Formations Réseaux Neurones, Neural Networks en Anglais. Un Réseau Neurones est un ensemble de neurones formels interconnectés permettant de résoudre des problèmes complexes comme la reconnaissance des formes ou le traitement du langage naturel, grâce à l'ajustement des coefficients de pondération dans une phase d'apprentissage.
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
Ann a créé un environnement idéal pour poser des questions et apprendre. Nous nous sommes beaucoup amusés et avons aussi beaucoup appris en même temps.
Gudrun Bickelq
Formation: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
La partie interactive, adaptée à nos besoins spécifiques.
Thomas Stocker
Formation: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
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
Machine Translated
J'ai généralement apprécié le formateur compétent.
Sridhar Voorakkara
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
Le formateur a très facilement expliqué des sujets difficiles et avancés.
Leszek K
Formation: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
J'ai aimé les nouvelles connaissances sur l'apprentissage en machine profonde.
Josip Arneric
Formation: Neural Network in R
Machine Translated
Nous avons acquis des connaissances sur NN en général et ce qui était le plus intéressant pour moi, c’était les nouveaux types de NN qui sont populaires de nos jours.
Tea Poklepovic
Formation: Neural Network in R
Machine Translated
J'ai surtout apprécié les graphiques en R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Formation: Neural Network in R
Machine Translated
Très souple.
Frank Ueltzhöffer
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
J'ai généralement apprécié la flexibilité.
Werner Philipp
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
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
Machine Translated
J'ai bénéficié de la sélection de sujets. Style de formation. Orientation pratique
Commerzbank AG
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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
beaucoup d'exercices que je peux utiliser directement dans mon travail.
Alior Bank S.A.
Formation: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
Exemples sur des données réelles
Alior Bank S.A.
Formation: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
neuralnet, pROC dans une boucle.
Alior Bank S.A.
Formation: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
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
Machine Translated
manque
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
exercices et exemples mis en oeuvre
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Exemples et problèmes discutés.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
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
Machine Translated
Exercices pratiques préparés par M. Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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
Le formateur était un professionnel du domaine et de la théorie associée, avec une excellente application.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Formation: Applied AI from Scratch in Python
Machine Translated
thèmes, attitude amicale du présentateur
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Formation: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Sous-catégories Réseaux Neurones
Plans de cours Réseaux Neurones
Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
14 hours
Aperçu
Ce cours couvre l'IA (mettant l'accent sur l' Machine Learning et l' Deep Learning ) dans l'industrie Automotive . Cela aide à déterminer quelle technologie peut (potentiellement) être utilisée dans plusieurs situations de la voiture: de l'automatisation simple à la prise de décision autonome en passant par la reconnaissance d'images.
21 hours
Aperçu
La mécatronique (ou ingénierie mécatronique) est une combinaison de mécanique, d'électronique et d'informatique.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux ingénieurs qui souhaitent en savoir plus sur l'applicabilité de l'intelligence artificielle aux systèmes mécatroniques.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Obtenez un aperçu de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence informatique.
- Comprendre les concepts de réseaux de neurones et de différentes méthodes d'apprentissage.
- Choisissez efficacement des approches d'intelligence artificielle pour des problèmes concrets.
- Implémenter des applications d'intelligence artificielle en ingénierie mécatronique.
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.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux ingénieurs qui souhaitent en savoir plus sur l'applicabilité de l'intelligence artificielle aux systèmes mécatroniques.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Obtenez un aperçu de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence informatique.
- Comprendre les concepts de réseaux de neurones et de différentes méthodes d'apprentissage.
- Choisissez efficacement des approches d'intelligence artificielle pour des problèmes concrets.
- Implémenter des applications d'intelligence artificielle en ingénierie mécatronique.
