Predicția stocurilor de învățare automată Matlab

OpenNN: Implementing Neural Networks 14 hours În această instruire condusă de instructor, antrenament live, vom trece prin principiile rețelelor neurale și folosim OpenNN pentru a implementa o aplicație de eșantionare.

Cursul începe cu o imagine de ansamblu a rețelelor neuronale, deoarece acestea se aplică la traducerea automată. Participanții vor efectua exerciții live pe tot parcursul cursului pentru a demonstra înțelegerea conceptelor învățate și pentru a primi feedback de la instructor.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor avea cunoștințele și practicile necesare pentru a implementa o soluție live OpenNMT.

• Cursuri Deep Learning
• Rețele neuronale - inteligența artificială modernă, utilizarea sa în economie UDC
• - Считаешь ли ты, у него какие-то странные умственные способности.

Probele de limbă sursă și țintă vor fi pre-aranjate conform cerințelor audienței. Formatul cursului Introduction Deep Learning and Neural Network for Engineers 21 hours Tip: Pregătire teoretică cu aplicații decise în amonte cu elevii de la Lasagne sau Keras funcție de grupul pedagogic Metoda de predare: prezentare, schimburi și studii de caz Inteligența artificială, după ce a perturbat multe domenii științifice, a început să revoluționeze un număr mare de sectoare economice industrie, medicină, comunicare etc.

Cu toate acestea, prezentarea sa în marile mass-media este adesea fantezie, foarte departe de ceea ce sunt cu adevărat domeniile de Machine Learning sau Deep Learning. Scopul acestei instruiri este de a oferi inginerilor care au deja o stăpânire a instrumentelor informatice inclusiv o bază de programare software o introducere în Deep Learning și diferitele sale domenii de specializare și, prin urmare, în principalele arhitecturi de rețea existente.

La sfârșitul acestei cursuri, participanții vor avea cunoștințele și practicile necesare pentru a implementa o soluție de traducere mașină bazată pe Fairseq.

Formatul cursului Lecție parțială, discuție parțială, practică grea Notă Dacă doriți să utilizați conținut specific de sursă și limbă țintă, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza. Microsoft Cognitive Toolkit 2.

Metode de Optimizare Numerică Culegere de probleme

OpenFace: Creating Facial Recognition Systems 14 hours OpenFace este un software bazat pe Python și Torch, bazat pe cercetare FaceNet a Google, bazată pe tehnologia opensource, în timp real În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească componentele OpenFace pentru a crea și implementa o aplicație de Predicția stocurilor de învățare automată Matlab facială Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Lucrați cu componentele OpenFace, inclusiv dlib, OpenVC, Torch, și nn4 pentru a implementa detectarea feței, alinierea și transformarea Aplicați OpenFace aplicațiilor din lumea reală, cum ar fi supravegherea, verificarea identității, realitatea virtuală, jocurile și identificarea clienților repetate etc Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră.

Advanced Machine Learning with R 21 hours În această instruire instruită, participanții vor învăța tehnici avansate pentru Machine Learning cu R, pe măsură ce parcurg crearea unei aplicații în lumea reală Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Utilizați tehnici ca tuning hiperparametru și învățare profundă Înțelegerea și implementarea tehnicilor de învățare nesupravegheate Puneți un model în producție pentru a fi utilizat într-o aplicație mai mare Public Dezvoltatori Analistii Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră.

15 metode prin care poti sa-ti construiesti o afacere profitabila, indiferent de crizele care apar.

Matlab for Deep Learning 14 hours 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 Tranzacționând criptomonede eos - Train data using multiple GPUs, the cloud, or clusters Audience.

Προβολές: Transcript 1 Metode de Optimizare Numerică Culegere de probleme Ion Necoară Dragoş Clipici Andrei Pătraşcu Departamentul de Automatică şi Ingineria Sistemelor Universitatea Politehnică din Bucureşti 2 3 4 5 Prefaţă Lucrarea de faţă este construită după structura cursului de Tehnici de optimizare, predat de primul autor la Facultatea de Automatică şi Calculatoare a Universităţii Politehnica din Bucureşti şi se adresează studenţilor de la facultăţile cu profil tehnic sau cu tematici adiacente ingineriei sistemelor şi calculatoarelor.