Lokale, door een instructeur geleide live Neural Network-trainingscursussen demonstreren door middel van interactieve discussie en hands-on praktijk hoe Neural Networks te bouwen met behulp van een aantal meestal open-source toolkits en bibliotheken, evenals hoe de kracht van geavanceerde hardware (GPU's) te gebruiken ) en optimalisatietechnieken met gedistribueerde computers en big data. Onze Neural Network-cursussen zijn gebaseerd op populaire programmeertalen zoals Python, Java, R-taal en krachtige bibliotheken, waaronder TensorFlow, Torch, Caffe, Theano en meer. Onze Neural Network-cursussen behandelen zowel theorie als implementatie met behulp van een aantal neurale netwerkimplementaties zoals Deep Neural Networks (DNN), Convolutional Neural Networks (CNN) en Recurrent Neural Networks (RNN). Neuraal netwerk-training is beschikbaar als 'live training op afstand' of 'live training op afstand'. Online live training (ook bekend als "live training op afstand") wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop . Live training op locatie kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Hasselt of in bedrijfstrainingscentra van NobleProg in Hasselt. NobleProg -- Uw lokale trainingsaanbieder
Hasselt
Holiday Inn Hasselt, Kattegatstraat 1, Hasselt, België, 3500 Hasselt
De 5 moderne vergaderzalen van Holiday Inn Hasselt bieden plaats aan maximaal 250 personen. Alle vergaderzalen beschikken ove...
De 5 moderne vergaderzalen van Holiday Inn Hasselt bieden plaats aan maximaal 250 personen. Alle vergaderzalen beschikken over natuurlijk daglicht. Gratis draadloos internet in het hele hotel. Welkomstkoffie en koffiepauzes worden in onze lobby geserveerd door ons vriendelijke personeel.
Hotel in het stadscentrum, naast de haven!
Het moderne Hasseltse hotel biedt gratis WiFi, een brasserie en een kleine fitnessruimte
Holiday Inn® Hasselt plaatst u dicht bij de centrale bars en restaurants van de stad. Het station van Hasselt ligt op 10 minuten loopafstand en wordt bediend door lokale en regionale treinen. Hotelgasten krijgen korting op het parkeren op het terrein. De luchthaven van Brussel ligt op 50 minuten rijden en de luchthaven van Luik ligt op slechts 35 minuten afstand.
Om de hoek van het hotel traceert Modemuseum Hasselt de geschiedenis van de mode met collecties van de 18e eeuw tot nu. Vijf minuten verderop onderzoekt het Jenevermuseum jenever, de nationale drank met jeneverbessensmaak van België. Wandel langs kersenbomen en koivijvers in de Japanse tuin, op 20 minuten lopen van het hotel. Tegenover het park vindt u in de Trixxo Arena internationale concert- en evenementenprogramma's.
Hier voor werk? Ontvang maximaal 250 deelnemers in de vijf natuurlijk verlichte vergaderzalen van het hotel. Catering is op aanvraag beschikbaar en er is gratis WiFi in het hele hotel.
Geniet van het uitzicht op de stad of de gracht vanuit de stijlvolle kamers van dit gastvrije hotel waar kinderen verblijven en gratis eten. Begin uw dag met een ontbijtbuffet in de moderne Brasserie De Boulevard van het hotel en geniet van onze traditionele Belgische keuken. Ontspan met een minigymnastiektraining of een saunasessie voordat u vrienden ontmoet voor een drankje aan de bar.
Dit is een 4-daagse cursus die AI en de toepassing ervan introduceert met behulp van de Python programmeringstaal. Er is een optie om een extra dag te hebben om een AI-project te ondernemen aan het voltooien van deze cursus.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die de grondbeginselen van Deep Reinforcement Learning willen leren terwijl ze de creatie van een Deep Learning Agent doorlopen.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Begrijp de belangrijkste concepten achter Deep Reinforcement Learning en kan het onderscheiden van Machine Learning.
Pas geavanceerde Reinforcement Learning algoritmen toe om problemen uit de echte wereld op te lossen.
Deze cursus is gemaakt voor managers, oplossingsarchitecten, innovatiefunctionarissen, CTO's, softwarearchitecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de dichtstbijzijnde voorspelling voor de ontwikkeling ervan.
Deze cursus omvat AI (emphasizing Machine Learning en Deep Learning) in Automotive Industrie. Het helpt om te bepalen welke technologie (potentieel) kan worden gebruikt in meerdere situaties in een auto: van eenvoudige automatisering, beeldrecognitie tot autonome besluitvorming.
