En línea o en el sitio, los cursos de capacitación en vivo de Caffe dirigidos por un instructor demuestran a través de la discusión interactiva y la práctica la aplicación de Caffe como un marco de aprendizaje profundo.
La capacitación de Caffe está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo <a href = "https://www.dadesktop.com/>". La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Guayaquil o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Guayaquil.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
Guayaquil - Mall del Sol
Mall del Sol, 4° Piso de las Torres del Centro Comercial, , Guayaquil , ecuador
El centro está en el cuarto piso de las Torres del Centro Comercial, la cuales constituyen el centro financiero y comercial ...
El centro está en el cuarto piso de las Torres del Centro Comercial, la cuales constituyen el centro financiero y comercial de la ciudad de Guayaquil. El centro cuenta con muy buen acceso, pues está cerca de las principales vías de Guayaquil, además está estratégicamente cerca del puerto y del aeropuerto internacional, a 5 minutos en carro. Servicio de bus o de taxi está disponible a la entrada del Centro Comercial “Mall del Sol”.
Caffe es un marco de aprendizaje profundo hecho con expresión, velocidad y modularidad en mente.
Este curso explora la aplicación de Caffe como un marco de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes utilizando el MNIST como ejemplo
Audiencia
Este curso es adecuado para los investigadores e ingenieros de Deep Learning interesados en utilizar Caffe como marco.
Después de completar este curso, los delegados podrán:
entender la estructura de Caffe y los mecanismos de despliegue
llevar a cabo las tareas de instalación / producción de entorno / arquitectura y configuración
evaluar la calidad del código, realizar depuración, monitoreo
implementar la producción avanzada como modelos de entrenamiento, implementación de capas y registro
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