deep Learning auf Empfehlungssystemen ein, damit Benutzer Antworten finden können Klickraten (Click-through-Rate - CTR) vorhersagen, großformatige Bildsätze klassifizieren, optische Zeichenerkennung (OCR) durchführen, Suchanfragen einordnen, Computerviren erkennen und ein Empfehlungssystem implementieren Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
tpuprogrammingTPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units7 StundenDie Tensor Processing Unit (TPU) ist die Architektur, die Google seit einigen Jahren intern nutzt und nun für die breite Öffentlichkeit verfügbar ist Es enthält mehrere Optimierungen speziell für die Verwendung in neuronalen Netzen, einschließlich einer gestrafften Matrixmultiplikation und 8-Bit-Ganzzahlen anstelle von 16-Bit, um geeignete Genauigkeitsniveaus zu erhalten In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie die Vorteile von TPU-Prozessoren nutzen können, um die Leistung ihrer eigenen KI-Anwendungen zu maximieren Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Trainieren Sie verschiedene Arten von neuronalen Netzwerken auf großen Datenmengen Verwenden Sie TPUs, um den Inferenzprozess um bis zu zwei Größenordnungen zu beschleunigen Verwenden Sie TPUs, um intensive Anwendungen wie Bildsuche, Cloud Vision und Fotos zu verarbeiten Publikum Entwickler Forscher Ingenieure Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
neuralnetIntroduction to the use of neural networks7 StundenDas Training richtet sich an Menschen, die die Grundlagen neuronaler Netze und deren Anwendungen erlernen wollen.
intrdplrngrsneuingIntroduction Deep Learning & Neural Networks for Engineers21 StundenTyp: Theoretische Ausbildung mit Bewerbungen, die mit den Studenten auf Lasagne oder Keras nach der pädagogischen Gruppe flussaufwärts entschieden wurden Lehrmethode: Präsentation, Austausch und Fallstudien Künstliche Intelligenz, nachdem sie viele wissenschaftliche Felder zerstört hatte, revolutionierte eine große Anzahl von Wirtschaftszweigen (Industrie, Medizin, Kommunikation usw) Dennoch ist seine Präsentation in den großen Medien oft eine Fantasie, sehr weit entfernt von den Bereichen, in denen maschinelles Lernen oder tiefes Lernen tatsächlich stattfindet Das Ziel dieser Schulung ist es, Ingenieuren, die bereits Computerwerkzeuge beherrschen (einschließlich einer Software-Programmierbasis), eine Einführung in Deep Learning und seine verschiedenen Spezialisierungsbereiche und damit zu den wichtigsten existierenden Netzwerkarchitekturen zu geben heute Wenn die mathematischen Grundlagen während des Kurses abgerufen werden, wird ein Niveau der Mathematik des Typs BAC + 2 für mehr Komfort 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 enorm einschränken .
OpenNNOpenNN: Implementing Neural Networks14 StundenOpenNN ist eine in C ++ geschriebene Open-Source-Klassenbibliothek, die neuronale Netzwerke für maschinelles Lernen implementiert.

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.
datamodelingPattern Recognition35 StundenDieser Kurs bietet eine Einführung in das Gebiet der Mustererkennung und des maschinellen Lernens Es befasst sich mit praktischen Anwendungen in den Bereichen Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Data Mining und Bioinformatik Der Kurs ist interaktiv und beinhaltet viele praktische Übungen, Feedback von Lehrern und Tests der erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten Publikum Datenanalytiker Doktoranden, Forscher und Praktiker .
NeuralnettfNeural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example28 StundenDieser Kurs vermittelt Ihnen Kenntnisse in neuronalen Netzen und allgemein im maschinellen Lernalgorithmus, Deep Learning (Algorithmen und Anwendungen) Dieses Training konzentriert sich mehr auf die Grundlagen, hilft Ihnen aber bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras usw Die Beispiele werden in TensorFlow erstellt .
aiautoArtificial Intelligence in Automotive14 StundenDieser Kurs behandelt KI (Schwerpunkt Maschinelles Lernen und Deep Learning) in der Automobilindustrie Es hilft zu bestimmen, welche Technologie (potenziell) in mehreren Situationen in einem Auto verwendet werden kann: von einfacher Automatisierung, Bilderkennung bis hin zu autonomer Entscheidungsfindung .
aiintrozeroFrom Zero to AI35 StundenDieser Kurs wurde für Personen entwickelt, die noch keine Erfahrung mit Wahrscheinlichkeit und Statistik haben .
annmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking21 StundenDas künstliche neuronale Netzwerk ist ein computergestütztes Datenmodell, das bei der Entwicklung von Systemen für künstliche Intelligenz (KI) verwendet wird, die "intelligente" Aufgaben ausführen können. Neuronale Netze werden häufig in Machine Learning (ML) -Anwendungen verwendet, die selbst eine Implementierung von AI sind. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML.
appliedmlApplied Machine Learning14 StundenDieser Kurs richtet sich an Personen, die Machine Learning in praktischen Anwendungen anwenden möchten.

