Neural Networks Training Courses

Neural Networks Training Courses

Lokale, instructieve live Neural Network-trainingscursussen demonstreren door middel van interactieve discussie en handson-oefeningen hoe Neural Networks kunnen worden geconstrueerd met behulp van een aantal meestal opensource-toolkits en -bibliotheken en hoe de kracht van geavanceerde hardware (GPU's) en optimalisatietechnieken waarbij gedistribueerd computergebruik en big data Onze Neural Network-cursussen zijn gebaseerd op populaire programmeertalen zoals Python, Java, R-taal en krachtige bibliotheken, waaronder TensorFlow, Torch, Caffe, Theano en meer Onze Neural Network-cursussen omvatten zowel theorie als implementatie met behulp van een aantal neurale netwerkimplementaties zoals Deep Neural Networks (DNN), Convolutional Neural Networks (CNN) en Recurrent Neural Networks (RNN) Neurale netwerktraining is beschikbaar als 'live training op locatie' of 'live training op afstand' Onsite live training kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Nederland of in NobleProg bedrijfsopleidingscentra in Nederland Live-training op afstand wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop NobleProg Uw lokale trainingsaanbieder.

Getuigenissen

★★★★★
★★★★★

Neural Networks Cursusoverzicht

CodeNaamTijdsduurOverzicht
aiintArtificial Intelligence Overview7 uurDeze cursus is gemaakt voor managers, oplossingsarchitecten, innovatieambtenaren, CTO's, software-architecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de dichtstbijzijnde voorspelling voor de ontwikkeling ervan.
MicrosoftCognitiveToolkitMicrosoft Cognitive Toolkit 2.x21 uurMicrosoft Cognitive Toolkit 2x (voorheen CNTK) is een opensource, commercialgrade toolkit die diepgaande leeralgoritmen opleidt om te leren zoals het menselijk brein Volgens Microsoft kan CNTK 510x sneller zijn dan TensorFlow op terugkerende netwerken, en 2 tot 3 keer sneller dan TensorFlow voor imagerelated taken Tijdens deze live training met instructeur leren deelnemers hoe je Microsoft Cognitive Toolkit kunt gebruiken om diepgaande leeralgoritmen te maken, trainen en evalueren voor gebruik in commerciële AI-applicaties met meerdere soorten gegevens, zoals data, spraak, tekst en afbeeldingen Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Toegang tot CNTK als een bibliotheek vanuit een Python-, C #- of C ++ -programma Gebruik CNTK als standalone machine learning tool door middel van zijn eigen modelbeschrijvingstaal (BrainScript) Gebruik de CNTK-modelevaluatiefunctionaliteit van een Java-programma Combineer feed-forward DNN's, convolutionele netwerken (CNN's) en terugkerende netwerken (RNN's / LSTM's) Schaalberekeningscapaciteit op CPU's, GPU's en meerdere machines Toegang tot enorme datasets met behulp van bestaande programmeertalen en algoritmen Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen Notitie Als u een deel van deze training, inclusief de programmeertaal naar keuze, aan wilt passen, neem dan contact met ons op om dit te regelen .
appaiApplied AI from Scratch28 uurThis is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
Nue_LBGNeural computing – Data science14 uurDeze in het klaslokaal gebaseerde trainingssessie bevat presentaties en computergestuurde voorbeelden en case study-oefeningen om te ondernemen met relevante neurale en diepe netwerkbibliotheken .
drlpythonDeep Reinforcement Learning with Python21 uurDeep Reinforcement Learning verwijst naar het vermogen van een "kunstmatige agent" om te leren door trialanderror en rewardsandpunishments Een kunstmatige agent probeert het vermogen van een mens te emuleren om op eigen kracht kennis te verkrijgen en te construeren, rechtstreeks van onbewerkte inputs zoals visie Om versterkingsleren te realiseren, worden deep learning en neurale netwerken gebruikt Reinforcement learning verschilt van machine learning en is niet afhankelijk van gesuperviseerde en unsupervised leerbenaderingen Tijdens deze live training met instructeur leren deelnemers de grondbeginselen van Deep Reinforcement Learning terwijl ze door de oprichting van een Deep Learning Agent stappen Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Begrijp de sleutelbegrippen achter Deep Reinforcement Learning en onderscheid het van Machine Learning Pas geavanceerde Reinforcement Learning-algoritmen toe om problemen in de echte wereld op te lossen Bouw een Deep Learning Agent Publiek ontwikkelaars Data-wetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
