Los cursos de capacitación de OpenNN en vivo, en línea o en el sitio, dirigidos por un instructor, demuestran a través de prácticas prácticas interactivas cómo usar OpenNN para crear aplicaciones de redes neuronales. El entrenamiento de OpenNN está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Boston o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Boston. NobleProg: su proveedor local de capacitación
MA, Boston - Federal Street
101 Federal Street Suite 1900, Boston, united states, 02110
La oficina en Federal Street en Boston es un complejo de oficinas recientemente renovado ubicado en el corazón del distrito ...
La oficina en Federal Street en Boston es un complejo de oficinas recientemente renovado ubicado en el corazón del distrito financiero, a solo una cuadra de la calle Congress. Basada en los pisos 16 y 19, la oficina ofrece vistas espectaculares de la ciudad. Las finanzas y el turismo son algunos de los negocios principales en la capital estatal, que es la ciudad más grande de Nueva Inglaterra. Con sus numerosos colegios y universidades, Boston también es considerada un centro internacional de educación superior, con estudiantes que contribuyen con más de $4 mil millones a la economía anualmente. Tiene una sólida reputación en medicina, biotecnología e investigación. Se encuentra entre los primeros 20 centros financieros globales y es número uno en innovación. Boston también tiene un puerto histórico que apoya el turismo, la industria y la pesca.
OpenNN es una biblioteca de clases de código abierto escrita en C ++ que implementa redes neuronales para su uso en aprendizaje automático.
En este curso repasaremos los principios de las redes neuronales y utilizaremos OpenNN para implementar una aplicación de muestra.
Audiencia
Desarrolladores de software y programadores que deseen crear aplicaciones de Deep Learning.
Formato del curso
Conferencia y discusión junto con ejercicios prácticos.
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