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
文欣 张
课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
lisa xie
课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
PAUL BEALES- Seagate Technology.
课程: Applied Machine Learning
Translated by
Matthew Thomas - British Telecom
课程: Applied Machine Learning
Translated by
Jonathan Blease
课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Translated by
Gudrun Bickelq
课程: Introduction to the use of neural networks
Translated by
Thomas Stocker
课程: Introduction to the use of neural networks
Translated by
Léo Dubus
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Sridhar Voorakkara
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
David Relihan
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Kieran Conboy
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Sharon Ruane
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Leszek K
课程: Artificial Intelligence Overview
Translated by
Josip Arneric
课程: Neural Network in R
Translated by
Tea Poklepovic
课程: Neural Network in R
Translated by
Faculty of Economics and Business Zagreb
课程: Neural Network in R
Translated by
Commerzbank AG
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Commerzbank AG
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Translated by
Alior Bank S.A.
课程: Neural Network in R
Translated by
Alior Bank S.A.
课程: Neural Network in R
Translated by
Alior Bank S.A.
课程: Neural Network in R
Translated by
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
Translated by
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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课程: 用Python进行深度强化学习
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神经网络（Neural Networks，NN）子类别
神经网络（Neural Networks，NN）课程大纲
14 hours
Overview
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。
21 hours
Overview
类型：根据教学小组，理论训练的应用决定上游与烤宽面条或凯拉斯的学生教学方法：介绍，交流和案例研究人工智能在破坏了许多科学领域之后，开始革命化大量经济部门（工业，医学，通讯等）。然而，它在主流媒体上的表现往往是幻想，与真正的机器学习或深度学习领域相距甚远。此培训的目的是为已经掌握了计算机工具（包括软件编程基础）的工程师提供深度学习及其各个专业领域的介绍，并因此提供主要现有网络体系结构今天。如果在课程中回顾数学基础，建议使用BAC + 2类型的数学水平以获得更多的舒适感。跳过数学轴以保持一个“系统”愿景是完全可能的，但这种方法将极大地限制您对该主题的理解。
7 hours
Overview
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
14 hours
Overview
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。
21 hours
Overview
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
14 hours
Overview
OpenNN是一个用C ++编写的开源类库，它实现了神经网络，用于机器学习。
14 hours
Overview
这个基于课堂的培训课程将包含演示和基于计算机的示例以及与相关的神经和深层网络库进行的案例学习练习
28 hours
Overview
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。
7 hours
Overview
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。
21 hours
Overview
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。
14 hours
Overview
在这一由讲师引导的现场培训中，参与者将学习如何使用Matlab来设计、构建、可视化用于图像识别的卷积神经网络。
14 hours
Overview
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
7 hours
Overview
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。
14 hours
Overview
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
21 hours
Overview
深度强化学习是指“人工智能体”通过反复试验和奖惩来学习的能力。人工智能体旨在模仿人类直接从原始输入（如视觉）获取和构建知识的能力。为了实现强化学习，深度学习和神经网络会被用到。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。
21 hours
Overview
本讲师指导的现场课程介绍了模式识别和机器学习领域。它涉及统计、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
14 hours
Overview
该培训课程面向希望在实际应用中应用机器学习的人员。
28 hours
Overview
This 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.
28 hours
Overview
This 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.
21 hours
Overview
人工神经网络是一种计算数据模型，用于开发能够执行“智能”任务的人工智能（AI）系统。神经网络通常用于机器学习（ML）应用程序，它们本身就是AI的一种实现。深度学习是ML的一个子集。
35 hours
Overview
本课程是为那些在概率和统计方面没有经验的人创建的。
35 hours
Overview
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。
近期神经网络（Neural Networks，NN）培训课程
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