Deep Learning kurser och utbildning

  1. Kurskatalog
  2. Artificiell Intelligens Utbildning
  3. Machine Learning Utbildning
  4. Deep Learning kurser och utbildning
Deep Learning kurser och utbildning

Lokala instruktionsledda Deep Learning (DL) -kurser visar genom handson att man övar grunden och användningen av Deep Learning och täcker ämnen som djup maskininlärning, djupt strukturerat lärande och hierarkiskt lärande Deep Learning-träning finns som "live-träning på plats" eller "fjärr-live-träning" Utbildning på plats kan genomföras lokalt på kundlokaler i Sverige eller i NobleProgs företagsutbildningscenter i Sverige Fjärrutbildning sker genom en interaktiv fjärrskrivbord NobleProg Din lokala utbildningsleverantör.

Machine Translated

Vittnesmål

★★★★★
★★★★★

Deep Learning (DL) underkategorier

TensorFlow kurser och utbildningTensorFlow
Caffe kurser och utbildningCaffe
Deeplearning4j kurser och utbildningDeeplearning4j
Torch kurser och utbildningTorch
Apache SINGA kurser och utbildningApache SINGA
Keras kurser och utbildningKeras
Apache MXNet kurser och utbildningApache MXNet
OpenVINO kurser och utbildningOpenVINO
Horovod kurser och utbildningHorovod
Chainer kurser och utbildningChainer
TensorFlow Lite kurser och utbildningTensorFlow Lite
AlphaFold kurser och utbildningAlphaFold
Stable Diffusion kurser och utbildningStable Diffusion

Deep Learning läroplaner

Kurs Namn
Varaktighet
Översikt
Kurs Namn
Varaktighet
Översikt

Advanced Stable Diffusion: Deep Learning for Text-to-Image Generation

21 timmar
Stable Diffusion är en kraftfull modell för djupinlärning som kan generera detaljerade bilder baserat på textbeskrivningar.Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare på medelnivå till avancerad nivå, maskininlärningsingenjörer, forskare inom djupinlärning och experter på datorseende som vill utöka sina kunskaper och färdigheter inom djupinlärning för text-till -bildgenerering.I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
    Förstå avancerade djupinlärningsarkitekturer och tekniker för text-till-bild-generering. Implementera komplexa modeller och optimeringar för bildsyntes av hög kvalitet. Optimera prestanda och skalbarhet för stora datamängder och komplexa modeller. Justera hyperparametrar för bättre modellprestanda och generalisering. Integrera Stable Diffusion med andra ramar och verktyg för djupinlärning.
Kursens format
    Interaktiv föreläsning och diskussion. Mycket övningar och övningar. Praktisk implementering i en live-lab-miljö.
Kursanpassningsalternativ
    För att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

DeepSpeed for Deep Learning

21 timmar
DeepSpeed är ett optimeringsbibliotek för djupinlärning som gör det lättare att skala modeller för djupinlärning på distribuerad hårdvara. DeepSpeed har utvecklats av Microsoft och integreras med PyTorch för att ge bättre skalning, snabbare utbildning och förbättrat resursutnyttjande.Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare på nybörjare till medelnivå och maskininlärningsingenjörer som vill förbättra prestandan för sina modeller för djupinlärning.I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
    Förstå principerna för distribuerad djupinlärning. Installera och konfigurera DeepSpeed. Skala modeller för djupinlärning på distribuerad hårdvara med hjälp av DeepSpeed. Implementera och experimentera med DeepSpeed-funktioner för optimering och minneseffektivitet.
Kursens format
    Interaktiv föreläsning och diskussion. Mycket övningar och övningar. Praktisk implementering i en live-lab-miljö.
Kursanpassningsalternativ
    För att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

AlphaFold

7 timmar
AlphaFold är ett Artificial Intelligence (AI) system som utför förutsägelsen av proteinstrukturer. Det är utvecklat av Alphabet’s/Google’s DeepMind som ett djupt lärande system som kan noggrant förutsäga 3D-modeller av proteinstrukturer. Denna instruktörledda, levande utbildning (online eller online) riktar sig till biologer som vill förstå hur AlphaFold fungerar och använder AlphaFold modeller som guider i sina experimentella studier. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
    Förstå de grundläggande principerna för AlphaFold. Lär dig hur AlphaFold fungerar. Lär dig hur du tolkar AlphaFold förutsägelser och resultat.
Format för kursen
    Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
    För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Introduction to Stable Diffusion for Text-to-Image Generation

