深層学習のトレーニングコース

深層学習のトレーニングコース

現地の専門講師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、DLの基礎と応用の実践を行い、深層機械学習、深層構造学習、階層型学習などの科目をカバーしています。
本トレーニングは、オンサイトでもリモートでもご利用が可能です。オンサイトトレーニングはお客様のオフィスに講師が訪問し、リモート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提供いたします。

お客様の声

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DL (Deep Learning)コース概要

コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
21 時間
概要
人工ニューラルネットワークは、「インテリジェント」タスクを実行できるArtificial Intelligence (AI)システムの開発に使用される計算データモデルです。 Neural Networksは、それ自体がAIの実装の1つであるMachine Learning (ML)アプリケーションで一般的に使用されています。 Deep LearningはMLのサブセットです。
21 時間
概要
このコースは、特定の方法に深く入りすぎることなく、 Deep Learning一般的な概要です。それは彼らの予測の正確さを高めるためにディープラーニングを使い始めたい人々に適しています。
21 時間
概要
人工ニューラルネットワークは、「インテリジェント」タスクを実行できるArtificial Intelligence (AI)システムの開発に使用される計算データモデルです。 Neural Networksは、それ自体がAIの実装の1つであるMachine Learning (ML)アプリケーションで一般的に使用されています。 Deep LearningはMLのサブセットです。
28 時間
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ていなくても学習することができる人工知能の一分野です。ディープラーニングは、学習データ表現およびニューラルネットワークなどの構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。
21 時間
概要
Caffeは表現力、スピード、そしてモジュール性を念頭に置いて作られた深い学習の枠組みです。

このコースでは、例としてMNISTを使用して、画像認識のためのディープラーニングフレームワークとしてのCaffeの適用を探ります。

観客

このコースは、 Caffeをフレームワークとして利用することに興味のあるDeep Learning研究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、参加者は次のことができるようになります。

- Caffeの構造と展開メカニズムを理解する
- インストール/本番環境/アーキテクチャのタスクと設定を実行する
- コード品質の評価、デバッグの実行、監視
- トレーニングモデル、レイヤの実装、ロギングなどの高度なプロダクションの実装
21 時間
概要
観客

このコースは、コンピューターイメージの分析に利用可能なツール(主にオープンソース)を利用することに興味があるDeep Learning研究者やエンジニアに適しています。

このコースは実例を提供します。
14 時間
概要
このコースでは、 Automotive産業のAI( Machine LearningとDeep Learning重視)について説明します。簡単なオートメーション、画像認識から自律的な意思決定まで、自動車のさまざまな状況で(潜在的に)使用できるテクノロジを判断するのに役立ちます。
21 時間
概要
このコースはAIをカバーします( Machine LearningとDeep Learning重視)
14 時間
概要
In this instructor-led, live training, we go over the principles of neural networks and use OpenNN to implement a sample application.

Format of the course

- Lecture and discussion coupled with hands-on exercises.
7 時間
概要
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はOpenNMT設定方法と使用方法を学び、さまざまなサンプルデータセットの翻訳を実行します。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。参加者は、学んだ概念についての理解を示し、講師からのフィードバックを得るためにコース全体を通して実習を行います。

このトレーニングの終わりまでに、参加者はライブの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得ることがOpenNMTます。

原文と訳文のサンプルは、視聴者の要求に応じて事前に準備されます。

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、ヘビー実習
21 時間
概要
タイプ:教育学的グループによると、ラザニアまたはKeras学生と上流で決定されたアプリケーションによる理論的トレーニング

教授法:発表、交換およびケーススタディ

人工知能は、多くの科学分野を混乱させた後、多数の経済分野(産業、医学、通信など)に革命を起こし始めました。それにもかかわらず、ビッグメディアでのそのプレゼンテーションは、ファンタジーであることが多く、実際にはMachine LearningやDeep Learning分野とはかけ離れています。このトレーニングの目的は、既にコンピュータツール(ソフトウェアプログラミングベースを含む)を習得しているエンジニアに、 Deep Learningおよびそのさまざまな専門分野への導入、したがって主要な既存のネットワークアーキテクチャの導入を提供することです。今日。数学の基礎がコースの間に思い出されるならば、タイプBAC + 2の数学のレベルはより多くの快適さのために推薦されます。 「システム」のビジョンだけを維持するために数学的軸をスキップすることは絶対に可能ですが、このアプローチはあなたの主題に対するあなたの理解を非常に制限するでしょう。
7 時間
概要
facebook の NMT (Fairseq) は、ニューラルマシン翻訳 (NMT) で使用するために facebook によって作成されたオープンソースのシーケンスツーシーケンス学習ツールキットです。

