Vancouver - Pacific Centre

701 West Georgia Street, Vancouver, Canada, V7Y 1G5
The Vancouver Pacific Centre is in one of the most prominent buildings in the heart of the downtown business core. Located in...

Vancouver - Park Place

666 Burrard Street, Vancouver, Canada, V6C 3P6
The Vancouver Park Place Centre is in the heart of the downtown financial district. located directly across the street from a...

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OpenNN

Découvrez nos formations

Applied AI from Scratch in Python

28 heures
This is a 4 day course introducing AI and it's application using the Python programming language. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course. 
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Deep Reinforcement Learning with Python

21 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux data scientists qui souhaitent apprendre les fondamentaux du Deep Reinforcement Learning en créant un agent d'apprentissage profond (Deep Learning Agent). A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Comprendre les concepts clés de l'apprentissage profond Reinforcement Learning et être capable de le distinguer de l'apprentissage automatique.
  • Appliquer des algorithmes Reinforcement Learning avancés pour résoudre des problèmes réels.
  • Construire un agent d'apprentissage profond.
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Artificial Intelligence (AI) Overview

7 heures
This course has been created for managers, solutions architects, innovation officers, CTOs, software architects and anyone who is interested in an overview of applied artificial intelligence and the nearest forecast for its development.
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Intelligence Artificielle pour l'Automobile

14 heures
This course covers AI (emphasizing Machine Learning and Deep Learning) in Automotive Industry. It helps to determine which technology can be (potentially) used in multiple situation in a car: from simple automation, image recognition to autonomous decision making.
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From Zero to AI

35 heures
This course is created for people who have no previous experience in probability and statistics.
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Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

21 heures
Artificial Neural Network is a computational data model used in the development of Artificial Intelligence (AI) systems capable of performing "intelligent" tasks. Neural Networks are commonly used in Machine Learning (ML) applications, which are themselves one implementation of AI. Deep Learning is a subset of ML.
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Applied AI from Scratch

28 heures
Il s'agit d'un cours de 4 jours présentant l'IA et ses applications. Il est possible de disposer d'une journée supplémentaire pour entreprendre un projet d'IA à la fin de ce cours.
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Applied Machine Learning

14 heures
This training course is for people that would like to apply Machine Learning in practical applications. Audience This course is for data scientists and statisticians that have some familiarity with statistics and know how to program R (or Python or other chosen language). The emphasis of this course is on the practical aspects of data/model preparation, execution, post hoc analysis and visualization. The purpose is to give practical applications to Machine Learning to participants interested in applying the methods at work. Sector specific examples are used to make the training relevant to the audience.
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Deep Learning Neural Networks with Chainer

14 heures
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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Pattern Recognition

21 heures
This instructor-led, live course 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. The course is interactive and includes plenty of hands-on exercises, instructor feedback, and testing of knowledge and skills acquired.
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Introduction Deep Learning & Réseaux de neurones pour l’ingénieur

21 heures
Type : Formation théorique avec applications décidées en amont avec les élèves sur Lasagne ou Keras selon le groupe pédagogique Méthode pédagogique : présentation, échanges et études de cas L’intelligence artificielle, après avoir bouleversé de nombreux domaines scientifiques, a commencé à révolutionner un grand nombre de secteurs économiques (industrie, médecine, communication, etc.). Néanmoins, sa présentation dans les grands media relève souvent du fantasme, très éloignée de ce que sont réellement les domaines du Machine Learning ou du Deep Learning. L’objet de cette formation est d’apporter à des ingénieurs ayant déjà une maîtrise des outils informatiques (dont une base de programmation logicielle) une introduction au Deep Learning ainsi qu’à ses différents domaines de spécialisation et donc aux principales architectures de réseau existant aujourd’hui. Si les bases mathématiques sont rappelées pendant le cours, un niveau de mathématique de type BAC+2 est recommandé pour plus de confort. Il est dans l’absolu possible de faire l’impasse sur l’axe mathématique pour ne conserver qu’une vision « système », mais cette approche limitera énormément votre compréhension du sujet.
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Matlab for Deep Learning

