Cursos de Redes Neurais | Cursos de Neural Networks

Cursos de Redes Neurais

Cursos de treinamento de Rede Neural ao vivo demonstram através de discussões interativas e prática prática como construir Redes Neurais usando um grande número de kits de ferramentas e bibliotecas de código aberto, bem como utilizar o poder de hardware avançado (GPUs) e técnicas de otimização envolvendo computação distribuída e big data Nossos cursos de Rede Neural são baseados em linguagens de programação populares, como Python, Java, linguagem R e bibliotecas poderosas, incluindo TensorFlow, Torch, Caffe, Theano e muito mais Nossos cursos de Redes Neurais abrangem tanto a teoria quanto a implementação usando diversas implementações de redes neurais, como Redes Neurais Profundas (DNN), Redes Neurais Convolucionais (CNN) e Redes Neurais Recorrentes (RNN) O treinamento da Rede Neural está disponível como "treinamento ao vivo no local" ou "treinamento remoto ao vivo" Treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Brasil ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Brasil O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa NobleProg seu provedor de treinamento local.

Machine Translated

Declaração de Clientes

★★★★★
★★★★★

Nossos Clientes

Subcategorias Redes Neurais

Programa de curso Redes Neurais

Nome do Curso
Duration
Overview
Nome do Curso
Duration
Overview
14 hours
Overview
Este curso aborda a IA (enfatizando Machine Learning e Deep Learning ) na Indústria Automotive . Isso ajuda a determinar qual tecnologia pode ser (potencialmente) usada em várias situações em um carro: da automação simples, reconhecimento de imagem até a tomada de decisão autônoma.
14 hours
Overview
Neste treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, os participantes aprenderão como usar o Matlab para projetar, construir e visualizar uma rede neural convolucional para reconhecimento de imagem.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Construa um modelo de aprendizado profundo
- Automatize a rotulagem de dados
- Trabalhar com modelos da Caffe e TensorFlow - Keras
- Treine dados usando várias GPU , a nuvem ou clusters

Público

- Desenvolvedores
- Engenheiros
- Especialistas em domínio

Formato do curso

- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
7 hours
Overview
A Unidade de Processamento Tensor (TPU) é a arquitetura que o Google usa internamente há vários anos, e só agora está se tornando disponível para uso pelo público em geral Ele inclui várias otimizações especificamente para uso em redes neurais, incluindo multiplicação de matriz simplificada e inteiros de 8 bits em vez de 16 bits para retornar níveis de precisão apropriados Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como aproveitar as inovações dos processadores TPU para maximizar o desempenho de seus próprios aplicativos de inteligência artificial No final do treinamento, os participantes serão capazes de: Treinar vários tipos de redes neurais em grandes quantidades de dados Use TPUs para acelerar o processo de inferência em até duas ordens de magnitude Utilize TPUs para processar aplicativos intensivos, como pesquisa de imagens, visão em nuvem e fotos Público Desenvolvedores Pesquisadores Engenheiros Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
7 hours
Overview
Snorkel é um sistema para criar, modelar e gerenciar rapidamente dados de treinamento Ele se concentra na aceleração do desenvolvimento de aplicativos de extração de dados estruturados ou "escuros" para domínios nos quais grandes conjuntos de treinamento rotulados não estão disponíveis ou são fáceis de obter Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão técnicas para extrair valor de dados não estruturados, como texto, tabelas, figuras e imagens, através da modelagem de dados de treinamento com o Snorkel No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Criar programaticamente conjuntos de treinamento para permitir a rotulagem de conjuntos de treinamento massivos Treinar modelos de alta qualidade final modelando primeiro conjuntos de treinamento barulhentos Use o Snorkel para implementar técnicas de supervisão fracas e aplicar a programação de dados a sistemas de aprendizado de máquina supervisionados de forma fraca Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 hours
Overview
Este curso é uma introdução à aplicação de redes neurais em problemas reais usando o software R-project.
21 hours
Overview
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) é uma plataforma de aprendizagem profunda escalável desenvolvida pela Baidu Neste treinamento ao vivo com instrutores, os participantes aprenderão como usar o PaddlePaddle para permitir o aprendizado profundo em seus aplicativos de produtos e serviços No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Configurar e configurar o PaddlePaddle Configurar uma rede neural por convolução (CNN) para reconhecimento de imagem e detecção de objetos Configurar uma Rede Neural Recorrente (RNN) para análise de sentimento Configure o aprendizado profundo em sistemas de recomendação para ajudar os usuários a encontrar respostas Prever taxas de cliques (CTR), classificar conjuntos de imagens em larga escala, realizar reconhecimento óptico de caracteres (OCR), classificar pesquisas, detectar vírus de computador e implementar um sistema de recomendação Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 hours
Overview
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, OpenNN os princípios das redes neurais e usamos o OpenNN para implementar um aplicativo de amostra.

Formato do curso

- Palestra e discussão juntamente com exercícios práticos.
14 hours
Overview
Esta sessão de treinamento baseada em sala de aula conterá apresentações e exemplos baseados em computador e exercícios de estudo de caso para realizar com bibliotecas de redes neurais e profundas relevantes
28 hours
Overview
Este curso fornecerá conhecimento em redes neurais e, geralmente, em algoritmo de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicativos).

