En ligne ou sur site, les cours de formation Caffe, animés par un instructeur, démontrent par des discussions interactives et des exercices pratiques l'application de Caffe comme cadre d'apprentissage profond.
La formation Caffe est disponible en tant que "formation en ligne" ou "formation sur site". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est réalisée par le biais 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 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.
Caffe est un cadre d'apprentissage en profondeur conçu pour l'expression, la rapidité et la modularité.
Ce cours explore l’application de Caffe tant que cadre d’apprentissage approfondi pour la reconnaissance d’images en prenant comme exemple le MNIST.
Public
Ce cours convient aux chercheurs et ingénieurs Deep Learning intéressés par l'utilisation de Caffe tant que cadre.
Une fois ce cours terminé, les délégués seront en mesure de:
comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de Caffe
effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
implémenter une production avancée telle que des modèles d'entraînement, implémenter des couches et se connecter
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