Los cursos de formación en vivo (DL) de aprendizaje profundo dirigidos por un instructor demuestran a través de la práctica los fundamentos y aplicaciones del aprendizaje profundo y cubren temas como el aprendizaje profundo de máquinas, el aprendizaje estructurado profundo y el aprendizaje jerárquico.
El entrenamiento de aprendizaje profundo está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento en vivo remoto". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en México o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en México. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
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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: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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El tema es muy interesante.
Wojciech Baranowski
Curso: Introduction to Deep Learning
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Los formadores teóricos del conocimiento y la voluntad de resolver los problemas con los participantes después de la capacitación.
Grzegorz Mianowski
Curso: Introduction to Deep Learning
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Tema. ¡Muy interesante!.
Piotr
Curso: Introduction to Deep Learning
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Los ejercicios después de cada tema fueron realmente útiles, a pesar de que al final eran demasiado complicados. ¡En general, el material presentado fue muy interesante y envolvente! Los ejercicios con reconocimiento de imágenes fueron geniales.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Curso: Introduction to Deep Learning
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Creo que si el entrenamiento se hiciera en polaco, le permitiría al formador compartir su conocimiento de manera más eficiente.
Radek
Curso: Introduction to Deep Learning
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La visión global del aprendizaje profundo.
Bruno Charbonnier
Curso: Advanced Deep Learning
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Los ejercicios son suficientemente prácticos y no necesitan un alto conocimiento en Python para hacerse.
Alexandre GIRARD
Curso: Advanced Deep Learning
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Haciendo ejercicios sobre ejemplos reales usando Eras. Italia entendió totalmente nuestras expectativas sobre esta capacitación.
Paul Kassis
Curso: Advanced Deep Learning
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Realmente aprecié las respuestas claras y claras de Chris a nuestras preguntas.
Léo Dubus
Curso: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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En general, disfruté el entrenador experto.
Sridhar Voorakkara
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Me sorprendió el estándar de esta clase, diría que era el estándar de la universidad.
David Relihan
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Muy buena visión general. Go fondo desde Tensorflow por qué funciona como lo hace.
Kieran Conboy
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Me gustaron las oportunidades de hacer preguntas y obtener explicaciones más profundas de la teoría.
Sharon Ruane
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Hemos obtenido mucha más información sobre el tema. Se hicieron algunas buenas discusiones con algunos temas reales dentro de nuestra compañía.
Sebastiaan Holman
Curso: Machine Learning and Deep Learning
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La capacitación proporcionó la base correcta que nos permite ampliar aún más, al mostrar cómo la teoría y la práctica van de la mano. De hecho, me interesó más en el tema que antes.
Jean-Paul van Tillo
Curso: Machine Learning and Deep Learning
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Realmente disfruté de la cobertura y la profundidad de los temas.
Anirban Basu
Curso: Machine Learning and Deep Learning
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El profundo conocimiento del entrenador sobre el tema.
Sebastian Görg
Curso: Introduction to Deep Learning
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Enfoque muy actualizado o CPI (tensor flow, era, learn) para hacer aprendizaje automático.
Paul Lee
Curso: TensorFlow for Image Recognition
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Muy flexible.
Frank Ueltzhöffer
Curso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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En general, disfruté de la flexibilidad.
Werner Philipp
Curso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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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: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Me beneficié de la selección del tema. Estilo de entrenamiento Practica la orientación.
Commerzbank AG
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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forma de conducir y ejemplo dado por el entrenador
ORANGE POLSKA S.A.
Curso: Machine Learning and Deep Learning
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Posibilidad de discutir los temas propuestos usted mismo
ORANGE POLSKA S.A.
Curso: Machine Learning and Deep Learning
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Comunicación con los conferenciantes
文欣 张
Curso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Me gusta
lisa xie
Curso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Cobertura en profundidad de temas de aprendizaje automático, particularmente redes neuronales. Desmitificaron mucho el tema.
Sacha Nandlall
Curso: Python for Advanced Machine Learning
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Amplio y actualizado conocimiento de ejemplos de aplicaciones líderes y prácticas.
ING Bank Śląski S.A.
Curso: Introduction to Deep Learning
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Muchos ejercicios, muy buena cooperación con el grupo.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Curso: Introduction to Deep Learning
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trabajar en colaboradores,
ING Bank Śląski S.A.