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
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7 hours
Aperçu
L'unité de traitement Tensor (TPU) est l'architecture que Google a utilisée en interne depuis plusieurs années, et est maintenant en train de devenir disponible pour une utilisation par le grand public Il inclut plusieurs optimisations spécifiquement destinées à être utilisées dans les réseaux neuronaux, y compris la multiplication simplifiée de matrices, et des entiers à 8 bits au lieu de 16 bits afin de renvoyer des niveaux de précision appropriés Dans cette formation en direct, les participants apprendront à tirer parti des innovations des processeurs TPU pour optimiser les performances de leurs propres applications IA À la fin de la formation, les participants seront en mesure de: Former différents types de réseaux de neurones sur de grandes quantités de données Utilisez des TPU pour accélérer le processus d'inférence jusqu'à deux ordres de grandeur Utiliser des TPU pour traiter des applications intensives telles que la recherche d'images, la vision nuageuse et les photos Public Développeurs Des chercheurs Ingénieurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
7 hours
Aperçu
Snorkel est un système permettant de créer, modéliser et gérer rapidement des données d'entraînement Il se concentre sur l'accélération du développement d'applications d'extraction de données structurées ou «sombres» pour des domaines dans lesquels de grands ensembles d'apprentissage étiquetés ne sont pas disponibles ou faciles à obtenir Dans cette formation en ligne, les participants apprendront des techniques pour extraire de la valeur à partir de données non structurées telles que du texte, des tableaux, des figures et des images grâce à la modélisation des données d'entraînement avec Snorkel À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Créer par programmation des ensembles d'entraînement pour permettre l'étiquetage d'ensembles d'entraînement massifs Former des modèles finaux de haute qualité en commençant par modéliser des ensembles d'entraînement bruyants Utiliser Snorkel pour implémenter de faibles techniques de supervision et appliquer la programmation de données à des systèmes d'apprentissage machine faiblement supervisés Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
Aperçu
Ce cours est une introduction à l'application de réseaux de neurones à des problèmes du monde réel à l'aide du logiciel R-project.
14 hours
Aperçu
A recommender system is an information filtering process that predicts the user's preferences. Python can be used to program deep learning, machine learning, and neural network recommender systems to help users discover new products and content.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Python to build recommender systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Create recommender systems at scale.
- Apply collaborative filtering to build recommender systems.
- Use Apache Spark to compute recommender systems on clusters.
- Build a framework to test recommendation algorithms with Python.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Python to build recommender systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Create recommender systems at scale.
- Apply collaborative filtering to build recommender systems.
- Use Apache Spark to compute recommender systems on clusters.
- Build a framework to test recommendation algorithms with Python.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 hours
Aperçu
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) est une plateforme d'apprentissage en profondeur évolutive développée par Baidu Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser PaddlePaddle pour permettre un apprentissage approfondi dans leurs applications de produits et de services À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Configurer et configurer PaddlePaddle Configurer un réseau neuronal convolutif (CNN) pour la reconnaissance d'image et la détection d'objets Mettre en place un réseau neuronal récurrent (RNN) pour l'analyse des sentiments Mettre en place un apprentissage en profondeur sur les systèmes de recommandation pour aider les utilisateurs à trouver des réponses Prédisez les taux de clics (CTR), classifiez les ensembles d'images à grande échelle, effectuez la reconnaissance optique des caractères (OCR), effectuez des recherches de classement, détectez les virus informatiques et implémentez un système de recommandation Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
Aperçu
OpenNN est une bibliothèque de classes open-source écrite en C ++ qui implémente des réseaux de neurones, pour une utilisation en apprentissage automatique.
Dans ce cours, nous allons passer en revue les principes des réseaux de neurones et utiliser OpenNN pour implémenter un exemple d'application.
Public
Les développeurs de logiciels et les programmeurs souhaitant créer des applications d'apprentissage approfondi.
Format du cours
Lecture et discussion associées à des exercices pratiques.
Dans ce cours, nous allons passer en revue les principes des réseaux de neurones et utiliser OpenNN pour implémenter un exemple d'application.
Public
Les développeurs de logiciels et les programmeurs souhaitant créer des applications d'apprentissage approfondi.
Format du cours
Lecture et discussion associées à des exercices pratiques.
14 hours
Aperçu
Cette session de formation en classe contiendra des présentations, des exemples informatiques et des exercices d’études de cas à entreprendre avec les bibliothèques de réseaux neuronales et profondes pertinentes.
