深い学習のトレーニングコース

深い学習のトレーニングコース

地元のインストラクターによるライブディープラーニング(DL)トレーニングコースは、ディープラーニングの基礎と応用を実践的に実践し、深い機械学習、深く構造化された学習、階層的学習などの科目をカバーしています。ディープラーニングトレーニングは、オンサイトライブトレーニングまたはリモートライブトレーニングとして利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

お客様の声

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深い学習サブカテゴリ

深い学習コース概要

Title
期間
概要
Title
期間
概要
14 hours
概要
このコースでは、自動車業界における AI ( 機械学習と深い学習を重視) について説明します。これは、どの技術が (潜在的に) 車の中で複数の状況で使用することができます決定するのに役立ちます: 簡単な自動化、画像認識から自律意思決定に。
21 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、実際のアプリケーションの作成をステップとして、R を使用して機械学習のための高度なテクニックを学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

ハイパーパラメータのチューニングと深い学習 として - の使用技術
- を理解し、教師なし学習技術を実装する
- は、大規模なアプリケーションで使用するための生産にモデルを置く

観客

- 開発者
- アナリスト
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
このコースは AI をカバーしています (機械学習と深い学習を重視)
28 hours
概要
このコースでは、ニューラルネットワークと一般的に機械学習アルゴリズムでは、深い学習 (アルゴリズムとアプリケーション) の知識を与える。

このトレーニングは、ファンダメンタルズに焦点を当てていますが、右の技術を選択するのに役立ちます: TensorFlow、カフェ、テアーノ、DeepDrive、Keras、等。例は TensorFlow で作られています。
14 hours
概要
この教室ベースのトレーニングセッションは、関連する神経と深いネットワークライブラリを引き受けるためのプレゼンテーションと コンピュータベースの例とケーススタディの演習が含まれます
14 hours
概要
OpenFace は、Python とトーチベースのオープンソース、Google & #39 に基づくリアルタイムの顔認識ソフトウェアです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、OpenFace & #39 のコンポーネントを使用して、サンプルの顔認識アプリケーションを作成して展開する方法を受講者が学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、dlib、OpenVC、トーチ、および nn4 を含む OpenFace & #39 のコンポーネントを使用して、顔検出、アライメント、および変換
を実装します。 - は、監視、身元確認、バーチャルリアリティ、ゲーム、リピート顧客の特定など、実世界のアプリケーションに OpenFace を適用します

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
7 hours
概要
OpenNMT は、トーチの数学的なツールキットを利用したフル機能の、オープンソース (MIT) の神経機械翻訳システムです。

このトレーニング参加者の

では、さまざまなサンプルデータセットの翻訳を実行するために OpenNMT を設定して使用する方法について学習します。このコースは、機械翻訳に適用されるニューラルネットワークの概要から始まります。受講者は、学習した概念についての理解を示し、インストラクターからフィードバックを得るために、コース全体でライブ演習を実施します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者はライブ OpenNMT ソリューションを実装するために必要な知識と実践を持っています。

ソースとターゲット言語のサンプルは、オーディエンス & #39 の要件に従って事前に配置されます。

観客

技術的な背景を持つ - ローカリゼーションスペシャリスト
- グローバルコンテンツマネージャ
- ローカリゼーションエンジニア
グローバルコンテンツソリューションの実装を担当する - ソフトウェア開発者
コース の

形式

- 部講義、一部討論、重い実地練習
14 hours
概要
OpenNNは、C ++で書かれたオープンソースのクラスライブラリであり、機械学習に使用するためにニューラルネットワークを実装しています。

このコースでは、ニューラルネットワークの原則を解説し、OpenNNを使用してサンプルアプリケーションを実装します。

オーディエンス
Deep Learningアプリケーションを作成したいソフトウェア開発者とプログラマ

コースの形式
講義とディスカッションは実践演習と相まって、
21 hours
概要
PaddlePaddle (パラレル分散ディープラーニング) は、Baidu によって開発されたスケーラブルなディープラーニングプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、PaddlePaddle を使用して、製品およびサービスアプリケーションで深い学習を可能にする方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- の設定と構成 PaddlePaddle
- は、画像認識とオブジェクト検出のための畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を設定する
- は、感情解析のためのリカレントニューラルネットワーク (RNN) を設定する
- はユーザーが答えを見つけるのを助けるために推薦システムの深い学習をセットアップした
- は、クリックスルー率 (CTR) を予測し、大規模な画像セットを分類し、光学式文字認識 (OCR) を実行し、検索をランク付けし、コンピュータウイルスを検出し、勧告システムを実装します。

