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 Natal ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Natal. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Natal - Hub Plural
Rio Grande do Norte Natal, Natal, brazil, 59016-000
Solte sua criatividade no coração do Alecrim com o trabalho flexível no Hub Plural Natal. Neste vibrante bairro a sudoeste do centro de Natal, você está cercado por uma grande variedade de negócios criativos. É um ótimo lugar para construir sua rede.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (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 Natal (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 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.
This instructor-led, live training in Natal (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.
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.
This instructor-led, live training in Natal (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand and implement various Machine Learning algorithms.
Prepare data and models for machine learning applications.
Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.
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 Natal (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.
This instructor-led, live training in Natal (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.
By the end of this training, participants will be able to:
Apply core statistical methods to pattern recognition.
Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
Implement advanced techniques for complex problem-solving.
Improve prediction accuracy by combining different models.
Tipo: Formação teórica com aplicações decididas previamente com os alunos sobre Lasanha ou Keras consoante o grupo de ensino.
Método de ensino: apresentação, discussão e estudo de casos
A inteligência artificial revolucionou vários domínios científicos e começa agora a revolucionar um grande número de sectores económicos (indústria, medicina, comunicação, etc.). No entanto, a forma como é apresentada nos grandes meios de comunicação social é muitas vezes uma fantasia, muito distante das realidades dos domínios Machine Learning e Deep Learning. O objetivo deste curso é fornecer aos engenheiros que já dominam as ferramentas informáticas (incluindo um conhecimento básico de programação de software) uma introdução ao Deep Learning e às suas várias áreas especializadas e, portanto, às principais arquitecturas de rede existentes atualmente. Embora os fundamentos matemáticos sejam relembrados durante o curso, recomenda-se um nível de matemática como o BAC+2 para maior conforto. É absolutamente possível prescindir da matemática para reter apenas uma visão "sistémica", mas esta abordagem limitará muito a compreensão do tema.
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 ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam aprender sobre a aplicabilidade da inteligência artificial a sistemas mecatrônicos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Obter uma visão geral da inteligência artificial, aprendizado de máquina e inteligência computacional.
Compreender os conceitos de redes neurais e diferentes métodos de aprendizagem.
Escolher abordagens de inteligência artificial de forma eficaz para problemas da vida real.
Implementar aplicações de IA na engenharia mecatrónica.
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.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal, os participantes aprenderão como tirar proveito das inovações nos processadores TPU para maximizar o desempenho de seus próprios aplicativos de IA.
No final da formação, 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.
Utilizar TPUs para processar aplicativos intensivos, como pesquisa de imagens, visão em 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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