神经网络(Neural Networks,NN)培训课程 | Neural Networks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。

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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

课程名称
课程时长
课程概览
课程名称
课程时长
课程概览
28小时
这是一个4天的课程介绍人工智能和它的应用,使用编程语言。 有一个选项有一个额外的日子,在完成这个课程时进行人工智能项目。
21小时
Deep Reinforcement Learning refers to the ability of an "artificial agent" to learn by trial-and-error and rewards-and-punishments. An artificial agent aims to emulate a human's ability to obtain and construct knowledge on its own, directly from raw inputs such as vision. To realize reinforcement learning, deep learning and neural networks are used. Reinforcement learning is different from machine learning and does not rely on supervised and unsupervised learning approaches.

In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning
- Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems
- Build a Deep Learning Agent

Audience

- Developers
- Data Scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
7小时
该课程是为管理人员,解决方案架构师,创新官员,CTO,软件架构师和任何有兴趣的应用人工智能的概述和其发展最接近的预测创造的。
7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。
14小时
本课程介绍了使用R-project软件将神经网络应用于现实世界的问题。
14小时
本培训课程面向希望在实际应用中应用Machine Learning人员。

听众

本课程适用于对统计学有一定了解并且知道如何编写R(或Python或其他选定语言)的数据科学家和统计学家。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践方面。

目的是为有兴趣在工作中应用这些方法的参与者提供Machine Learning实际应用。

行业特定示例用于使培训与受众相关。
21小时
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Artificial Intelligence (AI)系统。 Neural Networks通常用于Machine Learning (ML)应用程序,它们本身就是AI的一种实现。 Deep Learning是ML的一个子集。
35小时
本课程是为那些以前没有概率和统计经验的人创建的。
14小时
这门课程涵盖了人工智能(在工业中简化 Machine Learning和 Deep Learning)。 它有助于确定哪种技术可以(潜在)在汽车中的多种情况下使用:从简单的自动化,图像识别到自主决策。
28小时
本课程将为您提供神经网络知识,通常用于机器学习算法,深度学习(算法和应用程序)。

这种训练更注重基本面,但会帮助你选择合适的技术: TensorFlow , Caffe ,泰亚诺,DeepDrive, Keras ,等等这些例子中所作TensorFlow 。
21小时
该讲师指导的实时课程介绍了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的实际应用。

该课程是互动的,包括大量的动手练习,教师反馈,以及获得的知识和技能测试。
21小时
类型:理论培训与应用程序决定上游与学生在Lasagne或Keras根据教学组

教学方法:演讲,交流和案例研究

在破坏了许多科学领域之后,人工智能开始为大量经济部门(工业,医学,通信等)带来革命。尽管如此,它在大媒体中的表现往往是幻想,与Machine Learning或Deep Learning真正领域相差甚远。此培训的目的是为已经掌握计算机工具(包括软件编程基础)的工程师提供Deep Learning及其各个专业领域的介绍,从而为现有的主要网络架构提供介绍。今天。如果在课程期间召回数学基础,建议使用BAC + 2类型的数学水平以获得更多的舒适度。绝对有可能跳过数学轴只保持“系统”视觉,但这种方法将极大地限制您对该主题的理解。
21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。
21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
7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
14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
14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
14小时
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to design, build, and visualize a convolutional neural network for image recognition.

By the end of this training, participants will be able to:

- 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

Audience

- Developers
- Engineers
- Domain experts

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
35小时
本课程首先介绍神经网络的概念知识,通常还包括机器学习算法,深度学习(算法和应用程序)。

本次培训的一部分-1(40%)更注重基本面,但会帮助你选择合适的技术: TensorFlow , Caffe ,Theano,DeepDrive, Keras等。

本次培训的第2部分(20%)介绍了Theano--一个python库,可以轻松编写深度学习模型。

第3部分(40%)的培训将广泛基于Tensorflow - Go ogle的Deep Learning开源软件库的第二代API。示例和动手都将在TensorFlow 。

听众

本课程面向希望将TensorFlow用于Deep Learning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,监控

-

能够实现高级生产,如培训模型,构建图形和记录
14小时
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和案例研究练习,以与相关的神经和深层网络库进行
28小时
这是一个为期4天的课程,介绍AI及其应用。在完成本课程后,可以选择额外一天进行AI项目。
21小时
机电一体化(又称机电一体化)是机械,电子和计算机科学的结合。

这种以讲师为主导的现场培训(现场或远程)是针对希望了解人工智能在机电一体化系统中的适用性的工程师。

在培训结束时,参与者将能够:

- 获得人工智能,机器学习和计算智能的概述。
- 理解神经网络和不同学习方法的概念。
- 有效地选择人工智能方法来解决现实问题。
- 在机电一体化工程中实现AI应用。

课程格式

- 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。

课程自定义选项

- 要申请本课程的定制培训,请联系我们安排。
14小时
推荐系统是一种信息过滤过程,预测用户的偏好。 Python 可以用来编程深度学习、机器学习和神经网络推荐系统,以帮助用户发现新产品和内容。

这个导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向。

在本研讨会结束后,参与者将能够:

在规模上创建推荐系统。 应用合作过滤器来构建推荐系统。 使用 Apache Spark 在集群上计算推荐系统。 建立一个框架来测试推荐算法与 Python.

课程格式

互动讲座和讨论。 很多练习和练习。 在现场实验室环境中进行手动实施。

课程定制选项

要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
14小时
This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at researchers and developers who wish to use Chainer to build and train neural networks in Python while making the code easy to debug.

By the end of this training, participants will be able to:

- 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.
14小时
在这个导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导。

课程格式

阅读和讨论与实践练习相结合。

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