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、画像、音楽、テキスト、財務データを含む一連のデモアプリケーションを構築する際に、Python で最も関連性の高い最先端の機械学習技術を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は複雑な問題を解くための機械学習アルゴリズムと技法を実装する
- は、画像、音楽、テキスト、および財務データを含むアプリケーションに深い学習と半教師付き学習を適用する
- は Python アルゴリズムを最大のポテンシャル
にプッシュする - は NumPy やテアノなどのライブラリーやパッケージを使用して

観客

- 開発者
- アナリスト
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
シンガは、大規模なデータセットを対象とした深い学習モデルをトレーニングするための一般分散型ディープラーニングプラットフォームです。これは、レイヤーの抽象化に基づいて直感的なプログラミングモデルで設計されています。様々な人気の深い学習モデルがサポートされています, すなわち, 畳み込みニューラルネットワークを含むフィードフォワードモデル (CNN), 制限ボルツマンマシンのようなエネルギーモデル (RBM), とリカレントニューラルネットワーク (RNN).多くの組み込み層はユーザーのために提供される。シンガアーキテクチャは、同期、非同期、およびハイブリッドトレーニングフレームワークを実行するのに十分な柔軟性を備えています。シンガはまた、大規模なモデルのトレーニングを並列化する別のニューラルネットのパーティション分割スキームをサポートしています, すなわち、バッチディメンション上のパーティショニング, 特徴次元またはハイブリッドパーティショニング.

観客

このコースは、Apache シンガを深い学習フレームワークとして活用しようとする研究者、エンジニア、開発者に向けられています。

このコースを修了すると、デリゲートは次のようになります。

- シンガの構造と展開メカニズムを理解する
- は、インストール/プロダクション環境/アーキテクチャのタスクと構成を実行することができます
- は、コードの品質を評価し、デバッグを実行し、
を監視することができます - は、トレーニングモデルのような高度な生産を実装することができる, 用語を埋め込む, グラフを構築し、ロギング
14 hours
概要
このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は、設計、構築、および画像認識のための畳み込みニューラルネットワークを視覚化するために Matlab を使用する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は深い学習モデルを構築する
- データラベリング
の自動化 カフェと TensorFlow-Keras からのモデルと - の仕事 複数の gpu、クラウド、またはクラスタを使用してデータを
- する

観客

- 開発者
- エンジニア
- ドメインの専門家
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
7 hours
概要
Tensor2Tensor (T2T) は、さまざまな種類のトレーニングデータ (画像認識、翻訳、解析、画像キャプション、音声認識など) を使用して、異なるタスクで AI モデルをトレーニングするためのモジュール式の拡張可能なライブラリです。これは、Google の脳チームによって維持されます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、複数のタスクを解決するためのディープラーニングモデルを準備する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- tensor2tensor のインストール、データセットの選択、AI モデルのトレーニングと評価
- Tensor2Tensor
に含まれるツールとコンポーネントを使用して開発環境をカスタマイズする - は、単一のモデルを作成して使用し、複数のドメインから多数のタスクを同時に学習します
- は、モデルを使用して、大量のトレーニングデータを持つタスクから学習し、データが制限されているタスクにそのナレッジを適用します
- は、単一の GPU
を使用して満足のいく処理結果を得る