21 timmar
Stable Diffusion är en kraftfull modell för djupinlärning som kan generera detaljerade bilder baserat på textbeskrivningar.Den här instruktörsledda, liveutbildningen (online eller på plats) riktar sig till datavetare, maskininlärningsingenjörer och datorseendeforskare som vill utnyttja Stable Diffusion för att generera högkvalitativa bilder för en mängd olika användningsfall.I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
    Förstå principerna för Stable Diffusion och hur det fungerar för bildgenerering. Bygg och träna Stable Diffusion modeller för bildgenereringsuppgifter. Tillämpa Stable Diffusion på olika scenarier för bildgenerering, till exempel inpainting, outpainting och bild-till-bild översättning. Optimera prestanda och stabilitet för Stable Diffusion modeller.
Kursens format
    Interaktiv föreläsning och diskussion. Mycket övningar och övningar. Praktisk implementering i en live-lab-miljö.
Kursanpassningsalternativ
    För att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Advanced Machine Learning with Python

21 timmar
I den här instruktörsledda träningen kommer deltagarna att lära sig de mest relevanta och skärande maskininlärningsteknikerna i Python, eftersom de bygger en serie demoapplikationer som innefattar bild, musik, text och ekonomiska data Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Implementera maskininlärningsalgoritmer och tekniker för att lösa komplexa problem Tillämpa djupt lärande och semisupervised lärande till applikationer som inbegriper bild, musik, text och ekonomiska data Push Python-algoritmer till deras maximala potential Använd bibliotek och paket som NumPy och Theano Publik utvecklare analytiker Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Deep Reinforcement Learning with Python

21 timmar
Deep Reinforcement Learning hänvisar till förmågan hos en "konstgjord agent" att lära sig genom trial-and-error och belöningar-och-bestraffningar. Ett artificiellt medel syftar till att efterlikna en människas förmåga att erhålla och konstruera kunskap på egen hand, direkt från råa input som vision. För att förverkliga förstärkningsinlärning används djupinlärning och neurala nätverk. Förstärkningsinlärning skiljer sig från maskininlärning och förlitar sig inte på övervakade och oövervakade inlärningsmetoder.Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare som vill lära sig grunderna i Deep Reinforcement Learning när de går igenom skapandet av en Deep Learning Agent.I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
    Förstå nyckelbegreppen bakom Deep Reinforcement Learning och kunna skilja det från Machine Learning. Använd avancerade Reinforcement Learning algoritmer för att lösa verkliga problem. Bygg en Deep Learning agent.
Kursens format
    Interaktiv föreläsning och diskussion. Mycket övningar och övningar. Praktisk implementering i en live-lab-miljö.
Kursanpassningsalternativ
    För att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Deep Learning for Telecom (with Python)

28 timmar
Maskinlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att vara explicit programmerade. Djup lärande är ett underfält av maskininlärning som använder metoder baserade på lärandata representationer och strukturer som neurala nätverk. Python är ett högnivåprogrammeringsspråk känd för sin tydliga syntax och kodläsbarhet. I denna instruktörledda, live-utbildning kommer deltagarna att lära sig hur man implementerar djuplärningsmodeller för telecom med hjälp av Python när de går igenom skapandet av en djuplärande kreditriskmodell. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
    Förstå de grundläggande begreppen djupt lärande. Lär dig applikationerna och användningarna av djupt lärande i telecom. Använd Python, Keras och TensorFlow för att skapa djuplärningsmodeller för telecom. Bygg din egen djuplärande kundchurn prognosmodell med hjälp av Python.
Format för kursen
    Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
    För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Embedding Projector: Visualizing Your Training Data

14 timmar
Embedding Projector är en open source webbapplikation för visualisering av data som används för att träna maskininlärningssystem Skapat av Google är det en del av TensorFlow Denna instruktörsledda, levande träning introducerar koncepten bakom Embedding Projector och går deltagare genom installationen av ett demoprojekt Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Utforska hur data tolkas av maskininlärningsmodeller Navigera genom 3D- och 2D-visningar av data för att förstå hur en maskininlärningsalgoritm tolkar den Förstå begreppen bakom Embeddings och deras roll i att representera matematiska vektorer för bilder, ord och siffror Utforska egenskaperna för en specifik inbäddning för att förstå hur en modell fungerar Applicera Inbäddningsprojekt till realworld-användarfall, så att du bygger ett låtrekommendationssystem för musikälskare Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

21 timmar
Artificial Neural Network är en beräkningsmodell som används vid utvecklingen av Artificial Intelligence (AI) -system som kan utföra "intelligenta" uppgifter. Neural Networks används ofta i Machine Learning (ML) -applikationer, som själva är en implementering av AI. Deep Learning är en delmängd av ML.

