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 Texas o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Texas. NobleProg: su proveedor local de capacitación
Houston, TX - Regus – Downtown at Pennzoil Place
700 Milam Street, Suite 1300, Houston, United States, 77002
El lugar está ubicado en una zona céntrica, cerca de las principales autopistas I‑45, I‑69 y US‑59, y cuenta con opciones de estacionamiento convenientes tanto en el garaje del edificio como en garajes cercanos. Para quienes llegan por vía aérea, los aeropuertos George Bush Intercontinental (IAH) y William P. Hobby (HOU) se encuentran a solo 7 a 10 millas de distancia. El transporte público es fácilmente accesible mediante las rutas de autobuses METRO, y el lugar también ofrece acceso subterráneo a las comodidades del centro de la ciudad.
Dallas, TX - Regus - Downtown Republic Center
325 N. St. Paul Street, Dallas, United States, 75201
El lugar se encuentra convenientemente ubicado en el centro de Dallas y es de fácil acceso en coche a través de las autopistas I‑35E, US‑75 e I‑30, con varios estacionamientos y aparcamientos cercanos. También ofrece excelente conexión con el transporte público, a pocos pasos de la estación St. Paul de las líneas Azul y Roja de DART, y con acceso directo a la red de túneles del centro. Para quienes llegan por vía aérea, el Aeropuerto Dallas Love Field está a unos 11 kilómetros y el Aeropuerto Internacional DFW a aproximadamente 32 kilómetros. El edificio cuenta con servicio de valet y varias opciones de estacionamiento en las inmediaciones.
Austin, TX - Regus - Lamar Central
3800 N Lamar Blvd, Suite 200, Austin, United States, 78756
De fácil acceso en coche a través de Mopac (Loop 1) y US‑183. Hay varias opciones de estacionamiento público cercanas. Para quienes viajan en avión, el Aeropuerto Internacional Austin-Bergstrom (AUS) se encuentra a aproximadamente 10 millas. También cuenta con acceso mediante rutas de autobús locales que recorren Lamar Blvd.
Austin, TX – Regus at Dobie Center
2021 Guadalupe Street, Suite 260, Austin, United States, 78705
El centro está ubicado en el animado vecindario West Campus, cerca de la Universidad de Texas, dentro del Dobie Center, con fácil acceso en coche por la I‑35, la carretera de servicio de la I‑35 y Loop 1, y con estacionamiento en el lugar y en la calle cercanos. Desde el Aeropuerto Internacional de Austin–Bergstrom (AUS), a unas 11 millas al sureste, un taxi o rideshare tarda entre 20 y 25 minutos por la TX‑71 Oeste y la I‑35 Norte. El transporte público incluye varias rutas de Capital Metro hasta la parada University of Texas/Dobie Mall, lo que permite llegar a pie sin coche.
Lubbock, TX
1610 Broadway, Lubbock, United States, 79401
El lugar se encuentra convenientemente ubicado junto a la autopista I‑27, con fácil acceso en coche y opciones de estacionamiento en el sitio y en garajes cercanos. Para quienes llegan por avión, el Aeropuerto Regional de Fort Smith está a unos 6 millas, lo que permite un acceso rápido y conveniente. También hay transporte público disponible, con rutas de autobús que recorren el centro y una ubicación a poca distancia a pie desde puntos centrales de Lubbock.
Dallas, TX - Uptown
3232 McKinney Avenue, Dallas, United States, 75204
El centro está en el 3232 de McKinney Avenue, en pleno Uptown Dallas, un distrito peatonal cerca del centro de la ciudad. Se accede fácilmente en coche por la US 75, la Spur 366 o la I‑345, con garajes y parquímetros cercanos. Desde el Aeropuerto Internacional de Dallas/Fort Worth (DFW), taxis o rideshares tardan entre 25 y 30 minutos por la TX‑121 Sur y la US‑75 Sur. Desde el Aeropuerto Love Field (DAL), el trayecto es de unos 15 minutos por Harry Hines Blvd y Herb Kelleher Way. El transporte público incluye el tranvía McKinney Ave que para enfrente y estaciones de DART Light Rail cercanas, facilitando el acceso incluso sin coche.
