Cursos de Red Neuronal Artificial

Cursos de Red Neuronal Artificial

Capacitación en Red Neuronal Artificial -un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Los cursos locales de capacitación en redes neuronales demuestran a través de debates interactivos y practican cómo construir redes neuronales utilizando una serie de kits de herramientas y bibliotecas, principalmente de código abierto, y cómo utilizar la potencia del hardware avanzado (GPU) y las técnicas de optimización que involucran computación distribuida y Big Data Nuestros cursos de la red neuronal se basan en lenguajes de programación populares como Python, Java, lenguaje R y potentes bibliotecas, que incluyen TensorFlow, Torch, Caffe, Theano y más Nuestros cursos sobre redes neuronales cubren tanto la teoría como la implementación mediante varias implementaciones de redes neuronales, como redes neuronales profundas (DNN), redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN). La capacitación en Red Neuronal está disponible en dos modalidades: "presencial en vivo" y "remota en vivo"; la primera se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en España o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en España, la segunda se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo.

NobleProg -- Su Proveedor Local de Capacitación

Testimonios

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Programa del curso Red Neuronal Artificial

CódigoNombreDuraciónInformación General
aiintVisión general de Inteligencia Artificial7 horasEste curso ha sido creado para gerentes, arquitectos de soluciones, oficiales de innovación, CTO, arquitectos de software y todos los interesados en la visión general de la inteligencia artificial aplicada y el pronóstico más cercano para su desarrollo.
MicrosoftCognitiveToolkitCurso de Microsoft Cognitive Toolkit 2.x21 horasMicrosoft Cognitive Toolkit 2.x (anteriormente CNTK) es un juego de herramientas de código abierto de grado comercial que entrena algoritmos de aprendizaje profundo para aprender como el cerebro humano. Según Microsoft, CNTK puede ser 5-10 veces más rápido que TensorFlow en redes recurrentes, y de 2 a 3 veces más rápido que TensorFlow para tareas relacionadas con imágenes.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Microsoft Cognitive Toolkit para crear, entrenar y evaluar algoritmos de aprendizaje profundo para su uso en aplicaciones de AI comerciales que involucren múltiples tipos de datos tales como datos, voz, texto e imágenes.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Acceda a CNTK como una biblioteca desde un programa de Python, C # o C ++
- Use CNTK como una herramienta independiente de aprendizaje automático a través de su propio lenguaje de descripción de modelo (BrainScript)
- Utilice la funcionalidad de evaluación del modelo CNTK de un programa Java
- Combinar DNN de feed-forward, redes convolucionales (CNN) y redes recurrentes (RNNs / LSTM)
- Escala de capacidad de cálculo en CPU, GPU y múltiples máquinas
- Acceda a conjuntos de datos masivos utilizando los lenguajes de programación y algoritmos existentes

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Nota

- Si desea personalizar cualquier parte de esta capacitación, incluido el lenguaje de programación que prefiera, contáctenos para organizarlo.
appaiApplied AI from Scratch28 horasThis 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.
Nue_LBGComputación Neuronal - Ciencia de Datos14 horasEsta sesión de capacitación basada en el aula contendrá presentaciones y ejemplos basados en computadora y ejercicios de estudio de caso para emprender con bibliotecas de redes neurales y profundas relevantes
drlpythonAprendizaje de refuerzo profundo con Python21 horasEl aprendizaje de refuerzo profundo se refiere a la capacidad de un "agente artificial" para aprender por prueba y error y recompensas y castigos. Un agente artificial tiene como objetivo emular la capacidad de un ser humano de obtener y construir conocimiento por sí mismo, directamente a partir de insumos crudos como la visión. Para lograr un aprendizaje reforzado, se utilizan redes neuronales y de aprendizaje profundo. El aprendizaje de refuerzo es diferente del aprendizaje automático y no depende de enfoques de aprendizaje supervisados ​​y no supervisados.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los fundamentos de Deep Refforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un Deep Learning Agent.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Comprender los conceptos clave detrás del aprendizaje profundo y el aprendizaje del aprendizaje automático
- Aplicar algoritmos avanzados de refuerzo de aprendizaje para resolver problemas del mundo real
- Crear un agente de aprendizaje profundo

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato de la carrera

- Parte de lectura, parte de discusión, ejercicios y práctica práctica
undnnComprender las Redes Neuronales Profundas35 horasEste curso comienza con la entrega de conocimientos conceptuales en redes neuronales y, en general, en el algoritmo de aprendizaje automático, aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones).