undnnUnderstanding Deep Neural Networks35 uurDeze cursus begint met het geven van conceptuele kennis in neurale netwerken en in het algemeen in algoritmen voor machinaal leren, diepgaand leren (algoritmen en toepassingen) Deel1 (40%) van deze training is meer gericht op de basis, maar helpt je bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc Deel 2 (20%) van deze training introduceert de Theano a Python-bibliotheek die het schrijven van diepgaande leermodellen gemakkelijk maakt Part3 (40%) van de training zou grotendeels gebaseerd zijn op de Tensorflow 2nd Generation API van de open source softwarebibliotheek van Google voor Deep Learning De voorbeelden en handson zouden allemaal in TensorFlow worden gemaakt Publiek Deze cursus is bedoeld voor technici die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning-projecten Na het voltooien van deze cursus zullen afgevaardigden: een goed begrip hebben van diepe neurale netwerken (DNN), CNN en RNN de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen in staat zijn installatie / productieomgeving / architectuurtaken en -configuratie uit te voeren in staat zijn om de kwaliteit van de code te beoordelen, debugging uit te voeren, monitoring in staat zijn om geavanceerde productie-achtige trainingsmodellen te implementeren, grafieken te bouwen en te loggen Niet alle onderwerpen worden behandeld in een openbaar klaslokaal met een duur van 35 uur vanwege de uitgestrektheid van het onderwerp De duur van de volledige cursus is ongeveer 70 uur en niet 35 uur .
matlabdlMatlab for Deep Learning14 uurIn deze live training met instructeur leren deelnemers Matlab te 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 Gegevensetikettering automatiseren Werk met modellen van Caffe en TensorFlowKeras Train gegevens met behulp van meerdere GPU's, de cloud of clusters Publiek ontwikkelaars ingenieurs Domein experts Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
encogintroEncog: Introduction to Machine Learning14 uurEncog is een opensource machine learning framework voor Java enNet In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze verschillende neurale netwerkcomponenten kunnen maken met behulp van ENCOG Casusoverzichten van Realworld zullen worden besproken en op machinetaal gebaseerde oplossingen voor deze problemen zullen worden onderzocht Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Bereid gegevens voor op neurale netwerken met behulp van het normalisatieproces Voer feed forward-netwerken en propagatietrainingmethodieken in Implementeer classificatie- en regressietaken Modeleer en train neurale netwerken met Encog's op GUI gebaseerde werkbank Integreer neurale netwerkondersteuning in realworld-applicaties Publiek ontwikkelaars analisten Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
encogadvEncog: Advanced Machine Learning14 uurEncog is een opensource machine learning framework voor Java enNet In deze live training met instructeur leren de deelnemers geavanceerde technieken voor het leren van machines om accurate voorspellende neurale netwerkmodellen te bouwen Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Verschillende optimalisatietechnieken voor neurale netwerken implementeren om het onderfixeren en overfitteren op te lossen Begrijp en kies uit een aantal neurale netwerkarchitecturen Implementeer gecontroleerde feed forward- en feedbacknetwerken Publiek ontwikkelaars analisten Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
