Neural Networks Opplæringskurs

Neural Networks Opplæringskurs

Local, instructorled live Neural Network training courses demonstrate through interactive discussion and handson practice how to construct Neural Networks using a number of mostly opensource toolkits and libraries as well as how to utilize the power of advanced hardware (GPUs) and optimization techniques involving distributed computing and big data Our Neural Network courses are based on popular programming languages such as Python, Java, R language, and powerful libraries, including TensorFlow, Torch, Caffe, Theano and more Our Neural Network courses cover both theory and implementation using a number of neural network implementations such as Deep Neural Networks (DNN), Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN)

Neural Network training is available as "onsite live training" or "remote live training" Onsite live training can be carried out locally on customer premises in Norge or in NobleProg corporate training centers in Norge Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop

NobleProg Your Local Training Provider.

Machine Translated

Testimonials

★★★★★
★★★★★

Neural Networks Underkategorier

Neural Networks Kursplaner

Kursnavn
Varighet
Oversikt
Kursnavn
Varighet
Oversikt
14 timer
Oversikt
Dette kurset dekker AI (med vekt på Machine Learning og Deep Learning ) i Automotive . Det hjelper til med å bestemme hvilken teknologi som (potensielt) kan brukes i flere situasjoner i en bil: fra enkel automatisering, bildegjenkjenning til autonome beslutninger.
14 timer
Oversikt
I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker Matlab til å designe, bygge og visualisere et innviklet nevralt nettverk for bildegjenkjenning.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

- Bygge en dyp læringsmodell
- Automatiser datamerking
- Arbeid med modeller fra Caffe og TensorFlow - Keras
- Tren data ved å bruke flere GPU er, skyen eller klyngene

Publikum

- Utviklere
- ingeniører
- Domeneeksperter

Kursets format

- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
7 timer
Oversikt
The Tensor Processing Unit (TPU) is the architecture which Google has used internally for several years, and is just now becoming available for use by the general public. It includes several optimizations specifically for use in neural networks, including streamlined matrix multiplication, and 8-bit integers instead of 16-bit in order to return appropriate levels of precision。

In this instructor-led, live training, participants will learn how to take advantage of the innovations in TPU processors to maximize the performance of their own AI applications.

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

- Train various types of neural networks on large amounts of data.
- Use TPUs to speed up the inference process by up to two orders of magnitude.
- Utilize TPUs to process intensive applications such as image search, cloud vision and photos.

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
7 timer
Oversikt
Snorkel is a system for rapidly creating, modeling, and managing training data. It focuses on accelerating the development of structured or "dark" data extraction applications for domains in which large labeled training sets are not available or easy to obtain.

In this instructor-led, live training, participants will learn techniques for extracting value from unstructured data such as text, tables, figures, and images through modeling of training data with Snorkel.

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

- Programmatically create training sets to enable the labeling of massive training sets
- Train high-quality end models by first modeling noisy training sets
- Use Snorkel to implement weak supervision techniques and apply data programming to weakly-supervised machine learning systems

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 timer
Oversikt
Dette kurset er en introduksjon til anvendelse av nevrale nettverk i virkelige problemer ved bruk av R-prosjektprogramvare.
21 timer
Oversikt
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is a scalable deep learning platform developed by Baidu.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use PaddlePaddle to enable deep learning in their product and service applications.

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

- Set up and configure PaddlePaddle
- Set up a Convolutional Neural Network (CNN) for image recognition and object detection
- Set up a Recurrent Neural Network (RNN) for sentiment analysis
- Set up deep learning on recommendation systems to help users find answers
- Predict click-through rates (CTR), classify large-scale image sets, perform optical character recognition(OCR), rank searches, detect computer viruses, and implement a recommendation system.

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 timer
Oversikt
I denne instruktørledede, OpenNN , går vi over prinsippene i nevrale nettverk og bruker OpenNN til å implementere et eksempelapplikasjon.

Kursets format

- Foredrag og diskusjon kombinert med praktiske øvelser.
14 timer
Oversikt
Denne klasseromsbaserte treningsøkten vil inneholde presentasjoner og databaserte eksempler og case study-øvelser for å gjennomføre med relevante nevrale og dype nettverksbiblioteker.
28 timer
Oversikt
Dette kurset vil gi deg kunnskap i nevrale nettverk og generelt i maskinlæringsalgoritme, dyp læring (algoritmer og applikasjoner).