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
7 hours
概要
TensorFlow サービングは機械学習 (ML) モデルを生産に提供するためのシステムです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、TensorFlow サービスを構成して使用して、ML モデルを運用環境で展開および管理する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 列車、輸出、様々な TensorFlow モデルを提供
- は、単一のアーキテクチャと一連の api を使用して、テストおよび配備アルゴリズムを
- は TensorFlow モデルを越えて他のタイプのモデルを提供するためにサービング TensorFlow を拡張する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
TensorFlow は、Google & #39 の第2世代の API であり、深い学習のためのオープンソースソフトウェアライブラリです。このシステムは、機械学習の研究を容易にし、研究プロトタイプから生産システムへの移行を迅速かつ容易に行えるように設計されています。

オーディエンス

この コースは、深い学習プロジェクトのために TensorFlow を使用しようとするエンジニアを対象としてい

このコースを修了すると、デリゲートは次のようになります。

- TensorFlow の構造と展開メカニズムを理解する
- は、インストール/プロダクション環境/アーキテクチャのタスクと構成を実行することができます
- は、コードの品質を評価し、デバッグを実行し、
を監視することができます - は、トレーニングモデルのような高度な生産を実装することができる, グラフを構築し、ロギング
28 hours
概要
このコースでは、特定の例では、画像認識の目的にテンソルフローのアプリケーションを探る

観客

この コースは、画像認識の目的のために TensorFlow を利用することを求めるエンジニアを対象としてい

このコースを修了すると、次のことができるようになります。

- TensorFlow の構造と展開メカニズムを理解する
- は、インストール/プロダクション環境/アーキテクチャタスクと構成
を実行します。 - コード品質の評価、デバッグの実行、
の監視 - は、トレーニングモデルのような高度な生産を実装する, グラフを構築し、ロギング
21 hours
概要
トーチは、オープンソースのマシン学習ライブラリとは、Lua プログラミング言語に基づいて、科学的なコンピューティングフレームワークです。それは深い学習と畳み込みネットに特に重点を置いて、数値、機械学習、コンピュータビジョンのための開発環境を提供しています。それは機械および深い学習のための最も速く、最も適用範囲が広いフレームワークの1つであり、Facebook、Google、Twitter、NVIDIA、AMD、Intel、および多くの他のような会社によって使用される。

このコースでは、トーチの原理、そのユニークな機能、そして実際のアプリケーションでどのように応用できるかを説明します。私たちは数多くの実践的な演習を通して、すべてを通して、実証し、概念の練習を学んだ。

コースの終わりまでに、参加者は、トーチ & #39 の基礎となる機能と機能だけでなく、他のフレームワークやライブラリに比べて AI 空間内の役割と貢献を徹底的に理解する必要があります。参加者はまた、独自のプロジェクトでトーチを実装するために必要な練習を受けているでしょう。

聴衆 ソフトウェア開発者やプログラマは、アプリケーション内のマシンと深い学習を有効にすることを望む

形式のコース 機械の概要と深層学習 クラスのコーディングと統合の演習 テストの質問は、理解を確認する方法に沿って振りかけ
7 hours
概要
は、テンソル処理ユニット (TPU) は、Google が数年間内部的に使用しているアーキテクチャであり、ちょうど今、一般大衆が使用できるようになっている。これには、適切なレベルの精度を返すために、合理化された行列乗算、16ビットではなく8ビット整数など、ニューラルネットワークで使用するための最適化がいくつか含まれています。

このインストラクター主導の, ライブトレーニング, 参加者は、独自の AI アプリケーションのパフォーマンスを最大化するために TPU のプロセッサの技術革新を活用する方法を学びます.

は、トレーニングの終了により、参加者ができるようになります:

- は大量のデータを
に様々な種類のニューラルネットワークを訓練する - は TPUs を使用して、最大2桁の次数で推論プロセスを高速化し
- は、画像検索、クラウドビジョンや写真などの集中的なアプリケーションを処理するために TPUs を利用して

観客

- 開発者
- 研究者
- エンジニア
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
35 hours
概要
TensorFlow ™ は、データフローグラフを用いた数値計算のためのオープンソースソフトウェアライブラリです。

SyntaxNet は、TensorFlow のためのニューラルネットワーク自然言語処理フレームワークです。

Word2Vec は、"語込み" と呼ばれる単語のベクトル表現を学習するために使用されます。Word2vec は、生のテキストから単語込みを学習するための、特に計算効率の高い予測モデルです。これは、2つのフレーバー、連続袋の単語モデル (CBOW) とスキップグラムモデル (Mikolov et al の章3.1 と 3.2) で来ています。

