ニューラルネットワークのトレーニングコース

ニューラルネットワークのトレーニングコース

地元のインストラクター主導のライブニューラルネットワークトレーニングコースは、多くの主にオープンソースのツールキットやライブラリを使用してニューラルネットワークを構築する方法や、高度なハードウェア(GPU)のパワーを活用する方法、分散コンピューティングとビッグデータを含む最適化技術。私たちのニューラルネットワークコースは、Python、Java、R言語、TensorFlow、Torch、Caffe、Theanoなどの強力なライブラリのような一般的なプログラミング言語に基づいています。私たちのニューラルネットワークコースは、ディープニューラルネットワーク(DNN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)などの多くのニューラルネットワーク実装を使用して、理論と実装の両方をカバーします。ニューラルネットワークトレーニングは、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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ニューラルネットワークコース概要

コード期間概要
aiintArtificial Intelligence Overview7 hoursこのコースは、マネージャ、ソリューションアーキテクト、イノベーションオフィサー、CTO、ソフトウェアアーキテクト、および適用された人工知能の概要とその開発の最も近い予測に興味のある人向けに作成されています。
MicrosoftCognitiveToolkitMicrosoft Cognitive Toolkit 2.x21 hours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。
appaiApplied AI from Scratch28 hours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。
Nue_LBGNeural computing – Data science14 hours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
drlpythonDeep Reinforcement Learning with Python21 hours深い強化学習は、試行錯誤と報酬と罰によって学ぶために "人工エージェント" の能力を指します。人工エージェントは、視覚などの生の入力から直接、自分自身で知識を取得し、構築する人間 & #39 の能力をエミュレートすることを目指しています。強化学習を実現するために, 深層学習とニューラルネットワークを用いた.強化学習は機械学習とは異なり、教師なしの学習アプローチには依存しません。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は深い学習エージェントの作成をステップとして、深い強化学習の基礎を学びます。

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、深い強化学習の背後にある重要な概念を理解し、機械学習と区別することができる
- は、現実世界の問題を解決するために高度な強化学習アルゴリズムを適用する
- は深い学習エージェントを構築する

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
undnnUnderstanding Deep Neural Networks35 hours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。
matlabdlMatlab for Deep Learning14 hours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
encogintroEncog: Introduction to Machine Learning14 hoursEncog は、Java と .net のためのオープンソースのマシン学習フレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は ENCOG を使用してさまざまなニューラルネットワークコンポーネントを作成する方法を学習します。現実世界のケーススタディについて説明し、これらの問題に対するマシン言語ベースのソリューションについて検討します。

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:

- 正規化プロセスを使用してニューラルネットワークのデータを準備する
- は、フィードフォワードネットワークと伝播トレーニングの方法論を実装する
- 分類および回帰タスクの実装
Encog & #39 GUI ベースのワークベンチ を用いたニューラルネットワークの - モデルとトレーニング
- は、現実世界のアプリケーションにニューラルネットワークのサポートを統合する

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
encogadvEncog: Advanced Machine Learning14 hoursEncog は、Java と .net のためのオープンソースのマシン学習フレームワークです。

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、正確なニューラルネットワークの予測モデルを構築するための高度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、underfitting とオーバーフィット回避
を解決するために異なるニューラルネットワークの最適化技術を実装する - 理解し、ニューラルネットワークのアーキテクチャの数から選択してください
- は、監視対象のフィードフォワードおよびフィードバックネットワークを実装し

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
snorkelSnorkel: Rapidly Process Training Data7 hoursシュノーケルは、トレーニングデータを迅速に作成、モデリング、管理するためのシステムです。これは、大規模なラベルのトレーニングセットが利用できない、または入手しやすいドメインのための構造化または "暗い" データ抽出アプリケーションの開発を加速することに焦点を当てています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、シュノーケルを使用したトレーニングデータのモデリングを通じて、テキスト、テーブル、図、画像などの非構造化データから値を抽出するためのテクニックについて学習します。

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、プログラムによってトレーニングセットを作成し、大規模なトレーニングセットのラベリングを有効に
- は、最初のモデリング騒々しいトレーニングセット
で高品質のエンドモデルを訓練する - は、弱い監督技術を実装し、弱く監視された機械学習システムにデータプログラミングを適用するためにシュノーケルを使用して

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
PaddlePaddlePaddlePaddle21 hoursPaddlePaddle (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
tpuprogrammingTPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units7 hours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
neuralnetIntroduction to the use of neural networks7 hoursこのトレーニングは、ニューラルネットワークの基本とその応用を学びたい人を対象としています。
intrdplrngrsneuingIntroduction Deep Learning & Neural Networks for Engineers21 hours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。
OpenNNOpenNN: Implementing Neural Networks14 hoursOpenNN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、
datamodelingPattern Recognition35 hoursこのコースでは、パターン認識と機械学習の分野について紹介します。これは、統計、コンピュータサイエンス、信号処理、コンピュータビジョン、データマイニング、およびバイオインフォマティクスの実用的なアプリケーションに触れる。

コースは対話型であり、多くの実践的な演習、インストラクターのフィードバック、および取得した知識と技能のテストが含まれています。

オーディエンス データアナリスト 博士課程学生、研究者、実務家
NeuralnettfNeural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example28 hours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。
aiautoArtificial Intelligence in Automotive14 hours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。
aiintrozeroFrom Zero to AI35 hoursこのコースは、確率と統計に過去の経験がない人のために作成されます。
bspkannmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking21 hours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。
annmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking21 hours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。
appliedmlApplied Machine Learning14 hoursこのトレーニングコースは、機械学習を実際のアプリケーションに適用したい人向けです。

オーディエンス

このコースは、統計に精通しており、R(またはPythonまたは他の選択された言語)をプログラミングする方法を知っているデータ科学者および統計家のためのコースです。このコースの重点は、データ/モデルの準備、実行、事後分析、視覚化の実践的な側面です。

目的は、職場での方法の適用に関心のある参加者に機械学習に実用的なアプリケーションを提供することです。

セクター特有の例は、聴衆に関連する訓練を行うために使用される。
rneuralnetNeural Network in R14 hoursこのコースでは、Rプロジェクトソフトウェアを使用して、現実世界の問題にニューラルネットワークを適用する方法を紹介します。
appaipyApplied AI from Scratch in Python28 hoursこの4日間のコースでは、Python プログラミング言語を使用した AI と it & #39 のアプリケーションを紹介しています。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。
週末ニューラルネットワークコース, 夜のニューラルネットワークトレーニング, ニューラルネットワークブートキャンプ, ニューラルネットワーク インストラクターよる, 週末ニューラルネットワークトレーニング, 夜のニューラルネットワークコース, ニューラルネットワーク指導, ニューラルネットワークインストラクター, ニューラルネットワークレーナー, ニューラルネットワークレーナーコース, ニューラルネットワーククラス, ニューラルネットワークオンサイト, ニューラルネットワークプライベートコース, ニューラルネットワーク1対1のトレーニング

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