Curso: Introduction to Deep Learning
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Era obvio que los entusiastas de los temas presentados eran líderes. Usé ejemplos interesantes durante el ejercicio.
ING Bank Śląski S.A.
Curso: Introduction to Deep Learning
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Una amplia gama de temas cubiertos y un conocimiento sustancial de los líderes.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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falta
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Grandes conocimientos teóricos y prácticos de los profesores. La comunicatividad de los formadores. Durante el curso, podrías hacer preguntas y obtener respuestas satisfactorias.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Parte práctica, donde implementamos algoritmos. Esto permitió una mejor comprensión del tema.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Ejercicios y ejemplos implementados en ellos.
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Ejemplos y temas discutidos.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Conocimiento sustantivo, compromiso, una forma apasionada de transferir conocimiento. Ejemplos prácticos después de una conferencia teórica.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Ejercicios prácticos preparados por el Sr. Maciej.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Me beneficié de la pasión por enseñar y centrarme en hacer que las cosas sean sensatas.
Zaher Sharifi - GOSI
Curso: Advanced Deep Learning
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Detección de punto malo de identificación humana y placa de circuito
王 春柱 - 中移物联网
Curso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Demostrar
中移物联网
Curso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Sobre el área de la cara.
中移物联网
Curso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Los intercambios informales que tuvimos durante las conferencias realmente me ayudaron a profundizar mi comprensión del tema
Explore
Curso: Deep Reinforcement Learning with Python
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Muchos consejos prácticos.
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Curso: Deep Learning with TensorFlow
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Mucha información relacionada con la implementación de soluciones.
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Curso: Deep Learning with TensorFlow
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Una multitud de consejos prácticos y conocimientos del profesor de una amplia gama de temas de AI / IT / SQL / IoT.
ABB Sp. z o.o.
Curso: Deep Learning with TensorFlow
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mucha información, todas las preguntas contestadas, ejemplos interesantes
A1 Telekom Austria AG
Curso: Deep Learning for Telecom (with Python)
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Comencé con un conocimiento cercano a cero, y al final pude construir y entrenar mis propias redes.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Curso: TensorFlow for Image Recognition
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Algunos de nuestros clientes
DL (Deep Learning) Subcategorías
Programas de los cursos DL (Deep Learning)
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
21 horas
Stable Diffusion es un poderoso modelo de aprendizaje profundo que puede generar imágenes detalladas basadas en descripciones de texto.Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio a avanzado, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores de aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora que deseen ampliar sus conocimientos y habilidades en aprendizaje profundo para texto a -generación de imágenes.Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender las arquitecturas y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen. Implemente modelos complejos y optimizaciones para la síntesis de imágenes de alta calidad. Optimice el rendimiento y la escalabilidad para grandes conjuntos de datos y modelos complejos. Ajuste los hiperparámetros para mejorar el rendimiento y la generalización del modelo. Integre Stable Diffusion con otros marcos y herramientas de aprendizaje profundo.
- Charla interactiva y debate. Muchos ejercicios y práctica. Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
21 horas
DeepSpeed es una biblioteca de optimización de aprendizaje profundo que facilita la escala de modelos de aprendizaje profundo en hardware distribuido. Desarrollado por Microsoft, DeepSpeed se integra con PyTorch para proporcionar un mejor escalado, un entrenamiento más rápido y una mejor utilización de los recursos.Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a científicos de datos de nivel principiante e intermedio e ingenieros de aprendizaje automático que desean mejorar el rendimiento de sus modelos de aprendizaje profundo.Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los principios del aprendizaje profundo distribuido. Instale y configure DeepSpeed. Escale modelos de aprendizaje profundo en hardware distribuido utilizando DeepSpeed. Implemente y experimente con las características de DeepSpeed para la optimización y la eficiencia de la memoria.
- Charla interactiva y debate. Muchos ejercicios y práctica. Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
7 horas
AlphaFold es un sistema Artificial Intelligence (AI) que realiza la predicción de las estructuras proteicas. Está desarrollado por Alphabet’s/Google’s DeepMind como un sistema de aprendizaje profundo que puede predecir con precisión los modelos 3D de estructuras de proteínas.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a biólogos que desean entender cómo AlphaFold funciona y utiliza AlphaFold modelos como guías en sus estudios experimentales.
Al final de este curso, los participantes podrán:
-
Comprender los principios básicos de AlphaFold.
Aprende cómo AlphaFold funciona.
Aprende a interpretar AlphaFold predicciones y resultados.
