Les formations Réseaux Neurones

Les formations Réseaux Neurones

Formations Réseaux Neurones, Neural Networks en Anglais. Un Réseau Neurones est un ensemble de neurones formels interconnectés permettant de résoudre des problèmes complexes comme la reconnaissance des formes ou le traitement du langage naturel, grâce à l'ajustement des coefficients de pondération dans une phase d'apprentissage.

Nos Clients témoignent

★★★★★
★★★★★

Nos clients

Sous-catégories Réseaux Neurones

Plans de cours Réseaux Neurones

Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
28 hours
C'est un cours de 4 jours introduisant l'IA et son application en utilisant le langage de programmation Python. Il y a une option d'avoir un jour supplémentaire pour mener un projet d'IA à la fin de ce cours.
21 hours
Profondement Reinforcement Learning se référent à la capacité d'un agent artificiel " de apprendre par l'essai et l'error et les récompenses. Un agent artificiel vise à émuler un homme ' la capacité d'obtenir et de construire les connaissances d'un seul, directement des infrastructures primes tels que la vision. Pour réaliser l'apprentissage de renforcement, les réseaux d'apprentissage et des réseaux neurales sont utilisés. L'apprentissage de reforcement est différente de l'apprentissage de la machine et ne s'appuie pas sur les approches d'apprentissage surveillantes et non surveillantes.

Dans cet instructeur, une formation vivante, les participants apprendront les fondamentaux de la profonde Reinforcement Learning alors qu'ils se déplaceront par la création d'un agent Deep Learning.

À la fin de cette formation, les participants peuvent:

Comprenez les concepts clés derrière la Profonde Reinforcement Learning et soient capables de le distinguer de Machine Learning Appliquer des algoritmes avancés Reinforcement Learning pour résoudre les problèmes du monde réel Construire un Deep Learning Agent

Audience

Développeurs des scientifiques de données

Format du cours

Participation, débat de partie, exercices et pratiques lourdes
7 hours
Ce cours a été créé pour les gestionnaires, les architectes de solutions, les agents d'innovation, les CTO, les architectes de logiciels et tous ceux qui sont intéressés par un aperçu de l'intelligence artificielle appliquée et la prévision la plus proche pour son développement.
7 hours
La formation s'adresse aux personnes qui souhaitent apprendre les bases des réseaux de neurones et de leurs applications.
14 hours
Ce cours est une introduction à l'application de réseaux de neurones à des problèmes du monde réel à l'aide du logiciel R-project.
14 hours
Ce cours de formation est destiné aux personnes souhaitant appliquer le Machine Learning à des applications pratiques.

Public

Ce cours est destiné aux scientifiques et aux statisticiens qui connaissent bien les statistiques et savent programmer R (ou Python ou une autre langue choisie). Ce cours met l'accent sur les aspects pratiques de la préparation, de l'exécution, de l'analyse et de la visualisation de modèles / données.

Le but est de donner des applications pratiques à Machine Learning aux participants souhaitant appliquer les méthodes au travail.

Des exemples sectoriels sont utilisés pour rendre la formation pertinente pour le public cible.
21 hours
Le réseau de neurones artificiels est un modèle de données informatique utilisé dans le développement de systèmes d' Artificial Intelligence (AI) capables d'effectuer des tâches "intelligentes". Neural Networks sont couramment utilisés dans les applications Machine Learning (ML), qui sont elles-mêmes une implémentation de l'IA. Deep Learning est un sous-ensemble de ML.
21 hours
Le réseau de neurones artificiels est un modèle de données informatique utilisé dans le développement de systèmes d' Artificial Intelligence (AI) capables d'effectuer des tâches "intelligentes". Neural Networks sont couramment utilisés dans les applications Machine Learning (ML), qui sont elles-mêmes une implémentation de l'IA. Deep Learning est un sous-ensemble de ML.
35 hours
Ce cours est créé pour les personnes qui n'ont aucune expérience en probabilités et statistiques .
14 hours
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.
28 hours
Ce cours vous donnera des connaissances sur les réseaux de neurones et plus généralement sur les algorithmes d’apprentissage automatique, d’apprentissage approfondi (algorithmes et applications).

Cette formation met davantage l'accent sur les principes fondamentaux, mais vous aidera à choisir la technologie TensorFlow : TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Les exemples sont réalisés dans TensorFlow .
21 hours
Ce cours en direct, animé par un instructeur, constitue une introduction au domaine de la reconnaissance des formes et de l'apprentissage automatique. Il aborde des applications pratiques dans les domaines de la statistique, de l'informatique, du traitement du signal, de la vision par ordinateur, de l'exploration de données et de la bioinformatique.

