Les cours de formation Chainer en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs comment utiliser Chainer pour construire et entraîner des réseaux neuronaux en Python, tout en facilitant le débogage du code.
La formation à Chainer est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est dispensée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être réalisée localement dans les locaux du client Québec ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg Québec.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Montreal - René Lévesque
1250 Boulevard René Lévesque Ouest, Montréal, Canada, H3B 4W8
Situé au centre-ville de Montréal, l'immeuble possède des stations de métro et des autoroutes à proximité, vous offrant...
Situé au centre-ville de Montréal, l'immeuble possède des stations de métro et des autoroutes à proximité, vous offrant un transport rapide et facile à travers la ville et au-delà.
Montreal - University Street
canada, H3A 2A6
Quebec - Sainte Foy
canada, G1V 0B9
Ville de Québec - Complexe Jules-Dallaire
2828 Boulevard Laurier, Ville de Québec, Canada, G1V 0B9
Situé dans le prestigieux développement du Complexe Jules Dallaire, facile d'accès grâce aux transports en commun pratiqu...
Situé dans le prestigieux développement du Complexe Jules Dallaire, facile d'accès grâce aux transports en commun pratiques du secteur.
Brossard - Complexe Dix 30
1040 rue du Lux # 410, Brossard, Canada, J4Y 0E3
Centre de style de vie commercial Quartier DIX30. Bien situé à côté de l'autoroute des Cantons-de-l'Est, le centre-ville ...
Centre de style de vie commercial Quartier DIX30. Bien situé à côté de l'autoroute des Cantons-de-l'Est, le centre-ville de Montréal en moins de 20 minutes.
Gatineau - Rue Montcalm
200 Rue Montcalm, Gatineau , Canada, J8Y 3B5
Situé dans la région de la capitale nationale du Canada, à l'intersection principale du centre-ville de Gatineau.
Situé dans le quartier central des affaires de Laval, notre espace de travail du 2572 boulevard Daniel Johnson est au cœur ...
Situé dans le quartier central des affaires de Laval, notre espace de travail du 2572 boulevard Daniel Johnson est au cœur d'un quartier high-tech, à proximité de Biotech City et facilement accessible depuis le centre-ville de Montréal ou via les autoroutes A-15 et A-460.
Levis - Rue de Courchevel
1190B Rue de Courchevel, Lévis, Canada, G6W 0M6
La rue De Courchevel abrite une communauté florissante de technologie, de recherche et de développement avec des liaisons d...
La rue De Courchevel abrite une communauté florissante de technologie, de recherche et de développement avec des liaisons de transport pratiques à proximité pour un accès facile à travers le Québec et au-delà.
Conçu par un architecte de premier plan et équipé des dernières technologies économes en énergie. Accueillez des client...
Conçu par un architecte de premier plan et équipé des dernières technologies économes en énergie. Accueillez des clients étrangers et voyagez facilement pour affaires à partir de cet endroit recherché, avec l'aéroport Montréal-Trudeau à 10 minutes en voiture.
Saint - Laurent- Dr Frederik-Philips
1111, Boulevard Dr Frederik-Philips, Saint - Laurent, Canada, H4M 2X6
Idéalement situé à proximité de l'autoroute 40 et du métro Côte-Vertu avec de nombreux restaurants à proximité.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux chercheurs et développeurs qui souhaitent utiliser Chainer pour construire et entraîner des réseaux neuronaux en Python tout en rendant le code facile à déboguer.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des modèles de réseaux neuronaux.
Définir et mettre en œuvre des modèles de réseaux neuronaux à l'aide d'un code source compréhensible.
Exécuter des exemples et modifier les algorithmes existants pour optimiser les modèles d'apprentissage profond tout en tirant parti des GPUs pour obtenir de hautes performances.
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