En ligne ou sur place, nos cours pratiques de Réseaux de Neurones animés par un formateur démontrent, à travers des discussions interactives et des exercices pratiques, comment construire des Réseaux de Neurones en utilisant un grand nombre de kits d'outils et de bibliothèques principalement open source, ainsi que comment tirer parti de la puissance du matériel avancé (GPU) et des techniques d'optimisation impliquant le calcul distribué et le big data. Nos cours sur les Réseaux de Neurones s'appuient sur des langages de programmation populaires tels que Python, Java et le langage R, ainsi que sur de puissantes bibliothèques, notamment TensorFlow, Torch, Caffe, Theano et d'autres. Nos cours couvrent à la fois la théorie et la mise en œuvre en utilisant diverses implémentations de réseaux de neurones, tels que les réseaux de neurones profonds (DNN), les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN).
La formation en Réseaux de Neurones est disponible en tant que « formation en direct en ligne » ou « formation en direct sur place ». La formation en direct en ligne (également appelée « formation en direct à distance ») est réalisée au moyen d'un bureau à distance interactif. La formation en direct sur place peut être réalisée localement sur le site du client dans Gand ou dans les centres de formation corporate de NobleProg dans Gand.
NobleProg -- Votre partenaire de formation local
Gand
Hotel NH Gent Belfort, Hoogpoort 63, Gand, Belgique, 9000
Il y a 10 salles de réception, dont 3 avec lumière naturelle.
La plus grande salle peut accueillir jusqu'à 400 personnes en théâtre pour des réunions, ou nous pouvons en faire un espace idéal pour une réception de mariage.
Et si vous avez en tête un cocktail ou un autre événement spécial, laissez-nous vous faire visiter notre fabuleuse cave voûtée.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, Gand s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant explorer les techniques les plus récentes de compréhension des modèles d'intelligence artificielle (XAI) pour les modèles de deep learning, avec un accent particulier sur la conception de systèmes d'IA interprétables.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les défis liés à la compréhension des modèles de deep learning.
Mettre en œuvre des techniques avancées de compréhension pour les réseaux neuronaux.
Interpréter les décisions prises par les modèles de deep learning.
Évaluer les compromis entre performance et transparence.
Cette formation pratique en Gand aide les développeurs à construire des modèles d'IA à partir de zéro en utilisant Python. Vous maîtriserez l'apprentissage supervisé, les réseaux de neurones et les techniques non supervisées à l'aide de scikit-learn et Apache Spark. Elle se concentre sur des exercices Jupyter pratiques pour la résolution de problèmes réels.
Cette formation animée par un formateur sur Gand couvre les fondements théoriques et la mise en œuvre pratique du Deep Reinforcement Learning en utilisant Python. Les participants construiront et entraîneront des agents DRL avec TensorFlow ou PyTorch, en appliquant des algorithmes clés comme DQN et PPO pour résoudre des problèmes réels complexes.
Une formation d'introduction en Gand explorant les fondamentaux de l'IA, des agents intelligents à l'apprentissage automatique. Elle équipe les dirigeants et les architectes pour évaluer les tendances émergentes de l'IA, intégrer des solutions pratiques et accélérer l'agilité commerciale grâce à des stratégies automatisées.
Découvrez comment l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond transforment le secteur automobile. Ce Gand module aborde les concepts fondamentaux, de l'automatisation simple à la prise de décision autonome, incluant les réseaux de neurones et des exemples pratiques avec TensorFlow pour des applications réelles.
Ce programme de trois jours dans Gand couvre la théorie et la pratique des réseaux de neurones artificiels, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. Les participants exploreront les architectures de réseaux, les mécanismes d'apprentissage et les fondements mathématiques, allant des perceptrons de base aux techniques avancées d'apprentissage profond.
Cette formation en direct, dispensée par un formateur à Gand (en ligne ou sur site), fournit une introduction au domaine de la reconnaissance des motifs et de l'apprentissage automatique. Elle aborde des applications pratiques dans les domaines des statistiques, de l'informatique, du traitement du signal, de la vision par ordinateur, de l'extraction de données (data mining) et de la bio-informatique.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Appliquer des méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance des motifs.
Utiliser des modèles clés tels que les réseaux de neurones et les méthodes de noyau pour l'analyse des données.
Implémenter des techniques avancées pour la résolution de problèmes complexes.
Améliorer la précision des prédictions en combinant différents modèles.
Ce cours de 35 heures en Gand couvre les fondamentaux des réseaux de neurones profonds, y compris les CNN, les RNN et les modèles génératifs tels que les GAN. Les participants acquièrent une expérience pratique avec Theano et TensorFlow, apprenant à construire, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage profond de niveau production pour des applications réelles.
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (3)
Offrir à ceux qui n'ont jamais utilisé l'IA une initiation aux bases de la formulation de requêtes, et inviter les utilisateurs expérimentés à explorer des méthodes alternatives pour l'employer.
Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals
Formation - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traduction automatique
Travailler à partir des principes fondamentaux de manière concentrée, puis passer à l'application d'études de cas le même jour
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Formation - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Traduction automatique
Qu'il utilisait des données réelles d'entreprise.
Le formateur avait une très bonne approche en faisant participer et concourir les stagiaires
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
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