Instruiunile de instruire Artificial Intelligence (AI), instruite de instructori locali și instructori, demonstrează prin practica practică implementarea soluțiilor AI pentru rezolvarea problemelor din lumea reală. Formarea AI este disponibilă ca "formare live la fața locului" sau "formare live la distanță". Training-ul live la fața locului poate fi efectuat la fața locului la sediul clientului România sau în centrele de formare corporativa NobleProg din România România . Instruirea live la distanță este realizată printr-un desktop interactiv, la distanță. NobleProg - Furnizorul dvs. de formare locală.
Machine Translated
Mărturii
El a fost foarte informativ și de ajutor.
Pratheep Ravy
Curs: Predictive Modelling with R
Machine Translated
A fost foarte interactiv și mai relaxat și mai informal decât se aștepta. Am abordat o mulțime de subiecte în timp și antrenorul a fost întotdeauna receptiv să vorbească în detaliu sau mai general despre subiectele și despre modul în care erau legate. Mă simt că instruirea mi-a dat instrumentele necesare pentru a continua învățarea, spre deosebire de o sesiune în care învățarea se oprește odată ce ați terminat ceea ce este foarte important având în vedere amploarea și complexitatea subiectului.
Jonathan Blease
Curs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Ann a creat un mediu minunat de a pune întrebări și de a învăța. Am avut o mulțime de distracție și, de asemenea, am învățat multe în același timp.
Gudrun Bickelq
Curs: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
Partea interactivă, adaptată nevoilor noastre specifice.
Thomas Stocker
Curs: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
Mi-a placut exercitiile.
Office for National Statistics
Curs: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Mi-a plăcut cu adevărat abordarea hands-on.
Kevin De Cuyper
Curs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
gamă de materiale
Maciej Jonczyk
Curs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
sistematizarea cunoștințelor în domeniul ML
Orange Polska
Curs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Formatorul a fost atât de informat și a inclus zonele în care mă interesează.
Mohamed Salama
Curs: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
Subiectul este foarte interesant.
Wojciech Baranowski
Curs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Formatorii cunoștințele teoretice și disponibilitatea de a rezolva problemele cu participanții după formare.
Grzegorz Mianowski
Curs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Subiect. Foarte interesant!.
Piotr
Curs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Exercițiile după fiecare subiect au fost cu adevărat utile, în ciuda faptului că au fost prea complicate la sfârșit. În general, materialul prezentat a fost foarte interesant și implicat! Exercițiile cu recunoașterea imaginii au fost minunate.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Curs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Cred că dacă instruirea ar fi făcută în poloneză, ar permite instructorului să-și împărtășească cunoștințele mai eficient.
Radek
Curs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Prezentarea globală a învățării profunde.
Bruno Charbonnier
Curs: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Exercițiile sunt suficient de practice și nu au nevoie de cunoștințe ridicate în Python pentru a fi efectuate.
Alexandre GIRARD
Curs: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Făcând exerciții pe exemple reale folosind Eras. Italia a înțeles total așteptările noastre despre acest antrenament.
Paul Kassis
Curs: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Am apreciat cu adevărat răspunsurile clare ale lui Chris la întrebările noastre.
Léo Dubus
Curs: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
În general, m-am bucurat de antrenorul informat.
Sridhar Voorakkara
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Am fost uimit la standardul acestei clase - aș spune că era un standard universitar.
David Relihan
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Foarte bine, o privire de ansamblu. Go - Go de fundal od în ce Tensorflow funcționează așa cum o face.
Kieran Conboy
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Mi-au plăcut oportunitățile de a pune întrebări și de a explica mai detaliat teoria.
Sharon Ruane
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Am obținut o mai bună înțelegere a subiectului. S-au făcut niște discuții frumoase cu niște subiecte reale din cadrul companiei noastre.
Sebastiaan Holman
Curs: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Instruirea a oferit fundamentul potrivit care ne permite să extindem în continuare, arătând modul în care teoria și practica merg mână în mână. De fapt m-a interesat mai mult subiectul decât eram înainte.
Jean-Paul van Tillo
Curs: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Mi-a plăcut foarte mult acoperirea și profunzimea subiectelor.