Este treinamento é mais focado nos fundamentos, mas ajudará você a escolher a tecnologia certa: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Os exemplos são feitos no TensorFlow .
7 hours
Overview
O treinamento é destinado a pessoas que querem aprender o básico das redes neurais e suas aplicações.
21 hours
Overview
O Microsoft Cognitive Toolkit 2x (anteriormente CNTK) é um kit de ferramentas de versão comercial de código aberto que treina algoritmos de aprendizado profundo para aprender como o cérebro humano Segundo a Microsoft, o CNTK pode ser 510x mais rápido que o TensorFlow em redes recorrentes, e 2 a 3 vezes mais rápido que o TensorFlow para tarefas relacionadas a imagens Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão a usar o Microsoft Cognitive Toolkit para criar, treinar e avaliar algoritmos de aprendizado profundo para uso em aplicativos de IA de grau comercial envolvendo vários tipos de dados, como dados, fala, texto e imagens No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Acesse o CNTK como uma biblioteca dentro de um programa em Python, C # ou C ++ Use o CNTK como uma ferramenta de aprendizado de máquina autônoma por meio de sua própria linguagem de descrição de modelo (BrainScript) Use a funcionalidade de avaliação do modelo CNTK de um programa Java Combinar DNNs feedforward, redes convolucionais (CNNs) e redes recorrentes (RNNs / LSTMs) Capacidade de computação de escala em CPUs, GPUs e várias máquinas Acessar conjuntos de dados enormes usando linguagens de programação e algoritmos existentes Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada Nota Se você deseja personalizar qualquer parte deste treinamento, incluindo a linguagem de programação escolhida, entre em contato conosco para agendar .
21 hours
Overview
Mecatrônica (também conhecida como engenharia mecatrônica) é uma combinação de mecânica, eletrônica e ciência da computação.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam aprender sobre a aplicabilidade da inteligência artificial em sistemas mecatrônicos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Obtenha uma visão geral da inteligência artificial, aprendizado de máquina e inteligência computacional.
- Compreender os conceitos de redes neurais e diferentes métodos de aprendizagem.
- Escolha abordagens de inteligência artificial de forma eficaz para problemas da vida real.
- Implementar aplicativos de IA em engenharia mecatrônica.

Formato do Curso

- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização de curso

- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
21 hours
Overview
Tipo: Formação teórica com candidaturas decididas a montante com os alunos em Lasagne ou Keras acordo com o grupo pedagógico

Método de ensino: apresentação, trocas e estudos de caso

A inteligência artificial, depois de ter interrompido muitos campos científicos, começou a revolucionar um grande número de setores econômicos (indústria, medicina, comunicação, etc.). No entanto, sua apresentação na grande mídia é muitas vezes fantasiosa, muito distante daquelas que são realmente as áreas de Machine Learning ou Deep Learning . O objetivo deste treinamento é fornecer aos engenheiros que já possuem um domínio de ferramentas de informática (incluindo uma base de programação de software) uma introdução ao Deep Learning e suas diversas áreas de especialização e, portanto, às principais arquiteturas de rede existentes. hoje. Se as bases matemáticas forem recuperadas durante o curso, um nível de matemática do tipo BAC + 2 é recomendado para maior conforto. É absolutamente possível pular o eixo matemático para manter apenas uma visão de "sistema", mas essa abordagem limitará enormemente sua compreensão do assunto.
7 hours
Overview
Este curso foi criado para administradores, solution architects, executivos de inovação, CTOs, e todos os interessados em aprender e conhecer o panorama geral da inteligência artificial aplicada aos problemas organizacionais.
14 hours
Overview
Encog é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto para Java eNet Neste treinamento ao vivo instrutor, os participantes aprenderão como criar vários componentes de rede neural usando o ENCOG Os estudos de caso do Realworld serão discutidos e as soluções baseadas em linguagem de máquina para esses problemas serão exploradas No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Prepare dados para redes neurais usando o processo de normalização Implementar redes de feed forward e metodologias de treinamento de propagação Implementar tarefas de classificação e regressão Modelar e treinar redes neurais usando a bancada de trabalho baseada em GUI do Encog Integre o suporte a redes neurais em aplicativos do mundo real Público Desenvolvedores Analistas Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 hours
Overview
Encog é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto para Java eNet Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão técnicas avançadas de aprendizado de máquina para a construção de modelos preditivos precisos de redes neurais No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Implementar diferentes técnicas de otimização de redes neurais para resolver o mau ajuste e o superajuste Entenda e escolha entre várias arquiteturas de redes neurais Implementar redes supervisionadas de feed forward e feedback Público Desenvolvedores Analistas Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
21 hours
Overview
Aprendizado por Reforço Profundo refere-se à habilidade de um "agente artificial" de aprender por tentativa e erro e recompensas e punições. Um agente artificial tem como objetivo imitar a capacidade de um humano de obter e construir conhecimento por conta própria, diretamente de insumos brutos, como a visão. Para realizar aprendizado por reforço, aprendizado profundo e redes neurais são usados. O aprendizado por reforço é diferente do aprendizado de máquina e não depende de abordagens de aprendizado supervisionadas e não supervisionadas.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão os fundamentos do Aprendizado por Reforço Profundo à medida que avançam na criação de um Agente de Deep Learning .

