OH, Cincinnati - Downtown - PNC Center

201 E. 5th Street, Cincinnati, united states, 45202
Cincinnati, OH - El lugar está ubicado justo al otro lado de la calle del Teatro Taft y justo detrás del First Financial Ce...

OH, Cleveland - Cleveland City Center

230 W. Huron Road, Cleveland, united states, 44113
El lugar está ubicado detrás de la Estación de Tower City Public Square.

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Deep Learning with Keras

 21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ohio (en línea o en el sitio) está dirigida a personas técnicas que desean aplicar el modelo de aprendizaje profundo a las aplicaciones de reconocimiento de imágenes. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Keras.
  • Cree rápidamente prototipos de modelos de aprendizaje profundo.
  • Implementar una red convolucional.
  • Implementar una red recurrente.
  • Ejecute un modelo de aprendizaje profundo tanto en una CPU como en una GPU.
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Advanced Deep Learning with Keras and Python

 14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ohio (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de software que desean desarrollar redes neuronales avanzadas de aprendizaje profundo y modelar utilizando Keras y Python. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Aplique el aprendizaje profundo con métodos de aprendizaje supervisado o no supervisado.
  • Desarrolle, entrene e implemente redes neuronales simultáneas y redes neuronales recurrentes.
  • Utilice Keras y Python para crear modelos de aprendizaje profundo para resolver problemas relacionados con imágenes, texto, sonido y más.
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Deep Learning for Self Driving Cars

 21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ohio (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean construir un automóvil autónomo utilizando técnicas de aprendizaje profundo. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Utilice Keras para crear y entrenar una red neuronal convolucional.
  • Utilice técnicas de visión artificial para identificar carriles en un proyecto de conducción autónoma.
  • Entrene un modelo de aprendizaje profundo para diferenciar las señales de tráfico.
  • Simula un coche totalmente autónomo.
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