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

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お客様の声

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ニューラルネットワークサブカテゴリ

ニューラルネットワークコース概要

コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
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。
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
7 時間
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
7 時間
概要
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
14 時間
概要
このコースは、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ことを紹介します。
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
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.
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。
28 時間
概要
このコースでは、ニューラルネットワークの知識と、一般的に機械学習アルゴリズム、ディープラーニング(アルゴリズムとアプリケーション)の知識が得られます。

この研修は、基礎の詳細焦点であるが、適切な技術を選択するのに役立ちます: TensorFlow 、 Caffe 、テアーノ、DeepDrive、 Keras 、などの例がで作られていTensorFlow 。
7 時間
概要
トレーニングは、ニューラルネットワークとその応用の基礎を学びたい人々を対象としています。
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
メカトロニクス(別名メカトロニクス工学)は、機械工学、電子工学およびコンピューター科学の組み合わせです。

この講師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、メカトロニクスシステムへの人工知能の適用性について学びたいエンジニアを対象としています。

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。

- 人工知能、機械学習、および計算知能の概要を説明します。
- ニューラルネットワークとさまざまな学習方法の概念を理解します。
- 現実の問題に対して効果的に人工知能アプローチを選択してください。
- メカトロニクス工学でAIアプリケーションを実装する。

コースの形式

- インタラクティブな講演と討論
- たくさんの練習と練習。
- 実習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。
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
このコースは、管理者、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、および応用人工知能の概要とその開発に最も近い予測に関心のある人を対象としています。
14 時間
概要
Encog 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
14 時間
概要
Encog 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
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
この講師主導のライブコースでは、パターン認識と機械学習の分野について紹介します。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、バイオインフォマティクスなどの実用的なアプリケーションに触れます。

このコースはインタラクティブで、実地演習、講師からのフィードバック、そして習得した知識やスキルのテストが含まれています。
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。
14 時間
概要
このトレーニングコースは、実用的なアプリケーションでMachine Learningを適用したい人々のためのものです。

観客

このコースは統計学にある程度精通していてR(あるいはPythonや他の選ばれた言語)をプログラムする方法を知っているデータ科学者や統計学者のためのものです。このコースの重点は、データ/モデルの準備、実行、事後分析、および視覚化の実用面にあります。

目的は、職場でメソッドを適用することに興味がある参加者に、 Machine Learningへの実用的なアプリケーションを提供することです。

分野別の例は、研修を視聴者に関連させるために使用されます。
28 時間
概要
これはAIを紹介する4日間のコースで、 Pythonプログラミング言語を使用したアプリケーションです。このコースの完了時にAIプロジェクトを実施するための追加の日があるオプションがあります。
28 時間
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 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。
35 時間
概要
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。
35 時間
概要
このコースは、ニューラルネットワーク、および一般的に機械学習アルゴリズム、ディープラーニング(アルゴリズムとアプリケーション)の概念的な知識を提供することから始まります。

パート1(40%)このトレーニングのは基本に、より焦点となっていますが、適切な技術を選択するのに役立ちます: TensorFlow 、 Caffe 、Theano、DeepDrive、 Kerasなど

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ライブラリであるTheanoを紹介しています。

トレーニングのパート3(40%)は、Tensorflow- Go ogleのDeep Learning用オープンソースソフトウェアライブラリの第2世代APIに広く基づいています。例とハンドソンはすべてTensorFlowで作成されTensorFlow 。

聴衆

このコースは、 Deep LearningプロジェクトにTensorFlowを使用しTensorFlow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、参加者は次のことを行います。

-

ディープニューラルネットワーク(DNN)、CNN、RNNについて十分に理解している

-

TensorFlowの構造と展開メカニズムを理解する

-

インストール/実稼働環境/アーキテクチャのタスクと構成を実行できる

-

コード品質の評価、デバッグの実行、監視ができる

-

トレーニングモデル、グラフ作成、ロギングなどの高度なプロダクションを実装できる
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