由本地讲师指导的实时Keras培训课程通过交互式动手实践演示了如何使用Keras进行深度神经网络的快速实验。 Keras培训可用作“现场现场培训”或“远程现场培训”。现场现场培训可以在当地的客户场所进行中国或在NobleProg公司培训中心中国 。远程实时培训是通过交互式远程桌面进行的。 NobleProg-您当地的培训机构
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客户评论
与讲师的交流环节
文欣 张
课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
都喜欢
lisa xie
课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
它非常互动，比预期更轻松和非正式。我们在当时涵盖了很多主题，培训师总是乐于接受更详细的讨论，或者更广泛地讨论主题及其相关方式。我觉得培训给了我继续学习的工具，相反，它是一次性会议，一旦你完成学习就会停止，这对于主题的规模和复杂性非常重要。
Jonathan Blease
课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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这个话题非常有趣。
Wojciech Baranowski
课程: Introduction to Deep Learning
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培训师的理论知识和培训后与参与者解决问题的意愿。
Grzegorz Mianowski
课程: Introduction to Deep Learning
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话题。很有意思！。
Piotr
课程: Introduction to Deep Learning
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每个主题后的练习都非常有用，尽管最后太复杂了。一般来说，所提供的材料非常有趣并涉及！图像识别练习很棒。
Dolby Poland Sp. z o.o.
课程: Introduction to Deep Learning
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我认为，如果培训是在波兰语中完成的，那么培训师就可以更有效地分享他的知识。
Radek
课程: Introduction to Deep Learning
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深度学习的全球概述。
Bruno Charbonnier
课程: Advanced Deep Learning
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这些练习非常实用，不需要Python的高级知识。
Alexandre GIRARD
课程: Advanced Deep Learning
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使用Eras对实例进行练习。意大利完全理解我们对此培训的期望。
Paul Kassis
课程: Advanced Deep Learning
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我们对这个主题有了更多的了解。我们公司内部的一些真实主题进行了一些很好的讨论。
Sebastiaan Holman
课程: Machine Learning and Deep Learning
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通过展示理论与实践如何相辅相成，培训提供了正确的基础，使我们能够进一步扩展。它实际上让我对这个主题比以前更感兴趣。
Jean-Paul van Tillo
课程: Machine Learning and Deep Learning
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我非常喜欢主题的报道和深度。
Anirban Basu
课程: Machine Learning and Deep Learning
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关于该主题的培训师的深刻知识。
Sebastian Görg
课程: Introduction to Deep Learning
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教练的指导和举例
ORANGE POLSKA S.A.
课程: Machine Learning and Deep Learning
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可以自己讨论提议的问题。
ORANGE POLSKA S.A.
课程: Machine Learning and Deep Learning
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深入报道机器学习主题，特别是神经网络。揭开了很多话题的神秘面纱。
Sacha Nandlall
课程: Python for Advanced Machine Learning
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领先和实际应用示例的大量和最新知识。
ING Bank Śląski S.A.
课程: Introduction to Deep Learning
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很多练习，与团队很好的合作。
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
课程: Introduction to Deep Learning
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关于colaborators的工作，
ING Bank Śląski S.A.
课程: Introduction to Deep Learning
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很明显，所提出主题的爱好者都在领先。运动时使用了有趣的例子。
ING Bank Śląski S.A.
课程: Introduction to Deep Learning
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我受益于教学的热情，并专注于使事情变得合情合理。
Zaher Sharifi - GOSI
课程: Advanced Deep Learning
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我们在讲座期间的非正式交流确实帮助我加深了对这个问题的理解
Explore
课程: Deep Reinforcement Learning with Python
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大量信息，所有问题解答，有趣的例子
A1 Telekom Austria AG
课程: Deep Learning for Telecom (with Python)
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Keras课程大纲
课程名称
课程时长
课程概览
课程名称
课程时长
课程概览
21小时
Keras是一种用于快速开发和实验的高级神经网络API。它运行在TensorFlow ， CNTK或Theano CNTK 。 这种由讲师指导的现场培训（现场或远程）是针对希望将深度学习模型应用于图像识别应用的技术人员。 在培训结束时，参与者将能够：
- 安装和配置Keras 。
- 快速构建深度学习模型的原型。
- 实施卷积网络。
- 实施经常性网络。
- 在CPU和GPU上执行深度学习模型。
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在实时实验室环境中亲自实施。
- 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。
- 要了解有关Keras更多信息，请访问：https：//keras.io/
21小时
深度学习是机器学习的一个子领域。它使用基于学习数据表示的方法和诸如神经网络的结构。 Keras是一种用于快速开发和实验的高级神经网络API。它运行在TensorFlow ， CNTK或Theano CNTK 。 这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）是针对希望使用深度学习技术构建自动驾驶汽车的开发人员。 在培训结束时，参与者将能够：
- 使用计算机视觉技术识别车道。
- 使用Keras构建和训练卷积神经网络。
- 训练深度学习模型以区分交通标志。
- 模拟完全自动驾驶的汽车。
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在实时实验室环境中亲自实施。
- 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。
14小时
Keras是创建深度学习神经网络的开源Python神经网络库。Keras提供了一组直观的抽象，简化了深度学习神经网络和模型的开发。
这种讲师指导的现场培训（现场或远程）针对的软件工程师，他们希望开发先进的深度学习神经网络和模型，使用Keras和Python。
培训结束时，学员将能够：
- 使用监督或无监督的学习方法应用深度学习。
- 开发、训练和实现并发神经网络和循环神经网络。
- 使用Keras和Python构建深度学习模型，解决涉及图像、文本、声音等问题。
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在实时实验室环境中实际实现。
- 如需申请本课程的定制培训，请联系我们安排。
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