Neural Networks Opplæringskurs

Neural Networks Opplæringskurs

Local, instructorled live Neural Network training courses demonstrate through interactive discussion and handson practice how to construct Neural Networks using a number of mostly opensource toolkits and libraries as well as how to utilize the power of advanced hardware (GPUs) and optimization techniques involving distributed computing and big data Our Neural Network courses are based on popular programming languages such as Python, Java, R language, and powerful libraries, including TensorFlow, Torch, Caffe, Theano and more Our Neural Network courses cover both theory and implementation using a number of neural network implementations such as Deep Neural Networks (DNN), Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN)

Neural Network training is available as "onsite live training" or "remote live training" Onsite live training can be carried out locally on customer premises in Norge or in NobleProg corporate training centers in Norge Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop

NobleProg Your Local Training Provider.

Machine Translated

Testimonials

★★★★★
★★★★★

Neural Networks Underkategorier

Neural Networks Kursplaner

Kursnavn
Varighet
Oversikt
Kursnavn
Varighet
Oversikt
28 timer
Dette er en 4-dagers kurs som introduserer AI og det's applikasjon ved hjelp av Python programmeringsspråket. Det er en mulighet til å ha en ekstra dag å foreta et AI-prosjekt ved fullføring av dette kurset. 
21 timer
Djup Reinforcement Learning refererer til evnen til eit "-artificiell agent " til å læra gjennom prøvings- og feil- og beløp- og-kaparingar. Ein kunstige agent må emulera eit menneske og#39; evne til å få og konstruere kunnskap på eigen måte, direkte frå rå inndata slik som syn. For å oppdaga styrkelæring brukes djup lærings- og neuralnettverk. Forstyrrande læring er annen frå maskinlæring og stoler ikkje på tilsynte og uoversiktige læringsmetoder.I denne instruktøren, levende opplæring, vil deltakarane læra de grunnleggjande Reinforcement Learning medan dei steg gjennom opprettelsen av ein Deep Learning agent.Ved slutten av denne opplæringa vil deltakarane kunne:
    Forstå nøkkelkoncepta bak Djup Reinforcement Learning og kunne skilja det frå Machine Learning Bruk avanserte Reinforcement Learning algoritmer for å løse reelle verdsproblem Bygge ein Deep Learning Agent
Lyd
    Utviklar datavitenskapelar
Format for kurset
    Dellesar, delhandspraksis, øving og tung håndspraksis
7 timer
Dette kurset har blitt opprettet for ledere, løsninger arkitekter, innovasjon offiserer, CTOs, programvare arkitekter og alle som er interessert i en oversikt over anvendt kunstig intelligens og den nærmeste prognosen for dens utvikling.
7 timer
Opplæringen er rettet mot mennesker som vil lære det grunnleggende i nevrale nettverk og bruksområder.
14 timer
Dette kurset er en introduksjon til anvendelse av nevrale nettverk i virkelige problemer ved bruk av R-prosjektprogramvare.
14 timer
Dette kurset er for folk som ønsker å bruke Machine Learning i praktiske applikasjoner. Publikum Dette kurset er for dataforskere og statistikere som har en viss kjennskap til statistikk og vet hvordan man programmerer R (eller Python eller annet valgt språk). Fokuset på dette kurset er på de praktiske aspektene ved data / modellforberedelse, utførelse, post hoc-analyse og visualisering. Hensikten er å gi praktiske applikasjoner til Machine Learning til deltakere som er interessert i å anvende metodene på jobben. Sektorspesifikke eksempler brukes for å gjøre opplæringen relevant for publikum.
21 timer
Artificial Neural Network er en beregningsmessig datamodell som brukes i utviklingen av Artificial Intelligence (AI) systemer som er i stand til å utføre "intelligente" oppgaver. Neural Networks brukes ofte i Machine Learning (ML) applikasjoner, som i seg selv er en implementering av AI. Deep Learning er en undergruppe av ML.
21 timer
Artificial Neural Network er en beregningsmessig datamodell som brukes i utviklingen av Artificial Intelligence (AI) systemer som er i stand til å utføre "intelligente" oppgaver. Neural Networks brukes ofte i Machine Learning (ML) applikasjoner, som i seg selv er en implementering av AI. Deep Learning er en undergruppe av ML.
35 timer
This course is created for people who have no previous experience in probability and statistics.
14 timer
Dette kurset dekker AI (emphasizing Machine Learning og Deep Learning) i Automotive Industri. Det bidrar til å bestemme hvilken teknologi som kan (potentielt) brukes i flere situasjoner i en bil: fra enkel automatisering, bildeoppdagelse til selvstendig beslutningstaking.
28 timer
Dette kurset vil gi deg kunnskap i nevrale nettverk og generelt i maskinlæringsalgoritme, dyp læring (algoritmer og applikasjoner). Denne opplæringen er mer fokus på grunnleggende, men vil hjelpe deg å velge riktig teknologi: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Eksemplene er laget i TensorFlow .
21 timer
Dette instruktørledede, live kurset gir en innføring i feltet mønstergjenkjenning og maskinlæring. Den berører praktiske applikasjoner innen statistikk, informatikk, signalbehandling, datavisning, data mining og bioinformatikk. Kurset er interaktivt og inneholder mange praktiske øvelser, tilbakemelding fra instruktører og testing av kunnskap og ferdigheter.
21 timer
