
Des cours de formation Deep Learning (DL) en direct, organisés à l'échelle locale, illustrent les principes fondamentaux et les applications de Deep Learning et traitent de sujets tels que l'apprentissage machine profond, l'apprentissage structuré profond et l'apprentissage hiérarchique La formation Deep Learning est disponible en tant que «formation en direct sur site» ou «formation en direct à distance» La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client Belgique ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à Belgique La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif et distant NobleProg Votre fournisseur de formation local.
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Nos Clients témoignent
C'était très interactif et plus détendu et informel que prévu. Nous avons couvert de nombreux sujets dans le temps et le formateur a toujours été réceptif à parler plus en détail ou plus généralement des sujets et de leurs relations. Je pense que la formation m'a donné les outils pour continuer à apprendre, par opposition à une session unique où l'apprentissage s'arrête une fois que vous avez terminé, ce qui est très important compte tenu de l'ampleur et de la complexité du sujet.
Jonathan Blease
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Le sujet est très intéressant.
Wojciech Baranowski
Formation: Introduction to Deep Learning
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Connaissances théoriques des formateurs et volonté de résoudre les problèmes avec les participants après la formation.
Grzegorz Mianowski
Formation: Introduction to Deep Learning
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Sujet. Très intéressant!.
Piotr
Formation: Introduction to Deep Learning
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Les exercices après chaque sujet ont été très utiles, même s’ils étaient trop compliqués à la fin. En général, le matériel présenté était très intéressant et intéressant! Les exercices avec reconnaissance d'image étaient excellents.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Formation: Introduction to Deep Learning
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Je pense que si la formation se faisait en polonais, cela permettrait au formateur de partager ses connaissances plus efficacement.
Radek
Formation: Introduction to Deep Learning
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La vue d'ensemble globale de l'apprentissage en profondeur.
Bruno Charbonnier
Formation: Advanced Deep Learning
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Les exercices sont suffisamment pratiques et ne nécessitent pas de connaissances approfondies en Python .
Alexandre GIRARD
Formation: Advanced Deep Learning
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Faire des exercices sur des exemples réels en utilisant Eras. L'Italie a parfaitement compris nos attentes concernant cette formation.
Paul Kassis
Formation: Advanced Deep Learning
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J'ai vraiment apprécié les réponses claires de Chris à nos questions.
Léo Dubus
Formation: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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J'ai généralement apprécié le formateur compétent.
Sridhar Voorakkara
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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J'ai été stupéfait par la qualité de ce cours - je dirais que c'était la norme universitaire.
David Relihan
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Très bon aperçu général. Go historique des raisons pour lesquelles Tensorflow fonctionne comme il le fait.
Kieran Conboy
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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J'ai aimé les possibilités de poser des questions et d'obtenir des explications plus approfondies de la théorie.
Sharon Ruane
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Nous avons eu beaucoup plus d'informations sur le sujet. Une belle discussion a été faite avec certains sujets réels au sein de notre société.
Sebastiaan Holman
Formation: Machine Learning and Deep Learning
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La formation a fourni la bonne base qui nous permet de continuer à nous développer, en montrant comment la théorie et la pratique vont de pair. En fait, cela m'intéressait plus que par le passé.
Jean-Paul van Tillo
Formation: Machine Learning and Deep Learning
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J'ai vraiment apprécié la couverture et la profondeur des sujets.
Anirban Basu
Formation: Machine Learning and Deep Learning
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La connaissance approfondie du formateur sur le sujet.
Sebastian Görg
Formation: Introduction to Deep Learning
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Approche très actualisée ou IPC (flux tensoriel, ère, apprendre) pour faire de l'apprentissage automatique.
Paul Lee
Formation: TensorFlow for Image Recognition
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Très souple.
Frank Ueltzhöffer
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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J'ai généralement apprécié la flexibilité.
Werner Philipp
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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Compte tenu des perspectives de la technologie: quelle technologie / processus pourrait devenir plus important dans le futur; voir à quoi la technologie peut être utilisée
Commerzbank AG
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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J'ai bénéficié de la sélection de sujets. Style de formation. Orientation pratique
Commerzbank AG
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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manière de conduire et exemple donné par le formateur
ORANGE POLSKA S.A.
Formation: Machine Learning and Deep Learning
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Possibilité de discuter vous-même des problèmes proposés
ORANGE POLSKA S.A.
Formation: Machine Learning and Deep Learning
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Communication avec des conférenciers
文欣 张
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Comme ça
lisa xie
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Couverture approfondie des sujets d'apprentissage automatique, en particulier des réseaux de neurones. Démystifié beaucoup de sujet.
Sacha Nandlall
Formation: Python for Advanced Machine Learning
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Connaissances approfondies et actualisées d’exemples d’applications de premier plan et pratiques.
ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction to Deep Learning
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Beaucoup d'exercices, très bonne coopération avec le groupe.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction to Deep Learning
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travailler sur des collaborateurs,
ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction to Deep Learning
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Il était évident que les passionnés des sujets présentés étaient en tête. Utilisé des exemples intéressants pendant l'exercice.
ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction to Deep Learning
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Un large éventail de sujets couverts et une connaissance approfondie des dirigeants.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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manque
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Grandes connaissances théoriques et pratiques des conférenciers. Communicativeness des formateurs. Pendant le cours, vous pouvez poser des questions et obtenir des réponses satisfaisantes.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Partie pratique, où nous avons implémenté des algorithmes. Cela a permis une meilleure compréhension du sujet.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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exercices et exemples mis en oeuvre
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Exemples et problèmes discutés.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Connaissances substantielles, engagement, une manière passionnée de transférer des connaissances. Exemples pratiques après un cours théorique.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Exercices pratiques préparés par M. Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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J'avais profité de la passion d'enseigner et de me concentrer pour rendre les choses sensées.
Zaher Sharifi - GOSI
Formation: Advanced Deep Learning
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Identification humaine et détection de mauvais point de carte de circuit
王 春柱 - 中移物联网
Formation: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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faire la démonstration de
中移物联网
Formation: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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A propos de la surface faciale.
中移物联网
Formation: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Les échanges informels que nous avons eus au cours des conférences m’ont vraiment aidé à approfondir ma compréhension du sujet
Explore
Formation: Deep Reinforcement Learning with Python
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Beaucoup de conseils pratiques
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Formation: Deep Learning with TensorFlow
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Beaucoup d'informations liées à la mise en œuvre de solutions
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Formation: Deep Learning with TensorFlow
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Une multitude de conseils pratiques et de connaissances du conférencier parmi un large éventail de problèmes d’IA / d’informatique / SQL / IdO.
ABB Sp. z o.o.
Formation: Deep Learning with TensorFlow
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beaucoup d'informations, toutes les questions ont répondu, des exemples intéressants
A1 Telekom Austria AG
Formation: Deep Learning for Telecom (with Python)
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J'ai commencé avec une connaissance quasi nulle et, à la fin, j'ai été capable de construire et de former mes propres réseaux.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Formation: TensorFlow for Image Recognition
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Sous-catégories Deep Learning (DL)
Plans de cours Deep Learning (DL)
Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée aux biologistes qui souhaitent comprendre comment AlphaFold fonctionne et utilise AlphaFold les modèles en tant que guides dans leurs études expérimentales.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les principes fondamentaux de AlphaFold. Apprenez comment cela fonctionne AlphaFold. Apprenez à interpréter AlphaFold les prévisions et les résultats.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Dans cet instructeur, une formation vivante, les participants apprendront les fondamentaux de la profonde Reinforcement Learning alors qu'ils se déplaceront par la création d'un agent Deep Learning.
À la fin de cette formation, les participants peuvent:
Comprenez les concepts clés derrière la Profonde Reinforcement Learning et soient capables de le distinguer de Machine Learning Appliquer des algoritmes avancés Reinforcement Learning pour résoudre les problèmes du monde réel Construire un Deep Learning Agent
Audience
Développeurs des scientifiques de données
Format du cours
Participation, débat de partie, exercices et pratiques lourdes
L’apprentissage en profondeur est un domaine de l’apprentissage en machine qui utilise des méthodes basées sur les représentations de données d’apprentissage et les structures telles que les réseaux neuronaux.
Python est un langage de programmation de haut niveau connu pour sa syntaxe claire et sa lecture de code.
Dans cette formation guidée par l'instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage profond pour les télécoms en utilisant Python alors qu'ils passent par la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage profond.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les concepts fondamentaux de l’apprentissage profond. Apprendre les applications et les utilisations de l'apprentissage profond dans la télécommunication. Utilisez Python, Keras, et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage profond pour les télécoms. Construisez votre propre modèle d'apprentissage profond du client en utilisant Python.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Ce cours explore l’application de Caffe tant que cadre d’apprentissage approfondi pour la reconnaissance d’images en prenant comme exemple le MNIST.
Public
Ce cours convient aux chercheurs et ingénieurs Deep Learning intéressés par l'utilisation de Caffe tant que cadre.
Une fois ce cours terminé, les délégués seront en mesure de:
- comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de Caffe
- effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
- évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
- implémenter une production avancée telle que des modèles d'entraînement, implémenter des couches et se connecter
Ce cours convient aux chercheurs et ingénieurs Deep Learning intéressés par l'utilisation des outils disponibles (principalement open source) pour l'analyse d'images informatiques.
Ce cours fournit des exemples de travail.
Format du cours
Lecture et discussion associées à des exercices pratiques.
