
本地的,具有指导作用的现场深度学习(DL)培训课程通过实践深入学习的基础知识和应用程序进行演示,并涵盖深入机器学习,深层次学习和分层学习等主题。深度学习培训可作为“现场实时培训”或“远程实时培训”。现场实地培训可在当地客户现场进行中国或者在NobleProg公司的培训中心中国 。远程实时培训通过交互式远程桌面进行。 NobleProg您当地的培训提供商。
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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
人间识别和电路板坏点检测
王 春柱 - 中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
演示
中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
About face area.
中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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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我真的很感激克里斯对我们问题的明确答案。
Léo Dubus
课程: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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我一般都很喜欢知识渊博的教练。
Sridhar Voorakkara
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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我对这门课程的标准感到惊讶 - 我会说它是大学标准。
David Relihan
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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非常好的全面概述。 Go OD背景到原因Tensorflow工作,因为它确实。
Kieran Conboy
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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我喜欢有机会提出问题并对理论进行更深入的解释。
Sharon Ruane
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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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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非常更新的方法或CPI(张量流,时代,学习)做机器学习。
Paul Lee
课程: TensorFlow for Image Recognition
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鉴于技术前景:未来哪种技术/流程可能变得更加重要;看,这项技术可以用于什么。
Commerzbank AG
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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我从主题选择中受益。训练风格。练习方向。
Commerzbank AG
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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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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涵盖广泛的主题和领导者的实质性知识。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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缺乏
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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讲师的大量理论和实践知识。培训师的沟通能力。在课程中,您可以提出问题并获得满意的答案。
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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实用部分,我们实现了算法。这样可以更好地理解该主题。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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练习和实施的例子
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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讨论的例子和问题。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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实质性知识,承诺,热情的知识转移方式。理论讲座后的实例。
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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Maciej先生准备的实践练习
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
课程: Understanding Deep Neural Networks
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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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很多实用技巧
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
课程: Deep Learning with TensorFlow
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许多与解决方案实施相关的信息
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
课程: Deep Learning with TensorFlow
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DL (Deep Learning)课程大纲
- 了解用于文本到图像生成的高级深度学习架构和技术。为高质量图像合成实施复杂模型和优化。优化大型数据集和复杂模型的性能和可扩展性。调整超参数以获得更好的模型性能和泛化能力。将 Stable Diffusion 与其他深度学习框架和工具集成。
- 互动讲座和讨论。大量的练习和实践。在现场实验室环境中动手实施。
- 如需为本课程申请定制培训,请联系我们进行安排。
- 了解分布式深度学习的原理。安装和配置 DeepSpeed。使用 DeepSpeed 在分布式硬件上扩展深度学习模型。实施和试验 DeepSpeed 功能以优化和提高内存效率。
- 互动讲座和讨论。大量的练习和实践。在现场实验室环境中动手实施。
- 如需为本课程申请定制培训,请联系我们进行安排。
-
理解基本原则(二)
(二)学习如何工作。
学习如何解释(二)预测和结果。
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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。
-
要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
- 了解 Stable Diffusion 的原理以及它如何用于图像生成。为图像生成任务构建和训练 Stable Diffusion 个模型。将 Stable Diffusion 应用于各种图像生成场景,例如修复、修复和图像到图像的转换。优化Stable Diffusion模型的性能和稳定性。
- 互动讲座和讨论。大量的练习和实践。在现场实验室环境中动手实施。
- 如需为本课程申请定制培训,请联系我们进行安排。
- 运用用于解决复杂问题的机器学习算法和技术
- 将深度学习和半监督学习应用于涉及图像、音乐、文本和财务数据的应用程序
- 推动Python算法达到其最大潜力
- 使用例如NumPy和Theano的库和包
- 开发人员
- 分析师
- 数据科学家
- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
- 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.
- Understand the fundamental concepts of deep learning.
- Learn the applications and uses of deep learning in telecom.
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for telecom.
- Build their own deep learning customer churn prediction model using Python.
- 了解Caffe的结构和部署机制
- 执行安装/生产环境/架构任务和配置
- 评估代码质量,执行调试,监控
- 实施高级生产,如培训模型,实施图层和日志记录
- 讲座和讨论加上动手练习。
- 部分讲座,部分讨论,重点实践练习
-
部分讲座,部分讨论,重实习
-
如果您希望使用特定来源和目标语言内容,请联系我们安排。
- 使用稀疏数据集作为输入训练推荐模型
- 在多个GPU扩展训练和预测模型
- 以模型并行方式扩展计算和存储
- 生成类似亚马逊的个性化产品推荐
- 部署可在繁重工作负载下扩展的生产就绪应用程序
- 部分讲座,部分讨论,练习和繁重的实践练习
- 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
- Developers
- Engineers
- Domain experts
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- 理解深度学习的基本概念
- 了解深度学习在金融领域的应用和用途
- 使用R为财务创建深度学习模型
- 使用R建立自己的深度学习股票价格预测模型
- 开发商
- 数据科学家
- 部分讲座,部分讨论,练习和繁重的实践练习
- Understand the fundamental concepts of deep learning
- Learn the applications and uses of deep learning in banking
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for banking
- Build their own deep learning credit risk model using Python
- Developers
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- 理解深度学习的基本概念
- 了解深度学习在银行业务中的应用和用途
- 使用R为银行业务创建深度学习模型
- 使用R建立自己的深度学习信用风险模型
- 开发商
- 数据科学家
- 部分讲座,部分讨论,练习和繁重的实践练习
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