Anirban Basu
Curs: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Formatorul a explicat foarte ușor subiecte dificile și avansate.
Leszek K
Curs: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Mi-au plăcut noile cunoștințe despre învățarea mașinilor adânci.
Josip Arneric
Curs: Neural Network in R
Machine Translated
Am câștigat câteva cunoștințe despre NN în general, și ceea ce a fost cel mai interesant pentru mine au fost noile tipuri de NN care sunt populare în zilele noastre.
Tea Poklepovic
Curs: Neural Network in R
Machine Translated
M-am bucurat cel mai mult de graficele din R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Curs: Neural Network in R
Machine Translated
Cunoașterea profundă a antrenorului cu privire la acest subiect.
Sebastian Görg
Curs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Abordare foarte actualizată sau CPI (debit tensor, epoca, învățare) pentru a face învățarea în mașină.
Paul Lee
Curs: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Foarte flexibil.
Frank Ueltzhöffer
Curs: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
M-am bucurat, în general, de flexibilitate.
Werner Philipp
Curs: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Având în vedere perspectivele tehnologiei: ce tehnologie / proces ar putea deveni mai important în viitor; vedeți ce poate fi folosit tehnologia.
Commerzbank AG
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Am beneficiat de selecția subiectului. Stilul de antrenament. Practică orientare.
Commerzbank AG
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Toți îi plac
蒙 李
Curs: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
modul de conducere și exemplul oferit de formator
ORANGE POLSKA S.A.
Curs: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Posibilitatea de a discuta despre problemele propuse
ORANGE POLSKA S.A.
Curs: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Comunicarea cu lectori
文欣 张
Curs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Îmi place
lisa xie
Curs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Acoperirea aprofundată a subiectelor de învățare a mașinilor, în special a rețelelor neuronale. Demistificat o mulțime de subiect.
Sacha Nandlall
Curs: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
Acesta este unul dintre cele mai bune practici cu cursuri de programare a exercițiilor pe care le-am luat vreodată.
Laura Kahn
Curs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Aceasta este una dintre cele mai bune calificări online de calitate pe care le-am făcut vreodată în cariera mea de 13 ani. Păstrați marea lucrare !.
Curs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
o mulțime de exerciții pe care le pot folosi direct în munca mea.
Alior Bank S.A.
Curs: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
Exemple privind date reale.
Alior Bank S.A.
Curs: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
neuralnet, pROC într-o buclă.
Alior Bank S.A.
Curs: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
Stilul de formare al lui Richard a păstrat-o interesantă, exemplele din lumea reală folosite au ajutat la conducerea conceptelor acasă.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Curs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Conținutul, așa cum mi sa părut foarte interesant și cred că mă va ajuta în ultimul an la Universitatea.
Krishan Mistry - NBrown Group
Curs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Mi-au plăcut cu adevărat exercițiile
L M ERICSSON LIMITED
Curs: Machine Learning
Machine Translated
exercițiile de laborator
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Curs: Machine Learning
Machine Translated
Aceasta este una dintre cele mai bune calificări online de calitate pe care le-am făcut vreodată în cariera mea de 13 ani. Păstrați marea lucrare !.
Curs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Artificial Intelligence Course Outlines
Numele cursului
Durata
Sinoptic
Numele cursului
Durata
Sinoptic
7 hours
This instructor-led, live training in România (online or onsite) is aimed at software engineers or anyone who wish to learn how to use Vertex AI to perform and complete machine learning activities.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand how Vertex AI works and use it as a machine learning platform.
- Learn about machine learning and NLP concepts.
- Know how to train and deploy machine learning models using Vertex AI.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand how Vertex AI works and use it as a machine learning platform.
- Learn about machine learning and NLP concepts.
- Know how to train and deploy machine learning models using Vertex AI.
7 hours
AlphaFold este un sistem Artificial Intelligence (AI) care efectuează predicția structurilor de proteine. Este dezvoltat de Alphabet’s/Google’s DeepMind ca un sistem de învățare profundă care poate predica cu precizie modelele 3D ale structurilor de proteine.
Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este destinată biologilor care doresc să înțeleagă cum AlphaFold funcționează și utilizează AlphaFold modele ca ghiduri în studiile lor experimentale.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Înțelegeți principiile de bază AlphaFold. Aflați cum funcționează AlphaFold. Învățați cum să interpretați AlphaFold predicțiile și rezultatele.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este destinată biologilor care doresc să înțeleagă cum AlphaFold funcționează și utilizează AlphaFold modele ca ghiduri în studiile lor experimentale.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Înțelegeți principiile de bază AlphaFold. Aflați cum funcționează AlphaFold. Învățați cum să interpretați AlphaFold predicțiile și rezultatele.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
14 hours
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) este un software de vizualizare pentru minarea datelor cu sursă deschisă. Acesta oferă o colecție de algoritmi de învățare automată pentru pregătirea datelor, clasificarea, clusterarea și alte activități de minare a datelor.
Această instruire condusă de instructori, formare live (online sau on-site) este destinată analistilor de date și cercetătorilor de date care doresc să utilizeze Weka pentru a îndeplini sarcinile de minare a datelor.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Instalați și configurați Weka Înțelegeți mediul Weka și bențul de lucru. Realizarea sarcinilor de minare a datelor folosind Weka.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Această instruire condusă de instructori, formare live (online sau on-site) este destinată analistilor de date și cercetătorilor de date care doresc să utilizeze Weka pentru a îndeplini sarcinile de minare a datelor.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Instalați și configurați Weka Înțelegeți mediul Weka și bențul de lucru. Realizarea sarcinilor de minare a datelor folosind Weka.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
14 hours
Scopul acestui curs este de a oferi o competență de bază în aplicarea metodelor Machine Learning în practică. Prin utilizarea limbii de programare Python și a diferitelor biblioteci, și pe baza unei mulțime de exemple practice, acest curs învață cum să utilizeze cele mai importante blocuri de construcție Machine Learning, cum să ia decizii de modelare a datelor, să interpreteze rezultatele algoritmelor și să valideze rezultatele.
Scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente din caseta de instrumente Machine Learning cu încredere și de a evita prăbușirile comune ale aplicațiilor Data Science.
Scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente din caseta de instrumente Machine Learning cu încredere și de a evita prăbușirile comune ale aplicațiilor Data Science.
21 hours
În cadrul acestei instruiri instruite, participanții vor învăța tehnicile cele mai relevante și de tăiere a mașinilor în Python, deoarece construiesc o serie de aplicații demo care implică imagini, muzică, text și date financiare Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Implementarea algoritmilor de învățare a mașinilor și a tehnicilor de rezolvare a problemelor complexe Aplicați învățarea profundă și învățarea semisupervizată a aplicațiilor care implică imagini, muzică, text și date financiare Împingeți algoritmii Python la potențialul lor maxim Utilizați biblioteci și pachete, cum ar fi NumPy și Theano Public Dezvoltatori Analistii Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
21 hours
Se estimează că datele nestructurate reprezintă peste 90 la sută din toate datele, o mare parte sub formă de text. Postările de blog, tweet-urile, social media și alte publicații digitale se adaugă continuu la acest corp de date în creștere.
Acest centru de cursuri, condus în direct de instructor, în jurul extragerii informațiilor și semnificațiilor din aceste date. Folosind bibliotecile R Language and Natural Language Processing (NLP) , combinăm concepte și tehnici din informatică, inteligență artificială și lingvistică de calcul pentru a înțelege algoritmic sensul din spatele datelor text. Probele de date sunt disponibile în diferite limbi, conform cerințelor clienților.
Până la sfârșitul acestui training, participanții vor putea pregăti seturi de date (mari și mici) din surse disparate, apoi vor aplica algoritmi potriviți pentru a analiza și raporta asupra semnificației sale.
Formatul cursului
- Prelegeri de părți, discuții în parte, practici practice grele, teste ocazionale pentru evaluarea înțelegerii
Acest centru de cursuri, condus în direct de instructor, în jurul extragerii informațiilor și semnificațiilor din aceste date. Folosind bibliotecile R Language and Natural Language Processing (NLP) , combinăm concepte și tehnici din informatică, inteligență artificială și lingvistică de calcul pentru a înțelege algoritmic sensul din spatele datelor text. Probele de date sunt disponibile în diferite limbi, conform cerințelor clienților.
