Deep Learning Neural Networks with Chainer培訓

在這個由講師指導的現場培訓中，我們將介紹神經網路的原理， 並使用 OpenNN 來實現示例應用程式。

講座和討論加上動手練習。

本課程涵蓋Automotive行業的AI（強調Machine Learning和Deep Learning ）。它有助於確定哪種技術（可能）在汽車的多種情況下使用：從簡單的自動化，圖像識別到自主決策。

本課程是為經理、解決方案架構師、創新官、首席技術官、軟體架構師以及任何對應用人工智慧概述及其發展的最新預測感興趣的人創建的。

人工神經網絡是一種計算數據模型，用於開發能夠執行“智能”任務的Artificial Intelligence (AI)系統。 Neural Networks通常用於Machine Learning （ML）應用程序，它們本身就是AI的一種實現。 Deep Learning是ML的一個子集。

这是一个为期4天的课程，介绍AI及其应用。在完成本课程后，可以选择额外一天进行AI项目。

這是一個為期4天的課程，介紹AI及其使用Python編程語言的應用程序。在完成本課程後，可以選擇額外一天進行AI項目。

本培訓課程面向希望在實際應用中應用Machine Learning人員。

聽眾

本課程適用於對統計學有一定了解並且知道如何編寫R（或Python或其他選定語言）的數據科學家和統計學家。本課程的重點是數據/模型準備，執行，事後分析和可視化的實踐方面。

目的是為有興趣在工作中應用這些方法的參與者提供Machine Learning實際應用。

行業特定示例用於使培訓與受眾相關。

人工神經網絡是一種計算數據模型，用於開發能夠執行“智能”任務的Artificial Intelligence (AI)系統。 Neural Networks通常用於Machine Learning （ML）應用程序，它們本身就是AI的一種實現。 Deep Learning是ML的一個子集。

該講師指導的實時課程介紹了模式識別和機器學習領域。它涉及統計學，計算機科學，信號處理，計算機視覺，數據挖掘和生物信息學的實際應用。

該課程是互動的，包括大量的動手練習，教師反饋，以及獲得的知識和技能測試。

Deep Reinforcement Learning refers to the ability of an "artificial agent" to learn by trial-and-error and rewards-and-punishments. An artificial agent aims to emulate a human's ability to obtain and construct knowledge on its own, directly from raw inputs such as vision. To realize reinforcement learning, deep learning and neural networks are used. Reinforcement learning is different from machine learning and does not rely on supervised and unsupervised learning approaches.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.

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

• Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning.
• Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems.
• Build a Deep Learning Agent.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

類型：理論培訓與應用程序決定上游與學生在Lasagne或Keras根據教學組

教學方法：演講，交流和案例研究

在破壞了許多科學領域之後，人工智能開始為大量經濟部門（工業，醫學，通信等）帶來革命。然而，它在大媒體中的呈現往往是幻想，遠離Machine Learning或Deep Learning真正領域。此培訓的目的是為已經掌握計算機工具（包括軟件編程基礎）的工程師提供Deep Learning及其各個專業領域的介紹，從而為現有的主要網絡架構提供介紹。今天。如果在課程期間召回數學基礎，建議使用BAC + 2類型的數學水平以獲得更多的舒適度。絕對有可能跳過數學軸只保持“系統”視覺，但這種方法將極大地限制您對該主題的理解。

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

這種以講師為主導的香港現場現場培訓面向希望瞭解人工智慧對機電一體化系統適用性的工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 大致瞭解人工智慧、機器學習和計算智慧。
• 了解神經網路的概念和不同的學習方法。
• 針對現實生活中的問題有效地選擇人工智慧方法。
• 在機電一體化工程中實施 AI 應用。

該培訓針對的是那些想要學習神經網絡及其應用基礎知識的人。