Le cours est interactif et comprend de nombreux exercices pratiques, des retours d’instructeurs et des tests des connaissances et des compétences acquises.
21 hours
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.
7 hours
L'unité de traitement Tensor (TPU) est l'architecture que Google a utilisée en interne depuis plusieurs années, et est maintenant en train de devenir disponible pour une utilisation par le grand public Il inclut plusieurs optimisations spécifiquement destinées à être utilisées dans les réseaux neuronaux, y compris la multiplication simplifiée de matrices, et des entiers à 8 bits au lieu de 16 bits afin de renvoyer des niveaux de précision appropriés Dans cette formation en direct, les participants apprendront à tirer parti des innovations des processeurs TPU pour optimiser les performances de leurs propres applications IA À la fin de la formation, les participants seront en mesure de: Former différents types de réseaux de neurones sur de grandes quantités de données Utilisez des TPU pour accélérer le processus d'inférence jusqu'à deux ordres de grandeur Utiliser des TPU pour traiter des applications intensives telles que la recherche d'images, la vision nuageuse et les photos Public Développeurs Des chercheurs Ingénieurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
Microsoft Cognitive Toolkit 2x (anciennement CNTK) est une boîte à outils opensource et commerciale qui forme des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour apprendre comme le cerveau humain Selon Microsoft, CNTK peut être 510x plus rapide que TensorFlow sur les réseaux récurrents, et 2 à 3 fois plus rapide que TensorFlow pour les tâches imagerelated Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Microsoft Cognitive Toolkit pour créer, former et évaluer des algorithmes d'apprentissage en profondeur à utiliser dans des applications IA commerciales impliquant de multiples types de données tels que données, paroles, textes et images À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Accéder à CNTK en tant que bibliothèque à partir d'un programme Python, C # ou C ++ Utilisez CNTK en tant qu'outil autonome d'apprentissage automatique grâce à son propre langage de description de modèle (BrainScript) Utiliser la fonctionnalité d'évaluation du modèle CNTK à partir d'un programme Java Combiner les DNN feedforward, les réseaux convolutifs (CNN) et les réseaux récurrents (RNN / LSTM) Capacité de calcul d'échelle sur les processeurs, les GPU et plusieurs machines Accédez à des jeux de données volumineux en utilisant les langages de programmation et les algorithmes existants Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Si vous souhaitez personnaliser une partie de cette formation, y compris le langage de programmation de votre choix, veuillez nous contacter pour organiser .
21 hours
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) est une plateforme d'apprentissage en profondeur évolutive développée par Baidu Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser PaddlePaddle pour permettre un apprentissage approfondi dans leurs applications de produits et de services À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Configurer et configurer PaddlePaddle Configurer un réseau neuronal convolutif (CNN) pour la reconnaissance d'image et la détection d'objets Mettre en place un réseau neuronal récurrent (RNN) pour l'analyse des sentiments Mettre en place un apprentissage en profondeur sur les systèmes de recommandation pour aider les utilisateurs à trouver des réponses Prédisez les taux de clics (CTR), classifiez les ensembles d'images à grande échelle, effectuez la reconnaissance optique des caractères (OCR), effectuez des recherches de classement, détectez les virus informatiques et implémentez un système de recommandation Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
7 hours
Snorkel est un système permettant de créer, modéliser et gérer rapidement des données d'entraînement Il se concentre sur l'accélération du développement d'applications d'extraction de données structurées ou «sombres» pour des domaines dans lesquels de grands ensembles d'apprentissage étiquetés ne sont pas disponibles ou faciles à obtenir Dans cette formation en ligne, les participants apprendront des techniques pour extraire de la valeur à partir de données non structurées telles que du texte, des tableaux, des figures et des images grâce à la modélisation des données d'entraînement avec Snorkel À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Créer par programmation des ensembles d'entraînement pour permettre l'étiquetage d'ensembles d'entraînement massifs Former des modèles finaux de haute qualité en commençant par modéliser des ensembles d'entraînement bruyants Utiliser Snorkel pour implémenter de faibles techniques de supervision et appliquer la programmation de données à des systèmes d'apprentissage machine faiblement supervisés Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
Encog est un framework d'apprentissage machine opensource pour Java etNet Dans cette formation en direct, les participants apprendront des techniques avancées d'apprentissage automatique pour construire des modèles prédictifs précis de réseaux neuronaux À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Mettre en œuvre différentes techniques d'optimisation des réseaux neuronaux pour résoudre les problèmes de sous-équipement et de surapprentissage Comprendre et choisir parmi un certain nombre d'architectures de réseaux neuronaux Mettre en place des réseaux de feed-back et de feedback supervisés Public Développeurs Analystes Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
Encog est un framework d'apprentissage machine opensource pour Java etNet Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment créer différents composants de réseau neuronal en utilisant ENCOG Les études de cas de Realworld seront discutées et des solutions basées sur le langage machine à ces problèmes seront explorées À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Préparer les données pour les réseaux de neurones en utilisant le processus de normalisation Mettre en œuvre des réseaux d'anticipation et des méthodologies de formation à la propagation Implémenter des tâches de classification et de régression Modéliser et former des réseaux de neurones à l'aide de l'atelier basé sur l'interface graphique d'Encog Intégrez le support de réseau neuronal dans les applications realworld Public Développeurs Analystes Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
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
35 hours
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
14 hours
Cette session de formation en classe contiendra des présentations, des exemples informatiques et des exercices d’études de cas à entreprendre avec les bibliothèques de réseaux neuronales et profondes pertinentes.
28 hours
This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
21 hours
La mécatronique (ou ingénierie mécatronique) est une combinaison de mécanique, d'électronique et d'informatique.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux ingénieurs qui souhaitent en savoir plus sur l'applicabilité de l'intelligence artificielle aux systèmes mécatroniques.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

