
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
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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
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La partie interactive, adaptée à nos besoins spécifiques.
Thomas Stocker
Formation: Introduction to the use of neural networks
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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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Le formateur a très facilement expliqué des sujets difficiles et avancés.
Leszek K
Formation: Artificial Intelligence Overview
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J'ai aimé les nouvelles connaissances sur l'apprentissage en machine profonde.
Josip Arneric
Formation: Neural Network in R
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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
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J'ai surtout apprécié les graphiques en R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Formation: Neural Network in R
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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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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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beaucoup d'exercices que je peux utiliser directement dans mon travail.
Alior Bank S.A.
Formation: Sieci Neuronowe w R
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Exemples sur des données réelles
Alior Bank S.A.
Formation: Sieci Neuronowe w R
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neuralnet, pROC dans une boucle.
Alior Bank S.A.
Formation: Sieci Neuronowe w R
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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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Les échanges informels que nous avons eus au cours des conférences m’ont vraiment aidé à approfondir ma compréhension du sujet
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Formation: Deep Reinforcement Learning with Python
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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
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thèmes, attitude amicale du présentateur
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Formation: Artificial Intelligence Overview
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Sous-catégories Réseaux Neurones
Plans de cours Réseaux Neurones
- Comprendre les concepts clés derrière Deep Reinforcement Learning et être capable de le distinguer de Machine Learning. Appliquez des algorithmes avancés Reinforcement Learning pour résoudre des problèmes du monde réel. Créez un agent Deep Learning.
- Conférence interactive et discussion. Beaucoup d'exercices et de pratique. Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
- 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
- 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
- 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.
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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Créer des systèmes recommandés à l’échelle.
Appliquez un filtre collaboratif pour construire des systèmes de recommandation.
Utilisez Apache Spark pour compter les systèmes de recommandation sur les clusters.
Créez un cadre pour tester les algorithmes de recommandation avec Python.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
- Set up the necessary development environment to start developing neural network models.
- Define and implement neural network models using a comprehensible source code.
- Execute examples and modify existing algorithms to optimize deep learning training models while leveraging GPUs for high performance.
- Conférence et discussion couplées à des exercices pratiques.
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