Introduction to Deep Learning

21 timmar
Kursen är en allmän översikt för Deep Learning utan att gå för djupt in i några specifika metoder. Det är lämpligt för människor som vill börja använda Deep learning för att förbättra deras noggrannhet i förutsägelse.

Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

21 timmar
Artificial Neural Network är en beräkningsmodell som används vid utvecklingen av Artificial Intelligence (AI) -system som kan utföra "intelligenta" uppgifter. Neural Networks används ofta i Machine Learning (ML) -applikationer, som själva är en implementering av AI. Deep Learning är en delmängd av ML.

Advanced Deep Learning

28 timmar
Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att uttryckligen programmeras. Djupt lärande är ett underfält av maskininlärning som använder metoder baserade på lärandedata-representationer och strukturer som neurala nätverk.

Deep Learning for Vision with Caffe

21 timmar
Caffe är en djup inlärningsram skapad med uttryck, snabbhet och modularitet i åtanke. Denna kurs undersöker tillämpningen av Caffe som ett djupet lärande ramverk för bildigenkänning med hjälp av MNIST som ett exempel Publik Denna kurs är lämplig för Deep Learning forskare och ingenjörer som är intresserade av att använda Caffe som ramverk. Efter avslutad kurs kommer deltagarna att kunna:
  • förstå Caffe struktur och implementeringsmekanismer
  • utföra installations- / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration
  • utvärdera kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning
  • implementera avancerad produktion som träningsmodeller, implementera lager och loggning

Deep Learning for Vision

21 timmar
Publik Denna kurs är lämplig för Deep Learning forskare och ingenjörer som är intresserade av att använda tillgängliga verktyg (mestadels öppen källkod) för att analysera datorbilder Kursen ger fungerande exempel.

Artificial Intelligence (AI) in Automotive

14 timmar
Denna kurs täcker AI (emphasizing Machine Learning och Deep Learning) i Automotive Industri. Det hjälper till att bestämma vilken teknik som kan (potentiellt) användas i flera situationer i en bil: från enkel automatisering, bildupplysning till självständigt beslutsfattande.

Machine Learning and Deep Learning

21 timmar
Kursen täcker AI (med betoning på Machine Learning och Deep Learning )

OpenNN: Implementing Neural Networks

14 timmar
I denna instruktörsledda liveutbildning går vi igenom principerna för neurala nätverk och använder OpenNN för att implementera en exempelapplikation.Kursens format
    Föreläsning och diskussion i kombination med praktiska övningar.

OpenNMT: Setting Up a Neural Machine Translation System

7 timmar
I denna instruktörsledda, liveträning, kommer deltagarna att lära sig hur man ställer in och använder OpenNMT att genomföra översättning av olika exempeldata. Kursen börjar med en översikt över neurala nätverk eftersom de gäller maskinöversättning. Deltagarna kommer att genomföra liveövningar under hela kursen för att visa sin förståelse för de lärda koncepten och få feedback från instruktören. I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att ha den kunskap och praxis som krävs för att implementera en Live OpenNMT lösning. Prover av käll- och målspråk kommer att ordnas i enlighet med publikens krav.
    Kursformat
    • Delföreläsning, delvis diskussion, tung praktisk övning

    Introduction Deep Learning and Neural Network for Engineers

    21 timmar
    Typ: Teoretisk utbildning med tillämpningar beslutade uppströms med eleverna på Lasagne eller Keras enligt den pedagogiska gruppen Lärningsmetod: presentation, utbyte och fallstudier Konstgjord intelligens, efter att ha stört många vetenskapliga områden, började revolutionera ett stort antal ekonomiska sektorer (industri, medicin, kommunikation etc.). Ändå är dess presentation i stora medier ofta fantasi, långt borta från vad som verkligen är områdena Machine Learning eller Deep Learning . Syftet med denna utbildning är att ge ingenjörer som redan har behärskning av datorverktyg (inklusive en programvarubaseringsbas) en introduktion till Deep Learning och dess olika specialiseringsområden och därför till de huvudsakliga befintliga nätverksarkitekturerna. idag. Om de matematiska grunderna återkallas under kursen rekommenderas en matematiknivå av typ BAC + 2 för mer komfort. Det är absolut möjligt att hoppa över den matematiska axeln för att bara behålla en "system" -vision, men denna strategi kommer att begränsa din förståelse av ämnet kraftigt.