- Obtenez un aperçu de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence informatique.
- Comprendre les concepts de réseaux de neurones et de différentes méthodes d'apprentissage.
- Choisissez efficacement des approches d'intelligence artificielle pour des problèmes concrets.
- Implémenter des applications d'intelligence artificielle en ingénierie mécatronique.

Format du cours

- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

Options de personnalisation du cours

- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
14 hours
Un système de recommandation est un processus de filtration d’informations qui prédit les préférences de l’utilisateur. Python peut être utilisé pour programmer l'apprentissage profond, l'apprentissage automatique et les systèmes de recommandation de réseau nerveux pour aider les utilisateurs à découvrir de nouveaux produits et contenus.

Cette formation guidée par des instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée à des scientifiques de données qui souhaitent utiliser Python pour construire des systèmes de recommandation.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Créer des systèmes recommandés à l’échelle. Appliquez un filtre collaboratif pour construire des systèmes de recommandation. Utilisez Apache Spark pour compter les systèmes de recommandation sur les clusters. Créez un cadre pour tester les algorithmes de recommandation avec Python.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de cours

Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
14 hours
This instructor-led, live training in Quebec (online or onsite) is aimed at researchers and developers who wish to use Chainer to build and train neural networks in Python while making the code easy to debug.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up the necessary development environment to start developing neural network models.
- Define and implement neural network models using a comprehensible source code.
- Execute examples and modify existing algorithms to optimize deep learning training models while leveraging GPUs for high performance.
14 hours
Dans cette formation guidée par l'instructeur, en direct, nous passons au-delà des principes des réseaux nerveux et utilisons OpenNN pour mettre en œuvre une application d'échantillon.

Format du cours

Lecture et discussion associées à des exercices pratiques.

Last Updated:

Prochains cours Réseaux Neurones

Weekend Réseaux Neurones cours, Soir Réseaux Neurones formation, Réseaux Neurones stage d’entraînement, Réseaux Neurones formateur à distance, Réseaux Neurones formateur en ligne, Réseaux Neurones formateur Online, Réseaux Neurones cours en ligne, Réseaux Neurones cours à distance, Réseaux Neurones professeur à distance, Réseaux Neurones visioconférence, Réseaux Neurones stage d’entraînement intensif, Réseaux Neurones formation accélérée, Réseaux Neurones formation intensive, Formation inter Réseaux Neurones, Formation intra Réseaux Neurones, Formation intra Enteprise Réseaux Neurones, Formation inter Entreprise Réseaux Neurones, Weekend Réseaux Neurones formation, Soir Réseaux Neurones cours, Réseaux Neurones coaching, Réseaux Neurones entraînement, Réseaux Neurones préparation, Réseaux Neurones instructeur, Réseaux Neurones professeur, Réseaux Neurones formateur, Réseaux Neurones stage de formation, Réseaux Neurones cours, Réseaux Neurones sur place, Réseaux Neurones formations privées, Réseaux Neurones formation privée, Réseaux Neurones cours particulier, Réseaux Neurones cours particuliers

Réduction spéciale

No course discounts for now.

Newsletter offres spéciales

Nous respectons le caractère privé de votre adresse mail. Nous ne divulguerons ni ne vendrons votre adresse email à quiconque
Vous pouvez toujours modifier vos préférences ou vous désinscrire complètement.

This site in other countries/regions