Capacitación en Red Neuronal Artificial -un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Los cursos locales de capacitación en redes neuronales demuestran a través de debates interactivos y practican cómo construir redes neuronales utilizando una serie de kits de herramientas y bibliotecas, principalmente de código abierto, y cómo utilizar la potencia del hardware avanzado (GPU) y las técnicas de optimización que involucran computación distribuida y Big Data Nuestros cursos de la red neuronal se basan en lenguajes de programación populares como Python, Java, lenguaje R y potentes bibliotecas, que incluyen TensorFlow, Torch, Caffe, Theano y más Nuestros cursos sobre redes neuronales cubren tanto la teoría como la implementación mediante varias implementaciones de redes neuronales, como redes neuronales profundas (DNN), redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN). La capacitación en Red Neuronal está disponible en dos modalidades: "presencial en vivo" y "remota en vivo"; la primera se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Colombia o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Colombia, la segunda se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg -- Su Proveedor Local de Capacitación
Testimonios
Fue muy interactivo y más relajado e informal de lo esperado. Cubrimos muchos temas en el tiempo y el capacitador siempre estuvo receptivo a hablar más en detalle o, más en general, sobre los temas y cómo se relacionaban. Siento que la capacitación me ha dado las herramientas para seguir aprendiendo en lugar de que sea una sola sesión donde el aprendizaje se detiene una vez que has terminado, lo cual es muy importante dada la escala y la complejidad del tema.
Jonathan Blease
Curso: Redes Neuronales Artificiales, Aprendizaje Automático y Pensamiento Profundo
Machine Translated
Ann creó un excelente entorno para hacer preguntas y aprender. Nos divertimos mucho y también aprendimos mucho al mismo tiempo.
Gudrun Bickelq
Curso: Introducción al Uso de Neural Networks
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La parte interactiva, adaptada a nuestras necesidades específicas.
Thomas Stocker
Curso: Introducción al Uso de Neural Networks
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Realmente aprecié las respuestas claras y claras de Chris a nuestras preguntas.
Léo Dubus
Curso: Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo
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En general, disfruté el entrenador experto.
Sridhar Voorakkara
Curso: Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo
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Me sorprendió el estándar de esta clase, diría que era el estándar de la universidad.
David Relihan
Curso: Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo
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Muy buena visión general. Go fondo desde Tensorflow por qué funciona como lo hace.
Kieran Conboy
Curso: Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo
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Me gustaron las oportunidades de hacer preguntas y obtener explicaciones más profundas de la teoría.
Sharon Ruane
Curso: Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo
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El capacitador explicó muy fácilmente temas difíciles y avanzados.
Leszek K
Curso: Visión general de Inteligencia Artificial
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Me gustaron las nuevas ideas en el aprendizaje automático profundo.
Josip Arneric
Curso: Red Neuronal en R
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Obtuvimos algunos conocimientos sobre NN en general, y lo que fue más interesante para mí fueron los nuevos tipos de NN que son populares hoy en día.
Tea Poklepovic
Curso: Red Neuronal en R
Machine Translated
Disfruté sobre todo los gráficos en R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Curso: Red Neuronal en R
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Muy flexible.
Frank Ueltzhöffer
Curso: Redes Neuronales Artificiales, Pensamiento Profundo y Aprendizaje Automático
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En general, disfruté de la flexibilidad.
Werner Philipp
Curso: Redes Neuronales Artificiales, Pensamiento Profundo y Aprendizaje Automático
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Dada la perspectiva de la tecnología: qué tecnología / proceso podría ser más importante en el futuro; mira, para qué se puede usar la tecnología.
Commerzbank AG
Curso: Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo
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Me beneficié de la selección del tema. Estilo de entrenamiento Practica la orientación.
Commerzbank AG
Curso: Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo
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Comunicación con los conferenciantes
文欣 张
Curso: Redes Neuronales Artificiales, Aprendizaje Automático y Pensamiento Profundo
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Me gusta
lisa xie
Curso: Redes Neuronales Artificiales, Aprendizaje Automático y Pensamiento Profundo
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una gran cantidad de ejercicios que puedo usar directamente en mi trabajo.
Alior Bank S.A.
Curso: Red Neuronal en R
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Ejemplos de datos reales.
Alior Bank S.A.
Curso: Red Neuronal en R
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Algunos de nuestros clientes
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Red Neuronal Artificial Subcategorías
Programa del curso Red Neuronal Artificial
Este entrenamiento en vivo (en el sitio o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a ingenieros que desean aprender sobre la aplicabilidad de la inteligencia artificial a los sistemas mecatrónicos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Obtenga una visión general de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la inteligencia computacional.
- Comprender los conceptos de redes neuronales y diferentes métodos de aprendizaje.
- Elegir enfoques de inteligencia artificial de manera efectiva para problemas de la vida real.
- Implementar aplicaciones de inteligencia artificial en ingeniería mecatrónica.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y practicas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para concertar una cita.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aprovechar las innovaciones en los procesadores de TPU para maximizar el rendimiento de sus propias aplicaciones de inteligencia artificial.
Al final de la capacitación, los participantes podrán:
- Entrenar varios tipos de redes neuronales en grandes cantidades de datos
- Use TPU para acelerar el proceso de inferencia hasta en dos órdenes de magnitud
- Utilice TPU para procesar aplicaciones intensivas, como búsqueda de imágenes, visión en la nube y fotos
Audiencia
- Desarrolladores
- Investigadores
- Ingenieros
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán técnicas para extraer valor de datos no estructurados como texto, tablas, figuras e imágenes mediante el modelado de datos de entrenamiento con Snorkel.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Crear programáticamente conjuntos de entrenamiento para permitir el etiquetado de conjuntos de entrenamiento masivos
- Entrene modelos finales de alta calidad modelando primero conjuntos de entrenamiento ruidosos
- Use Snorkel para implementar técnicas de supervisión débiles y aplicar programación de datos a sistemas de aprendizaje automático débilmente supervisados
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Python to build recommender systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Create recommender systems at scale.
