Deep Learning Neural Networks with Chainer Training Cursus
Chainer is een open source framework gebaseerd op Python, gebouwd voor het versnellen van onderzoek en het implementeren van neurale netwerkmodellen. Het biedt flexibele, efficiënte en vereenvoudigde benaderingen voor het ontwikkelen van deep learning-algoritmen.
Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor onderzoekers en ontwikkelaars die Chainer willen gebruiken om neurale netwerken te bouwen en te trainen in Python terwijl de code gemakkelijk te debuggen is.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om te beginnen met het ontwikkelen van neurale netwerkmodellen.
- Definieer en implementeer neurale netwerkmodellen met behulp van een begrijpelijke broncode.
- Voer voorbeelden uit en wijzig bestaande algoritmen om deep learning-trainingsmodellen te optimaliseren en tegelijkertijd gebruik te maken van GPUs voor hoge prestaties.
Vorm van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.
Opties voor het aanpassen van cursussen
- Om een training op maat voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.
Cursusaanbod
Introductie
- Chainer tegen Caffe tegen Torch
- Overzicht van Chainer functies en componenten
Slag
- Inzicht in de trainersstructuur
- Chainer, CuPy en NumPy installeren
- Functies op variabelen definiëren
Opleiding Neural Networks in Chainer
- Het construeren van een computationele grafiek
- Voorbeelden van MNIST-gegevenssets uitvoeren
- Parameters bijwerken met behulp van een optimizer
- Afbeeldingen verwerken om resultaten te evalueren
Werken met GPUs in Chainer
- Implementatie van terugkerende neurale netwerken
- Meerdere GPUs gebruiken voor parallellisatie
Implementatie van andere neurale netwerkmodellen
- RNN-modellen en voorbeelden van uitvoeringen definiëren
- Afbeeldingen genereren met Deep Convolutional GAN
- Voorbeelden van hardlopen Reinforcement Learning
Probleemoplossing
Samenvatting en conclusie
Vereisten
- Een goed begrip van kunstmatige neurale netwerken
- Bekendheid met deep learning-frameworks (Caffe, Torch, enz.)
- Python Ervaring met programmeren
Audiëntie
- AI-onderzoekers
- Ontwikkelaars
Leveringsopties
PRIVÉGROEPSTRAINING
Onze identiteit draait om het leveren van precies wat onze klanten nodig hebben.
- Pre-cursusgesprek met uw trainer
- Aanpassing van de leerervaring om uw doelen te bereiken -
- Op maat gemaakte overzichten
- Praktische, praktische oefeningen met gegevens / scenario's die herkenbaar zijn voor de cursisten
- Training gepland op een datum naar keuze
- Gegeven online, op locatie/klaslokaal of hybride door experts die ervaring uit de echte wereld delen
Private Group Prices RRP from €4560 online delivery, based on a group of 2 delegates, €1440 per additional delegate (excludes any certification / exam costs). We recommend a maximum group size of 12 for most learning events.
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
OPENBARE TRAINING
Kijk op onze public courses
Hulp nodig bij het kiezen van de juiste cursus?
opleidingen@nobleprog.com of +31 208 080 666
Deep Learning Neural Networks with Chainer Training Cursus - Enquiry
Deep Learning Neural Networks with Chainer - Consultancyaanvraag
Consultancyaanvraag
Reviews (5)
Hunter is fantastisch, zeer boeiend, uiterst deskundig en knap. Heel goed gedaan.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Cursus - Artificial Intelligence (AI) Overview
Automatisch vertaald
Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
Cursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Automatisch vertaald
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Cursus - Neural Network in R
Automatisch vertaald
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
Cursus - Introduction to the use of neural networks
Automatisch vertaald
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
Cursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Automatisch vertaald
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Artificial Intelligence (AI) in Automotive
14 UrenDeze cursus omvat AI (emphasizing Machine Learning en Deep Learning) in Automotive Industrie. Het helpt om te bepalen welke technologie (potentieel) kan worden gebruikt in meerdere situaties in een auto: van eenvoudige automatisering, beeldrecognitie tot autonome besluitvorming.
Artificial Intelligence (AI) Overview
7 UrenDeze cursus is gemaakt voor managers, oplossingsarchitecten, innovatiefunctionarissen, CTO's, softwarearchitecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de dichtstbijzijnde voorspelling voor de ontwikkeling ervan.
From Zero to AI
35 UrenThis instructor-led, live training in Nederland (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.
Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
21 UrenKunstmatig neuraal netwerk is een computationeel gegevensmodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) systemen die in staat zijn om "intelligente" taken uit te voeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.
