Les cours de formation Chainer en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs comment utiliser Chainer pour construire et entraîner des réseaux neuronaux en Python, tout en facilitant le débogage du code.
La formation à Chainer est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est dispensée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être réalisée localement dans les locaux du client Marseille ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg Marseille.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Marseille, Quartier du Prado
NobleProg Marseille, 565 Avenue du Prado, Marseille, france, 13008
Au cœur du prestigieux quartier d’affaires de l’avenue du Prado, entouré de verdure et proposant une vue plongeante sur...
Au cœur du prestigieux quartier d’affaires de l’avenue du Prado, entouré de verdure et proposant une vue plongeante sur la mer. Ce centre d'affaires est installé dans un immeuble de standing à l’architecture contemporaine.
Véritable plate-forme, le centre d'affaires met à la disposition des entreprises, toute une gamme de services et de moyens techniques à la technologie avancée, favorisant ainsi le développement de l’activité de ses clients.
Avion: Aéroport International Marseille-Provence à 40 minutes.
Bus: Lignes 19 et 83. Arrêt "La Plage".
Tram: Ligne 2. Arrêt " Rond-Point du Prado"
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux chercheurs et développeurs qui souhaitent utiliser Chainer pour construire et entraîner des réseaux neuronaux en Python tout en rendant le code facile à déboguer.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des modèles de réseaux neuronaux.
Définir et mettre en œuvre des modèles de réseaux neuronaux à l'aide d'un code source compréhensible.
Exécuter des exemples et modifier les algorithmes existants pour optimiser les modèles d'apprentissage profond tout en tirant parti des GPUs pour obtenir de hautes performances.
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