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 Clermont-Ferrand ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg Clermont-Ferrand.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Clermont-Ferrand, ZI Le Brézet
NobleProg Clermont-Ferrand, 34, Rue Jules Verne , Clermont-Ferrand, france, 63000
Les formations peuvent être organisées dans les locaux à Clermont-Ferrand, dans vos locaux, ou encore en remote.
Les formations sont dispensées en anglais ou en français. Nous organisons un appel de coordination avec le formateur et les participants pour adapter le programme de la formation à vos attentes. Les cours sont composés de discussions interactives, parties théoriques et exercices pratiques.
La formation est disponible sous forme de «formation en direct sur site» ou de «formation en direct à distance» La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client à Clermont ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à Clermont.
La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif. NobleProg est éditeur du logiciel DaDesktop, dont voici une vidéo de présentation : https://www.dadesktop.com/
Cette formation en Clermont-Ferrand (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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