28 hours
Aperçu
Ce cours vous donnera des connaissances sur les réseaux de neurones et plus généralement sur les algorithmes d’apprentissage automatique, d’apprentissage approfondi (algorithmes et applications).
Cette formation met davantage l'accent sur les principes fondamentaux, mais vous aidera à choisir la technologie TensorFlow : TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Les exemples sont réalisés dans TensorFlow .
Cette formation met davantage l'accent sur les principes fondamentaux, mais vous aidera à choisir la technologie TensorFlow : TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Les exemples sont réalisés dans TensorFlow .
7 hours
Aperçu
La formation s'adresse aux personnes qui souhaitent apprendre les bases des réseaux de neurones et de leurs applications.
21 hours
Aperçu
Microsoft Cognitive Toolkit 2x (anciennement CNTK) est une boîte à outils opensource et commerciale qui forme des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour apprendre comme le cerveau humain Selon Microsoft, CNTK peut être 510x plus rapide que TensorFlow sur les réseaux récurrents, et 2 à 3 fois plus rapide que TensorFlow pour les tâches imagerelated Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Microsoft Cognitive Toolkit pour créer, former et évaluer des algorithmes d'apprentissage en profondeur à utiliser dans des applications IA commerciales impliquant de multiples types de données tels que données, paroles, textes et images À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Accéder à CNTK en tant que bibliothèque à partir d'un programme Python, C # ou C ++ Utilisez CNTK en tant qu'outil autonome d'apprentissage automatique grâce à son propre langage de description de modèle (BrainScript) Utiliser la fonctionnalité d'évaluation du modèle CNTK à partir d'un programme Java Combiner les DNN feedforward, les réseaux convolutifs (CNN) et les réseaux récurrents (RNN / LSTM) Capacité de calcul d'échelle sur les processeurs, les GPU et plusieurs machines Accédez à des jeux de données volumineux en utilisant les langages de programmation et les algorithmes existants Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Si vous souhaitez personnaliser une partie de cette formation, y compris le langage de programmation de votre choix, veuillez nous contacter pour organiser .
14 hours
Aperçu
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Matlab pour concevoir, construire et visualiser un réseau de neurones à convolution permettant la reconnaissance d'images.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Construire un modèle d'apprentissage en profondeur
- Automatiser l'étiquetage des données
- Travailler avec des modèles de Caffe et TensorFlow - Keras
- Former les données en utilisant plusieurs GPU , le cloud ou des clusters
Public
- Les développeurs
- Ingénieurs
- Experts du domaine
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Construire un modèle d'apprentissage en profondeur
- Automatiser l'étiquetage des données
- Travailler avec des modèles de Caffe et TensorFlow - Keras
- Former les données en utilisant plusieurs GPU , le cloud ou des clusters
Public
- Les développeurs
- Ingénieurs
- Experts du domaine
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
7 hours
Aperçu
Ce cours a été créé à l’intention des gestionnaires, des architectes de solutions, des responsables de l’innovation, des directeurs techniques, des architectes de logiciels et de toute personne intéressée par un aperçu de l’intelligence artificielle appliquée et des prévisions les plus proches pour son développement.
21 hours
Aperçu
Type : Formation théorique avec applications décidées en amont avec les élèves sur Lasagne ou Keras selon le groupe pédagogique
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.
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.