-
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
21 horas
Stable Diffusion es un poderoso modelo de aprendizaje profundo que puede generar imágenes detalladas basadas en descripciones de texto.Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de visión artificial que deseen aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad para una variedad de casos de uso.Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los principios de Stable Diffusion y cómo funciona para la generación de imágenes. Cree y entrene Stable Diffusion modelos para tareas de generación de imágenes. Aplique Stable Diffusion a varios escenarios de generación de imágenes, como pintura interna, pintura externa y traducción de imagen a imagen. Optimice el rendimiento y la estabilidad de Stable Diffusion modelos.
- Charla interactiva y debate. Muchos ejercicios y práctica. Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
21 horas
En esta capacitación en vivo con instructor, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje de máquina más relevantes e innovadoras en Python a medida que crean una serie de aplicaciones de demostración que incluyen imágenes, música, texto y datos financieros Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Implementar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos Aplicar el aprendizaje profundo y el aprendizaje semisupervisado a aplicaciones que involucren imagen, música, texto e información financiera Empujar los algoritmos de Python a su máximo potencial Usa bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano Audiencia Desarrolladores Analistas Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
21 horas
This instructor-led, live training in México (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to 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.
28 horas
El aprendizaje de máquina es una rama de inteligencia artificial en la que los ordenadores tienen la capacidad de aprender sin ser explícitamente programados.
El aprendizaje profundo es un subcampo de aprendizaje automático que utiliza métodos basados en las representaciones de datos de aprendizaje y estructuras como las redes neurales.
Python es un lenguaje de programación de alto nivel conocido por su sintaxe clara y la lectura de código.
En este entrenamiento guiado por instructores, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para telecom utilizando Python a medida que pasan por la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo.
Al final de este curso, los participantes podrán:
-
Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
Aprende las aplicaciones y los usos de la aprendizaje profunda en telecom.
Utilice Python, Keras, y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para telecom.
Construye su propio modelo de predicción del cliente de aprendizaje profundo utilizando Python.
-
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
14 horas
Embedding Projector es una aplicación web de código abierto para visualizar los datos utilizados para entrenar sistemas de aprendizaje automático Creado por Google, es parte de TensorFlow Este entrenamiento en vivo instruido introduce los conceptos detrás de Embedding Projector y guía a los participantes a través de la configuración de un proyecto de demostración Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Explore cómo los datos se interpretan mediante modelos de aprendizaje automático Navegue a través de vistas 3D y 2D de datos para comprender cómo lo interpreta un algoritmo de aprendizaje automático Comprenda los conceptos detrás de Embeddings y su papel en la representación de vectores matemáticos para imágenes, palabras y números Explore las propiedades de una incrustación específica para comprender el comportamiento de un modelo Aplicar Embedding Project a casos de uso reales como crear un sistema de recomendación de canciones para amantes de la música Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
21 horas
Artificial Neural Network es un modelo de datos computacional usado en el desarrollo de sistemas de Artificial Intelligence (AI) capaces de realizar tareas "inteligentes". Neural Networks se usan comúnmente en aplicaciones de Machine Learning (ML), que son en sí mismas una implementación de AI. Deep Learning es un subconjunto de ML.
21 horas
Este curso es una descripción general de Deep Learning sin profundizar demasiado en ningún método específico. Es adecuado para las personas que desean comenzar a utilizar el aprendizaje profundo para mejorar su precisión de predicción.
21 horas
Artificial Neural Network es un modelo de datos computacional usado en el desarrollo de sistemas de Artificial Intelligence (AI) capaces de realizar tareas "inteligentes". Neural Networks se usan comúnmente en aplicaciones de Machine Learning (ML), que son en sí mismas una implementación de AI. Deep Learning es un subconjunto de ML.
28 horas
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar explícitamente programadas. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en representaciones de datos de aprendizaje y estructuras como las redes neuronales.
21 horas
Caffe es un marco de aprendizaje profundo creado teniendo en cuenta la expresión, la velocidad y la modularidad. Este curso explora la aplicación de Caffe como un marco de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes utilizando MNIST como ejemplo Audiencia Este curso es adecuado para investigadores e ingenieros de Deep Learning interesados en utilizar Caffe como marco. Después de completar este curso, los delegados podrán:
- Entender la estructura de Caffe y los mecanismos de despliegue.
- realizar tareas de instalación / entorno de producción / arquitectura y configuración.
