Port Moody - Brew Street

220 Brew Street, Port Moody, Canada, V3H 0H6
These conference rooms are located in a modern office space in a prestigious community. Two local bus stops and the Inlet Ce...

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Deep Learning with Keras

 21 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux personnes techniques qui souhaitent appliquer un modèle d'apprentissage profond à des applications de reconnaissance d'images. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Keras.
  • Prototyper rapidement des modèles d'apprentissage profond.
  • Implémenter un réseau convolutif.
  • Implémenter un réseau récurrent.
  • Exécuter un modèle d'apprentissage profond à la fois sur un CPU et un GPU.
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Advanced Deep Learning with Keras and Python

 14 heures
Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs logiciels qui souhaitent développer des réseaux neuronaux d'apprentissage profond avancés et des modèles à l'aide de Keras et Python. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Appliquer l'apprentissage profond avec des méthodes d'apprentissage supervisées ou non supervisées.
  • Développer, former et mettre en œuvre des réseaux neuronaux concurrents et des réseaux neuronaux récurrents.
  • Utiliser Keras et Python pour construire des modèles d'apprentissage profond afin de résoudre des problèmes impliquant des images, du texte, du son, et plus encore.
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Deep Learning for Self Driving Cars

 21 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs qui souhaitent construire une voiture autonome à l'aide de techniques d'apprentissage en profondeur. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Utiliser Keras pour construire et entraîner un réseau neuronal convolutif.
  • Utiliser des techniques de vision par ordinateur pour identifier les voies dans un projet de conduite autonome.
  • Entraîner un modèle d'apprentissage profond pour différencier les panneaux de signalisation.
  • Simuler une voiture entièrement autonome.
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