14 hours
Aperçu
Encog est un framework d'apprentissage machine opensource pour Java etNet Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment créer différents composants de réseau neuronal en utilisant ENCOG Les études de cas de Realworld seront discutées et des solutions basées sur le langage machine à ces problèmes seront explorées À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Préparer les données pour les réseaux de neurones en utilisant le processus de normalisation Mettre en œuvre des réseaux d'anticipation et des méthodologies de formation à la propagation Implémenter des tâches de classification et de régression Modéliser et former des réseaux de neurones à l'aide de l'atelier basé sur l'interface graphique d'Encog Intégrez le support de réseau neuronal dans les applications realworld Public Développeurs Analystes Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
Aperçu
Encog est un framework d'apprentissage machine opensource pour Java etNet Dans cette formation en direct, les participants apprendront des techniques avancées d'apprentissage automatique pour construire des modèles prédictifs précis de réseaux neuronaux À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Mettre en œuvre différentes techniques d'optimisation des réseaux neuronaux pour résoudre les problèmes de sous-équipement et de surapprentissage Comprendre et choisir parmi un certain nombre d'architectures de réseaux neuronaux Mettre en place des réseaux de feed-back et de feedback supervisés Public Développeurs Analystes Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
Aperçu
L'apprentissage par renforcement en profondeur fait référence à la capacité d'un "agent artificiel" à apprendre par essais et erreurs et par récompenses et punitions. Un agent artificiel vise à imiter la capacité d'un être humain à obtenir et à construire un savoir par lui-même, directement à partir de données brutes telles que la vision. Pour réaliser l'apprentissage par renforcement, un apprentissage en profondeur et des réseaux de neurones sont utilisés. L'apprentissage par renforcement est différent de l'apprentissage par machine et ne repose pas sur des approches d'apprentissage supervisées et non supervisées.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront les bases de l’apprentissage en renforcement profond tout au long de la création d’un agent d’ Deep Learning .
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement en profondeur et être capable de le distinguer de l' Machine Learning
- Appliquer des algorithmes avancés d'apprentissage par renforcement pour résoudre des problèmes concrets
- Construire un agent d' Deep Learning
Public
- Développeurs
- Data Scientists
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront les bases de l’apprentissage en renforcement profond tout au long de la création d’un agent d’ Deep Learning .
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement en profondeur et être capable de le distinguer de l' Machine Learning
- Appliquer des algorithmes avancés d'apprentissage par renforcement pour résoudre des problèmes concrets
- Construire un agent d' Deep Learning
Public
- Développeurs
- Data Scientists
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
21 hours
Aperçu
Ce cours en direct, animé par un instructeur, constitue une introduction au domaine de la reconnaissance des formes et de l'apprentissage automatique. Il aborde des applications pratiques dans les domaines de la statistique, de l'informatique, du traitement du signal, de la vision par ordinateur, de l'exploration de données et de la bioinformatique.
Le cours est interactif et comprend de nombreux exercices pratiques, des retours d’instructeurs et des tests des connaissances et des compétences acquises.
Le cours est interactif et comprend de nombreux exercices pratiques, des retours d’instructeurs et des tests des connaissances et des compétences acquises.
21 hours
Aperçu
Le réseau de neurones artificiels est un modèle de données informatique utilisé dans le développement de systèmes d' Artificial Intelligence (AI) capables d'effectuer des tâches "intelligentes". Neural Networks sont couramment utilisés dans les applications Machine Learning (ML), qui sont elles-mêmes une implémentation de l'IA. Deep Learning est un sous-ensemble de ML.
14 hours
Aperçu
Ce cours de formation est destiné aux personnes souhaitant appliquer le Machine Learning à des applications pratiques.
Public
Ce cours est destiné aux scientifiques et aux statisticiens qui connaissent bien les statistiques et savent programmer R (ou Python ou une autre langue choisie). Ce cours met l'accent sur les aspects pratiques de la préparation, de l'exécution, de l'analyse et de la visualisation de modèles / données.
Le but est de donner des applications pratiques à Machine Learning aux participants souhaitant appliquer les méthodes au travail.
Des exemples sectoriels sont utilisés pour rendre la formation pertinente pour le public cible.
Public
Ce cours est destiné aux scientifiques et aux statisticiens qui connaissent bien les statistiques et savent programmer R (ou Python ou une autre langue choisie). Ce cours met l'accent sur les aspects pratiques de la préparation, de l'exécution, de l'analyse et de la visualisation de modèles / données.
Le but est de donner des applications pratiques à Machine Learning aux participants souhaitant appliquer les méthodes au travail.
Des exemples sectoriels sont utilisés pour rendre la formation pertinente pour le public cible.