Denne opplæringen er mer fokus på grunnleggende, men vil hjelpe deg å velge riktig teknologi: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Eksemplene er laget i TensorFlow .
7 timer
Oversikt
Opplæringen er rettet mot mennesker som vil lære det grunnleggende i nevrale nettverk og bruksområder.
21 timer
Oversikt
Microsoft Cognitive Toolkit 2.x (previously CNTK) is an open-source, commercial-grade toolkit that trains deep learning algorithms to learn like the human brain. According to Microsoft, CNTK can be 5-10x faster than TensorFlow on recurrent networks, and 2 to 3 times faster than TensorFlow for image-related tasks.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Microsoft Cognitive Toolkit to create, train and evaluate deep learning algorithms for use in commercial-grade AI applications involving multiple types of data such as data, speech, text, and images.

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

- Access CNTK as a library from within a Python, C#, or C++ program
- Use CNTK as a standalone machine learning tool through its own model description language (BrainScript)
- Use the CNTK model evaluation functionality from a Java program
- Combine feed-forward DNNs, convolutional nets (CNNs), and recurrent networks (RNNs/LSTMs)
- Scale computation capacity on CPUs, GPUs and multiple machines
- Access massive datasets using existing programming languages and algorithms

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- If you wish to customize any part of this training, including the programming language of choice, please contact us to arrange.
21 timer
Oversikt
Mekatronikk (aka mechatronic engineering) er en kombinasjon av mekanikk, elektronikk og informatikk.

Denne instruktørledede, liveopplæringen (stedet eller fjernkontrollen) er rettet mot ingeniører som ønsker å lære om anvendelsen av kunstig intelligens på mekatroniske systemer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

- Få oversikt over kunstig intelligens, maskinlæring og beregningsintelligens.
- Forstå begrepene nevrale nettverk og forskjellige læringsmetoder.
- Velg kunstig intelligens tilnærminger effektivt for problemer i det virkelige liv.
- Implementere AI-applikasjoner i mekatronisk prosjektering.

Kursets format

- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for tilpasning av kurset

- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
21 timer
Oversikt
Type: Teoretisk trening med applikasjoner bestemt oppstrøms med studentene på Lasagne eller Keras henhold til den pedagogiske gruppen

Læringsform: presentasjon, utveksling og casestudier

Etter å ha forstyrret mange vitenskapelige felt, begynte kunstig intelligens å revolusjonere et stort antall økonomiske sektorer (industri, medisin, kommunikasjon, etc.). Likevel er presentasjonen i store medier ofte fantasi, veldig langt fra hva som egentlig er områdene Machine Learning eller Deep Learning . Formålet med denne opplæringen er å gi ingeniører som allerede har mestring av dataverktøy (inkludert en programvareprogrammeringsbase), en introduksjon til Deep Learning og dens ulike spesialiseringsområder og derfor til de viktigste eksisterende nettverksarkitekturer. dag. Hvis de matematiske basene blir tilbakekalt i løpet av kurset, anbefales et matematikknivå av type BAC + 2 for mer komfort. Det er absolutt mulig å hoppe over den matematiske aksen for å beholde bare en "system" -visjon, men denne tilnærmingen vil begrense din forståelse av emnet enormt.
7 timer
Oversikt
Dette kurset er laget for ledere, løsningsarkitekter, innovasjonsansvarlige, CTOer, programvarearkitekter og alle som er interessert i en oversikt over anvendt kunstig intelligens og den nærmeste prognosen for dens utvikling.
14 timer
Oversikt
Encog is an open-source machine learning framework for Java and .Net.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to create various neural network components using ENCOG. Real-world case studies will be discussed and machine language based solutions to these problems will be explored.

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

- Prepare data for neural networks using the normalization process
- Implement feed forward networks and propagation training methodologies
- Implement classification and regression tasks
- Model and train neural networks using Encog's GUI based workbench
- Integrate neural network support into real-world applications

Audience

- Developers
- Analysts
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 timer
Oversikt
Encog is an open-source machine learning framework for Java and .Net.

In this instructor-led, live training, participants will learn advanced machine learning techniques for building accurate neural network predictive models.

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

- Implement different neural networks optimization techniques to resolve underfitting and overfitting
- Understand and choose from a number of neural network architectures
- Implement supervised feed forward and feedback networks

Audience

- Developers
- Analysts
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
21 timer
Oversikt
Deep Reinforcement Learning viser til evnen til et "kunstig middel" til å lære ved prøving og feiling og belønning og straff. Et kunstig middel tar sikte på å etterligne et menneskes evne til å skaffe og konstruere kunnskap på egen hånd, direkte fra råinnganger som syn. For å realisere forsterkende læring brukes dyp læring og nevrale nettverk. Forsterkningslæring er forskjellig fra maskinlæring og er ikke avhengig av veiledede og uovervåkte læringsmetoder.