    Facebook NMT: Setting up a Neural Machine Translation System

    7 timmar
    I denna instruktörledda, levande träning lär deltagarna hur man använder Facebook NMT (Fairseq) för att utföra översättning av provinnehåll. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att ha de kunskaper och praxis som behövs för att genomföra en live Fairseq-baserad maskinöversättningslösning. Format av kursen
      Delvis föreläsning, delvis diskussion, tung praxis
    anteckningar
      Om du vill använda specifikt käll- och riktade språkinnehåll, vänligen kontakta oss för att arrangera.

    Microsoft Cognitive Toolkit 2.x

    21 timmar
    Microsoft Cognitive Toolkit 2x (tidigare CNTK) är en open source, commercialgrade verktygssats som tränar djupa inlärningsalgoritmer för att lära sig som den mänskliga hjärnan Enligt Microsoft kan CNTK vara 510x snabbare än TensorFlow på återkommande nätverk, och 2 till 3 gånger snabbare än TensorFlow för bildrelaterade uppgifter I den här instruktionsledda träningen lär deltagarna att lära sig hur man använder Microsoft Cognitive Toolkit för att skapa, träna och utvärdera djupa inlärningsalgoritmer för användning i kommersiella AI-applikationer som omfattar flera typer av data, såsom data, tal, text och bilder Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Få tillgång till CNTK som ett bibliotek inom ett Python-, C #- eller C ++-program Använd CNTK som ett fristående verktyg för maskininlärning genom sitt eget modellbeskrivningsspråk (BrainScript) Använd CNTK-modellutvärderingsfunktionen från ett Java-program Kombinera feed-forward-DNN, faltningsnät (CNN) och återkommande nätverk (RNN / LSTM) Skala beräkningskapacitet på processorer, GPU och flera maskiner Få tillgång till massiva dataset med hjälp av befintliga programmeringsspråk och algoritmer Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning Notera Om du vill anpassa någon del av denna träning, inklusive det programmerade språket du vill ha, kontakta oss för att ordna .

    PaddlePaddle

    21 timmar
    PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) är en skalbar djup lärplattform utvecklad av Baidu I den här instruktörsledningen, levande träning, kommer deltagarna att lära sig hur man använder PaddlePaddle för att möjliggöra djupt lärande i sina produkt- och tjänsteprogram Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Ställ in och konfigurera PaddlePaddle Ställ in ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för bildigenkänning och objektdetektering Ställ in ett återkommande neuralt nätverk (RNN) för sentimentanalys Ställ in djupt lärande på rekommendationssystem för att hjälpa användare att hitta svar Beräkna klickfrekvens (CTR), klassificera storskaliga bildsatser, utföra optisk teckenigenkänning (OCR), rangsökningar, upptäcka datavirus och implementera ett rekommendationssystem Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

    Amazon DSSTNE: Build a Recommendation System

    7 timmar
    I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig att använda DSSTNE för att bygga en rekommendationsapplikation. I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
    • Träna en rekommendationsmodell med glesa datasätt som input
    • Skala utbildning och förutsägelse modeller över flera GPU er
    • Sprid ut beräkning och lagring på ett modellparallellt sätt
    • Generera Amazon-liknande anpassade produktrekommendationer
    • Distribuera en produktionsklar applikation som kan skala vid stora arbetsbelastningar
    Kursformat
    • Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

    T2T: Creating Sequence to Sequence Models for Generalized Learning

    7 timmar
    Tensor2Tensor (T2T) är ett modulärt, utökbart bibliotek för träning av AI-modeller i olika uppgifter, med olika typer av träningsdata, till exempel: bildigenkänning, översättning, parsning, bildtextning och taligenkänning Det underhålls av Googles hjärnteam I den här instruktörsledda träningsutbildningen kommer deltagarna att lära sig hur man förbereder en deeplearning-modell för att lösa flera uppgifter Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Installera tensor2tensor, välj en dataset och träna och utvärdera en AI-modell Anpassa en utvecklingsmiljö med hjälp av de verktyg och komponenter som ingår i Tensor2Tensor Skapa och använd en enda modell för att samtidigt lära dig ett antal uppgifter från flera domäner Använd modellen för att lära av uppgifter med en stor mängd träningsdata och tillämpa den kunskapen på uppgifter där data är begränsade Skaffa tillfredsställande bearbetningsresultat med en enda GPU Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

