Les cours de formation Apache MXNet en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs comment utiliser Apache MXNet pour construire et déployer un modèle d'apprentissage profond pour la reconnaissance d'images.
La formation à Apache MXNet est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation en direct à distance") est réalisée au moyen d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être réalisée localement dans les locaux du client Strasbourg ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg Strasbourg.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Strasbourg, gare de Kibitzenau
Le Lodge Business Center, 20 avenue du Neuhof , Strasbourg, France, 67100
Accès: face à la station de tram de la Kibitzenau, en ZFU.
Également, la formation peut être organisée dans vos locau...
Accès: face à la station de tram de la Kibitzenau, en ZFU.
Également, la formation peut être organisée dans vos locaux à Strasbourg ou à distance. La 3e option est de louer une salle spécifiquement pour la durée de la formation.
Les formations peuvent être dispensées en anglais ou en français. Pour chaque session, nous organisons un appel de coordination avec le formateur et les participants afin d'adapter le programme à vos attentes et à votre niveau. Les formations comprennent de la théorie, discussions, questions / réponses et exercices pratiques.
Les formations à distance sont dispensées via DaDesktop for training, un logiciel édité par NobleProg qui permet aux participants d'avoir un poste de travail (VM) mis en place spécialement pour la formation.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser Apache MXNet's pour construire et déployer un modèle d'apprentissage profond pour la reconnaissance d'images.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Apache MXNet et ses composants.
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