このトレーニング参加者の

では、Fairseq を使用してサンプルコンテンツの翻訳を実行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、ライブ Fairseq ベースの機械翻訳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。

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

ノート

- 特定のソースおよびターゲット言語のコンテンツを使用したい場合は、ご連絡ください。
21 時間
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 時間
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
7 時間
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DSSTNEを使用して推奨アプリケーションを作成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。

- 入力としてスパースデータセットを使用して推奨モデルを学習させる
- 複数のGPUにわたるトレーニングと予測モデルのスケール
- モデル並列方式で計算と格納を広げる
- Amazonのようなパーソナライズされた商品の推奨を生成する
- 大きな作業負荷でも拡張可能な本番用アプリケーションをデプロイする

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
7 時間
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
14 時間
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
21 時間
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 時間
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
14 時間
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Matlabを使用して画像認識用の畳み込みニューラルネットワークを設計、構築、視覚化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。

- 深層学習モデルを構築する
- データのラベル付けを自動化する
- モデルと協力CaffeとTensorFlow - Keras
- 複数のGPU 、クラウド、またはクラスターを使用してデータをトレーニングする

聴衆

- 開発者
- エンジニア
- ドメインエキスパート

コースの形式

- 一部の講義、一部のディスカッション、演習、および実践的な実践
28 時間
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ていなくても学習することができる人工知能の一分野です。ディープラーニングは、学習データ表現およびニューラルネットワークなどの構造に基づく方法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。

この講師主導のライブトレーニングでは、ディープラーニング株価予測モデルの作成を進めながら、参加者はRを使用して金融のディープラーニングモデルを実装する方法を学習します。

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。

- ディープラーニングの基本概念を理解する
- 金融におけるディープラーニングの応用と使い方を学ぶ
- Rを使って金融に関する深い学習モデルを作成する
- Rを使用して独自のディープラーニング株価予測モデルを構築する

観客

- 開発者
- データ科学者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
28 時間
概要
機械学習は、コンピューターが明示的にプログラムされなくても学習できる人工知能の分野です。ディープラーニングは、ニューラルネットワークなどの学習データ表現と構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。 Pythonは、明確な構文とコードの読みやすさで有名な高レベルのプログラミング言語です。

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、ディープラーニングの信用リスクモデルの作成を段階的に進めながら、 Pythonを使用して銀行のディープラーニングモデルを実装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。

- ディープラーニングの基本概念を理解する
- 銀行業務におけるディープラーニングのアプリケーションと使用方法を学ぶ
- 使用Python 、 Keras 、およびTensorFlow銀行のための深い学習モデルを作成するために、
- Pythonを使用して独自のディープラーニングクレジットリスクモデルを構築する

聴衆

- 開発者
- データサイエンティスト

コースの形式

- 一部の講義、一部のディスカッション、演習、および実践的な実践
28 時間
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ていなくても学習することができる人工知能の一分野です。ディープラーニングは、学習データ表現およびニューラルネットワークなどの構造に基づく方法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。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はRを使用して銀行向けのディープラーニングモデルを実装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。

- ディープラーニングの基本概念を理解する
- 銀行業務におけるディープラーニングの応用と使用法を学ぶ
- Rを使って銀行業務のための深い学習モデルを作成する
- Rを使用して独自のディープラーニング信用リスクモデルを構築する

観客

- 開発者
- データ科学者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
28 時間
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。Python は、明確な構文とコードの可読性で有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習株価予測モデルの作成をステップとして、Python を使用して財務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、Python、Keras、TensorFlow を使用して、ファイナンスのための深い学習モデルを作成し
- は、Python
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
21 時間
概要
深層強化学習とは、「人工的なエージェント」が試行錯誤および報酬と罰によって学習する能力のことです。人工エージェントは、視覚などの生の入力から直接、自分自身で知識を獲得し構築する人間の能力をエミュレートすることを目的としています。強化学習を実現するために、ディープラーニングとニューラルネットワークが使用されます。強化学習は機械学習とは異なり、教師ありおよび教師なしの学習アプローチには依存しません。