Artificial Neural Network is een computationeel datamodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) -systemen die "intelligente" taken kunnen uitvoeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) -toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.
Dit is een 4-daagse cursus waarin je AI en de toepassing ervan introduceert. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag te hebben om een AI-project uit te voeren.
Deze training is bedoeld voor mensen die Machine Learning willen toepassen in praktische toepassingen. Publiek Deze cursus is bedoeld voor datawetenschappers en statistici die enigszins bekend zijn met statistiek en weten hoe ze R (of Python of een andere gekozen taal) moeten programmeren. De nadruk van deze cursus ligt op de praktische aspecten van data / modelvoorbereiding, uitvoering, post hoc analyse en visualisatie. Het doel is om praktische toepassingen te geven aan Machine Learning aan deelnemers die geïnteresseerd zijn in het toepassen van de methoden op het werk. Sectorspecifieke voorbeelden worden gebruikt om de training relevant te maken voor het publiek.
Artificial Neural Network is een computationeel datamodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) -systemen die "intelligente" taken kunnen uitvoeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) -toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op onderzoekers en ontwikkelaars die Chainer willen gebruiken om neurale netwerken te bouwen en te trainen in Python, terwijl de code eenvoudig te debuggen is.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Zet de noodzakelijke ontwikkelomgeving op om te beginnen met het ontwikkelen van neurale netwerkmodellen.
Definieer en implementeer neurale netwerkmodellen met behulp van een begrijpelijke broncode.
Voer voorbeelden uit en wijzig bestaande algoritmen om deep learning-trainingsmodellen te optimaliseren, terwijl u GPUs gebruikt voor hoge prestaties.
Deze door een instructeur geleide, live cursus biedt een introductie op het gebied van patroonherkenning en machine learning. Het gaat over praktische toepassingen in de statistiek, informatica, signaalverwerking, computer vision, data mining en bioinformatica. De cursus is interactief en bevat veel praktische oefeningen, feedback van instructeurs en het testen van verworven kennis en vaardigheden.
Type: Theoretische training met applicaties stroomopwaarts besloten met de studenten op Lasagne of Keras volgens de pedagogische groep Lesmethode: presentatie, uitwisselingen en case studies Kunstmatige intelligentie begon, na vele wetenschappelijke gebieden te hebben verstoord, een revolutie teweeg te brengen in een groot aantal economische sectoren (industrie, geneeskunde, communicatie, enz.). Desalniettemin is de presentatie ervan in de grote media vaak fantasie, ver van wat echt de gebieden zijn van Machine Learning of Deep Learning . Het doel van deze training is om ingenieurs die al kennis hebben van computerhulpmiddelen (inclusief een softwareprogrammabasis) een inleiding te bieden tot Deep Learning en de verschillende specialisatiegebieden en daarmee tot de belangrijkste bestaande netwerkarchitecturen vandaag. Als de wiskundige basis tijdens de cursus wordt opgeroepen, wordt een niveau van wiskunde van het type BAC + 2 aanbevolen voor meer comfort. Het is absoluut mogelijk om de wiskundige as over te slaan om alleen een "systeemvisie" te behouden, maar deze benadering zal uw begrip van het onderwerp enorm beperken.
In deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers hoe ze Matlab kunnen gebruiken voor het ontwerpen, bouwen en visualiseren van een convolutioneel neuraal netwerk voor beeldherkenning. Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Bouw een diepgaand leermodel
Automatiseer gegevensetikettering
Werk met modellen van Caffe en TensorFlow - Keras
Train gegevens met behulp van meerdere GPU 's, de cloud of clusters
Publiek
ontwikkelaars
ingenieurs
Domeinexperts
Formaat van de cursus
Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die meer willen leren over de toepasbaarheid van kunstmatige intelligentie op mechatronische systemen.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Krijg een overzicht van kunstmatige intelligentie, machine learning en computationele intelligentie.
Begrijp de concepten van neurale netwerken en verschillende leermethoden.
Kies effectief voor kunstmatige intelligentie-benaderingen voor problemen uit het echte leven.
Implementeer AI-toepassingen in de mechatronische engineering.
Deze cursus geeft je kennis in neurale netwerken en in het algemeen in machine learning-algoritmen, deep learning (algoritmen en toepassingen).Deze training is meer gericht op de basisprincipes, maar zal u helpen de juiste technologie te kiezen: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, enz. De voorbeelden zijn gemaakt in TensorFlow.
