地元のインストラクター主導のライブKerasトレーニングコースは、インタラクティブなハンズオンプラクティスを通じて、ディープニューラルネットワークでの高速な実験のためにKerasを使用する方法を示します。 Keras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。オンサイトのライブトレーニングは、お客様の施設でローカルに実施できます。 日本またはのNobleProg企業トレーニングセンター日本 。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経由で実行されます。 NobleProg-ローカルトレーニングプロバイダー
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お客様の声
非常にインタラクティブで、期待以上にリラックスできるトレーニングでした。講師は多くのトピックを扱ってくれ、トピックの関連性についても詳細に話してくれました。トピックの規模と複雑さを考慮すると、トレーニング後も学習を続けていくために、このようなトレーニング方式は非常に重要であると思います。
Jonathan Blease
コース: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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トピックは非常に興味深いです。
Wojciech Baranowski
コース: Introduction to Deep Learning
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トレーニング後に参加者の問題を解決する理論的知識と意欲を養成する。
Grzegorz Mianowski
コース: Introduction to Deep Learning
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トピック。とても興味深い！。
Piotr
コース: Introduction to Deep Learning
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最終的には複雑すぎるにもかかわらず、各トピックの後の演習は本当に役に立ちました。一般に、提示された資料は非常に興味深いものでした。画像認識の練習は素晴らしかった。
Dolby Poland Sp. z o.o.
コース: Introduction to Deep Learning
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私はトレーニングが磨かれて行われると、トレーナーが自分の知識をより効率的に分かち合うことができると思います。
Radek
コース: Introduction to Deep Learning
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深い学習の世界的概要
Bruno Charbonnier
コース: Advanced Deep Learning
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演習は十分に実践的であり、 Python高度な知識は必要ありません。
Alexandre GIRARD
コース: Advanced Deep Learning
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Erasを使った実際の例題の演習。イタリアはこのトレーニングに関する私たちの期待を完全に理解していました。
Paul Kassis
コース: Advanced Deep Learning
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私たちは主題についてより多くの洞察を得ました。いくつかの素敵な議論は、私たちの会社内のいくつかの実際のテーマで行われました。
Sebastiaan Holman
コース: Machine Learning and Deep Learning
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このトレーニングは、理論と実践がどのように密接に関係しているかを示すことにより、さらに拡張するための適切な基盤を提供しました。実際、以前よりもこのテーマに興味を持ちました。
Jean-Paul van Tillo
コース: Machine Learning and Deep Learning
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私は本当に話題のカバレッジと深みを楽しんでいました。
Anirban Basu
コース: Machine Learning and Deep Learning
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トピックに関するトレーナーの深い知識。
Sebastian Görg
コース: Introduction to Deep Learning
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非常に柔軟です。
Frank Ueltzhöffer
コース: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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私は一般に柔軟性を楽しんだ。
Werner Philipp
コース: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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指導者の指導の仕方と例
ORANGE POLSKA S.A.
コース: Machine Learning and Deep Learning
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提案された問題について自分で議論する可能性
ORANGE POLSKA S.A.
コース: Machine Learning and Deep Learning
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講師とのコミュニケーション
文欣 张
コース: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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それが好き
lisa xie
コース: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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機械学習の話題、特にニューラルネットワークについて詳しく解説します。話題の多くを解読しました。
Sacha Nandlall
コース: Python for Advanced Machine Learning
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先進的かつ実用的なアプリケーションの例についての、大規模かつ最新の知識。
ING Bank Śląski S.A.
コース: Introduction to Deep Learning
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演習の多く、グループとの非常に良い協力。
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
コース: Introduction to Deep Learning
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コラボレーター、
ING Bank Śląski S.A.
コース: Introduction to Deep Learning
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提示されたトピックの熱狂者が主導していたことは明らかでした。運動中に興味深い例を使用しました。
ING Bank Śląski S.A.
