En ligne ou sur site, les cours de formation en direct sur les réseaux de neurones, animés par un instructeur, démontrent, par le biais de discussions interactives et de pratiques pratiques, comment construire des réseaux de neurones à l'aide d'un certain nombre de boîtes à outils et de bibliothèques pour la plupart open source, ainsi que comment utiliser la puissance du matériel avancé (GPU ) et des techniques d'optimisation impliquant l'informatique distribuée et les mégadonnées. Nos cours sur les réseaux de neurones sont basés sur des langages de programmation populaires tels que Python, Java, le langage R et de puissantes bibliothèques, notamment TensorFlow, Torch, Caffe, Theano et bien d'autres. Nos cours sur les réseaux de neurones couvrent à la fois la théorie et la mise en œuvre en utilisant un certain nombre d'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 sur le réseau de neurones est disponible sous forme de "formation en direct en ligne" ou de "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Waterloo ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Waterloo. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Maximisez les opportunités dans cette ville avant-gardiste, un centre de connaissances qui abrite plusieurs géants de la technologie. Notre centre bien desservi du 180 Northfield Drive West se trouve sur le campus d'entreprise de la ville, près de la prestigieuse Université de Waterloo.
Cette formation en direct avec instructeur en Waterloo (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent explorer les techniques XAI de pointe pour les modèles d'apprentissage profond, en mettant l'accent sur la construction de systèmes d'IA interprétables.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les défis de l'explicabilité dans l'apprentissage profond.
Mettre en œuvre des techniques XAI avancées pour les réseaux neuronaux.
Interpréter les décisions prises par les modèles d'apprentissage profond.
Évaluer les compromis entre performance et transparence.
Il s'agit d'un cours de 4 jours introduisant l'IA et ses applications en utilisant le langage de programmation Python. Il est possible de disposer d'une journée supplémentaire pour entreprendre un projet d'IA à l'issue de ce cours.
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.
Ce cours a été conçu pour les managers, les architectes de solutions, les responsables de l'innovation, les directeurs techniques, les architectes logiciels et toute personne intéressée par une vue d'ensemble de l'intelligence artificielle appliquée et par les prévisions les plus proches concernant son développement.
Ce cours couvre l'IA (emphasizing Machine Learning et Deep Learning) dans Automotive Industrie. Il aide à déterminer quelle technologie peut (potencialement) être utilisée dans plusieurs situations dans une voiture: de la simple automation, de la reconnaissance d'image à la prise de décision autonome.
This instructor-led, live training in Waterloo (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.
Le réseau de neurones artificiels est un modèle de données informatiques utilisé dans le développement de systèmes Artificial Intelligence (AI) capables d'effectuer des tâches "intelligentes". Les réseaux de neurones artificiels Neural Networks sont couramment utilisés dans les applications Machine Learning (ML), qui sont elles-mêmes une mise en œuvre de l'IA. Le Deep Learning est un sous-ensemble du ML.
Il s'agit d'un cours de 4 jours introduisant l'IA et ses applications. Il est possible de disposer d'une journée supplémentaire pour entreprendre un projet d'IA à l'issue de ce cours.
This instructor-led, live training in Waterloo (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand and implement various Machine Learning algorithms.
Prepare data and models for machine learning applications.
Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.
Cette formation en Waterloo (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 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 des algorithmes existants pour optimiser les modèles d'apprentissage profond tout en tirant parti des GPUs pour obtenir de hautes performances.
This instructor-led, live training in Waterloo (online or onsite) 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.
By the end of this training, participants will be able to:
Apply core statistical methods to pattern recognition.
Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
Implement advanced techniques for complex problem-solving.
Improve prediction accuracy by combining different models.
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.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Matlab pour concevoir, construire et visualiser un réseau de neurones à convolution permettant la reconnaissance d'images.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
Construire un modèle d'apprentissage en profondeur
Automatiser l'étiquetage des données
Travailler avec des modèles de Caffe et TensorFlow - Keras
Former les données en utilisant plusieurs GPU , le cloud ou des clusters
Public
Les développeurs
Ingénieurs
Experts du domaine
Format du cours
Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Cette formation en direct avec instructeur dans Waterloo (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent apprendre l'applicabilité de l'intelligence artificielle aux systèmes mécatroniques.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Obtenir 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 des applications d'intelligence artificielle dans l'ingénierie mécatronique.
Cette session de formation en classe contiendra des présentations, des exemples informatiques et des exercices d'études de cas à entreprendre avec des bibliothèques de réseaux neuronaux et profonds pertinentes.
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.
Ce cours commence par vous donner des connaissances conceptuelles sur les réseaux de neurones et plus généralement sur les algorithmes d'apprentissage automatique, d'apprentissage approfondi (algorithmes et applications).
La partie 1 (40%) de cette formation met davantage l'accent sur les principes fondamentaux, mais vous aidera à choisir la bonne technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.
La partie 2 (20%) de cette formation présente Theano, une bibliothèque python qui facilite l’écriture de modèles d’apprentissage approfondi.
La partie 3 (40%) de la formation serait largement basée sur Tensorflow - API de deuxième génération de la bibliothèque de logiciels open source de Go ogle pour Deep Learning . Les exemples et handson seraient tous fabriqués dans TensorFlow .
Public
Ce cours est destiné aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d' Deep Learning .
Une fois ce cours terminé, les délégués:
avoir une bonne compréhension des réseaux de neurones profonds (DNN), CNN et RNN
comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
être capable d'effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
être capable de mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la création de graphiques et la journalisation
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (5)
Hunter est fabuleux, très engageant, extrêmement bien informé et sympathique. C'est très bien.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Formation - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traduction automatique
Le formateur était un professionnel dans son domaine et a excellentement relié la théorie à la pratique.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Formation - Applied AI from Scratch in Python
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I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Formation - Neural Network in R
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Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Formation - Introduction to the use of neural networks
Traduction automatique
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
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