Parte-1 (40%) de esta capacitación se centra más en los fundamentos, pero te ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

La Parte 2 (20%) de esta capacitación presenta Theano, una biblioteca de Python que hace que escribir modelos de aprendizaje profundo sea fácil.

Parte-3 (40%) de la capacitación estaría ampliamente basada en Tensorflow - 2nd Generation API de la biblioteca de software de código abierto de Google para Deep Learning. Los ejemplos y handson se harían todos en TensorFlow.

Audiencia

Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de aprendizaje profundo.

Después de completar este curso, los delegados:

- tener una buena comprensión de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
- comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow
- ser capaz de llevar a cabo las tareas y configuraciones de entorno / producción / arquitectura
- ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar la depuración, el monitoreo
- ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de entrenamiento, construcción de gráficos y registro

No todos los temas se cubrirán en un salón de clases público con 35 horas de duración debido a la inmensidad del tema.

La duración del curso completo será de alrededor de 70 horas y no de 35 horas.
matlabdlMatlab para el Aprendizaje Profundo14 horasEn esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Construya un modelo de aprendizaje profundo
- Automatizar el etiquetado de datos
- Trabaja con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras
- Entrene datos usando múltiples GPU, la nube o clusters

Audiencia

- Desarrolladores
- Ingenieros
- Expertos de dominio

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
encogintroEncog: Introducción al Aprendizaje Automático14 horasEncog es un marco de aprendizaje de máquina de código abierto para Java y .Net.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo crear varios componentes de redes neuronales usando ENCOG. Se discutirán estudios de casos del mundo real y se explorarán soluciones basadas en el lenguaje de máquina para estos problemas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Preparar datos para redes neuronales usando el proceso de normalización
- Implementar redes de feed feed y metodologías de capacitación en propagación
- Implementar tareas de clasificación y regresión
- Modelar y entrenar redes neuronales usando el banco de trabajo basado en GUI de Encog
- Integrar el soporte de redes neuronales en aplicaciones del mundo real

Audiencia

- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
encogadvEncog: Aprendizaje Automático Avanzado14 horasEncog es un marco de aprendizaje de máquina de código abierto para Java y .Net.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas de aprendizaje automático para construir modelos predictivos precisos de redes neuronales.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Implementar diferentes técnicas de optimización de redes neuronales para resolver el ajuste insuficiente y el sobreajuste
- Comprender y elegir entre varias arquitecturas de redes neuronales
- Implementar redes supervisadas de retroalimentación y retroalimentación

Audiencia

- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
snorkelSnorkel: Procesar Rápidamente los Datos de Entrenamiento7 horasSnorkel es un sistema para crear, modelar y gestionar rápidamente datos de entrenamiento. Se enfoca en acelerar el desarrollo de aplicaciones de extracción de datos estructuradas u "oscuras" para dominios en los que grandes conjuntos de entrenamiento etiquetados no están disponibles o son fáciles de obtener.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán técnicas para extraer valor de datos no estructurados como texto, tablas, figuras e imágenes mediante el modelado de datos de entrenamiento con Snorkel.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Crear programáticamente conjuntos de entrenamiento para permitir el etiquetado de conjuntos de entrenamiento masivos
- Entrene modelos finales de alta calidad modelando primero conjuntos de entrenamiento ruidosos
- Use Snorkel para implementar técnicas de supervisión débiles y aplicar programación de datos a sistemas de aprendizaje automático débilmente supervisados