    OpenFace: Creating Facial Recognition Systems

    14 timmar
    OpenFace är Python och Torch-baserad open source, realtime ansiktsigenkänningsprogram baserat på Googles FaceNet-forskning I den här instruktionsledda träningspasset lär deltagarna att använda OpenFace-komponenter för att skapa och distribuera ett ansiktsigenkänningsprogram för ansikte Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Arbeta med OpenFace-komponenter, inklusive dlib, OpenVC, Torch och nn4 för att genomföra ansiktsdetektering, anpassning och transformation Applicera OpenFace till realworld-applikationer som övervakning, identitetsverifiering, virtuell verklighet, spel och identifiering av upprepade kunder etc Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

    Advanced Machine Learning with R

    21 timmar
    I den här instruktörsledningen, levande träning, kommer deltagarna att lära sig avancerade tekniker för maskinlärning med R, eftersom de går igenom skapandet av en realworld-applikation Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Använd tekniker som hyperparameter tuning och djupt lärande Förstå och genomföra oövervakade inlärningstekniker Sätt en modell i produktion för användning i en större applikation Publik utvecklare analytiker Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

    Matlab for Deep Learning

    14 timmar
    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

    Deep Learning for Finance (with R)

    28 timmar
    Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att uttryckligen programmeras. Djupt lärande är ett underfält av maskininlärning som använder metoder baserade på lärandedata-representationer och strukturer som neurala nätverk. R är ett populärt programmeringsspråk inom finansbranschen. Det används i finansiella applikationer som sträcker sig från kärnhandelsprogram till riskhanteringssystem. I denna instruktörsledda, live-utbildning, kommer deltagarna att lära sig att implementera djupa inlärningsmodeller för ekonomi med R när de går igenom skapandet av en djup inlärning av aktiekursmodell. I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
    • Förstå de grundläggande begreppen djup inlärning
    • Lär dig applikationer och användningar av djup inlärning inom ekonomi
    • Använd R för att skapa djupa inlärningsmodeller för ekonomi
    • Bygg upp sin egen djupa inlärning av aktiekursmodell med R
    Publik
    • utvecklare
    • Datavetare
    Kursformat
    • Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

    Deep Learning for Banking (with Python)

    28 timmar
    Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readability. In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for banking using Python as they step through the creation of a deep learning credit risk model. By the end of this training, participants will be able to:
    • Understand the fundamental concepts of deep learning
    • Learn the applications and uses of deep learning in banking
    • Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for banking
    • Build their own deep learning credit risk model using Python
    Audience
    • Developers
    • Data scientists
    Format of the course
    • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

    Deep Learning for Banking (with R)

    28 timmar
    Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att uttryckligen programmeras. Djupt lärande är ett underfält av maskininlärning som använder metoder baserade på lärandedata-representationer och strukturer som neurala nätverk. R är ett populärt programmeringsspråk inom finansbranschen. Det används i finansiella applikationer som sträcker sig från kärnhandelsprogram till riskhanteringssystem. I denna instruktörsledda, live-utbildning kommer deltagarna att lära sig att implementera djupa inlärningsmodeller för bank med R när de går igenom skapandet av en djup inlärningsriskmodell. I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
    • Förstå de grundläggande begreppen djup inlärning
    • Lär dig applikationer och användningar av djup inlärning i bank
    • Använd R för att skapa djupa inlärningsmodeller för bank
    • Bygg upp sin egen djupa inlärnings kreditriskmodell med R
    Publik
    • utvecklare
    • Datavetare
    Kursformat
    • Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

    Last Updated:

    Andra länder

    Konsult

    Helg DL (Deep Learning) kurs, kvällDeep Learning utbildning, Deep Learning (DL) bootcamp, DL (Deep Learning) instruktörledd, Helg DL (Deep Learning) utbildning, Kväll DL (Deep Learning) kurs, Deep Learning coaching, Deep Learning instruktör, DL (Deep Learning) tränare, Deep Learning kurs, DL (Deep Learning) klasser, DL (Deep Learning) on-site, Deep Learning (DL) privata kurser, Deep Learning en till en utbildning

    Rabatterade kurser

    Application Security for Developers

    2023-07-12 09:30
    21 timmar

    Nyhetsbrev & Erbjudanden

    Anmäl dig till vårt nyhetsbrev så får du information om aktuella rabatter på öppna kurser. Vi respekterar ditt privatliv, så att din e-postadress kommer endast att användas för sändning vårt nyhetsbrev. När som helst kan du ändra inställningarna eller helt avbeställa den.

    Våra kunder

    is growing fast!

    We are looking to expand our presence in Sweden!

    As a Business Development Manager you will:

    • expand business in Sweden
    • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
    • recruit local trainers and consultants

    We offer:

    • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
    • high-tech automation
    • continuously upgraded course catalogue and content
    • good fun in international team

    If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

    Apply now!

    This site in other countries/regions