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神经网络（Neural Networks，NN）培训课程

神经网络（Neural Networks，NN）培训课程

由讲师进行实时指导的神经网络本地培训课程通过互动讨论和动手实操演示了如何使用大量基本开源的工具包和软件库来构建神经网络，以及如何利用先进硬件（GPU）以及涉及分布式计算和大数据的优化技术的强大功能。我们的神经网络课程基于流行的编程语言，如Python、Java、R语言和具有强大功能的软件库，包括TensorFlow、Torch、Caffe、Theano等。我们的神经网络课程涵盖了理论和实现，使用了许多神经网络实现，如深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等。 神经网络培训形式包括“现场实时培训”和“远程实时培训”。现场实时培训可在客户位于中国的所在场所或NobleProg位于中国的企业培训中心进行，远程实时培训可通过交互式远程桌面进行。 NobleProg -- 您的本地培训提供商

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神经网络（Neural Networks，NN）课程大纲

代码名字时长概览
aiintArtificial Intelligence Overview7小时本课程是为管理人员，解决方案架构师，创新人员，CTO，软件架构师以及对应用人工智能概述及其最近发展预测感兴趣的人员而创建的。
neuralnetIntroduction to the use of neural networks7小时该培训针对的是那些想要学习神经网络及其应用基础知识的人。
rneuralnetNeural Network in R14小时本课程介绍如何使用Rproject软件将神经网络应用于现实世界的问题。
appliedmlApplied Machine Learning14小时此培训课程面向希望将机器学习应用于实际应用的人员。 听众本课程面向熟悉统计学并熟悉如何编程R（或Python或其他所选语言）的数据科学家和统计人员。本课程的重点是数据/模型准备，执行，事后分析和可视化的实际方面。 其目的是向有兴趣应用这些方法的参与者提供机器学习的实际应用。 使用部门特定的例子使培训与听众相关。
annmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking21小时人工神经网络是用于开发能够执行“智能”任务的人工智能（AI）系统的计算数据模型。神经网络通常用于机器学习（ML）应用中，这些应用本身就是AI的一种实现。深度学习是ML的一个子集。
aiintrozeroFrom Zero to AI35小时本课程是为那些在概率和统计方面没有经验的人创建的。
aiautoArtificial Intelligence in Automotive14小时本课程涵盖汽车行业的AI（强调机器学习和深度学习）。它有助于确定哪种技术可以（可能）用于汽车中的多种情况：从简单的自动化，图像识别到自主决策。
NeuralnettfNeural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example28小时本课程将为您提供有关神经网络和机器学习算法，深度学习（算法和应用）方面的知识。 此培训更注重基础知识，但会帮助您选择正确的技术：TensorFlow，Caffe，Teano，DeepDrive，Keras等。这些示例均在TensorFlow中制作。
datamodelingPattern Recognition35小时本课程介绍模式识别和机器学习领域。它涉及统计学，计算机科学，信号处理，计算机视觉，数据挖掘和生物信息学等领域的实际应用。 该课程是互动式的，包括大量的训练练习，教练反馈以及对获得的知识和技能的测试。 听众数据分析师博士生，研究人员和从业人员
OpenNNOpenNN: Implementing Neural Networks14小时OpenNN是一个用C ++编写的开源类库，实现了神经网络，用于机器学习。 在本课程中，我们将介绍神经网络的原理，并使用OpenNN来实现示例应用程序。 听众 希望创建深度学习应用程序的软件开发人员和程序员。 课程的格式 讲课和讨论加上轻松的练习。 。
FairsecFairsec: Setting Up a CNN-Based Machine Translation System7小时Fairseq is an open-source sequence-to-sequence learning toolkit created by Facebok for use in Neural Machine Translation (NMT).

In this training participants will learn how to use Fairseq to carry out translation of sample content. By the end of this training, participants will have the knowledge and practice needed to implement a live Fairseq based machine translation solution. Source and target language content samples can be prepared according to audience's requirements.

Audience

- Localization specialists with a technical background
- Global content managers
- Localization engineers
- Software developers in charge of implementing global content solutions

Format of the course

- Part lecture, part discussion, heavy hands-on practice
FairseqFairseq: Setting up a CNN-based machine translation system7小时Fairseq is an open-source sequence-to-sequence learning toolkit created by Facebok for use in Neural Machine Translation (NMT).

