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 Panama o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Panama, la segunda se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo.
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Testimonios
uno de las practicas
JONATHAN MARIANO, si
Curso: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
El conocimiento y manejo del tema del instructor
Zaira N. - JONATHAN MARIANO, si
Curso: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
lo innovador porque es algo que ya lo estamos viviendo.
jesus isaias - JONATHAN MARIANO, si
Curso: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Algunos de nuestros clientes
Red Neuronal Artificial Subcategorías
Programa del curso Red Neuronal Artificial
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
28 horas
Este es un curso de 4 días que introduce la AI y la aplicación que utiliza el lenguaje de programación Python. Hay una opción para tener un día adicional para emprender un proyecto de inteligencia artificial al completar este curso.
21 horas
El 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
- Desarrolladores
- Científicos de datos
- Parte de lectura, parte de discusión, ejercicios y práctica práctica
7 horas
Este 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.
14 horas
Este 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.
35 horas
Este curso se crea para personas que no tienen experiencia previa en probabilidades y estadísticas.
21 horas
Artificial Neural Network es un modelo de datos computacional usado en el desarrollo de sistemas de Artificial Intelligence (AI) capaces de realizar tareas "inteligentes". Neural Networks se usan comúnmente en aplicaciones de Machine Learning (ML), que son en sí mismas una implementación de AI. Deep Learning es un subconjunto de ML.
28 horas
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.
14 horas
Este 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.
21 horas
Artificial Neural Network es un modelo de datos computacional usado en el desarrollo de sistemas de Artificial Intelligence (AI) capaces de realizar tareas "inteligentes". Neural Networks se usan comúnmente en aplicaciones de Machine Learning (ML), que son en sí mismas una implementación de AI. Deep Learning es un subconjunto de ML.
14 horas
Chainer is an open source framework based on Python, built for accelerating research and implementing neural network models. It provides flexible, efficient, and simplified approaches to developing deep learning algorithms.
This instructor-led, live training (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.
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 horas
Este 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
14 horas
Encog 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
- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Encog 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
- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
La 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.
14 horas
En 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
- Desarrolladores
- Ingenieros
- Expertos de dominio
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
La mecatrónica (también conocida como ingeniería mecatrónica) es una combinación de mecánica, electrónica y ciencias de la computación. Este entrenamiento en vivo (en el sitio o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a ingenieros que desean aprender sobre la aplicabilidad de la inteligencia artificial a los sistemas mecatrónicos. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Obtenga una visión general de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la inteligencia computacional.
- Comprender los conceptos de redes neuronales y diferentes métodos de aprendizaje.
- Elegir enfoques de inteligencia artificial de manera efectiva para problemas de la vida real.
- Implementar aplicaciones de inteligencia artificial en ingeniería mecatrónica.
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y practicas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para concertar una cita.
21 horas
Microsoft 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
- Desarrolladores
- Científicos de datos
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
- Si desea personalizar cualquier parte de esta capacitación, incluido el lenguaje de programación que prefiera, contáctenos para organizarlo.
7 horas
El curso está dirigido para las personas que quieren aprender lo básico de neural networks y sus aplicaciones.
28 horas
Este 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.
14 horas
Esta 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
21 horas
PaddlePaddle (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.
- Desarrolladores
- Científicos de datos
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Un sistema de recomendación es un proceso de filtración de información que predice las preferencias del usuario. Python se puede utilizar para programar sistemas de aprendizaje profundo, aprendizaje mecánico y redes neurales para ayudar a los usuarios a descubrir nuevos productos y contenidos.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a científicos de datos que desean utilizar Python para construir sistemas de recomendación.
Al final de este curso, los participantes podrán:
-
Crear sistemas de recomendación a escala.
Aplique filtros colaborativos para construir sistemas de recomendación.
Utilice Apache Spark para calcular los sistemas de recomendación en los clusters.
Crea un marco para probar los algoritmos de recomendación con Python.
-
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
14 horas
Este curso es una introducción a la aplicación de redes neuronales en problemas del mundo real utilizando el software R-project.
7 horas
Snorkel 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
- Desarrolladores
- Científicos de datos
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
7 horas
La 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
- Desarrolladores
- Investigadores
- Ingenieros
- Científicos de datos
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
35 horas
Este 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:
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.
- 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.
14 horas
OpenNN 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.
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