- Apply collaborative filtering to build recommender systems.
- Use Apache Spark to compute recommender systems on clusters.
- Build a framework to test recommendation algorithms with Python.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar PaddlePaddle para permitir el aprendizaje profundo en sus aplicaciones de productos y servicios.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y configurar PaddlePaddle
- Configure una red neuronal convolucional (CNN) para el reconocimiento de imágenes y la detección de objetos
- Configurar una Red Neuronal Recurrente (RNN) para el análisis de sentimientos
- Establecer un aprendizaje profundo sobre los sistemas de recomendación para ayudar a los usuarios a encontrar respuestas
- Predecir porcentajes de clics (CTR), clasificar conjuntos de imágenes a gran escala, realizar reconocimiento óptico de caracteres (OCR), buscar rangos, detectar virus informáticos e implementar un sistema de recomendaciones.
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En este curso repasaremos los principios de las redes neuronales y utilizaremos OpenNN para implementar una aplicación de muestra.
Audiencia
Desarrolladores de software y programadores que deseen crear aplicaciones de Deep Learning.
Formato del curso
Conferencia y discusión junto con ejercicios prácticos.
Este entrenamiento se enfoca más en los fundamentos, pero lo ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. Los ejemplos están hechos en TensorFlow.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Microsoft Cognitive Toolkit para crear, entrenar y evaluar algoritmos de aprendizaje profundo para su uso en aplicaciones de AI comerciales que involucren múltiples tipos de datos tales como datos, voz, texto e imágenes.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Acceda a CNTK como una biblioteca desde un programa de Python, C # o C ++
- Use CNTK como una herramienta independiente de aprendizaje automático a través de su propio lenguaje de descripción de modelo (BrainScript)
- Utilice la funcionalidad de evaluación del modelo CNTK de un programa Java
- Combinar DNN de feed-forward, redes convolucionales (CNN) y redes recurrentes (RNNs / LSTM)
- Escala de capacidad de cálculo en CPU, GPU y múltiples máquinas
- Acceda a conjuntos de datos masivos utilizando los lenguajes de programación y algoritmos existentes
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Nota
- Si desea personalizar cualquier parte de esta capacitación, incluido el lenguaje de programación que prefiera, contáctenos para organizarlo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Construya un modelo de aprendizaje profundo
- Automatizar el etiquetado de datos
- Trabaja con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras
- Entrene datos usando múltiples GPU, la nube o clusters
Audiencia
- Desarrolladores
- Ingenieros
- Expertos de dominio
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo crear varios componentes de redes neuronales usando ENCOG. Se discutirán estudios de casos del mundo real y se explorarán soluciones basadas en el lenguaje de máquina para estos problemas.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Preparar datos para redes neuronales usando el proceso de normalización
- Implementar redes de feed feed y metodologías de capacitación en propagación
- Implementar tareas de clasificación y regresión
- Modelar y entrenar redes neuronales usando el banco de trabajo basado en GUI de Encog
- Integrar el soporte de redes neuronales en aplicaciones del mundo real
Audiencia
- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas de aprendizaje automático para construir modelos predictivos precisos de redes neuronales.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar diferentes técnicas de optimización de redes neuronales para resolver el ajuste insuficiente y el sobreajuste
- Comprender y elegir entre varias arquitecturas de redes neuronales
- Implementar redes supervisadas de retroalimentación y retroalimentación
Audiencia
- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los fundamentos de Deep Refforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un Deep Learning Agent.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos clave detrás del aprendizaje profundo y el aprendizaje del aprendizaje automático
- Aplicar algoritmos avanzados de refuerzo de aprendizaje para resolver problemas del mundo real
- Crear un agente de aprendizaje profundo
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato de la carrera
- Parte de lectura, parte de discusión, ejercicios y práctica práctica
El curso es interactivo e incluye muchos ejercicios prácticos, comentarios de los instructores y pruebas de los conocimientos y habilidades adquiridos.
Audiencia
- Analistas de datos
- Estudiantes de doctorado, investigadores y profesionales
Audiencia
Este curso es para científicos de datos y estadísticos que tienen cierta familiaridad con las estadísticas y saben cómo programar R (o Python u otro idioma elegido). El énfasis de este curso está en los aspectos prácticos de la preparación de datos / modelos, la ejecución, el análisis post hoc y la visualización.
El propósito es dar aplicaciones prácticas al Aprendizaje Automático a los participantes interesados en aplicar los métodos en el trabajo.
Se utilizan ejemplos específicos del sector para hacer que la formación sea relevante para el público.
Parte-1 (40%) de esta capacitación se centra más en los fundamentos, pero te ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.
La Parte 2 (20%) de esta capacitación presenta Theano, una biblioteca de Python que hace que escribir modelos de aprendizaje profundo sea fácil.
Parte-3 (40%) de la capacitación estaría ampliamente basada en Tensorflow - 2nd Generation API de la biblioteca de software de código abierto de Google para Deep Learning. Los ejemplos y handson se harían todos en TensorFlow.
Audiencia
Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de aprendizaje profundo.
Después de completar este curso, los delegados:
- tener una buena comprensión de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
- comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow
- ser capaz de llevar a cabo las tareas y configuraciones de entorno / producción / arquitectura
- ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar la depuración, el monitoreo
- ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de entrenamiento, construcción de gráficos y registro
No todos los temas se cubrirán en un salón de clases público con 35 horas de duración debido a la inmensidad del tema.
La duración del curso completo será de alrededor de 70 horas y no de 35 horas.