In this training participants will learn how to use Fairseq to carry out translation of sample content.

By the end of this training, participants will have the knowledge and practice needed to implement a live Fairseq based machine translation solution.

Audience

- Localization specialists with a technical background
- Global content managers
- Localization engineers
- Software developers in charge of implementing global content solutions

Format of the course
Part lecture, part discussion, heavy hands-on practice

Note

- If you wish to use specific source and target language content, please contact us to arrange.
tpuprogrammingTPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units7小时张量处理单元（TPU）是Google多年来在内部使用的体系结构，现在才变得可供普通大众使用。它包括几个专门用于神经网络的优化，包括简化的矩阵乘法，以及8位整数而不是16位，以便返回适当的精度级别。 在这个有指导意义的现场培训中，与会者将学习如何利用TPU处理器的创新优势，最大限度地提高他们自己的AI应用程序的性能。 在培训结束时，参与者将能够： 对大量数据训练各种类型的神经网络使用热塑性聚氨酯加速推理过程高达两个数量级利用TPU处理密集型应用，如图像搜索，云视觉和照片 听众 开发商研究人员工程师数据科学家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
MicrosoftCognitiveToolkitMicrosoft Cognitive Toolkit 2.x21小时Microsoft Cognitive Toolkit 2x（以前的CNTK）是一种开源的商业级工具包，可以训练深度学习算法，以便像人类大脑一样学习。根据微软的说法，CNTK在循环网络上的速度可能比TensorFlow快510倍，对于与图像相关的任务来说，TensorFlow的速度要快2-3倍。 在这种有指导性的现场培训中，参与者将学习如何使用Microsoft Cognitive Toolkit来创建，训练和评估深度学习算法，以用于涉及多种类型数据（如数据，语音，文本和图像）的商业级AI应用程序。 在培训结束后，参与者将能够： 从Python，C＃或C ++程序中将CNTK作为库访问通过自己的模型描述语言（BrainScript），使用CNTK作为独立的机器学习工具。 使用Java程序中的CNTK模型评估功能结合前馈DNN，卷积网络（CNN）和循环网络（RNN / LSTM） 在CPU，GPU和多台机器上扩展计算能力使用现有的编程语言和算法访问海量数据集 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习 注意 如果您想定制此培训的任何部分，包括选择的编程语言，请联系我们安排。
PaddlePaddlePaddlePaddle21小时PaddlePaddle（并行分布式深度学习）是百度开发的可扩展的深度学习平台。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何使用PaddlePaddle在其产品和服务应用中实现深度学习。 在培训结束后，参与者将能够： 设置并配置PaddlePaddle 建立用于图像识别和物体检测的卷积神经网络（CNN） 为情感分析设置一个循环神经网络（RNN） 在推荐系统上建立深度学习，以帮助用户找到答案预测点击率（CTR），对大规模图像集进行分类，执行光学字符识别（OCR），排名搜索，检测计算机病毒以及实施推荐系统。 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
snorkelSnorkel: Rapidly Process Training Data7小时浮潜是一个快速创建，建模和管理培训数据的系统。它侧重于加速开发结构化或“黑暗”的数据提取应用程序，该应用程序适用于大型标注培训集不可用或不易获取的领域。 在这种有指导意义的现场培训中，参与者将学习通过使用Snorkel建模训练数据，从非结构化数据（如文本，表格，图形和图像）中提取价值的技术。 在培训结束后，参与者将能够： 以编程方式创建训练集以启用大量训练集的标签通过首先对噪音训练集进行建模来训练高质量的最终模型使用呼吸管实施弱监督技术，并将数据编程应用于弱监督的机器学习系统 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
encogadvEncog: Advanced Machine Learning14小时Encog是Java和Net的开源机器学习框架。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习先进的机器学习技术，以建立精确的神经网络预测模型。 在培训结束后，参与者将能够： 实施不同的神经网络优化技术来解决欠拟合和过拟合问题了解并从众多神经网络体系结构中进行选择实施有监督的前馈和反馈网络 听众 开发商分析师数据科学家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
encogintroEncog: Introduction to Machine Learning14小时Encog是Java和Net的开源机器学习框架。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何使用ENCOG创建各种神经网络组件。将讨论真实世界的案例研究，并探讨基于机器语言的解决这些问题的方法。 在培训结束后，参与者将能够： 使用标准化过程为神经网络准备数据实施前馈网络和传播训练方法实施分类和回归任务使用Encog基于GUI的工作台对神经网络进行建模和训练将神经网络支持集成到实际应用程序中 听众 开发商分析师数据科学家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
matlabdlMatlab for Deep Learning14小时在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何使用Matlab来设计，构建和可视化用于图像识别的卷积神经网络。 在培训结束后，参与者将能够： 建立深刻的学习模式自动化数据标签使用来自Caffe和TensorFlowKeras的模型使用多个GPU，云或群集训练数据 听众 开发商工程师领域专家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
undnnUnderstanding Deep Neural Networks35小时本课程首先向您介绍神经网络的概念知识，一般用于机器学习算法，深度学习（算法和应用）。 第一部分（40％）的培训更注重基础知识，但会帮助您选择正确的技术：TensorFlow，Caffe，Theano，DeepDrive，Keras等。 本次培训的第二部分（20％）介绍了Theano python库，使得深入学习模型的编写变得轻松。 第三部分（40％）的培训将广泛地基于Google的深度学习开源软件库Tensorflow第二代API。示例和操作都将在TensorFlow中完成。 听众 本课程面向寻求将TensorFlow用于深度学习项目的工程师完成本课程后，代表们将： 对深度神经网络（DNN），CNN和RNN有很好的理解了解TensorFlow的结构和部署机制能够执行安装/生产环境/架构任务和配置能够评估代码质量，执行调试和监控能够实施先进的生产，如培训模型，建筑图表和日志由于主题的广泛性，并不是所有主题都会在35小时的公共课堂中进行讨论。 完整课程的时间将为70小时左右，而不是35小时。
drlpythonDeep Reinforcement Learning with Python21小时深化强化学习是指“人工代理”通过三方纠错，奖励和惩罚来学习的能力。人工代理旨在模仿人类直接从原始投入（如视觉）获取和构建知识的能力。为了实现强化学习，使用了深度学习和神经网络。强化学习与机器学习不同，不依赖于有监督和无监督的学习方法。 在这种有指导性的现场培训中，参与者将学习Deep Reinforcement Learning的基础知识，帮助他们逐步创建深度学习代理。 在培训结束后，参与者将能够： 了解Deep Reinforcement Learning背后的关键概念，并将其与机器学习区分开来应用先进的强化学习算法来解决实际问题构建深度学习代理 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习