Deze klassikale trainingssessie bevat presentaties en computergebaseerde voorbeelden en casestudy-oefeningen om uit te voeren met relevante neurale en diepe netwerkbibliotheken
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is een schaalbaar platform voor diep leren, ontwikkeld door Baidu In deze live training met instructeur leren deelnemers PaddlePaddle te gebruiken om diepgaand leren in hun product- en servicetoepassingen mogelijk te maken Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: PaddlePaddle instellen en configureren Stel een Convolutional Neural Network (CNN) in voor beeldherkenning en objectdetectie Een terugkerend neuraal netwerk (RNN) instellen voor sentimentanalyse Stel diepgaand leren op aanbevelingssystemen in om gebruikers te helpen antwoorden te vinden Voorspellen van klikfrequenties (CTR), grootschalige opnamesets classificeren, optische tekenherkenning (OCR) uitvoeren, zoekopdrachten rangschikken, computervirussen detecteren en een aanbevelingssysteem implementeren Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
Deze door een instructeur geleide, live training in Hasselt (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die Python willen gebruiken om aanbevelingssystemen te bouwen.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Creëer aanbevelingssystemen op schaal.
Pas collaboratieve filtering toe om aanbevelingssystemen te bouwen.
Gebruik Apache Spark om aanbevelingssystemen op clusters te berekenen.
Bouw een raamwerk om aanbevelingsalgoritmen te testen met Python.
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze kunnen profiteren van de innovaties in TPU-processors om de prestaties van hun eigen AI-applicaties te maximaliseren.Aan het einde van de training kunnen deelnemers:
Train verschillende soorten neurale netwerken op grote hoeveelheden data.
Gebruik TPU's om het gevolgtrekkingsproces met maximaal twee ordes van grootte te versnellen.
Gebruik TPU's om intensieve toepassingen te verwerken, zoals zoeken naar afbeeldingen, cloudvisie en foto's.
Deze cursus begint met het geven van conceptuele kennis in neurale netwerken en in het algemeen in machine learning-algoritme, deep learning (algoritmen en applicaties). Deel 1 (40%) van deze training is meer gericht op de basisprincipes, maar helpt u bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc. Deel 2 (20%) van deze training introduceert Theano - een pythonbibliotheek die het schrijven van diepgaande leermodellen eenvoudig maakt. Deel 3 (40%) van de training zou uitgebreid gebaseerd zijn op Tensorflow - 2e generatie API van de open source softwarebibliotheek van Go ogle voor Deep Learning . De voorbeelden en handson zouden allemaal in TensorFlow worden gemaakt. Publiek Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning projecten Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:
hebben een goed begrip van diepe neurale netwerken (DNN), CNN en RNN
de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren
codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren
in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, grafieken maken en logboekregistratie
In deze door een instructeur geleide, live training bespreken we de principes van neurale netwerken en gebruiken we OpenNN om een voorbeeldtoepassing te implementeren.Formaat van de cursusHoorcollege en discussie gekoppeld aan hands-on oefeningen.
Read more...
Last Updated:
Getuigenissen (5)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Cursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
It felt like we were going through directly relevant information at a good pace (i.e. no filler material)
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Cursus - Introduction to the use of neural networks
That it was applying real company data.
Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Cursus - Applied AI from Scratch in Python
Very flexible.
Frank Ueltzhöffer
Cursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
I liked the opportunities to ask questions and get more in depth explanations of the theory.
Sharon Ruane
Cursus - Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Neural Networks training cursus in Hasselt, Neural Networks opleiding cursus in Hasselt, Weekend Neural Networks cursus in Hasselt, Avond Neural Networks training in Hasselt, Neural Networks instructeur geleid Hasselt, Neural Networks privé cursus in Hasselt, Neural Networks instructeur in Hasselt, Neural Networks boot camp in Hasselt, Neural Networks trainer in Hasselt, Neural Networks een op een training in Hasselt, Avond Neural Networks cursus in Hasselt, Neural Networks op locatie in Hasselt, Neural Networks instructeur geleid in Hasselt,Neural Networks lessen in Hasselt, Neural Networks een op een opleiding in Hasselt, Neural Networks on-site in Hasselt, Weekend Neural Networks training in Hasselt, Neural Networks coaching in Hasselt