snorkelSnorkel: Rapidly Process Training Data7 uurSnorkel is een systeem voor het snel maken, modelleren en beheren van trainingsgegevens Het richt zich op het versnellen van de ontwikkeling van gestructureerde of "donkere" gegevensextractietoepassingen voor domeinen waarin grote gelabelde trainingsets niet beschikbaar of gemakkelijk te verkrijgen zijn Tijdens deze live training met instructeur leren deelnemers technieken ontwikkelen om waarde te halen uit ongestructureerde gegevens zoals tekst, tabellen, figuren en afbeeldingen door trainingsgegevens te modelleren met Snorkel Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Creëer programmatisch trainingsets om het labelen van enorme trainingsets mogelijk te maken Train hoogwaardige eersteklasmodellen door eerst luidruchtige trainingsets te modelleren Gebruik Snorkel om zwakke supervisietechnieken te implementeren en gegevensprogrammering toe te passen op zwak-gecontroleerde geautomatiseerde leersystemen Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
PaddlePaddlePaddlePaddle21 uurPaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is een schaalbaar platform voor diep leren, ontwikkeld door Baidu In deze live training met instructeur leren deelnemers PaddlePaddle te gebruiken om diepgaand leren in hun product- en servicetoepassingen mogelijk te maken Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: PaddlePaddle instellen en configureren Stel een Convolutional Neural Network (CNN) in voor beeldherkenning en objectdetectie Een terugkerend neuraal netwerk (RNN) instellen voor sentimentanalyse Stel diepgaand leren op aanbevelingssystemen in om gebruikers te helpen antwoorden te vinden Voorspellen van klikfrequenties (CTR), grootschalige opnamesets classificeren, optische tekenherkenning (OCR) uitvoeren, zoekopdrachten rangschikken, computervirussen detecteren en een aanbevelingssysteem implementeren Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
tpuprogrammingTPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units7 uurDe Tensor Processing Unit (TPU) is de architectuur die Google al enkele jaren intern gebruikt en die nu net beschikbaar wordt voor gebruik door het grote publiek Het bevat verschillende optimalisaties die specifiek zijn bedoeld voor gebruik in neurale netwerken, waaronder gestroomlijnde matrixvermenigvuldiging en 8-bits gehele getallen in plaats van 16-bits om de juiste nauwkeurigheidsniveaus te retourneren In deze live training met instructeur 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 typen neurale netwerken op grote hoeveelheden gegevens Gebruik TPU's om het afleidingsproces met maximaal twee orden van grootte te versnellen Gebruik TPU's om intensieve applicaties te verwerken, zoals zoeken naar afbeeldingen, cloudvisie en foto's Publiek ontwikkelaars onderzoekers ingenieurs Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
neuralnetIntroduction to the use of neural networks7 uurDe training is bedoeld voor mensen die de basis van neurale netwerken en hun toepassingen willen leren.
intrdplrngrsneuingIntroduction Deep Learning & Neural Networks for Engineers21 uurType: theoretische training met toepassingen die stroomopwaarts zijn beslist met de studenten op lasagne of keras volgens de pedagogische groep Lesmethode: presentatie, uitwisselingen en case studies Kunstmatige intelligentie, na vele wetenschapsgebieden te hebben verstoord, begon een groot aantal economische sectoren (industrie, geneeskunde, communicatie, enz) Te revolutioneren Desalniettemin is de presentatie ervan in de grote media vaak fantasie, ver weg van wat eigenlijk het gebied van Machine Learning of Deep Learning is Het doel van deze training is om ingenieurs te bieden die al vertrouwd zijn met computerhulpmiddelen (inclusief een basis voor softwareprogrammering), een inleiding tot Deep Learning en de verschillende specialisatiegebieden en daarom tot de belangrijkste bestaande netwerkarchitecturen vandaag Als de wiskundige basissen worden opgeroepen tijdens de cursus, 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 enorm beperken .
OpenNNOpenNN: Implementing Neural Networks14 uurOpenNN is een open-source klassenbibliotheek geschreven in C ++, die neurale netwerken implementeert, voor gebruik bij machine learning.