コース: Introduction to Deep Learning
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私は教えて、事を賢明にすることに集中するという情熱の恩恵を受けました。
Zaher Sharifi - GOSI
コース: Advanced Deep Learning
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講義の間の非公式なやりとりは、私がこの問題についての理解を深めるのに役立った。
Explore
コース: Deep Reinforcement Learning with Python
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たくさんの情報、すべての質問に答え、興味深い例
A1 Telekom Austria AG
コース: Deep Learning for Telecom (with Python)
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Keras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
Keras は、迅速な開発と実験のための高レベルのニューラルネットワーク API です。これは、TensorFlow、CNTK、またはテアーノーの上で実行されます。
このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、画像認識アプリケーションにディープラーニングモデルを適用したい技術者を対象としています。
このトレーニングが終了すると、参加者は次のことができるようになります。
- をインストールし、Keras を設定します。
- はディープラーニングモデルを迅速にプロトタイプ化します。
- 畳み込みネットワークを実装します。
- は、再帰的なネットワークを実装します。
- は CPU と GPU の両方でディープラーニングモデルを実行します。
コースの形式
- インタラクティブなレクチャーとディスカッション
- はたくさんの練習と練習をします。
- は、ライブラボ環境で実践的な実装を行います。
コースカスタマイズオプション
- このコースのために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。
- の詳細については、次のサイトを参照してください。 https://keras.io/
このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、画像認識アプリケーションにディープラーニングモデルを適用したい技術者を対象としています。
このトレーニングが終了すると、参加者は次のことができるようになります。
- をインストールし、Keras を設定します。
- はディープラーニングモデルを迅速にプロトタイプ化します。
- 畳み込みネットワークを実装します。
- は、再帰的なネットワークを実装します。
- は CPU と GPU の両方でディープラーニングモデルを実行します。
コースの形式
- インタラクティブなレクチャーとディスカッション
- はたくさんの練習と練習をします。
- は、ライブラボ環境で実践的な実装を行います。
コースカスタマイズオプション
- このコースのために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。
- の詳細については、次のサイトを参照してください。 https://keras.io/
14 時間
概要
Kerasは、ディープラーニングニューラルネットワークを作成するためのニューラルネットワークライブラリPythonオープンソースです。Kerasは、直感的な抽象化のセットを提供し、ディープラーニングニューラルネットワークとモデルの開発を簡素化します。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)は、KerasとPythonを使用して高度なディープラーニングニューラルネットワークとモデルを開発したいソフトウェアエンジニアを対象としています。
このトレーニングを終了すると、参加者は次の情報を受講できるようになります。
- 教師ありまたは教師なしの学習方法を使用してディープラーニングを適用します。
- 同時ニューラル ネットワークと繰り返しニューラル ネットワークを開発、トレーニング、および実装する。
- KerasとPythonを使用してディープラーニングモデルを構築し、画像、テキスト、サウンドなどに関する問題を解決します。
コースの形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんのエクササイズと練習。
- ライブ ラボ環境での実践的な実装。
コースのカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)は、KerasとPythonを使用して高度なディープラーニングニューラルネットワークとモデルを開発したいソフトウェアエンジニアを対象としています。
このトレーニングを終了すると、参加者は次の情報を受講できるようになります。
- 教師ありまたは教師なしの学習方法を使用してディープラーニングを適用します。
- 同時ニューラル ネットワークと繰り返しニューラル ネットワークを開発、トレーニング、および実装する。
- KerasとPythonを使用してディープラーニングモデルを構築し、画像、テキスト、サウンドなどに関する問題を解決します。
コースの形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんのエクササイズと練習。
- ライブ ラボ環境での実践的な実装。
コースのカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
21 時間
概要
Deep learning is a subfield of machine learning. It uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks.
Keras is a high-level neural networks API for fast development and experimentation. It runs on top of TensorFlow, CNTK, or Theano.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to build a self-driving car (autonomous vehicle) using deep learning techniques.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use computer vision techniques to identify lanes.
- Use Keras to build and train convolutional neural networks.
- Train a deep learning model to differentiate traffic signs.
- Simulate a fully autonomous car.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Keras is a high-level neural networks API for fast development and experimentation. It runs on top of TensorFlow, CNTK, or Theano.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to build a self-driving car (autonomous vehicle) using deep learning techniques.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use computer vision techniques to identify lanes.
- Use Keras to build and train convolutional neural networks.
- Train a deep learning model to differentiate traffic signs.
- Simulate a fully autonomous car.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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