À la fin de cette formation, les participants disposeront des connaissances et de la pratique nécessaires pour mettre en œuvre une solution OpenNMT direct.
Des échantillons de langue source et cible seront pré-arrangés selon les exigences du public.
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, pratique intense
Méthode pédagogique : présentation, échanges et études de cas
L’intelligence artificielle, après avoir bouleversé de nombreux domaines scientifiques, a commencé à révolutionner un grand nombre de secteurs économiques (industrie, médecine, communication, etc.). Néanmoins, sa présentation dans les grands media relève souvent du fantasme, très éloignée de ce que sont réellement les domaines du Machine Learning ou du Deep Learning. L’objet de cette formation est d’apporter à des ingénieurs ayant déjà une maîtrise des outils informatiques (dont une base de programmation logicielle) une introduction au Deep Learning ainsi qu’à ses différents domaines de spécialisation et donc aux principales architectures de réseau existant aujourd’hui. Si les bases mathématiques sont rappelées pendant le cours, un niveau de mathématique de type BAC+2 est recommandé pour plus de confort. Il est dans l’absolu possible de faire l’impasse sur l’axe mathématique pour ne conserver qu’une vision « système », mais cette approche limitera énormément votre compréhension du sujet.
À la fin de cette formation, les participants disposeront des connaissances et des pratiques nécessaires pour mettre en œuvre une solution de traduction machine Fairseq en direct.
Format du cours
Lecture partielle, discussion partielle, pratique lourde
Notes
Si vous souhaitez utiliser un contenu de source spécifique et de langue cible, veuillez nous contacter pour organiser.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Former un modèle de recommandation avec des jeux de données fragmentés en entrée
- Échelle des modèles de formation et de prévision sur plusieurs GPU
- Étalez le calcul et le stockage de manière parallèle au modèle
- Générer des recommandations de produits personnalisés de type Amazon
- Déployez une application prête à la production capable d'évoluer avec des charges de travail lourdes
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
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
Audience
- Developers
- Engineers
- Domain experts
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage approfondi pour la finance en utilisant R lorsqu'ils créeront un modèle de prévision du prix des actions d'apprentissage approfondi.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur
- Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur en finance
- Utilisez R pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur pour la finance
- Construire leur propre modèle de prévision du prix des actions d'apprentissage en profondeur en utilisant R
Public
- Développeurs
- Scientifiques de données
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
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
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage en profondeur pour les opérations bancaires en utilisant R au fur et à mesure de la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage en profondeur.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur
- Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur dans le secteur bancaire
- Utilisez R pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur pour le secteur bancaire
- Construire leur propre modèle de risque de crédit d'apprentissage profond en utilisant R
Public
- Développeurs
- Scientifiques de données
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
L'apprentissage profond devient un composant principal du futur design de produits qui veut incorporer l'intelligence artificielle au cœur de leurs modèles. Dans les 5 à 10 prochaines années, les outils de développement d’apprentissage profond, les bibliothèques et les langues deviendront des composants standard de chaque kit d’outils de développement de logiciels. Jusqu'à présent Google, Sales Force, Facebook, Amazon a utilisé avec succès l'AI d'apprentissage profond pour stimuler leur entreprise. Les applications varient de la traduction automatique, de l'analyse d'image, de l'analyse vidéo, de l'analyse de mouvement, de la génération de la publicité ciblée et bien plus encore.
Ce cours est destiné aux organisations qui veulent intégrer Deep Learning comme une partie très importante de leur stratégie de produit ou de service. Ci-dessous est la description du cours d'apprentissage profond que nous pouvons personnaliser pour différents niveaux de employés / participants dans une organisation.
Audience cible :
(En fonction de l'audience cible, les matériaux de cours seront personnalisés)
Exécutif
Un aperçu général de l'IA et de la façon dont il s'inscrit dans la stratégie d'entreprise, avec des séances de break-out sur la planification stratégique, les pistes de la technologie et l'allocation des ressources pour assurer la valeur maximale.
Les gestionnaires de projet
Comment planifier un projet d’intelligence artificielle, y compris la collecte et l’évaluation des données, le nettoyage et la vérification des données, le développement d’un modèle de preuve-de-concept, l’intégration dans les processus d’affaires et la livraison à travers l’organisation.
Développeurs
Formations techniques en profondeur, avec un accent sur les réseaux neuronaux et l'apprentissage en profondeur, l'analyse image et vidéo (CNNs), l'analyse sonore et texte (NLP), et l'introduction de l'IA dans les applications existantes.
Les vendeurs
Un aperçu général de l'IA et de la façon dont elle peut satisfaire les besoins des clients, des propositions de valeur pour divers produits et services, et comment soulager les craintes et promouvoir les avantages de l'IA.
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