Que ce soit en ligne ou sur site, les cours de formation en direct avec instructeur sur Chainer démontrent, par la pratique interactive, comment utiliser Chainer pour construire et entraîner des réseaux de neurones en Python tout en facilitant le débogage du code.
La formation Chainer est disponible en « formation en direct en ligne » ou en « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (également appelée « formation en direct à distance ») est assurée via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être dispensée localement dans vos locaux à Rennes ou dans nos centres de formation d'entreprise de NobleProg à Rennes.
NobleProg -- Votre fournisseur de formation local
Rennes, Place St Anne
NobleProg Rennes, 3, rue de Robien , Rennes, france, 35000
Métro Saint Anne
Parking Place Hoche
Bus 36 - 51 - 70 -
71 - 151ex
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 Rennes (en ligne ou sur site) s'adresse aux chercheurs et aux 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 des algorithmes existants pour optimiser les modèles d'apprentissage profond tout en tirant parti des GPUs pour obtenir de hautes performances.
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![Lieu de formation NobleProg, [Ville] Rennes, Place St Anne](/public/venue/rennes-rennes-city-center.jpg)