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Entenda os principais conceitos por trás do Aprendizado por Reforço Profundo e seja capaz de distingui-lo do Machine Learning
- Aplicar algoritmos avançados de Aprendizado por Reforço para resolver problemas do mundo real
- Construa um agente de Deep Learning

Público

- Desenvolvedores
- Cientistas de dados

Formato do curso

- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
21 hours
Overview
Este curso ao vivo ministrado por instrutor fornece uma introdução ao campo de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Ele aborda aplicações práticas em estatística, ciência da computação, processamento de sinais, visão computacional, mineração de dados e bioinformática.

O curso é interativo e inclui muitos exercícios práticos, feedback de instrutores e testes de conhecimento e habilidades adquiridas.
21 hours
Overview
Rede Neural Artificial é um modelo de dados computacional utilizado no desenvolvimento de sistemas de Artificial Intelligence (AI) capazes de realizar tarefas "inteligentes". Neural Networks são comumente usadas em aplicações de Machine Learning (ML), que são elas mesmas uma implementação da IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.
14 hours
Overview
Este curso de treinamento é para pessoas que gostariam de aplicar o Machine Learning de forma pratica, o objetivo do treinamento é fornecer as ferramentas essenciais para a aplicaçao pratica e cotidiana dos conhecimentos em Machine Learning.

É um curso que vai dirigido à cientístas de dados e estatísticos que tem alguma familiarização com estatísticas e como programar em R (ou Python ou outra linguagem a sua escolha). A enfase deste curso é em aspectos práticos da preparação do modelo de dadosm execução, análise post hoc e visualização.
28 hours
Overview
Este é um curso de 4 dias que introduz a IA e sua aplicação usando a Python programação Python . Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA ao concluir este curso.
28 hours
Overview
This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
21 hours
Overview
Rede Neural Artificial é um modelo computacional de dados utilizado no desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial (IA) capazes de realizar tarefas "inteligentes". Redes neurais são comumente usadas em aplicações de Aprendizado de Máquina (ML), que são elas mesmas uma implementação de IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.
35 hours
Overview
Este curso é criado para pessoas que nao tem nenhuma experiência com probabilidade e estatística, e o objetivo é proporcionar todas as ferramentas sumamente necessárias para que os participates tenham as capacidades e conhecimentos iniciais estatísticos e probabilísticos para enfrentar os problemas organizacionais.
35 hours
Overview
Este curso começa com o fornecimento de conhecimento conceitual em redes neurais e, geralmente, em algoritmo de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicativos).

A parte 1 (40%) deste treinamento é mais focada nos fundamentos, mas ajudará você a escolher a tecnologia certa: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.

A parte 2 (20%) deste treinamento apresenta o Theano - uma biblioteca python que facilita a escrita de modelos de aprendizado profundo.

Parte 3 (40%) do treinamento seria extensivamente baseada no Tensorflow - API de 2ª geração da biblioteca de software de código aberto da Go ogle para Deep Learning . Os exemplos e handson seriam todos feitos no TensorFlow .

Público

Este curso é destinado a engenheiros que procuram usar o TensorFlow em seus projetos de Deep Learning

Após a conclusão deste curso, os delegados:

-

ter um bom entendimento sobre redes neurais profundas (DNN), CNN e RNN

-

entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow

-

ser capaz de executar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração

-

ser capaz de avaliar a qualidade do código, executar depuração, monitoramento

-

ser capaz de implementar produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro
Cursos de fim de semana de Redes Neurais, Treinamento tardiurno de Redes Neurais, Treinamento em grupo de Redes Neurais, Redes Neurais guiado por instrutor, Treinamento de Redes Neurais de fim de semana, Cursos de Redes Neurais tardiurnos, coaching de Redes Neurais, Instrutor de Redes Neurais, Treinador de Redes Neurais, Cursos de treinamento de Redes Neurais, Aulas de Redes Neurais, Redes Neurais no local do cliente, Cursos privados de Redes Neurais, Treinamento individual de Redes NeuraisCursos de fim de semana de Neural Networks, Treinamento tardiurno de Neural Networks, Treinamento em grupo de Neural Networks, Neural Networks guiado por instrutor, Treinamento de Neural Networks de fim de semana, Cursos de Neural Networks tardiurnos, coaching de Neural Networks, Instrutor de Neural Networks, Treinador de Neural Networks, Cursos de treinamento de Neural Networks, Aulas de Neural Networks, Neural Networks no local do cliente, Cursos privados de Neural Networks, Treinamento individual de Neural Networks

Descontos em Cursos

Boletim Informativo de Descontos

Nós respeitamos a privacidade dos seus dados. Nós não vamos repassar ou vender o seu email para outras empresas.
Você sempre poderá editar as suas preferências ou cancelar a sua inscriçāo.

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Brazil!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Brazil
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!