この講師主導のライブトレーニングでは、 Deep Learningエージェントの作成を進めながら、ディープ強化ラーニングの基礎をDeep Learning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。

- Deep Reinforcement Learningの背後にある主要概念を理解し、それをMachine Learningと区別できるようにする
- 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
- Deep Learningエージェントを構築する

観客

- 開発者
- データ科学者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
21 時間
概要
はじめに:

ディープラーニングは、モデルの中心に人工知能を組み込みたい将来の製品設計の主要なコンポーネントになりつつあります。今後5〜10年以内に、 ディープラーニング開発ツール、ライブラリ、および言語は、すべてのソフトウェア開発ツールキットの標準コンポーネントになります。これまでのところ、 Go ogle、Sales Force、 Facebook 、Amazonは、ディープラーニングAIを使用してビジネスを後押ししています。自動機械翻訳、画像分析、ビデオ分析、モーション分析、ターゲット広告の生成など、さまざまなアプリケーションがありました。

このコースは、製品またはサービス戦略の非常に重要な部分としてDeep Learningを組み込みたい組織を対象としています。以下は、組織内のさまざまなレベルの従業員/利害関係者向けにカスタマイズできるディープラーニングコースの概要です。

対象読者:

(対象読者に応じて、コース教材はカスタマイズされます)

エグゼクティブ

AIの一般的な概要と企業戦略にどのように適合するか、戦略的計画、技術ロードマップ、および最大の価値を確保するためのリソース割り当てに関するブレークアウトセッションが含まれます

プロジェクトマネージャー

データの収集と評価、データのクリーンアップと検証、概念実証モデルの開発、ビジネスプロセスへの統合、組織全体への配信など、AIプロジェクトを計画する方法。

開発者

ニューラルネットワークとディープラーニング、画像とビデオの分析(CNN)、音声とテキストの分析(NLP)、および既存のアプリケーションへのAIの導入に焦点を当てた詳細な技術トレーニング。

営業担当者

AIの一般的な概要と、それが顧客のニーズを満たす方法、さまざまな製品とサービスの価値提案、およびAIの不安を和らげて利益を促進する方法。
14 時間
概要
このクラスルームベースのトレーニングセッションには、関連するニューラルおよびディープネットワークライブラリを使用したプレゼンテーション、コンピュータベースの例、およびケーススタディ演習が含まれます。
14 時間
概要
Machine Learningは、コンピュータが明示的にプログラムされていなくても学習することができる人工知能の一分野です。 Deep Learningは、意思決定における人間の脳の働きを模倣しようと試みるMachine Learningサブフィールドです。それは自動的に問題への解決策を提供するためにデータで訓練されています。 Deep Learningは、データゴールドマインに注目している医療業界に広大な機会を提供します。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は一連のディスカッション、演習、およびケーススタディ分析に参加して、 Deep Learning基本を理解します。最も重要なDeep Learningツールとテクニックが評価され、組織内でDeep Learningソリューションの独自の評価と実装を実行できるように参加者を準備するための演習が実施されます。

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。

- Deep Learningの基本を理解する
- 業界でのDeep Learningテクニックとその応用を学ぶ
- Deep Learning技術によって解決することができる医学の問題を調べる
- 医学におけるDeep Learningケーススタディを見る
- 医学の問題を解決するためにDeep Learning最新技術を採用するための戦略を策定する

観客

- 管理者
- 指導的役割を担う医療専門家

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
28 時間
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ていなくても学習することができる人工知能の一分野です。

ディープラーニングは、学習データ表現およびニューラルネットワークなどの構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。

Pythonは、その明確な構文とコードの読みやすさで有名な高水準プログラミング言語です。

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、ディープラーニングのクレジットリスクモデルの作成をステップスルーしながら、 Pythonを使用してテレコムのディープラーニングモデルを実装する方法を学習します。

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。

- ディープラーニングの基本概念を理解する
- テレコムでのディープラーニングのアプリケーションと使い方を学びます。
- 使用Python 、 Keras 、およびTensorFlow電気通信のための深い学習モデルを作成します。
- Pythonを使用して独自のディープラーニングカスタマーチャーン予測モデルを構築します。

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
14 時間
概要
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.

By the end of this training, participants will be able to:

- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.
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