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
PaddlePaddleCurso de PaddlePaddle21 horasPaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) es una plataforma de aprendizaje profundo escalable desarrollada por Baidu.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar PaddlePaddle para permitir el aprendizaje profundo en sus aplicaciones de productos y servicios.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Configurar y configurar PaddlePaddle
- Configure una red neuronal convolucional (CNN) para el reconocimiento de imágenes y la detección de objetos
- Configurar una Red Neuronal Recurrente (RNN) para el análisis de sentimientos
- Establecer un aprendizaje profundo sobre los sistemas de recomendación para ayudar a los usuarios a encontrar respuestas
- Predecir porcentajes de clics (CTR), clasificar conjuntos de imágenes a gran escala, realizar reconocimiento óptico de caracteres (OCR), buscar rangos, detectar virus informáticos e implementar un sistema de recomendaciones.

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
tpuprogrammingProgramación de TPU: Construcción de Aplicaciones de Redes Neuronales en Unidades de Procesamiento de Tensiones7 horasLa Unidad de Procesamiento de Tensor (TPU) es la arquitectura que Google ha utilizado internamente durante varios años y ahora está disponible para el público en general. Incluye varias optimizaciones específicamente para su uso en redes neuronales, incluida la multiplicación simplificada de matrices, y enteros de 8 bits en lugar de 16 bits para devolver niveles adecuados de precisión.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aprovechar las innovaciones en los procesadores de TPU para maximizar el rendimiento de sus propias aplicaciones de inteligencia artificial.

Al final de la capacitación, los participantes podrán:

- Entrenar varios tipos de redes neuronales en grandes cantidades de datos
- Use TPU para acelerar el proceso de inferencia hasta en dos órdenes de magnitud
- Utilice TPU para procesar aplicaciones intensivas, como búsqueda de imágenes, visión en la nube y fotos

Audiencia

- Desarrolladores
- Investigadores
- Ingenieros
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
neuralnetIntroducción al Uso de Neural Networks7 horasEl curso está dirigido para las personas que quieren aprender lo básico de neural networks y sus aplicaciones.
intrdplrngrsneuingIntroducción a Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales Ingeniería21 horasLa inteligencia artificial, después de haber molestó a muchos campos científicos, comenzó a revolucionar una amplia gama de sectores económicos (industria, la medicina, comunicaciones, etc.). Sin embargo, su presentación en los principales medios de comunicación a menudo es una fantasía, muy lejos de lo que realmente son las áreas de aprendizaje automático y Deep aprendizaje. El objetivo de esta formación es proporcionar a los ingenieros con conocimientos de computación (incluyendo la programación de software basado en) una introducción al aprendizaje profundo y sus diferentes áreas de especialización y por lo tanto las principales arquitecturas de red existentes Hoy. Si los fundamentos matemáticos se recuerdan durante el curso, se recomienda un tipo de nivel de alcoholemia matemática + 2 para una mayor comodidad. Es posible en absoluto ignorar el eje matemático para mantener sólo una visión "sistema", pero este enfoque limita en gran medida su comprensión del tema.
OpenNNOpenNN: Implementación de Redes Neuronales14 horasOpenNN es una biblioteca de clases de código abierto escrita en C ++ que implementa redes neuronales para su uso en aprendizaje automático.

En este curso repasaremos los principios de las redes neuronales y utilizaremos OpenNN para implementar una aplicación de muestra.

Audiencia

Desarrolladores de software y programadores que deseen crear aplicaciones de Deep Learning.

Formato del curso

Conferencia y discusión junto con ejercicios prácticos.
datamodelingReconocimiento de Patrones35 horasEste curso proporciona una introducción en el campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Se trata de aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.

El curso es interactivo e incluye muchos ejercicios prácticos, comentarios de los instructores y pruebas de los conocimientos y habilidades adquiridos.

