Des cours de formation Keras direct, dirigés par un instructeur, démontrent, grâce à une pratique interactive, comment utiliser Keras pour une expérimentation rapide avec des réseaux de neurones profonds. Keras formation Keras 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 chez le client Belgique ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg Belgique . La formation en direct à distance est effectuée au moyen d'un bureau à distance interactif. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Machine Translated
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
Machine Translated
Le sujet est très intéressant.
Wojciech Baranowski
Formation: Introduction au Deep Learning
Machine Translated
Connaissances théoriques des formateurs et volonté de résoudre les problèmes avec les participants après la formation.
Grzegorz Mianowski
Formation: Introduction au Deep Learning
Machine Translated
Sujet. Très intéressant!.
Piotr
Formation: Introduction au Deep Learning
Machine Translated
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 au Deep Learning
Machine Translated
Je pense que si la formation se faisait en polonais, cela permettrait au formateur de partager ses connaissances plus efficacement.
Radek
Formation: Introduction au Deep Learning
Machine Translated
La vue d'ensemble globale de l'apprentissage en profondeur.
Bruno Charbonnier
Formation: Deep Learning, Niveau Avancé
Machine Translated
Les exercices sont suffisamment pratiques et ne nécessitent pas de connaissances approfondies en Python .
Alexandre GIRARD
Formation: Deep Learning, Niveau Avancé
Machine Translated
Faire des exercices sur des exemples réels en utilisant Eras. L'Italie a parfaitement compris nos attentes concernant cette formation.
Paul Kassis
Formation: Deep Learning, Niveau Avancé
Machine Translated
L'objet. Cela semblait intéressant, mais je suis parti en sachant pas beaucoup plus qu'avant.
Radoslaw Labedzki
Formation: Introduction au Deep Learning
Machine Translated
J'ai aimé que ce cours ait un sujet très intéressant.
Wojciech Wilk
Formation: Introduction au Deep Learning
Machine Translated
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 et Deep Learning
Machine Translated
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 et Deep Learning
Machine Translated
J'ai vraiment apprécié la couverture et la profondeur des sujets.
Anirban Basu
Formation: Machine Learning et Deep Learning
Machine Translated
La connaissance approfondie du formateur sur le sujet.
Sebastian Görg
Formation: Introduction au Deep Learning
Machine Translated
Très souple.
Frank Ueltzhöffer
Formation: Réseau de Neurones Artificiels, Machine Learning et Deep Thinking
Machine Translated
J'ai généralement apprécié la flexibilité.
Werner Philipp
Formation: Réseau de Neurones Artificiels, Machine Learning et Deep Thinking
Machine Translated
manière de conduire et exemple donné par le formateur
ORANGE POLSKA S.A.
Formation: Machine Learning et Deep Learning
Machine Translated
Possibilité de discuter vous-même des problèmes proposés
ORANGE POLSKA S.A.
Formation: Machine Learning et Deep Learning
Machine Translated
Communication avec des conférenciers
文欣 张
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Comme ça
lisa xie
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
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
Machine Translated
Connaissances approfondies et actualisées d’exemples d’applications de premier plan et pratiques.
ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction au Deep Learning
Machine Translated
Beaucoup d'exercices, très bonne coopération avec le groupe.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction au Deep Learning
Machine Translated
travailler sur des collaborateurs,
ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction au Deep Learning
Machine Translated
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 au Deep Learning
Machine Translated
J'avais profité de la passion d'enseigner et de me concentrer pour rendre les choses sensées.
Zaher Sharifi - GOSI
Formation: Deep Learning, Niveau Avancé
Machine Translated
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
Machine Translated
beaucoup d'informations, toutes les questions ont répondu, des exemples intéressants
A1 Telekom Austria AG
Formation: Deep Learning for Telecom (with Python)
Machine Translated
Plans de cours Keras
cette formation en direct (sur site ou à distance) dirigée par un instructeur s’adresse aux personnes techniques qui souhaitent appliquer un modèle d’apprentissage approfondi aux applications de reconnaissance d’images.
à la fin de cette formation, les participants pourront:
- installer et configurer keras.
- rapidement prototype des modèles d’apprentissage profond.
- implémenter un réseau convolutionnel.
- implémenter un réseau récurrent.
- exécuter un modèle d’apprentissage profond sur une CPU et GPU.
format du cours
- conférence interactive et discussion.
- beaucoup d’exercices et de la pratique.
implémentation de - Hands-on dans un environnement Live-Lab.
cours options de personnalisation
- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s’il vous plaît nous contacter pour organiser.
- pour en savoir plus sur keras, s’il vous plaît visitez: https://keras.io/
Cette formation en direct dirigée par un instructeur (sur place ou à distance) s'adresse aux ingénieurs logiciels qui souhaitent développer des réseaux neuronaux d'apprentissage profond avancé et modéliser en utilisant Keras et Python.
À la fin de cette formation, les participants pourront :
- Appliquer l'apprentissage profond avec des méthodes d'apprentissage supervisées ou non supervisées.
- Développer, former et mettre en œuvre des réseaux neuronaux simultanés et des réseaux neuronaux récurrents.
- Utilisez Keras et Python pour construire des modèles d'apprentissage profond pour résoudre les problèmes impliquant des images, du texte, du son, et plus encore.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s'il vous plaît contactez-nous pour organiser.
Keras est une API de réseaux de neurones de haut niveau permettant un développement et une expérimentation rapides. Il fonctionne sur TensorFlow , CNTK ou CNTK .
Cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou à distance) est destinée aux développeurs qui souhaitent construire une voiture autonome en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Utiliser des techniques de vision par ordinateur pour identifier les voies.
- Utilisez Keras pour construire et former des réseaux de neurones convolutionnels.
- Former un modèle d'apprentissage en profondeur pour différencier les panneaux de signalisation.
- Simulez une voiture entièrement autonome.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
.png "european central bank (ecb)")
.png "new york stock exchange (nyse)")
_ireland.gif "environmental protection agency (epa) ireland")
.jpg "european southern observatory (eso)")