I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære grunnleggende grunnlag av Deep Reinforcement Learning når de går gjennom etableringen av et Deep Learning Agent.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

- Forstå nøkkelbegrepene bak Deep Reinforcement Learning og kunne skille det fra Machine Learning
- Bruk avanserte algoritmer for forsterkningslæring for å løse problemer i den virkelige verden
- Bygg et Deep Learning Agent

Publikum

- Utviklere
- Dataforskere

Kursets format

- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
21 timer
Oversikt
Dette instruktørledede, live kurset gir en innføring i feltet mønstergjenkjenning og maskinlæring. Den berører praktiske applikasjoner innen statistikk, informatikk, signalbehandling, datavisning, data mining og bioinformatikk.

Kurset er interaktivt og inneholder mange praktiske øvelser, tilbakemelding fra instruktører og testing av kunnskap og ferdigheter.
21 timer
Oversikt
Artificial Neural Network er en beregningsmessig datamodell som brukes i utviklingen av Artificial Intelligence (AI) systemer som er i stand til å utføre "intelligente" oppgaver. Neural Networks brukes ofte i Machine Learning (ML) applikasjoner, som i seg selv er en implementering av AI. Deep Learning er en undergruppe av ML.
14 timer
Oversikt
Dette kurset er for folk som ønsker å bruke Machine Learning i praktiske applikasjoner.

Publikum

Dette kurset er for dataforskere og statistikere som har en viss kjennskap til statistikk og vet hvordan man programmerer R (eller Python eller annet valgt språk). Fokuset på dette kurset er på de praktiske aspektene ved data / modellforberedelse, utførelse, post hoc-analyse og visualisering.

Hensikten er å gi praktiske applikasjoner til Machine Learning til deltakere som er interessert i å anvende metodene på jobben.

Sektorspesifikke eksempler brukes for å gjøre opplæringen relevant for publikum.
28 timer
Oversikt
Dette er et 4 dagers kurs som introduserer AI og dets program ved hjelp av programmeringsspråket Python . Det er et alternativ å ha en ekstra dag for å gjennomføre et AI-prosjekt etter endt kurs.
28 timer
Oversikt
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 timer
Oversikt
Artificial Neural Network er en beregningsmessig datamodell som brukes i utviklingen av Artificial Intelligence (AI) systemer som er i stand til å utføre "intelligente" oppgaver. Neural Networks brukes ofte i Machine Learning (ML) applikasjoner, som i seg selv er en implementering av AI. Deep Learning er en undergruppe av ML.
35 timer
Oversikt
This course is created for people who have no previous experience in probability and statistics.
35 timer
Oversikt
Dette kurset begynner med å gi deg konseptuell kunnskap i nevrale nettverk og generelt i maskinlæringsalgoritme, dyp læring (algoritmer og applikasjoner).

Del-1 (40%) av denne opplæringen er mer fokus på grunnleggende, men vil hjelpe deg å velge riktig teknologi: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.

Del-2 (20%) av denne opplæringen introduserer Theano - et pytonbibliotek som gjør det enkelt å skrive dype læringsmodeller.

Del 3 (40%) av opplæringen vil være omfattende basert på Tensorflow - 2nd Generation API of Go ogles open source programvarebibliotek for Deep Learning . Eksemplene og håndsonen ville alle være laget i TensorFlow .

Publikum

Dette kurset er ment for ingeniører som søker å bruke TensorFlow til Deep Learning prosjektene sine

Etter fullført kurs vil delegatene:

-

ha god forståelse for dype nevrale nettverk (DNN), CNN og RNN

-

forstå TensorFlow struktur og distribusjonsmekanismer

-

kunne utføre installasjons- / produksjonsmiljø / arkitekturoppgaver og konfigurasjon

-

kunne vurdere kodekvalitet, utføre feilsøking, overvåking

-

kunne implementere avansert produksjon som treningsmodeller, bygge grafer og logging
Helg Neural Networks kurs, kveld Neural Networks trening, Neural Networks boot camp, Neural Networks instruktørledet, Helg Neural Networks trening, Kveld Neural Networks kurs, Neural Networks coaching, Neural Networks instruktør, Neural Networks trener, Neural Networks kurs, Neural Networks klasser, Neural Networks on-site, Neural Networks private kurs, Neural Networks tomannshånd trening

Kursrabatter

Kursrabatter Nyhetsbrev

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Some of our clients

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Norway!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Norway
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!