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 Surrey ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg Surrey.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Surrey - King Cross
7404 King George Blvd, Surrey, Canada, V3W 1N6
In one of Canada's fastest growing major cities, our King's Cross business centre is a practical place to do business in Surr...
In one of Canada's fastest growing major cities, our King's Cross business centre is a practical place to do business in Surrey. As well as on-site businesses from banking, insurance and beyond, regular bus links and the King George Boulevard offer fast, convenient connections to the city centre. Newton Exchange the main bus hub connecting to south Surrey the lower main land is but a block away.
King's Cross is a popular mixed-use community site, home to coffee shops, retailers and fast food - ideal for breaks or informal meetings. And with heavy footfall and visibility from the highway, it combines the exposure you'd expect from a city centre with the convenience of an out of town location.
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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