Lokale, door een instructeur geleide live Neural Network-trainingscursussen demonstreren door middel van interactieve discussie en hands-on praktijk hoe Neural Networks te bouwen met behulp van een aantal meestal open-source toolkits en bibliotheken, evenals hoe de kracht van geavanceerde hardware (GPU's) te gebruiken ) en optimalisatietechnieken met gedistribueerde computers 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 behandelen 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). Neuraal netwerk-training is beschikbaar als 'live training op afstand' of 'live training op afstand'. Online live training (ook bekend als "live training op afstand") wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop . Live training op locatie kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Utrecht of in bedrijfstrainingscentra van NobleProg in Utrecht. NobleProg -- Uw lokale trainingsaanbieder
Utrecht
The Office Operators, Stadsplateau 7, Utrecht, Nederland, 3521 AZ
Trainingen in het hart van Utrecht. NobleProg heeft in het Meeting & Conference Center 16 professionele en moderne meeting rooms beschikbaar. Alle zalen zijn voorzien van LCD en daglicht.
Het WTC Utrecht ligt direct naast het Station Utrecht Centraal, op loopafstand van de historische binnenstad en heeft volop parkeergelegenheid voor auto’s en fietsen. Hiermee is WTC Utrecht de gedroomde locatie voor organisaties die op zoek zijn naar de ideale vergaderlocatie.
Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of ter plaatse) is gericht op professionals op gevorderd niveau die state-of-the-art XAI-technieken voor deep learning-modellen willen verkennen, met een focus op het bouwen van interpreteerbare AI-systemen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Begrijp de uitdagingen van uitlegbaarheid in deep learning.
Implementeer geavanceerde XAI-technieken voor neurale netwerken.
Interpreteer beslissingen die zijn genomen door deep learning-modellen.
Evalueer de afwegingen tussen prestaties en transparantie.
Dit is een 4-daagse cursus waarin AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd met behulp van de programmeertaal Python. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren.
Deze 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.
Deze 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.
Deze 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.
This instructor-led, live training in Utrecht (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.
Kunstmatig 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.
Dit is een 4-daagse cursus waarin AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren.
This instructor-led, live training in Utrecht (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 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.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Utrecht (online of ter plaatse) is bedoeld voor onderzoekers en ontwikkelaars die Chainer willen gebruiken om neurale netwerken te bouwen en te trainen in Python en tegelijkertijd de code gemakkelijk te debuggen te maken.
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.
This instructor-led, live training in Utrecht (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.
Type: 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.
In 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
Deze live training onder leiding van een instructeur in Utrecht (online of ter plaatse) is bedoeld voor ingenieurs die meer willen weten over de toepasbaarheid van kunstmatige intelligentie op mechatronische systemen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Krijg een overzicht van kunstmatige intelligentie, machine learning en computationele intelligentie.
Begrijp de concepten van neurale netwerken en verschillende leermethoden.
Kies effectief voor kunstmatige-intelligentiebenaderingen voor problemen uit het echte leven.
Implementeer AI-toepassingen in mechatronische engineering.
Deze klassikale trainingssessie bevat presentaties en computergebaseerde voorbeelden en casestudy-oefeningen om uit te voeren met relevante neurale en diepe netwerkbibliotheken
In 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.
Deze 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
Lees meer...
Laatst bijgewerkt:
Reviews (6)
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
The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Cursus - Applied AI from Scratch in Python
Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
Cursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Cursus - Neural Network in R
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
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
Neural Networks training cursus in Utrecht, Neural Networks opleiding cursus in Utrecht, Weekend Neural Networks cursus in Utrecht, Avond Neural Networks training in Utrecht, Neural Networks instructeur geleid Utrecht, Neural Networks boot camp in Utrecht, Neural Networks coaching in Utrecht, Neural Networks instructeur in Utrecht, Weekend Neural Networks training in Utrecht, Neural Networks een op een training in Utrecht, Neural Networks trainer in Utrecht, Neural Networks instructeur geleid in Utrecht,Neural Networks lessen in Utrecht, Neural Networks een op een opleiding in Utrecht, Avond Neural Networks cursus in Utrecht, Neural Networks on-site in Utrecht, Neural Networks op locatie in Utrecht, Neural Networks privé cursus in Utrecht
