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 Espírito Santo ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Espírito Santo. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Vitoria-Work Center Corporate Alexandre Buaiz
300 - 20º andar, Vitoria, Brasil, 29050-545
O Vitoria Center oferece vistas espetaculares de 360 graus de uma das cidades mais importantes do Brasil, incluindo as águas da Baía de Vitória e a histórica Terceira Ponte. Ele está localizado no 20º andar do impressionante edifício de escritórios do Centro de Trabalho, de alto perfil, que apresenta uma arquitetura moderna e bonita, como sua fachada de vidro azul em forma de V instantaneamente reconhecível. O centro fica bem no coração da Enseada do Sua, a área financeira e comercial de Vitória, e fica a uma curta caminhada das melhores atrações comerciais e culturais. Os dois portos de Vitória estão entre os mais importantes do país, exportando ferro e aço entre muitos outros bens, mas a cidade também possui um setor de serviços próspero, praias que atraem turistas e, nos últimos anos, uma crescente indústria de petróleo. Vitória fica a uma hora de avião ao longo da costa atlântica do Rio de Janeiro e São Paulo e o aeroporto da cidade fica a uma curta distância de carro do centro.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (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.
A Aprendizagem por Reforço Profunda (DRL) combina princípios de aprendizagem por reforço com arquiteturas de aprendizagem profunda para permitir que agentes tomem decisões através da interação com seus ambientes. Ela sustenta muitos avanços modernos em IA, como veículos autônomos, controle robótico, negociação algorítmica e sistemas de recomendação adaptativos. A DRL permite que um agente artificial aprenda estratégias, otimize políticas e tome decisões autônomas com base no método de tentativa e erro utilizando o aprendizado baseado em recompensas.
Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para desenvolvedores e cientistas de dados de nível intermediário que desejam aprender e aplicar técnicas de Aprendizagem por Reforço Profunda para construir agentes inteligentes capazes de tomar decisões autônomas em ambientes complexos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender as fundamentações teóricas e princípios matemáticos da Aprendizagem por Reforço.
Implementar algoritmos de RL-chave, incluindo Q-Learning, Gradientes de Política e métodos Actor-Critic.
Construir e treinar agentes de Aprendizagem por Reforço Profunda usando TensorFlow ou PyTorch.
Aplicar DRL a aplicações do mundo real, como jogos, robótica e otimização de decisões.
Solucionar problemas, visualizar e otimizar o desempenho do treinamento usando ferramentas modernas.
Formato do Curso
Palestra interativa e discussão guiada.
Exercícios práticos e implementações práticas.
Demonstração de codificação ao vivo e aplicações baseadas em projetos.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar uma versão personalizada deste curso (por exemplo, usando PyTorch em vez de TensorFlow), entre em contato conosco para arranjar.
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.
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 Espírito Santo 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 Espírito Santo (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.
A Rede Neural Artificial é um modelo de dados computacional utilizado no desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial (IA) capazes de realizar tarefas "inteligentes". As Redes Neurais são comumente utilizadas em aplicações de Aprendizado de Máquina (ML), que por sua vez, constituem uma implementação da IA. O Aprendizado Profundo é um subconjunto do ML.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (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 Espírito Santo 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 conduzido por instrutores, os participantes aprenderão a usar o Matlab para projetar, construir e visualizar uma rede neural convolucional para reconhecimento de imagens.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Criar um modelo de aprendizado profundo
Automatizar o rótulo de dados
Trabalhar com modelos do Caffe e TensorFlow-Keras
Treinar dados usando múltiplos GPUs, nuvem ou clusters
Público-alvo
Desenvolvedores
Engenheiros
Especialistas em domínio
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios e muita prática hands-on
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 Espírito Santo, 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 fornecendo conhecimento conceitual sobre redes neurais e, em geral, sobre algoritmos de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicações).
A Parte 1 (40%) deste treinamento se concentra mais nos fundamentos, mas ajudará você a escolher a tecnologia adequada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.
A Parte 2 (20%) deste treinamento introduz o Theano - uma biblioteca Python que facilita a escrita de modelos de aprendizado profundo.
A Parte 3 (40%) do treinamento será extensivamente baseada no TensorFlow - API da biblioteca de software de código aberto do Google para Aprendizado Profundo. Todos os exemplos e práticas serão realizados usando o TensorFlow.
Público-alvo
Este curso é destinado a engenheiros que desejam usar o TensorFlow em seus projetos de Aprendizado Profundo.
Após completar este curso, os participantes serão capazes de:
ter uma boa compreensão sobre redes neurais profundas (DNN), CNN e RNN
entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
ser capaz de realizar tarefas de instalação, ambiente de produção, arquitetura e configuração
ser capaz de avaliar a qualidade do código, realizar depuração e monitoramento
ser capaz de implementar produção avançada como treinamento de modelos, construção de grafos 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
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I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Curso - Neural Network in R
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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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