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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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...Debugging the Model Saving the Model Deploying the Model Monitoring a Keras Model with TensorBoard Troubleshooting Summary and Conclusion...

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Deep Learning with TensorFlow 2.0

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...distribuire un modello di Deep learning per i dispositivi cloud, mobile e IoT. formato del corso conferenza interattiva e discussione. un sacco di esercizi e pratica...

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Feature Engineering for Machine Learning

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...implementazione hands-on in un ambiente lab Live. Opzioni di personalizzazione del corso per richiedere una formazione personalizzata per questo corso...

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Artificial Intelligence (AI) with H2O

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...Model Real-time Data Scoring in H2O Creating a Random Forest Model Creating GBMs Analyzing Hadoop Data Creating a Deep Learning Model Creating an Unsupervised...

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OpenNN: Implementing Neural Networks

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...testing analysis Vector and matrix templates Building a neural network application Choosing a suitable neural network Formulating the variational problem... Impara:: Reti neurali...

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Python for Advanced Machine Learning

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...discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva . Machine Translated Introduction Describing the Structure of Unlabled Data Unsupervised Machine Learning Recognizing...

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Mastering Apache SINGA

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...con un modello di programmazione intuitivo basato sull'astrazione del livello Sono supportati vari modelli di deep learning popolari, ovvero modelli feedforward... Impara:: Reti neurali...

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TensorFlow for Image Recognition

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...Eval Output Advanced Usage Threading and Queues Distributed TensorFlow Writing Documentation and Sharing your Model Customizing Data Readers Using GPUs¹...

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Torch for Machine and Deep Learning

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...Windows, Mac Bitmapi and Docker Installing Torch Packages Using the LuaRocks package manager Choosing an IDE for Torch ZeroBrane Studio Eclipse plugin...

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Deep Learning for Banking (with Python)

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...Data Working with Classification Models Using Your Models Working with TensorFlow for Deep Learning for Banking Preparing the Data Downloading the...

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Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

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...trees and model trees Adding regression to trees 7. Understanding neural networks From biological to artificial neurons Activation functions Network topology...

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Introduction to Deep Learning

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...RBF Net MAP/MLE loss Parameter Space Transforms Convolutional Module Gradient-Based Learning Energy for inference Objective for learning...

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Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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...trick Maximum margin classification and support vectors Artificial Neural Networks Nonlinear decision boundaries Feedforward and feedback artificial neural...

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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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...è destinato agli ingegneri che cercano di usare TensorFlow per i loro progetti di Deep Learning Dopo aver completato questo corso, i delegati...

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Natural Language Processing with TensorFlow

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...chiamate "raduni di parole" Word2vec è un modello predittivo particolarmente efficiente dal punto di vista computazionale per l'apprendimento delle immersioni...

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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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...Training & Select Network Hyperparameters Visualize, Monitor and Debug Network Learning Speed Up Spark With Native Binaries Build a Recommendation Engine...

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NLP with Deeplearning4j

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...Machine Translated Getting Started DL4J Examples in a Few Easy Steps Using DL4J In Your Own Projects: Configuring the POM.xml File Word2Vec Introduction...

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