Type: Teoretisk trening med applikasjoner bestemt oppstrøms med studentene på Lasagne eller Keras henhold til den pedagogiske gruppen Læringsform: presentasjon, utveksling og casestudier Etter å ha forstyrret mange vitenskapelige felt, begynte kunstig intelligens å revolusjonere et stort antall økonomiske sektorer (industri, medisin, kommunikasjon, etc.). Likevel er presentasjonen i store medier ofte fantasi, veldig langt fra hva som egentlig er områdene Machine Learning eller Deep Learning . Formålet med denne opplæringen er å gi ingeniører som allerede har mestring av dataverktøy (inkludert en programvareprogrammeringsbase), en introduksjon til Deep Learning og dens ulike spesialiseringsområder og derfor til de viktigste eksisterende nettverksarkitekturer. dag. Hvis de matematiske basene blir tilbakekalt i løpet av kurset, anbefales et matematikknivå av type BAC + 2 for mer komfort. Det er absolutt mulig å hoppe over den matematiske aksen for å beholde bare en "system" -visjon, men denne tilnærmingen vil begrense din forståelse av emnet enormt.
7 timer
In this instructor-led, live training in Norge, participants will learn how to take advantage of the innovations in TPU processors to maximize the performance of their own AI applications. By the end of the training, participants will be able to:
  • Train various types of neural networks on large amounts of data.
  • Use TPUs to speed up the inference process by up to two orders of magnitude.
  • Utilize TPUs to process intensive applications such as image search, cloud vision and photos.
21 timer
Microsoft Cognitive Toolkit 2.x (previously CNTK) is an open-source, commercial-grade toolkit that trains deep learning algorithms to learn like the human brain. According to Microsoft, CNTK can be 5-10x faster than TensorFlow on recurrent networks, and 2 to 3 times faster than TensorFlow for image-related tasks. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Microsoft Cognitive Toolkit to create, train and evaluate deep learning algorithms for use in commercial-grade AI applications involving multiple types of data such as data, speech, text, and images. By the end of this training, participants will be able to:
  • Access CNTK as a library from within a Python, C#, or C++ program
  • Use CNTK as a standalone machine learning tool through its own model description language (BrainScript)
  • Use the CNTK model evaluation functionality from a Java program
  • Combine feed-forward DNNs, convolutional nets (CNNs), and recurrent networks (RNNs/LSTMs)
  • Scale computation capacity on CPUs, GPUs and multiple machines
  • Access massive datasets using existing programming languages and algorithms
Audience
  • Developers
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
  • If you wish to customize any part of this training, including the programming language of choice, please contact us to arrange.
21 timer
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is a scalable deep learning platform developed by Baidu. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use PaddlePaddle to enable deep learning in their product and service applications. By the end of this training, participants will be able to:
  • Set up and configure PaddlePaddle
  • Set up a Convolutional Neural Network (CNN) for image recognition and object detection
  • Set up a Recurrent Neural Network (RNN) for sentiment analysis
  • Set up deep learning on recommendation systems to help users find answers
  • Predict click-through rates (CTR), classify large-scale image sets, perform optical character recognition(OCR), rank searches, detect computer viruses, and implement a recommendation system.
Audience
  • Developers
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
7 timer
Snorkel is a system for rapidly creating, modeling, and managing training data. It focuses on accelerating the development of structured or "dark" data extraction applications for domains in which large labeled training sets are not available or easy to obtain. In this instructor-led, live training, participants will learn techniques for extracting value from unstructured data such as text, tables, figures, and images through modeling of training data with Snorkel. By the end of this training, participants will be able to:
  • Programmatically create training sets to enable the labeling of massive training sets
  • Train high-quality end models by first modeling noisy training sets
  • Use Snorkel to implement weak supervision techniques and apply data programming to weakly-supervised machine learning systems
Audience
  • Developers
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 timer
Encog is an open-source machine learning framework for Java and .Net. In this instructor-led, live training, participants will learn advanced machine learning techniques for building accurate neural network predictive models. By the end of this training, participants will be able to:
  • Implement different neural networks optimization techniques to resolve underfitting and overfitting
  • Understand and choose from a number of neural network architectures
  • Implement supervised feed forward and feedback networks
Audience
  • Developers
  • Analysts
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 timer