Până la sfârșitul acestui training, participanții vor putea pregăti seturi de date (mari și mici) din surse disparate, apoi vor aplica algoritmi potriviți pentru a analiza și raporta asupra semnificației sale.
Formatul cursului
- Prelegeri de părți, discuții în parte, practici practice grele, teste ocazionale pentru evaluarea înțelegerii
28 hours
scopul acestui curs este de a oferi competență generală în aplicarea metodelor de învățare automată în practică. Prin utilizarea limbajului de programare Python și a diverselor sale biblioteci și pe baza unei multitudini de exemple practice, acest curs învață să folosească cele mai importante blocuri de mașini de învățare, să facă decizii de modelare a datelor, să interpreteze rezultatele algoritmilor și validarea rezultatelor.
scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente de la machine learning Toolbox cu încredere și pentru a evita capcanele comune de date Științe aplicații.
scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente de la machine learning Toolbox cu încredere și pentru a evita capcanele comune de date Științe aplicații.
28 hours
Acest curs introduce limbiști sau programatori la NLP în Python. În timpul acestui curs vom folosi în principal nltk.org (Natural Language Tool Kit), dar vom folosi și alte biblioteci relevante și utile pentru NLP. În acest moment putem conduce acest curs în Python 2.x sau Python 3.x. Exemplele sunt în limba engleză sau mandarină (普通话). Alte limbi pot fi, de asemenea, puse la dispoziție dacă sunt convenite înainte de rezervare.
35 hours
Aceasta este o introducere de 5 zile în Data Science și AI.
Cursul se livrează cu exemple și exerciții cu Python
Cursul se livrează cu exemple și exerciții cu Python
28 hours
Acesta este un curs de 4 zile care introduce AI și aplicația sa folosind Python limba de programare. Există o opțiune de a avea o zi suplimentară pentru a începe un proiect AI la finalizarea acestui curs.
21 hours
Profundă Reinforcement Learning se referă la capacitatea unui agent artificial " de a învăţa prin procesul şi error şi pedepsiuni. Un agent artificial obiectiv să emuleze un om ' capacitățile de a obține și construi cunoştinţele pe propriu, direct din inputuri crude, cum ar fi viziune. Pentru a realiza învăţării de înţelegere, se utilizează rețele de învăţare profund și neurală. Învăţarea reforţării este diferit de învăţarea machinelor și nu se află pe abordele de învăţare supraveghere și nesupervizuate.
În această instructoră, întrenare viu, participanţii vor învăţa fundamentale ale Profundului Reinforcement Learning, în timp ce acestea se întâmplă prin crearea unui agent Deep Learning.
Până la sfârșitul acestei formaţii, parteneri vor putea:
Înţeleg conceptele cheie în spatele Profundului Reinforcement Learning și pot fi capabil să-l distingueze de Machine Learning Aplică algoritmele avansate Reinforcement Learning pentru a rezolva problemele din lumi reale Construge un Deep Learning Agent
Audienţă
Dezvoltatorii știinci de date
Formatul cursului
Lecția de parte, discuție de parte, exerciți şi practica grea
În această instructoră, întrenare viu, participanţii vor învăţa fundamentale ale Profundului Reinforcement Learning, în timp ce acestea se întâmplă prin crearea unui agent Deep Learning.
Până la sfârșitul acestei formaţii, parteneri vor putea:
Înţeleg conceptele cheie în spatele Profundului Reinforcement Learning și pot fi capabil să-l distingueze de Machine Learning Aplică algoritmele avansate Reinforcement Learning pentru a rezolva problemele din lumi reale Construge un Deep Learning Agent
Audienţă
Dezvoltatorii știinci de date
Formatul cursului
Lecția de parte, discuție de parte, exerciți şi practica grea
14 hours
IBM Cloud Pak for Data este o platformă de software multi-cloud pentru colectarea, organizarea și analizarea datelor pentru utilizare în AI.
