En línea o en el sitio, los cursos de capacitación en vivo de Apache MXNet dirigidos por un instructor demuestran a través de la práctica interactiva cómo usar Apache MXNet para crear e implementar un modelo de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes.
La capacitación de Apache MXNet está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo <a href = "https://www.dadesktop.com/>". La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Barcelona o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Barcelona.
Con una población de 1 604 555 habitantes y en constante crecimiento,Barcelona es la segunda ciudad más poblada de España ...
Con una población de 1 604 555 habitantes y en constante crecimiento,Barcelona es la segunda ciudad más poblada de España después de Madrid, y la undécima de la Unión Europea. Se ubica a las orillas del mar Mediterráneo, a unos 120 km al sur de la cadena montañosa de los Pirineos y de la frontera con Francia y es mundialmente reconocida como una ciudad global por su importancia cultural, financiera, comercial y turística. Dispone de un estupendo servicio de transporte público llamado TMB formado por diversas lineas de ferrocaril,tranvia,metro y autobúses que circulan por toda la ciudad. Situada en una magnifica ubicación en "l'Esquerra de l'Eixample", uno de los principales núcleos de negocios de Barcelona, con universidades, metro, autobuses, estación de Sants, correos y todos los servicios que pueda precisar a unos pasos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean usar Apache MXNet para construir e implementar un modelo de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Apache MXNet y sus componentes.
Comprender la arquitectura y las estructuras de datos de MXNet.
Utilice las API de bajo y alto nivel de Apache MXNet para crear redes neuronales de manera eficiente.
Construya una red neuronal convolucional para la clasificación de imágenes.
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