Encog is an open-source machine learning framework for Java and .Net. In this instructor-led, live training, participants will learn how to create various neural network components using ENCOG. Real-world case studies will be discussed and machine language based solutions to these problems will be explored. By the end of this training, participants will be able to:
  • Prepare data for neural networks using the normalization process
  • Implement feed forward networks and propagation training methodologies
  • Implement classification and regression tasks
  • Model and train neural networks using Encog's GUI based workbench
  • Integrate neural network support into real-world applications
Audience
  • Developers
  • Analysts
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 timer
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to design, build, and visualize a convolutional neural network for image recognition. 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
35 timer
Dette kurset begynner med å gi deg konseptuell kunnskap i nevrale nettverk og generelt i maskinlæringsalgoritme, dyp læring (algoritmer og applikasjoner). Del-1 (40%) av denne opplæringen er mer fokus på grunnleggende, men vil hjelpe deg å velge riktig teknologi: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc. Del-2 (20%) av denne opplæringen introduserer Theano - et pytonbibliotek som gjør det enkelt å skrive dype læringsmodeller. Del 3 (40%) av opplæringen vil være omfattende basert på Tensorflow - 2nd Generation API of Go ogles open source programvarebibliotek for Deep Learning . Eksemplene og håndsonen ville alle være laget i TensorFlow . Publikum Dette kurset er ment for ingeniører som søker å bruke TensorFlow til Deep Learning prosjektene sine Etter fullført kurs vil delegatene:
  • ha god forståelse for dype nevrale nettverk (DNN), CNN og RNN
  • forstå TensorFlow struktur og distribusjonsmekanismer
  • kunne utføre installasjons- / produksjonsmiljø / arkitekturoppgaver og konfigurasjon
  • kunne vurdere kodekvalitet, utføre feilsøking, overvåking
  • kunne implementere avansert produksjon som treningsmodeller, bygge grafer og logging
14 timer
Denne klasseromsbaserte treningsøkten vil inneholde presentasjoner og databaserte eksempler og case study-øvelser for å gjennomføre med relevante nevrale og dype nettverksbiblioteker.
28 timer
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 timer
Mekatronikk (aka mechatronic engineering) er en kombinasjon av mekanikk, elektronikk og informatikk. Denne instruktørledede, liveopplæringen (stedet eller fjernkontrollen) er rettet mot ingeniører som ønsker å lære om anvendelsen av kunstig intelligens på mekatroniske systemer. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
  • Få oversikt over kunstig intelligens, maskinlæring og beregningsintelligens.
  • Forstå begrepene nevrale nettverk og forskjellige læringsmetoder.
  • Velg kunstig intelligens tilnærminger effektivt for problemer i det virkelige liv.
  • Implementere AI-applikasjoner i mekatronisk prosjektering.
Kursets format
  • Interaktiv forelesning og diskusjon.
  • Masse øvelser og trening.
  • Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for tilpasning av kurset
  • For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
14 timer
Et anbefalingssystem er en informasjon filtrering prosess som forutsi brukerens preferanser. Python kan brukes til å programmere dyp læring, maskin læring, og neural nettverk anbefalingssystemer for å hjelpe brukere oppdage nye produkter og innhold. Denne instruktørledede, live-trening (online eller online) er rettet mot data forskere som ønsker å bruke Python til å bygge anbefalingssystemer. Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:
    Lag anbefalingssystemer i skala. Bruk collaborativ filtrering for å bygge anbefalingssystemer. Bruk Apache Spark til å beregne anbefalingssystemer på kluster. Bygg et rammeverk for å teste anbefalingsalgoritmer med Python.
Format av kurset
    Interaktiv forelesning og diskusjon. Mange øvelser og praksis. Hands-on implementering i et live-lab miljø.
Kurs tilpassingsalternativer
    For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.
14 timer
This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at researchers and developers who wish to use Chainer to build and train neural networks in Python while making the code easy to debug. By the end of this training, participants will be able to:
  • 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.
14 timer
I denne instruktøren-ledet, live trening, går vi over prinsippene for nevrale nettverk og bruker OpenNN for å implementere en prøveapplikasjon. Format av kurset
    Lesing og diskusjon sammen med praktiske øvelser.

Last Updated:

Kommende Neural Networks Kurs

Helg Neural Networks kurs, kveld Neural Networks trening, Neural Networks boot camp, Neural Networks instruktørledet, Helg Neural Networks trening, Kveld Neural Networks kurs, Neural Networks coaching, Neural Networks instruktør, Neural Networks trener, Neural Networks kurs, Neural Networks klasser, Neural Networks on-site, Neural Networks private kurs, Neural Networks tomannshånd trening

Kursrabatter

Kursrabatter Nyhetsbrev

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Some of our clients

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Norway!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Norway
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!

This site in other countries/regions