Publikum

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler und Statistiker, die mit Statistiken vertraut sind und wissen, wie man R (oder Python oder eine andere gewählte Sprache) programmiert. Der Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf den praktischen Aspekten der Daten / Modellvorbereitung, Ausführung, Post-hoc-Analyse und Visualisierung.

Der Zweck besteht darin, Teilnehmern, die an der Anwendung der Methoden bei der Arbeit interessiert sind, praktische Anwendungen für das maschinelle Lernen zu geben.

Branchenspezifische Beispiele werden verwendet, um das Training für das Publikum relevant zu machen.
rneuralnetNeural Network in R14 StundenDieser Kurs ist eine Einführung in die Anwendung neuronaler Netzwerke in realen Problemen mit Rproject Software .
appaipyApplied AI from Scratch in Python28 StundenThis 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.

Zukünftige Neural Networks Kurse

CourseSchulungsdatumKurspreis (Fernkurs / Schulungsraum)
Artificial Intelligence Overview - HannoverDi, 2018-12-04 09:301750EUR / 2150EUR
Artificial Intelligence Overview - ErfurtFr, 2018-12-07 09:301750EUR / 2150EUR
Artificial Intelligence Overview - DüsseldorfFr, 2018-12-07 09:301750EUR / 2150EUR
Artificial Intelligence Overview - Frankfurt am MainFr, 2018-12-07 09:301750EUR / 2150EUR
Artificial Intelligence Overview - StuttgartMo, 2018-12-10 09:301750EUR / 2150EUR
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Sonderangebote

CourseOrtSchulungsdatumKurspreis (Fernkurs / Schulungsraum)
System Engineering using SysML and UML 2Frankfurt am MainMo, 2018-11-19 09:305198EUR / 5998EUR
Managing Configuration with AnsibleFrankfurt am MainMi, 2018-11-21 09:304455EUR / 5255EUR
Git for UsersBernDo, 2018-11-22 09:301350EUR / 1700EUR
IoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and InvestorsGrazMo, 2018-12-03 09:30N/A / 5375EUR
Python Programming for FinanceBerlin Mo, 2018-12-03 09:307875EUR / 9075EUR
Hadoop AdministrationLinzDi, 2018-12-04 09:304050EUR / 4700EUR
OCEB2 OMG Certified Expert in BPM - Fundamental Exam PreparationErfurtMi, 2018-12-19 09:306300EUR / 7300EUR
Advanced RSalzburgDo, 2019-01-31 09:301575EUR / 1925EUR
IoT: Build an IoT Application with ThingWorxBernMi, 2019-03-06 09:302700EUR / 3200EUR
Ripple for Financial ManagersLeipzigFr, 2019-03-15 09:301350EUR / 1750EUR
Financial Trading with RBernMi, 2019-04-24 09:304725EUR / 5375EUR
Matlab for Prescriptive AnalyticsGrazDo, 2019-04-25 09:303150EUR / 3650EUR
Comprehensive BPMN 2 - From Analysis to ExecutionBernMo, 2019-04-29 09:307875EUR / 8825EUR
NLP: Natural Language Processing with RBernMo, 2019-05-20 09:304725EUR / 5375EUR

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