タンデム、SyntaxNet、Word2Vec で使用される

は、ユーザーが自然言語入力から学習した埋め込みモデルを生成することができます。

観客

このコースは、TensorFlow グラフで SyntaxNet と Word2Vec モデルを操作する開発者やエンジニアを対象としています。

このコースを修了すると、デリゲートは次のようになります。

- TensorFlow の構造と展開メカニズムを理解する
- は、インストール/プロダクション環境/アーキテクチャのタスクと構成を実行することができます
- は、コードの品質を評価し、デバッグを実行し、
を監視することができます - は、トレーニングモデルのような高度な生産を実装することができる, 用語を埋め込む, グラフを構築し、ロギング
35 hours
概要
このコースでは、ニューラルネットワークと一般的に機械学習アルゴリズム、深い学習 (アルゴリズムとアプリケーション) で概念的な知識を与えることから始まります。

このトレーニングの

パート 1 (40%) は、ファンダメンタルズに焦点を当てていますが、右の技術を選択するのに役立ちます: TensorFlow、カフェ、テアノ、DeepDrive、Keras、等

このトレーニングの

パート 2 (20%) では、ディープラーニングモデルを簡単に作成できる python ライブラリテアノを紹介しています。

トレーニングの

パート 3 (40%) は、Google & #39 の第2世代の API、深い学習のためのオープンソースのソフトウェアライブラリに基づいて広範囲に Tensorflow ます。例とハンドソンはすべて TensorFlow で行われます。

観客

このコースは、深い学習プロジェクトのために TensorFlow を使用しようとするエンジニアを対象としてい

このコースを修了すると、代表者は次のようになります:

-

は、ディープニューラルネットワーク (DNN)、CNN と RNN

についてよく理解している
-

TensorFlow の構造と展開メカニズムを理解する

-

は、インストール/プロダクション環境/アーキテクチャのタスクと構成を実行することができます

-

は、コードの品質を評価し、デバッグを実行し、

を監視することができます
-

は、トレーニングモデルのような高度な生産を実装することができる, グラフを構築し、ロギング

すべてのトピックでは、件名の広大さのために35時間の期間と公共の教室で覆われるだろう。

完全なコースの期間は約70時間ではなく、35時間になります。
21 hours
概要
マイクロソフト認知ツールキット 2.x (以前は CNTK) は、人間の脳のように学ぶために深い学習アルゴリズムを訓練するオープンソース、商用グレードのツールキットです。Microsoft によると、CNTK は、リカレントネットワークで TensorFlow よりも 5 ~ 10 倍速く、イメージ関連のタスクの場合は TensorFlow よりも 2 ~ 3 倍高速です。

このインストラクター主導の, ライブトレーニング, 参加者は、作成する Microsoft の認知ツールキットを使用する方法を学びます, トレーニングとデータなどのデータの複数の種類を含む商用グレードの AI アプリケーションで使用するための深い学習アルゴリズムを評価する, 音声,テキスト、および画像

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

Python、C#、または C++ プログラム内からライブラリとして CNTK アクセスを -
- は、独自のモデル記述言語 (BrainScript) を介してスタンドアロンの機械学習ツールとして CNTK を使用して
- Java プログラムから CNTK モデル評価機能を使用する
- は、フィードフォワード DNNs、畳み込みネット (CNNs)、およびリカレントネットワーク (RNNs/LSTMs) を組み合わせた
cpu、gpu、複数のマシンでの - スケールの計算能力
- 既存のプログラミング言語とアルゴリズムを使用して大規模なデータセットにアクセスする

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- あなたが選択のプログラミング言語を含む、このトレーニングの任意の部分をカスタマイズしたい場合は、手配するために私達に連絡してください。
21 hours
概要
のタイプ: 形成 th é は、グループ p é 教育 è によるとラザニアまたは Keras に é l

