Que ce soit en ligne ou sur site, les cours de formation Chainer animés par un instructeur permettent de découvrir, par la pratique interactive, comment utiliser Chainer pour créer et entraîner des réseaux neuronaux en Python, tout en facilitant le débogage du code.
La formation Chainer est disponible sous forme de « formation en direct en ligne » ou de « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (également appelée « formation à distance en direct ») est dispensée via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être organisée sur vos locaux en Calgary ou dans les centres de formation corporate de NobleProg en Calgary.
NobleProg -- Votre fournisseur de formation local
Calgary - Macleod Place II
5940 Macleod Trail SW, Calgary, Canada, T2H2H4
Stratégiquement situé à quelques minutes du centre-ville, le centre offre un accès facile car il se trouve à côté de deux routes principales et la station Chinook Light Rapid Transit est à seulement deux pâtés de maisons.
Calgary – Centre Altius
Centre Altius Bureau 2500, 500, 4e Avenue Sud-Ouest, Calgary, AB T2P 2V6, Calgary, Canada, T2P 2V6
Un Espace de Travail Prestigieux avec une Connexion Urbaine Sans Faille
Rejoignez le réseau d’affaires exclusif de Calgary à Altius Centre, relié à la ville par le Plus 15 Skywalk. Installez votre bureau en plein cœur du centre-ville, entouré d’entreprises dynamiques et de secteurs florissants.
Optimisez votre productivité dans un espace moderne, doté d’un salon d’affaires accessible et d’un studio de visioconférence de pointe. Profitez d’un accès facile à une multitude de services, tous à quelques pas grâce au skywalk.
Cette formation en direct, dirigée par un formateur à Calgary (en ligne ou sur site), s'adresse aux chercheurs et aux développeurs qui souhaitent utiliser Chainer pour construire et entraîner des réseaux neuronaux en Python tout en facilitant le débogage du code.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des modèles de réseaux neuronaux.
Définir et implémenter des modèles de réseaux neuronaux à l'aide d'un code source compréhensible.
Exécuter des exemples et modifier des algorithmes existants pour optimiser les modèles d'entraînement en apprentissage profond, tout en tirant parti des GPU pour des performances élevées.
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