近期神经网络（Neural Networks，NN）培训课程

课程日期价格【远程 / 传统课堂】
Understanding Deep Neural Networks - 北京盈科中心星期一, 2018-09-03 09:30￥127500 / ￥132700
Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking - 香港 - 中環中心星期二, 2018-09-04 09:30￥41630 / ￥54830
Introduction to the use of neural networks - 钰海环球金融中心星期二, 2018-09-04 09:30￥9480 / ￥10680
Applied Machine Learning - 上海 - 上海中区广场星期一, 2018-09-10 09:30￥17880 / ￥22260
Neural Network in R - 厦门 - 国际银行大厦星期二, 2018-09-18 09:30￥17750 / ￥21550

其它地区

北京北京市朝阳区北京市东城区成都重庆厦门广东广州海南杭州江苏省南京三亚上海深圳四川苏州天津厦门浙江中关村珠海

其它国家

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促销课程

课程 地址 日期 价格【远程 / 传统课堂】
Hadoop Administration 北京盈科中心 星期二, 2018-08-21 09:30 ￥25767 / ￥29367
Linux LPI LPIC-2 Exam 202 Preparation 苏州 - 晋合广场 星期四, 2018-08-23 09:30 ￥16362 / ￥18762
Mobile Development - An Overview for Decision Makers 北京 - 数码大厦 星期四, 2018-09-20 09:30 ￥8757 / ￥10957
Applied Machine Learning 北京盈科中心 星期三, 2018-09-26 09:30 ￥16092 / ￥18892
Managing Business Logic with Drools 苏州 - 晋合广场 星期一, 2018-11-05 09:30 ￥16200 / ￥19200

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