での é Cid é es の上流でのアプリケーションと理論的な開発

M é 法 é 教育: PR é プレゼンテーション, é 変化と é ケーススタディ

人工知能は、è boulevers é 多くの科学分野の後、é à R é volutionner 経済 (産業、M é é の分野の多数を始め、通信など)。N é それにもかかわらず、主なメディアの彼の PR é のプレゼンテーション rel è 多くの場合、ファンタジー、tr è s é loign e é は、機械学習や深い学習のドメインを é ているものの。この研修の目的は、D é J à を持つ à ing é エンジニアに、コンピュータツールの MA î trise (ソフトウェアプログラミングベースを含む) を導入し、深い学習をもたらすことです。à は、その差分 é は、sp é シアリスのドメインを賃借し、したがって、今日の R é 既存のバケットの主要なアーキテクチャに。数学の é の基礎がコースの間に é リマインダなら、タイプ BAC + 2 の é の数学レベルはより慰めのために é を推薦される。これは、絶対的な可能な数学的 é 軸上の唯一のビジョン « システム è 私 » を維持するためにデッドロックを行うことですが、このアプローチは é 規範 é メンターの é の理解を制限する件名。
21 hours
概要
人工ニューラルネットワークは、「インテリジェントな」タスクを実行できる人工知能(AI)システムの開発に使用される計算データモデルです。ニューラルネットワークは、それ自体がAIの1つの実装である機械学習(ML)アプリケーションでよく使用されます。ディープラーニングはMLのサブセットです。
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。R は金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習株価予測モデルの作成をステップとして、R を使用して金融の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと金融の深い学習の使用を学ぶ
- は、金融
のための深い学習モデルを作成するために R を使用 - は、R
を使用して独自の深い学習株価予測モデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
は、AI と it & #39 のアプリケーションを紹介する4日間のコースです。このコースの完了時に AI プロジェクトを引き受けるための追加の日を持つオプションがあります。
21 hours
概要
人工ニューラルネットワークは、「インテリジェントな」タスクを実行できる人工知能(AI)システムの開発に使用される計算データモデルです。ニューラルネットワークは、それ自体がAIの1つの実装である機械学習(ML)アプリケーションでよく使用されます。ディープラーニングはMLのサブセットです。
21 hours
概要
カフェは、表現、スピード、モジュール性を念頭において作られた深い学習フレームワークです。

このコースでは、MNIST を使用した画像認識のための深い学習フレームワークとしてのカフェの適用例を紹介し

オーディエンス

このコースは、カフェをフレームワークとして活用することに関心の深い学習者やエンジニアに適しています。

このコースを修了すると、次のことができるようになります。

- は、カフェの構造と展開メカニズムを理解する
- は、インストール/プロダクション環境/アーキテクチャタスクと構成
を実行します。 - コード品質の評価、デバッグの実行、
の監視 - は、トレーニングモデルのような高度な生産を実装し、層を実装し、ロギング
21 hours
概要
このコースは、ディープラーニングの一般的な概要です。ディープ学習を使用して予測精度を向上させたい人に適しています。
21 hours
概要
Deeplearning4j は、Java と Scala のために書かれた、最初の商用グレードのオープンソースの分散型ディープラーニングライブラリです。Hadoop および Spark と統合された DL4J は、分散型 gpu および cpu のビジネス環境で使用するように設計しています。

観客

このコースは、プロジェクトで Deeplearning4j を活用しようとしているエンジニアや開発者に向けられています。

このコースの後に代表者ができるようになります:
21 hours
概要
Deeplearning4j は、Hadoop とスパークに関する Java と Scala のためのオープンソースのディープラーニングソフトウェアです。

観客

このコースは、画像認識プロジェクトで DeepLearning4J を活用しようとするエンジニアや開発者を対象としています。
週末深い学習コース, 夜の深い学習トレーニング, 深い学習ブートキャンプ, 深い学習 インストラクターよる, 週末深い学習トレーニング, 夜の深い学習コース, 深い学習指導, 深い学習インストラクター, 深い学習レーナー, 深い学習レーナーコース, 深い学習クラス, 深い学習オンサイト, 深い学習プライベートコース, 深い学習1対1のトレーニング

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