Shelton, CT – Regus at One Reservoir Corporate Centre

4 Research Drive, Suite 402, Shelton, United States, 06484

El lugar se encuentra en el parque empresarial One Reservoir Corporate Centre, en Research Drive, con fácil acceso por coche desde la Ruta 8 o la Wilbur Cross Parkway, y cuenta con amplio estacionamiento gratuito en el sitio y adyacente. Desde el Aeropuerto de Tweed New Haven (HVN), a unas 19 millas al sur, un taxi o transporte compartido suele tardar entre 25 y 30 minutos por la Ruta 34 y la I‑95 Norte. El transporte público incluye paradas de autobús locales en Waterview Drive y Constitution Boulevard South, a pocos minutos caminando hasta la entrada del edificio, ofreciendo opciones convenientes para los asistentes sin coche.

Bridgeport, CT – Regus at Downtown Bridgeport

1000 Lafayette Blvd Downtown, Suite 1100, Bridgeport, United States, 06604

El lugar está ubicado en el corazón del centro de Montgomery en Dexter Avenue, con fácil acceso en coche a través de la I‑65 y la US‑80; hay estacionamientos en superficie y garaje dentro del complejo del edificio RSA. Desde el Aeropuerto Regional de Montgomery (MGM), a unas 9 millas al sureste del centro, un taxi o transporte compartido tarda aproximadamente 15–20 minutos por la I‑65 Norte y la I‑85 Norte. El transporte público está disponible mediante el Montgomery Transit System (MTS) con rutas de autobús por Court Street y Commerce Street, a pocas cuadras andando del lugar.

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Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Connecticut (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y desarrolladores que desean usar Chainer para construir y entrenar redes neuronales en Python mientras hacen que el código sea fácil de depurar.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

  • Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar modelos de redes neuronales.
  • Defina e implemente modelos de redes neuronales utilizando un código fuente comprensible.
  • Ejecute ejemplos y modifique los algoritmos existentes para optimizar los modelos de entrenamiento de aprendizaje profundo mientras aprovecha los GPUs para un alto rendimiento.
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