- evaluar la calidad del código, realizar depuración, monitoreo
- Implementar producción avanzada como modelos de entrenamiento, implementación de capas y registro.
21 horas
Audiencia Este curso es adecuado para investigadores e ingenieros de Deep Learning interesados en utilizar las herramientas disponibles (principalmente de código abierto) para analizar imágenes de computadora Este curso proporciona ejemplos de trabajo.
14 horas
This course covers AI (emphasizing Machine Learning and Deep Learning) in Automotive Industry. It helps to determine which technology can be (potentially) used in multiple situation in a car: from simple automation, image recognition to autonomous decision making.
21 horas
Este curso cubre AI (enfatizando el Machine Learning y Deep Learning )
14 horas
OpenNN es una biblioteca de clases de código abierto escrita en C ++ que implementa redes neuronales para su uso en aprendizaje automático.
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.
7 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo configurar y usar OpenNMT para llevar a cabo la traducción de varios conjuntos de datos de muestra. El curso comienza con una descripción general de las redes neuronales que se aplican a la traducción automática. Los participantes realizarán ejercicios en vivo durante todo el curso para demostrar su comprensión de los conceptos aprendidos y recibir comentarios del instructor. Al final de esta capacitación, los participantes tendrán el conocimiento y la práctica necesarios para implementar una solución OpenNMT vivo. Las muestras de idioma de origen y destino se preorganizarán según los requisitos de la audiencia.
- Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa
21 horas
Tipo: Entrenamiento teórico con aplicaciones decididas río arriba con los estudiantes en Lasaña o Keras según el grupo pedagógico. Método de enseñanza: presentación, intercambios y estudios de caso. La inteligencia artificial, después de haber interrumpido muchos campos científicos, comenzó a revolucionar una gran cantidad de sectores económicos (industria, medicina, comunicación, etc.). Sin embargo, su presentación en los grandes medios es a menudo una fantasía, muy lejos de lo que realmente son las áreas de Machine Learning o Deep Learning . El propósito de esta capacitación es proporcionar a los ingenieros que ya dominan las herramientas informáticas (incluida una base de programación de software) una introducción a Deep Learning y sus diversas áreas de especialización y, por lo tanto, a las principales arquitecturas de red existentes. hoy en día. Si se recuerdan las bases matemáticas durante el curso, se recomienda un nivel de matemáticas de tipo BAC + 2 para mayor comodidad. Es absolutamente posible omitir el eje matemático para mantener solo una visión de "sistema", pero este enfoque limitará enormemente su comprensión del tema.
14 horas
La inteligencia artificial, después de haber molestado a muchos campos científicos, comenzó a revolucionar una amplia gama de sectores económicos (industria, la medicina, comunicaciones, etc.). Sin embargo, su presentación en los principales medios de comunicación a menudo es una fantasía, muy lejos de lo que realmente son las áreas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. El objetivo de esta formación es introducir en realidad estos enfoques y lo que aportan a la solución de problemas considerados "inteligentes". Se presentan muchas aplicaciones, el tratamiento de los datos en bruto para crear contenido "original" a través de agentes de control, clasificación automatizada o la aproximación de un orden dado para facilitar su comprensión y manipulación. Por último, un aspecto importante es el de la oportunidad como la aplicación de dicha metodología de proyectos. El aprendizaje profundo sabe muchas limitaciones como cualquier herramienta, y su aplicación implica verdadera manera de entender, controlar y garantizar un resultado final de calidad.
7 horas
Fairseq es un conjunto de herramientas de secuencia de secuencia abierto de código abierto creado por Facebok para su uso en la traducción automática neuronal (NMT) En esta capacitación, los participantes aprenderán a usar Fairseq para llevar a cabo la traducción del contenido de muestra Al final de esta capacitación, los participantes tendrán el conocimiento y la práctica necesarios para implementar una solución de traducción automática basada en Fairseq Audiencia Especialistas en localización con experiencia técnica Gerentes de contenido global Ingenieros de localización Desarrolladores de software a cargo de implementar soluciones de contenido global Formato del curso Conferencia de la parte, discusión de la parte, práctica pesada del handson Nota Si desea utilizar contenido específico en el idioma de origen y de destino, contáctenos para organizarlo .