Audiencia

- Analistas de datos
- Estudiantes de doctorado, investigadores y profesionales
NeuralnettfFundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo28 horasEste curso le proporcionará conocimientos en redes neuronales y, en general, en algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones).

Este entrenamiento se enfoca más en los fundamentos, pero lo ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. Los ejemplos están hechos en TensorFlow.
aiautoInteligencia Artificial en Automoción14 horasEste curso cubre AI (enfatizando Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo) en la Industria Automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología puede (potencialmente) utilizarse en situaciones múltiples en un automóvil: desde la simple automatización, el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónoma.
aiintrozeroDe Cero a AI35 horasEste curso se crea para personas que no tienen experiencia previa en probabilidades y estadísticas.
bspkannmldtRedes Neuronales Artificiales, Pensamiento Profundo y Aprendizaje Automático 21 horasArtificial Neural Network es un modelo de datos computacionales utilizado en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) capaces de realizar tareas "inteligentes". Las redes neuronales se usan comúnmente en aplicaciones de aprendizaje automático (Machine Learning, ML), que a su vez son una implementación de AI. Aprendizaje profundo es un subconjunto de ML.
annmldtRedes Neuronales Artificiales, Aprendizaje Automático y Pensamiento Profundo21 horasArtificial Neural Network es un modelo de datos computacionales utilizado en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) capaces de realizar tareas "inteligentes". Las redes neuronales se usan comúnmente en aplicaciones de aprendizaje automático (Machine Learning, ML), que a su vez son una implementación de AI. Aprendizaje profundo es un subconjunto de ML.
appliedmlAprendizaje Automático Aplicado14 horasEste curso de capacitación es para personas que deseen aplicar Aprendizaje de la Máquina en aplicaciones prácticas.

Audiencia

Este curso es para científicos de datos y estadísticos que tienen cierta familiaridad con las estadísticas y saben cómo programar R (o Python u otro idioma elegido). El énfasis de este curso está en los aspectos prácticos de la preparación de datos / modelos, la ejecución, el análisis post hoc y la visualización.

El propósito es dar aplicaciones prácticas al Aprendizaje Automático a los participantes interesados en aplicar los métodos en el trabajo.

Se utilizan ejemplos específicos del sector para hacer que la formación sea relevante para el público.
rneuralnetRed Neuronal en R14 horasEste curso es una introducción a la aplicación de redes neuronales en problemas del mundo real utilizando el software R-project.
appaipyApplied AI from Scratch in Python28 horasThis is a 4 day course introducing AI and it's application using the Python programming language. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.

Próximos Cursos Red Neuronal Artificial

CursoFechaPrecio del Curso [A distancia / Presencial]
Aprendizaje Automático Aplicado - ValenciaLun, 2018-12-31 09:303500EUR / 4100EUR
Aprendizaje Automático Aplicado - MadridJue, 2019-01-10 09:303500EUR / 4100EUR
Aprendizaje Automático Aplicado - Bilbao Jue, 2019-01-24 09:303500EUR / 4100EUR
Aprendizaje Automático Aplicado - MálagaJue, 2019-01-24 09:303500EUR / 4100EUR
Aprendizaje Automático Aplicado - Barcelona Mié, 2019-02-06 09:303500EUR / 4100EUR
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Promociones

CursoUbicaciónFechaPrecio del Curso [A distancia / Presencial]
Matlab para Análisis PredictivoBilbao Lun, 2019-01-14 09:304725EUR / 5525EUR
Desarrollo Basado en Modelos para Sistemas IntegradosBarcelona Mié, 2019-02-20 09:304725EUR / 5525EUR
El Programa de Actualización de Compliance y MLROMadridLun, 2019-04-01 09:301575EUR / 1975EUR
R Programación para FinanzasBarcelona Lun, 2019-04-08 09:306300EUR / 7300EUR
BPMN para AnalistasMálagaMar, 2019-07-02 09:303150EUR / 3750EUR

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