Los cursos de capacitación de redes neuronales en vivo, en línea o en el sitio, dirigidos por un instructor, demuestran a través de debates interactivos y prácticas prácticas cómo construir redes neuronales utilizando una serie de herramientas y bibliotecas, en su mayoría de código abierto, así como también cómo utilizar el poder del hardware avanzado (GPU). ) y técnicas de optimización que involucran computación distribuida y big data. Nuestros cursos de redes neuronales se basan en lenguajes de programación populares como Python, Java, lenguaje R y potentes bibliotecas, como TensorFlow, Torch, Caffe, Theano y más. Nuestros cursos de redes neuronales cubren tanto la teoría como la implementación utilizando una serie de implementaciones de redes neuronales, como redes neuronales profundas (DNN), redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN). El entrenamiento de redes neuronales 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 Minneapolis o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Minneapolis. NobleProg: su proveedor local de capacitación
MN, Eagan - Grand Oak I
860 Blue Gentian Road Suite 200, Eagen, United States, 55121
El lugar está ubicado en el Grand Oak I, en el vecindario de Canon Solutions America, la Sociedad de Ingenieros Profesionales de MN, Learners Edge y Mendota Insurance Company.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Minneapolis (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen explorar técnicas XAI de última generación para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprenda los desafíos de la explicabilidad en el aprendizaje profundo.
Implementar técnicas avanzadas de XAI para redes neuronales.
Interprete las decisiones tomadas por los modelos de aprendizaje profundo.
Evalúe las compensaciones entre el rendimiento y la transparencia.
Este es un curso de 4 días que presenta la IA y su aplicación utilizando el lenguaje de programación Python. Existe la opción de tener un día adicional para realizar un proyecto de IA al finalizar este curso.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Minneapolis (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean aprender los fundamentos de Deep Reinforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un agente Deep Learning.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los conceptos clave detrás de Deep Reinforcement Learning y ser capaz de distinguirlo de Machine Learning.
Aplique algoritmos avanzados Reinforcement Learning para resolver problemas del mundo real.
Este curso ha sido creado para gerentes, arquitectos de soluciones, oficiales de innovación, CTO, arquitectos de software y cualquier persona que esté interesada en una visión general de la inteligencia artificial aplicada y el pronóstico más cercano para su desarrollo.
Este curso cubre AI (enfatizando Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo) en la Industria Automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología puede (potencialmente) utilizarse en situaciones múltiples en un automóvil: desde la simple automatización, el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónoma.
This instructor-led, live training in Minneapolis (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.
La Red Neuronal Artificial es un modelo de datos computacional utilizado en el desarrollo de Artificial Intelligence (AI) sistemas capaces de realizar tareas "inteligentes". Neural Networks se utilizan comúnmente en aplicaciones Machine Learning (ML), que a su vez son una implementación de la IA. Deep Learning es un subconjunto de ML.
Este es un curso de 4 días que presenta la IA y su aplicación. Existe la opción de tener un día adicional para realizar un proyecto de IA al finalizar este curso.
This instructor-led, live training in Minneapolis (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand and implement various Machine Learning algorithms.
Prepare data and models for machine learning applications.
Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Minneapolis (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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Minneapolis (en línea o presencial) proporciona una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión artificial, minería de datos y bioinformática.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Aplicar métodos estadísticos básicos al reconocimiento de patrones.
Utilice modelos clave como redes neuronales y métodos de kernel para el análisis de datos.
Implementar técnicas avanzadas para la resolución de problemas complejos.
Mejore la precisión de la predicción mediante la combinación de diferentes modelos.
Tipo: Formación teórica con aplicaciones acordadas de antemano con los alumnos sobre Lasaña o Keras según el grupo pedagógicoMétodo didáctico: presentación, intercambios y estudios de casosLa inteligencia artificial, después de haber irrumpido en muchos campos científicos, ha comenzado a revolucionar un gran número de sectores económicos (industria, medicina, comunicación, etc.). Sin embargo, su presentación en los principales medios de comunicación es a menudo una fantasía, muy alejada de lo que realmente son los campos de Machine Learning o Deep Learning. El objetivo de esta formación es proporcionar a los ingenieros que ya tienen un dominio de las herramientas informáticas (incluyendo una programación básica de software) una introducción a Deep Learning así como a sus diferentes áreas de especialización y por tanto a las principales arquitecturas de red existentes en la actualidad. Si se recuerdan los conceptos básicos de matemáticas durante el curso, se recomienda un nivel de matemáticas del tipo BAC+2 para mayor comodidad. Es absolutamente posible saltarse el eje matemático para mantener solo una visión de "sistema", pero este enfoque limitará en gran medida su comprensión del tema.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Construya un modelo de aprendizaje profundo
Automatizar el etiquetado de datos
Trabaja con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras
Entrene datos usando múltiples GPU, la nube o clusters
Audiencia
Desarrolladores
Ingenieros
Expertos de dominio
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Esta formación en directo dirigida por un instructor en Minneapolis (online o presencial) está dirigida a ingenieros que deseen conocer la aplicabilidad de la inteligencia artificial a los sistemas mecatrónicos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Obtenga una visión general de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la inteligencia computacional.
Comprender los conceptos de redes neuronales y los diferentes métodos de aprendizaje.
Elija enfoques de inteligencia artificial de manera efectiva para problemas de la vida real.
Implementar aplicaciones de IA en ingeniería mecatrónica.
Esta sesión de capacitación en el aula contendrá presentaciones y ejemplos basados en computadora y ejercicios de estudio de casos para realizar con bibliotecas de redes neuronales y profundas relevantes
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Minneapolis, los participantes aprenderán cómo aprovechar las innovaciones en los procesadores de TPU para maximizar el rendimiento de sus propias aplicaciones de IA.
Al final de la capacitación, los participantes podrán:
Entrene varios tipos de redes neuronales con grandes cantidades de datos.
Utilice TPU para acelerar el proceso de inferencia hasta en dos órdenes de magnitud.
Utilice TPU para procesar aplicaciones intensivas, como búsqueda de imágenes, visión en la nube y fotos.
Este curso comienza con el conocimiento conceptual en redes neuronales y, en general, en algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones). La Parte 1 (40%) de esta capacitación se centra más en los fundamentos, pero lo ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc. La Parte 2 (20%) de esta capacitación presenta Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de aprendizaje profundo. La Parte 3 (40%) de la capacitación se basaría ampliamente en Tensorflow: API de segunda generación de la biblioteca de software de código abierto de Go ogle para Deep Learning . Los ejemplos y handson se realizarían en TensorFlow . Audiencia Este curso está destinado a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de Deep Learning Después de completar este curso, los delegados:
tener un buen conocimiento de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
Comprender la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow
ser capaz de llevar a cabo tareas de instalación / entorno de producción / arquitectura y configuración
ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar depuración, monitoreo
ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de capacitación, creación de gráficos y registro
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Última Actualización:
Testimonios (5)
Hunter es fabuloso, muy atractivo, extremadamente conocedor y agradable. Muy bien hecho.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traducción Automática
El entrenador era un profesional en el campo del tema y relacionó excelentemente la teoría con la aplicación.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Curso - Applied AI from Scratch in Python
Traducción Automática
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Curso - Neural Network in R
Traducción Automática
Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Curso - Introduction to the use of neural networks
Traducción Automática
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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