21 horas
Microsoft Cognitive Toolkit 2x (anteriormente CNTK) es un kit de herramientas de código abierto de fuente abierta que entrena algoritmos de aprendizaje profundo para aprender como el cerebro humano Según Microsoft, CNTK puede ser 510 veces más rápido que TensorFlow en redes recurrentes, y de 2 a 3 veces más rápido que TensorFlow para tareas relacionadas con imágenes En este entrenamiento en vivo con instructor, los participantes aprenderán a 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 avance, redes convolucionales (CNN) y redes recurrentes (RNN / 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, parte de discusión, ejercicios y práctica manual Nota Si desea personalizar cualquier parte de esta capacitación, incluido el lenguaje de programación que prefiera, contáctenos para organizarlo .
21 horas
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) es una plataforma de aprendizaje profundo escalable desarrollada por Baidu En este entrenamiento en vivo instruido, 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 Configurar 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, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
7 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar DSSTNE para crear una aplicación de recomendación. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entrene un modelo de recomendación con conjuntos de datos dispersos como entrada
- Escale modelos de entrenamiento y predicción sobre múltiples GPU
- Extienda la computación y el almacenamiento de forma paralela al modelo.
- Genere recomendaciones de productos personalizados similares a Amazon
- Implemente una aplicación lista para producción que pueda escalar con grandes cargas de trabajo
- Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.
7 horas
Tensor2Tensor (T2T) es una biblioteca modular y extensible para el entrenamiento de modelos AI en diferentes tareas, utilizando diferentes tipos de datos de entrenamiento, por ejemplo: reconocimiento de imágenes, traducción, análisis sintáctico, subtítulos de imágenes y reconocimiento de voz Lo mantiene el equipo de Google Brain En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán cómo preparar un modelo de deeplearning para resolver múltiples tareas Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Instalar tensor2tensor, seleccionar un conjunto de datos y entrenar y evaluar un modelo de IA Personalice un entorno de desarrollo utilizando las herramientas y los componentes incluidos en Tensor2Tensor Cree y use un único modelo para aprender de forma simultánea varias tareas de varios dominios Utilice el modelo para aprender de tareas con una gran cantidad de datos de entrenamiento y aplicar ese conocimiento a tareas donde los datos son limitados Obtenga resultados de procesamiento satisfactorios con una sola GPU Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
14 horas
OpenFace es un software de reconocimiento facial en tiempo real basado en Python y Torch basado en la investigación FaceNet de Google En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán a usar los componentes de OpenFace para crear y desplegar una aplicación de reconocimiento facial de muestra Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Trabajar con los componentes de OpenFace, incluidos dlib, OpenVC, Torch y nn4 para implementar la detección de rostros, la alineación y la transformación Aplicar OpenFace a aplicaciones del mundo real tales como vigilancia, verificación de identidad, realidad virtual, juegos e identificación de clientes habituales, etc Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
21 horas
En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán técnicas avanzadas para el Aprendizaje automático con R a medida que avanzan en la creación de una aplicación en el mundo real Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Usar técnicas como ajuste de hiperparámetros y aprendizaje profundo Comprender e implementar técnicas de aprendizaje no supervisadas Ponga un modelo en producción para usar en una aplicación más grande Audiencia Desarrolladores Analistas Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
14 horas
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
- Developers
- Engineers
- Domain experts
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 horas
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en representaciones y estructuras de datos de aprendizaje, como las redes neuronales. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde programas comerciales centrales hasta sistemas de gestión de riesgos. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para las finanzas usando R a medida que avanzan en la creación de un modelo de predicción de precios de acciones de aprendizaje profundo. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
- Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en finanzas
- Use R para crear modelos de aprendizaje profundo para finanzas
- Construya su propio modelo de predicción de precios de acciones de aprendizaje profundo usando R
- Desarrolladores
- Científicos de datos
- Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.
28 horas
Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readability.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for banking using Python as they step through the creation of a deep learning credit risk model.
By the end of this training, participants will be able to:
- 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
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Próximos Cursos Deep Learning (DL)
Introducción a la Inteligencia Artificial: Herramientas y Desafíos
2023-06-21 09:30
14 horas
Introducción a la Inteligencia Artificial: Herramientas y Desafíos
2023-07-05 09:30
14 horas
OpenNMT: Implementing a Neural Machine Translation solution
2023-07-19 09:30
7 horas
OpenNMT: Implementing a Neural Machine Translation solution
2023-08-02 09:30
7 horas
Introducción a Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales Ingeniería
2023-08-16 09:30
21 horas
Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
2023-08-30 09:30
21 horas
Otras regiones
Consultoría
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