Applied Machine Learning
14 UrenThis instructor-led, live training in Nederland (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.
Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
21 UrenArtificial Neural Network is een computationeel datamodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) -systemen die "intelligente" taken kunnen uitvoeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) -toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.
Pattern Recognition
21 UrenThis instructor-led, live training in Nederland (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.
By the end of this training, participants will be able to:
- Apply core statistical methods to pattern recognition.
- Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
- Implement advanced techniques for complex problem-solving.
- Improve prediction accuracy by combining different models.
Deep Reinforcement Learning with Python
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die de grondbeginselen van Deep Reinforcement Learning willen leren terwijl ze de creatie van een Deep Learning Agent doorlopen.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Begrijp de belangrijkste concepten achter Deep Reinforcement Learning en kan het onderscheiden van Machine Learning.
- Pas geavanceerde Reinforcement Learning algoritmen toe om problemen uit de echte wereld op te lossen.
- Bouw een Deep Learning-agent.
Introduction Deep Learning & Réseaux de neurones pour l’ingénieur
21 UrenType: Theoretische opleiding met aanvragen die vooraf met de studenten op Lasagne worden bepaald of Keras afhankelijk van de pedagogische groep
Lesmethode: presentatie, uitwisselingen en casestudy's
Kunstmatige intelligentie is, na veel wetenschappelijke gebieden te hebben verstoord, begonnen een revolutie teweeg te brengen in een groot aantal economische sectoren (industrie, geneeskunde, communicatie, enz.). Niettemin is de presentatie ervan in de reguliere media vaak een fantasie, ver verwijderd van wat de velden van Machine Learning of Deep Learning werkelijk zijn. Het doel van deze opleiding is om ingenieurs die al computerhulpmiddelen beheersen (inclusief een basissoftwareprogrammering) een inleiding te geven tot Deep Learning en tot de verschillende specialisatiegebieden en dus tot de belangrijkste netwerkarchitecturen die vandaag de dag bestaan. Als de basisprincipes van wiskunde tijdens de cursus worden herinnerd, wordt een niveau van wiskunde van het type BAC+2 aanbevolen voor meer comfort. Het is absoluut mogelijk om de wiskundige as over te slaan om alleen een "systeem"-visie te behouden, maar deze benadering zal uw begrip van het onderwerp aanzienlijk beperken.
Matlab for Deep Learning
14 UrenIn deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers hoe ze Matlab kunnen gebruiken voor het ontwerpen, bouwen en visualiseren van een convolutioneel neuraal netwerk voor beeldherkenning.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Bouw een diepgaand leermodel
- Automatiseer gegevensetikettering
- Werk met modellen van Caffe en TensorFlow - Keras
- Train gegevens met behulp van meerdere GPU 's, de cloud of clusters
Publiek
- ontwikkelaars
- ingenieurs
- Domeinexperts
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
Introduction to the Use of Neural Networks
7 UrenDe training is gericht op mensen die de basis van neurale netwerken en hun toepassingen willen leren.
Neural computing – Data science
14 UrenDeze klassikale trainingssessie bevat presentaties en computergebaseerde voorbeelden en casestudy-oefeningen om uit te voeren met relevante neurale en diepe netwerkbibliotheken
Neural Network in R
14 UrenDeze cursus is een inleiding tot het toepassen van neurale netwerken in echte problemen met behulp van R-project-software.
TPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units
7 UrenIn deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze kunnen profiteren van de innovaties in TPU-processors om de prestaties van hun eigen AI-applicaties te maximaliseren.
Aan het einde van de training kunnen deelnemers:
- Train verschillende soorten neurale netwerken op grote hoeveelheden data.
- Gebruik TPU's om het gevolgtrekkingsproces met maximaal twee ordes van grootte te versnellen.
- Gebruik TPU's om intensieve toepassingen te verwerken, zoals zoeken naar afbeeldingen, cloudvisie en foto's.
Understanding Deep Neural Networks
35 UrenDeze cursus begint met het geven van conceptuele kennis in neurale netwerken en in het algemeen in machine learning-algoritme, deep learning (algoritmen en applicaties).
Deel 1 (40%) van deze training is meer gericht op de basisprincipes, maar helpt u bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.
Deel 2 (20%) van deze training introduceert Theano - een pythonbibliotheek die het schrijven van diepgaande leermodellen eenvoudig maakt.
Deel 3 (40%) van de training zou uitgebreid gebaseerd zijn op Tensorflow - 2e generatie API van de open source softwarebibliotheek van Go ogle voor Deep Learning . De voorbeelden en handson zouden allemaal in TensorFlow worden gemaakt.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning projecten
Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:
hebben een goed begrip van diepe neurale netwerken (DNN), CNN en RNN
de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren
codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren
in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, grafieken maken en logboekregistratie