Cursos de treinamento de rede neural ao vivo conduzidos por instrutor on-line ou no local demonstram, por meio de discussões interativas e práticas práticas, como construir redes neurais usando vários 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 Rede Neural abrangem tanto a teoria quanto a implementação usando várias implementações de redes neurais, como Redes Neurais Profundas (DNN), Redes Neurais Convolucionais (CNN) e Redes Neurais Recorrentes (RNN). O treinamento de rede neural está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo no local". O treinamento on-line ao vivo (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Belo Horizonte ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Belo Horizonte. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Belo Horizonte - Amadeus Business Tower
Av. do Contorno, 6594, Belo Horizonte, Brasil
O espaço de escritórios em Amadeus Business Tower, Belo Horizonte, ocupa o 16º e 17º andar de um edifício em uma das principais ruas da cidade, situado no prestigioso distrito comercial de Stavassi. O edifício possui inteligentes sistemas de alta tecnologia, uma lan house, um heliponto e um estacionamento. Está a 25 minutos do aeroporto de Pampulha para voos nacionais.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Belo Horizonte (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam explorar técnicas XAI de última geração para modelos de aprendizado profundo, com foco na construção de sistemas de IA interpretáveis.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entenda os desafios da explicabilidade no aprendizado profundo.
Implementar técnicas avançadas de XAI para redes neurais.
Interpretar decisões tomadas por modelos de aprendizado profundo.
Avalie os trade-offs entre desempenho e transparência.
Este é um curso de 4 dias que introduz a IA e a sua aplicação utilizando a linguagem de programação Python. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Belo Horizonte (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam aprender os fundamentos do Deep Reinforcement Learning à medida que avançam na criação de um Deep Learning Agent.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Compreender os principais conceitos por trás do Deep Reinforcement Learning e ser capaz de distingui-lo do Machine Learning.
Aplicar algoritmos avançados de Reinforcement Learning para resolver problemas do mundo real.
Este curso foi criado para gestores, arquitetos de soluções, executivos de inovação, CTOs, arquitetos de software e qualquer pessoa interessada em uma visão geral da inteligência artificial aplicada e a previsão mais próxima para o seu desenvolvimento.
Este curso cobre AI (emphasizing Machine Learning e Deep Learning) em Automotive Indústria. Ajuda a determinar que tecnologia pode ser (potencialmente) usada em múltiplas situações em um carro: da simples automação, reconhecimento de imagem para tomada de decisão autónoma.
Esta formação presencial ou online (ao vivo) em Belo Horizonte é destinada a participantes de nível iniciante que desejam aprender conceitos essenciais de probabilidade, estatística, programação e aprendizado de máquina, aplicando-os ao desenvolvimento de IA.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender conceitos básicos de probabilidade e estatística e aplicá-los a cenários do mundo real.
Escriver e compreender código de programação procedural, funcional e orientado a objetos.
Implementar técnicas de aprendizado de máquina como classificação, agrupamento e redes neurais.
Desenvolver soluções de IA usando motores de regras e sistemas especialistas para resolução de problemas.
A Rede Neuronal Artificial é um modelo de dados computacionais utilizado no desenvolvimento de sistemas Artificial Intelligence (AI) capazes de efetuar tarefas "inteligentes". As redes neuronais artificiais Neural Networks são normalmente utilizadas em aplicações Machine Learning (ML), que são elas próprias uma implementação da IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.
Este é um curso de 4 dias que apresenta a IA e a sua aplicação. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.
Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Belo Horizonte (online ou presencial) é destinado a cientistas de dados e estatísticos de nível intermediário que desejam preparar dados, construir modelos e aplicar técnicas de aprendizado de máquina efetivamente em seus domínios profissionais.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender e implementar diversos algoritmos de Machine Learning.
Preparar dados e modelos para aplicações de aprendizado de máquina.
Realizar análises pós-hoc e visualizar resultados efetivamente.
Aplique técnicas de aprendizado de máquina a cenários do mundo real, específicos ao setor.
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.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Belo Horizonte (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores e desenvolvedores que desejam usar Chainer para construir e treinar redes neurais em Python, tornando o código fácil de depurar.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a desenvolver modelos de redes neurais.
Definir e implementar modelos de redes neurais usando um código fonte compreensível.
Execute exemplos e modifique os algoritmos existentes para otimizar os modelos de treinamento de aprendizado profundo, aproveitando GPU s para alto desempenho.
Esta formação presencial ou online em Belo Horizonte oferece uma introdução ao campo da reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Aborda aplicações práticas na estatística, ciência da computação, processamento de sinais, visão computacional, mineração de dados e bioinformática.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Aplicar métodos estatísticos fundamentais ao reconhecimento de padrões.
Usar modelos-chave como redes neurais e métodos de kernel para análise de dados.
Implementar técnicas avançadas para solução de problemas complexos.
Aumentar a precisão das previsões combinando diferentes modelos.
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
Este treinamento presencial, conduzido pelo instrutor em Belo Horizonte (online ou no local), é voltado para engenheiros que desejam aprender sobre a aplicabilidade da inteligência artificial aos sistemas mecatrônicos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Obter uma visão geral de inteligência artificial, aprendizado de máquina e inteligência computacional.
Compreender os conceitos de redes neurais e diferentes métodos de aprendizado.
Escolher abordagens de inteligência artificial eficazmente para problemas reais.
Implementar aplicações de IA em engenharia mecatrônica.
Esta sessão de treinamento 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.
Nesta formação presencial e ministrada por um instrutor em Belo Horizonte, os participantes aprenderão como aproveitar as inovações nos processadores TPU para maximizar o desempenho de suas próprias aplicações de IA.
Ao final da formação, os participantes serão capazes de:
Treinar diversos tipos de redes neurais em grandes volumes de dados.
Usar TPUs para acelerar o processo de inferência até duas ordens de magnitude.
Utilizar TPUs para processar aplicações intensivas como busca de imagens, visão na nuvem e fotos.
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
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Última Atualização:
Declaração de Clientes (6)
O Hunter é fabuloso, muito cativante, extremamente conhecedor e pessoal. Muito bem feito.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
Máquina Traduzida
O instrutor era um profissional no campo do assunto e relacionou teoria com aplicação excelentemente.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Curso - Applied AI from Scratch in Python
Máquina Traduzida
Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Máquina Traduzida
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Curso - Neural Network in R
Máquina Traduzida
Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Curso - Introduction to the use of neural networks
Máquina Traduzida
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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