In deze cursus gaan we in op de principes van neurale netwerken en gebruiken we OpenNN om een ​​voorbeeldtoepassing te implementeren.

Publiek
Softwareontwikkelaars en programmeurs die Deep Learning-applicaties willen maken.

Formaat van de cursus
Lezing en discussie gekoppeld aan praktische oefeningen.
datamodelingPattern Recognition35 uurDeze cursus biedt een inleiding op het gebied van patroonherkenning en machine learning Het heeft betrekking op praktische toepassingen in statistieken, informatica, signaalverwerking, computervisie, datamining en bio-informatica De cursus is interactief en bevat veel hands-on oefeningen, feedback van instructeurs en het testen van verworven kennis en vaardigheden Publiek Data-analisten Promovendi, onderzoekers en praktijkmensen .
NeuralnettfNeural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example28 uurDeze cursus geeft je kennis in neurale netwerken en in het algemeen in algoritmen voor machine learning, deep learning (algoritmen en toepassingen) Deze training richt zich meer op de grondbeginselen, maar helpt je bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc De voorbeelden zijn gemaakt in TensorFlow .
aiautoArtificial Intelligence in Automotive14 uurDeze cursus behandelt KI (nadruk op machinaal leren en diep leren) in de automobielindustrie Het helpt bij het bepalen welke technologie (mogelijk) in meerdere situaties in een auto kan worden gebruikt: van eenvoudige automatisering, beeldherkenning tot autonome besluitvorming .
aiintrozeroFrom Zero to AI35 uurDeze cursus is gemaakt voor mensen die geen ervaring hebben met waarschijnlijkheid en statistiek .
bspkannmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking21 uurArtificial Neural Network is een computationeel datamodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie (AI) -systemen die in staat zijn om "intelligente" taken uit te voeren. Neurale netwerken worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) -toepassingen, die zelf één implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.
annmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking21 uurArtificial Neural Network is een computationeel datamodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie (AI) -systemen die in staat zijn om "intelligente" taken uit te voeren. Neurale netwerken worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) -toepassingen, die zelf één implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.
appliedmlApplied Machine Learning14 uurDeze training is bedoeld voor mensen die Machine Learning in praktische toepassingen willen toepassen.

Publiek

Deze cursus is voor datawetenschappers en statistici die enige bekendheid met statistieken hebben en die weten hoe ze R (of Python of een andere gekozen taal) moeten programmeren. De nadruk van deze cursus ligt op de praktische aspecten van de voorbereiding van gegevens / modellen, uitvoering, post-hoc analyse en visualisatie.

Het doel is om praktische toepassingen aan Machine Learning te geven aan deelnemers die geïnteresseerd zijn in het toepassen van de methoden op het werk.

Sectorspecifieke voorbeelden worden gebruikt om de training relevant te maken voor het publiek.
rneuralnetNeural Network in R14 uurDeze cursus is een inleiding tot het toepassen van neurale netwerken in echte wereldproblemen met behulp van Rproject-software .
appaipyApplied AI from Scratch in Python28 uurThis is a 4 day course introducing AI and it's application using the Python programming language. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.

Aankomende Neural Networks cursussen

CursusCursusdatumCursus Kosten [Op Afstand / Klas]
Encog: Advanced Machine Learning - Maastricht City Centredo, 2019-01-03 09:303000EUR / 4780EUR
Encog: Advanced Machine Learning - Regus Amsterdam Sloterdijk Teleport Towersdo, 2019-01-10 09:303000EUR / 4350EUR
Encog: Advanced Machine Learning - Evoluon Eindhovenwo, 2019-01-16 09:303000EUR / 4400EUR
Encog: Advanced Machine Learning - Nieuwegeinwo, 2019-01-23 09:303000EUR / 4330EUR
Encog: Advanced Machine Learning - Utrecht Centraal Stationma, 2019-01-28 09:303000EUR / 4850EUR
Weekend Neural Networks cursus, Avond Neural Networks training, Avond Neural Networks opleiding Neural Networks boot camp, Neural Networks instructeur geleid, Weekend Neural Networks training, Avond Neural Networks cursus, Neural Networks coaching, Neural Networks instructeur, Neural Networks trainer, Neural Networks training cursus, Neural Networks lessen, Neural Networks on-site, Neural Networks privé cursus, Neural Networks een op een training, Neural Networks op locatie, Weekend Neural Networks opleiding

Cursussen met korting

CursusLocatieCursusdatumCursus Kosten [Op Afstand / Klas]
Linux LPI LPIC-1 Exam 101 PreparationEvoluon Eindhovenwo, 2018-12-19 09:302287EUR / 3687EUR
MATLAB Fundamentals + MATLAB for FinanceRotterdam Brainparkma, 2018-12-31 09:306750EUR / 10350EUR
Computer Vision with SimpleCVGolden Tulip Leidenma, 2019-02-25 09:302700EUR / 4000EUR
Jupyter for Data Science TeamsDen Haag Centraal Stationma, 2019-04-29 09:301350EUR / 2300EUR
Big Data - Data ScienceEvoluon Eindhovenwo, 2019-05-08 09:302700EUR / 4100EUR

Course Discounts Newsletter

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Een aantal van onze klanten

is growing fast!

We are looking to expand our presence in the Netherlands!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in the Netherlands
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!