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AI Awareness for Telecom

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...Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni di handson . Machine Translated Introduction Use cases and opportunities for Telecom...

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Deep Learning with Keras

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...modelli di Deep Learning. implementare una rete convoluzionale. implementare una rete ricorrente. eseguire un modello di Deep Learning su una CPU e...

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Deep Learning with TensorFlow 2.0

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...What's new Setting up Tensoflow 2.0 Overview of TensorFlow 2.0 Features and Architecture How Neural Networks Work Using TensorFlow 2.0 to Create Deep Learning...

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Feature Engineering for Machine Learning

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...Variables to Improve Predictive Power Numerical, categorical, date, etc. Cleaning a Data Set Machine Learning Modelling Handling Outliers in Data Numerical variables...

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Artificial Intelligence (AI) with H2O

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...H2O è una piattaforma di analisi predittiva open source. Supporta R, Python, scala, Java e REST. questa formazione dal vivo dell'istruttore...

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OpenNN: Implementing Neural Networks

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...delle reti neurali e useremo OpenNN per implementare un'applicazione di esempio. Pubblico Sviluppatori di software e programmatori che desiderano creare... Impara:: Reti neurali...

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Python for Advanced Machine Learning

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...In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti apprenderanno le tecniche di machine learning più rilevanti e all'avanguardia in Python...

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Mastering Apache SINGA

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...Installation Quick Start Programming NeuralNet Layer Param TrainOneBatch Updater Distributed Training Data Preparation Checkpoint and Resume Python Binding... Impara:: Reti neurali...

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TensorFlow for Image Recognition

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...TensorFlow Basics Creation, Initializing, Saving, and Restoring TensorFlow variables Feeding, Reading and Preloading TensorFlow Data How to use TensorFlow...

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Torch for Machine and Deep Learning

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...applicati nelle applicazioni del mondo reale. Attraversiamo numerosi esercizi pratici in tutto, dimostrando e praticando i concetti appresi...

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Deep Learning for Banking (with Python)

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...Neural Network Understanding Neural Nodes and Connections Working with Neurons, Layers, and Input and Output Data Understanding Single Layer Perceptrons...

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Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

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...estimator Using numeric features with naive Bayes 3. Understanding decision trees Divide and conquer The C5.0 decision tree algorithm Choosing the...

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Introduction to Deep Learning

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...Questo corso è una panoramica generale per il Deep Learning senza andare troppo in profondità in alcun metodo specifico. È adatto alle persone che desiderano...

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Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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...Teano, DeepDrive, Keras, ecc Gli esempi sono fatti in TensorFlow . Machine Translated TensorFlow Basics Creation, Initializing, Saving, and Restoring TensorFlow...

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Deep Learning for Vision

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...Objective for learning PCA; NLL: Latent Variable Models Probabilistic LVM Loss Function Detection with Fast R-CNN Sequences with LSTMs and Vision + Language...

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Deep Learning with TensorFlow

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...basics NN and RNN Backprogation Long short-term memory (LSTM) TensorFlow Basics Creation, Initializing, Saving, and Restoring TensorFlow variables Feeding...

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Natural Language Processing with TensorFlow

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...Utilizzato in tandem, SyntaxNet e Word2Vec consentono agli utenti di generare modelli di Embedded Learned dall'input di Natural Language Pubblico Questo...

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Deep Learning for Vision with Caffe

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...framework di apprendimento approfondito per il riconoscimento di immagini usando MNIST come esempio Pubblico Questo corso è adatto a ricercatori e ingegneri...

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DeepLearning4J for Image Recognition

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...Deeplearning4j è un software OpenSource DeepLearning per Java e Scala su Hadoop e Spark Pubblico Questo corso è pensato per ingegneri e sviluppatori che...

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NLP with Deeplearning4j

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...Neural Word Embeddings Amusing Word2vec Results the Code Anatomy of Word2Vec Setup, Load and Train A Code Example Troubleshooting & Tuning Word2Vec Word2vec...

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