Nos formations en direct, animées par un formateur, sur les réseaux de neurones, offertes en ligne ou sur site, démontrent par le biais de discussions interactives et de pratiques pratiques comment construire des réseaux de neurones à l'aide de nombreux outils et bibliothèques principalement open source. Nous couvrons également l'utilisation du pouvoir du matériel avancé (GPU) et des techniques d'optimisation impliquant le calcul distribué et le big data. Nos cours sur les réseaux de neurones s'appuient sur des langages de programmation populaires tels que Python, Java, R et des bibliothèques puissantes, notamment TensorFlow, Torch, Caffe, Theano et bien d'autres. Nos cours couvrent à la fois la théorie et la mise en œuvre en utilisant diverses implémentations de réseaux de neurones, telles que les réseaux de neurones profonds (DNN), les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN).
La formation en réseaux de neurones est disponible en « formation en direct en ligne » ou en « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (aussi appelée « formation en direct à distance ») est réalisée par le biais d'un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être effectuée localement sur les lieux du client à Laval ou dans les centres de formation corporate de NobleProg à Laval.
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.
Cette formation en direct, animée par un formateur à Laval (en ligne ou sur site), s'adresse à des professionnels de niveau avancé souhaitant explorer les techniques de pointe en matière d'IA explicable (XAI) pour les modèles d'apprentissage profond, avec un accent particulier sur la création de systèmes d'IA interprétables.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les défis liés à l'explicabilité dans l'apprentissage profond.
Mettre en œuvre des techniques d'IA explicable avancées pour les réseaux de neurones.
Interpréter les décisions prises par les modèles d'apprentissage profond.
Évaluer les compromis entre performance et transparence.
Cette formation pratique en Laval aide les programmeurs à construire des modèles d'IA de zéro à l'aide de Python. Vous maîtriserez l'apprentissage supervisé, les réseaux de neurones et les techniques non supervisées en utilisant scikit-learn et Apache Spark. Elle met l'accent sur des exercices pratiques dans Jupyter pour la résolution de problèmes réels.
Cette formation en direct sur Laval couvre les fondements théoriques et l'implémentation pratique de l'apprentissage par renforcement profond en utilisant Python. Les participants créeront et entraîneront des agents DRL avec TensorFlow ou PyTorch, en appliquant des algorithmes clés comme DQN et PPO pour résoudre des problèmes complexes du monde réel.
Une formation d'initiation à Laval qui explore les fondamentaux de l'IA, des agents intelligents à l'apprentissage automatique. Elle permet aux cadres dirigeants et aux architectes d'évaluer les tendances émergentes en IA, d'intégrer des solutions pratiques et d'accélérer l'agilité des affaires grâce à des stratégies automatisées.
Découvrez comment l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond transforment le secteur automobile. Ce Laval cours aborde les concepts fondamentaux, de l’automatisation simple à la prise de décision autonome, en passant par les réseaux de neurones et des exemples pratiques de TensorFlow pour des applications concrètes.
Ce programme de trois jours à Laval couvre la théorie et la pratique des réseaux de neurones artificiels, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. Les participants exploreront les architectures de réseaux, les mécanismes d'apprentissage et les fondements mathématiques, en passant des perceptrons de base aux techniques avancées d'apprentissage profond.
Ce cours en direct, animé par un formateur à Laval (en ligne ou en présentiel), offre une introduction au domaine de la reconnaissance de motifs et de l'apprentissage automatique. Il aborde des applications pratiques en statistiques, en informatique, en traitement du signal, en vision par ordinateur, en fouille de données et en bio-informatique.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Appliquer les méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance de motifs.
Utiliser des modèles clés tels que les réseaux neuronaux et les méthodes noyau pour l'analyse de données.
Mettre en œuvre des techniques avancées pour résoudre des problèmes complexes.
Améliorer la précision des prévisions en combinant différents modèles.
Ce cours de 35 heures dans Laval couvre les fondamentaux des réseaux de neurones profonds, y compris les CNN, les RNN et les modèles génératifs comme les GAN. Les participants acquièrent une expérience pratique avec Theano et TensorFlow, apprenant à construire, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage profond de qualité production pour des applications réelles.
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Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (3)
J'ai vraiment aimé la fin où nous avons pris le temps de jouer avec CHAT GPT. La salle n'était pas très bien organisée pour cela - au lieu d'une grande table, quelques petites tables auraient été préférables afin que nous puissions travailler en petits groupes et brainstormer.
Nola - Laramie County Community College
Formation - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traduction automatique
Travailler à partir des principes fondamentaux de manière concentrée, puis passer à l'application d'études de cas le même jour
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Formation - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Traduction automatique
Qu'il utilisait des données réelles d'entreprise.
Le formateur avait une très bonne approche en faisant participer et concourir les stagiaires
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
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![Lieu de formation NobleProg, [Ville] Laval - Boulevard Daniel-Johnson](/public/venue/laval-laval-daniel-johnson-boulevard.jpg)
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