14 heures
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to design, build, and visualize a convolutional neural network for image recognition. By the end of this training, participants will be able to:
  • Build a deep learning model
  • Automate data labeling
  • Work with models from Caffe and TensorFlow-Keras
  • Train data using multiple GPUs, the cloud, or clusters
Audience
  • Developers
  • Engineers
  • Domain experts
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics

21 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent se familiariser avec l'applicabilité de l'intelligence artificielle aux systèmes mécatroniques. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Accéder à une vue d'ensemble de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence computationnelle.
  • Comprendre les concepts des réseaux neuronaux et des différentes méthodes d'apprentissage.
  • Choisir des approches d'intelligence artificielle efficaces pour des problèmes de la vie réelle.
  • Mettre en œuvre les applications de l'intelligence artificielle dans l'ingénierie mécatronique.
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Introduction à l'utilisation de Réseau Neuronal

7 heures
The training is aimed at people who want to learn the basics of neural networks and their applications.
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Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple

28 heures
This course will give you knowledge in neural networks and generally in machine learning algorithm, deep learning (algorithms and applications). This training is more focus on fundamentals, but will help you to choose the right technology : TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. The examples are made in TensorFlow.
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Neural computing – Data science

14 heures
This classroom based training session will contain presentations and computer based examples and case study exercises to undertake with relevant neural and deep network libraries
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PaddlePaddle

21 heures
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is a scalable deep learning platform developed by Baidu. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use PaddlePaddle to enable deep learning in their product and service applications. By the end of this training, participants will be able to:
  • Set up and configure PaddlePaddle
  • Set up a Convolutional Neural Network (CNN) for image recognition and object detection
  • Set up a Recurrent Neural Network (RNN) for sentiment analysis
  • Set up deep learning on recommendation systems to help users find answers
  • Predict click-through rates (CTR), classify large-scale image sets, perform optical character recognition(OCR), rank searches, detect computer viruses, and implement a recommendation system.
Audience
  • Developers
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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Recommender Systems with Python

14 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent utiliser Python pour construire des systèmes de recommandation. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Créer des systèmes de recommandation à grande échelle.
  • Appliquer le filtrage collaboratif pour construire des systèmes de recommandation.
  • Utiliser Apache Spark pour calculer des systèmes de recommandation sur des clusters.
  • Construire un cadre pour tester les algorithmes de recommandation avec Python.
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Neural Network avec R

14 heures
This course is an introduction to applying neural networks in real world problems using R-project software.
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TPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units

7 heures
Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à tirer parti des innovations des processeurs TPU pour maximiser les performances de leurs propres applications d'intelligence artificielle. A l'issue de la formation, les participants seront capables de :
  • Entraîner divers types de réseaux neuronaux sur de grandes quantités de données.
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Understanding Deep Neural Networks

35 heures
This course begins with giving you conceptual knowledge in neural networks and generally in machine learning algorithm, deep learning (algorithms and applications). Part-1(40%) of this training is more focus on fundamentals, but will help you choosing the right technology : TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc. Part-2(20%) of this training introduces Theano - a python library that makes writing deep learning models easy. Part-3(40%) of the training would be extensively based on Tensorflow - 2nd Generation API of Google's open source software library for Deep Learning. The examples and handson would all be made in TensorFlow. Audience This course is intended for engineers seeking to use TensorFlow for their Deep Learning projects After completing this course, delegates will:
  • have a good understanding on deep neural networks(DNN), CNN and RNN
  • understand TensorFlow’s structure and deployment mechanisms
  • be able to carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
  • be able to assess code quality, perform debugging, monitoring
  • be able to implement advanced production like training models, building graphs and logging
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OpenNN: Mise en Oeuvre de Réseaux Neurone

14 heures
In this instructor-led, live training, we go over the principles of neural networks and use OpenNN to implement a sample application.
Format of the course
  • Lecture and discussion coupled with hands-on exercises.
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Nos Clients témoignent (6)

Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day

Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Formation - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

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
Formation - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete

Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Formation - Applied AI from Scratch in Python

The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently

Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Formation - Applied AI from Scratch in Python

It felt like we were going through directly relevant information at a good pace (i.e. no filler material)

Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Formation - Introduction to the use of neural networks

the interactive part, tailored to our specific needs

Thomas Stocker
Formation - Introduction to the use of neural networks

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