Houston, TX – Regus at Capital One Building
5444 Westheimer Rd Uptown, Suite 1000, Houston, United States, 77056
El centro se ubica en el Capital One Building sobre Westheimer Road, en la zona de Galleria/Uptown, con fácil acceso en coche por la I‑610, US‑59 o Westheimer, y ofrece abundante estacionamiento cubierto y plazas de visitante en el sitio. Desde el Aeropuerto Intercontinental George Bush (IAH), un taxi o rideshare tarda entre 25 y 30 minutos por la I‑69 Sur y la I‑610 Oeste. Desde el Aeropuerto William P. Hobby (HOU), el trayecto dura aproximadamente 35 minutos por la I‑45 Norte y la I‑610 Oeste. El transporte público incluye rutas de autobuses Metro por Westheimer Drive, con paradas cercanas al edificio, facilitando el acceso también para quienes asisten sin vehículo.
Austin, TX - Regus - Littlefield Congress
106 E 6th St, Austin, United States, 78701
El lugar está convenientemente ubicado cerca de las autopistas I‑35 y US‑183, lo que lo hace fácilmente accesible en coche, con opciones de estacionamiento público y en garaje—como el Littlefield Garage en 508 Brazos—a poca distancia a pie. Para quienes utilicen transporte público, el lugar se encuentra a pocos pasos de la estación Downtown Station (CapMetro) y está conectado por varias rutas de autobús. Los viajeros que lleguen por aire encontrarán que el Aeropuerto Internacional de Austin-Bergstrom está aproximadamente a 8 millas de distancia, lo que facilita el acceso desde y hacia el lugar.
San Antonio, TX - Regus - One Riverwalk Place
700 North Saint Mary's Street, One Riverwalk Place, Ste 1400, San Antonio, United States, 78205
El lugar es de fácil acceso en coche a través de las principales autopistas, incluyendo la I‑35, I‑37 e I‑10, y cuenta con la comodidad de un estacionamiento en el mismo edificio y varios lotes públicos cercanos. Para quienes viajan en avión, el Aeropuerto Internacional de San Antonio (SAT) se encuentra a aproximadamente 8 millas de distancia. También hay opciones de transporte público fácilmente disponibles, con varias líneas de autobús en las cercanías y el centro de tránsito VIA a pocos minutos a pie del edificio.
San Antonio, TX – Venture X at River Walk
500 Navarro St, San Antonio, United States, 78205
El lugar se encuentra en el segundo piso de un edificio histórico en 500 Navarro Street, a pocos pasos del emblemático River Walk. Se accede fácilmente en coche por la I‑10, I‑35 o US‑281, con estacionamiento público disponible en un garaje de diez pisos al otro lado de la calle y espacios adicionales en la vía. Desde el Aeropuerto Internacional de San Antonio (SAT), un taxi o rideshare tarda unos 13 minutos por la I‑410 Inner Loop y la I‑35 norte. El transporte público incluye rutas de autobuses VIA y el servicio del River Walk shuttle con paradas cercanas a Navarro, lo que convierte la ubicación en muy accesible para asistentes sin automóvil.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Texas (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 Texas (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.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Texas (en línea o presencial) está destinada a participantes de nivel principiante que desean aprender conceptos esenciales de probabilidad, estadística, programación y aprendizaje automático, y aplicarlos al desarrollo de IA.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Entender conceptos básicos de probabilidad y estadística, y aplicarlos a escenarios del mundo real.
Escribir y entender código de programación procedimental, funcional y orientado a objetos.
Implementar técnicas de aprendizaje automático como clasificación, agrupamiento y redes neuronales.
Desarrollar soluciones de IA utilizando motores de reglas y sistemas expertos para resolver problemas.
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.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Texas (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos y estadísticos de nivel intermedio que desean preparar datos, construir modelos y aplicar técnicas de aprendizaje automático efectivamente en sus dominios profesionales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Comprender e implementar diversos algoritmos de Machine Learning.
Preparar datos y modelos para aplicaciones de aprendizaje automático.
Efectuar análisis post hoc y visualizar resultados de manera efectiva.
Aplicar técnicas de aprendizaje automático a escenarios reales específicos del sector.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Texas (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 Texas (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 pedagógico
Método didáctico: presentación, intercambios y estudios de casos
La 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 Texas (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 este entrenamiento guiado por un instructor en Texas, los participantes aprenderán cómo aprovechar las innovaciones en procesadores TPU para maximizar el rendimiento de sus propias aplicaciones de IA.
Al final del entrenamiento, los participantes podrán:
Entrenar diversos tipos de redes neuronales con grandes cantidades de datos.
Utilizar TPUs para acelerar el proceso de inferencia hasta en dos órdenes de magnitud.
Utilizar TPUs 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
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I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Curso - Neural Network in R
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Gudrun Bickelq
Curso - Introduction to the use of neural networks
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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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