28 hours
Aperçu
Ce cours de 4 jours présente l'IA et son application à l'aide du Python programmation Python . À la fin de ce cours, il est possible d’avoir une journée supplémentaire pour entreprendre un projet d’IA.
28 hours
Aperçu
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 hours
Aperçu
Le réseau de neurones artificiels est un modèle de données informatique utilisé dans le développement de systèmes d' Artificial Intelligence (AI) capables d'effectuer des tâches "intelligentes". Neural Networks sont couramment utilisés dans les applications Machine Learning (ML), qui sont elles-mêmes une implémentation de l'IA. Deep Learning est un sous-ensemble de ML.
35 hours
Aperçu
Ce cours est créé pour les personnes qui n'ont aucune expérience en probabilités et statistiques .
35 hours
Aperçu
Ce cours commence par vous donner des connaissances conceptuelles sur les réseaux de neurones et plus généralement sur les algorithmes d'apprentissage automatique, d'apprentissage approfondi (algorithmes et applications).
La partie 1 (40%) de cette formation met davantage l'accent sur les principes fondamentaux, mais vous aidera à choisir la bonne technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.
La partie 2 (20%) de cette formation présente Theano, une bibliothèque python qui facilite l’écriture de modèles d’apprentissage approfondi.
La partie 3 (40%) de la formation serait largement basée sur Tensorflow - API de deuxième génération de la bibliothèque de logiciels open source de Go ogle pour Deep Learning . Les exemples et handson seraient tous fabriqués dans TensorFlow .
Public
Ce cours est destiné aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d' Deep Learning .
Une fois ce cours terminé, les délégués:
-
avoir une bonne compréhension des réseaux de neurones profonds (DNN), CNN et RNN
-
comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
-
être capable d'effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
-
être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
-
être capable de mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la création de graphiques et la journalisation
La partie 1 (40%) de cette formation met davantage l'accent sur les principes fondamentaux, mais vous aidera à choisir la bonne technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.
La partie 2 (20%) de cette formation présente Theano, une bibliothèque python qui facilite l’écriture de modèles d’apprentissage approfondi.
La partie 3 (40%) de la formation serait largement basée sur Tensorflow - API de deuxième génération de la bibliothèque de logiciels open source de Go ogle pour Deep Learning . Les exemples et handson seraient tous fabriqués dans TensorFlow .
Public
Ce cours est destiné aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d' Deep Learning .
Une fois ce cours terminé, les délégués:
-
avoir une bonne compréhension des réseaux de neurones profonds (DNN), CNN et RNN
-
comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
-
être capable d'effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
-
être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
-
être capable de mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la création de graphiques et la journalisation
Prochains cours Réseaux Neurones
2021-04-05 09:30:00
14 heures
2021-04-19 09:30:00
28 heures
2021-04-29 09:30:00
14 heures
2021-05-10 09:30:00
28 heures
2021-05-10 09:30:00
21 heures
Other countries
Conseil
Weekend Réseaux Neurones cours, Soir Réseaux Neurones formation, Réseaux Neurones stage d’entraînement, Réseaux Neurones formateur à distance, Réseaux Neurones formateur en ligne, Réseaux Neurones formateur Online, Réseaux Neurones cours en ligne, Réseaux Neurones cours à distance, Réseaux Neurones professeur à distance, Réseaux Neurones visioconférence, Réseaux Neurones stage d’entraînement intensif, Réseaux Neurones formation accélérée, Réseaux Neurones formation intensive, Formation inter Réseaux Neurones, Formation intra Réseaux Neurones, Formation intra Enteprise Réseaux Neurones, Formation inter Entreprise Réseaux Neurones, Weekend Réseaux Neurones formation, Soir Réseaux Neurones cours, Réseaux Neurones coaching, Réseaux Neurones entraînement, Réseaux Neurones préparation, Réseaux Neurones instructeur, Réseaux Neurones professeur, Réseaux Neurones formateur, Réseaux Neurones stage de formation, Réseaux Neurones cours, Réseaux Neurones sur place, Réseaux Neurones formations privées, Réseaux Neurones formation privée, Réseaux Neurones cours particulier, Réseaux Neurones cours particuliers
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