Această formare directă (online sau on-site) este destinată cercetătorilor de date care doresc să utilizeze IBM Cloud Pak pentru a pregăti datele pentru utilizare în soluțiile AI.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Instalați și configurați Cloud Pak pentru date. Unifică colectarea, organizarea și analiza datelor. Integrarea Cloud Pak pentru date cu o varietate de servicii pentru a rezolva problemele comune de afaceri. Implementarea fluxurilor de lucru pentru colaborarea cu membrii echipei în dezvoltarea unei soluții AI.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Această formare directă (online sau on-site) este destinată cercetătorilor de date care doresc să utilizeze IBM Cloud Pak pentru a pregăti datele pentru utilizare în soluțiile AI.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Instalați și configurați Cloud Pak pentru date. Unifică colectarea, organizarea și analiza datelor. Integrarea Cloud Pak pentru date cu o varietate de servicii pentru a rezolva problemele comune de afaceri. Implementarea fluxurilor de lucru pentru colaborarea cu membrii echipei în dezvoltarea unei soluții AI.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
28 hours
Învățarea cu mașină este o ramură a inteligenței artificiale în care computerele au capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit.
Învățarea profundă este o subfeme de învățare automată care utilizează metode bazate pe reprezentările și structurile de date de învățare, cum ar fi rețelele neuronale.
Python este o limbă de programare de nivel înalt, cunoscută pentru sinteza și citibilitatea codului.
În acest curs de instruire, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru telecom folosind Python pe măsură ce trec prin crearea unui model de risc de credit de învățare profundă.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde. Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în telecom. Utilizați Python, Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru telecom. Construiți propriul lor model de predicție de învățare profundă a clienților cu ajutorul Python.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Învățarea profundă este o subfeme de învățare automată care utilizează metode bazate pe reprezentările și structurile de date de învățare, cum ar fi rețelele neuronale.
Python este o limbă de programare de nivel înalt, cunoscută pentru sinteza și citibilitatea codului.
În acest curs de instruire, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru telecom folosind Python pe măsură ce trec prin crearea unui model de risc de credit de învățare profundă.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde. Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în telecom. Utilizați Python, Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru telecom. Construiți propriul lor model de predicție de învățare profundă a clienților cu ajutorul Python.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
14 hours
Embedding Projector este o aplicație web open source pentru vizualizarea datelor utilizate pentru instruirea sistemelor de învățare a mașinilor Creat de Google, face parte din TensorFlow Această instruire instruită live introduce conceptele din spatele Proiectoarelor Embedding și umblă participanții prin configurarea unui proiect demo Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Explorați modul în care datele sunt interpretate de modelele de învățare automată Navigați prin vizualizările 3D și 2D ale datelor pentru a înțelege modul în care algoritmul de învățare a mașinilor îl interpretează Înțelegeți conceptele din spatele embeddings și rolul lor în reprezentarea vectorilor matematici pentru imagini, cuvinte și cifre Explorați proprietățile unei încorporări specifice pentru a înțelege comportamentul unui model Aplicați proiectul de încorporare în cazuri de utilizare realworld, cum ar fi construirea unui sistem de recomandări pentru melodii pentru iubitorii de muzică Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
7 hours
Acest curs a fost creat pentru manageri, arhitecți de soluții, ofițeri de inovare, CTO-uri, arhitecți de software și oricine este interesat de o imagine de ansamblu a inteligenței artificiale aplicate și cea mai apropiată previziune pentru dezvoltarea sa.
21 hours
Acest curs utilizează o abordare practică a predării OptaPlanner . Acesta oferă participanților instrumentele necesare pentru a îndeplini funcțiile de bază ale acestui instrument.
28 hours
Acest curs de patru zile vizează predarea modului în care funcționează algoritmii genetici; se referă, de asemenea, la selectarea parametrilor modelului unui algoritm genetic; există multe aplicații pentru algoritmi genetici în acest curs, iar problemele de optimizare sunt abordate cu ajutorul algoritmilor genetici.
7 hours
Aceasta este o sesiune de instruire bazată pe clasă, într-un format de prezentare și întrebări
14 hours
Automatizarea proceselor inteligente sau IPA se referă la utilizarea Artificial Intelligence (AI) , robotică și integrare cu servicii terțe pentru a extinde puterea RPA.
Acest antrenament în direct, instruit în direct (la fața locului sau la distanță) se adresează persoanelor tehnice care doresc să înființeze sau să extindă un sistem RPA cu capacități mai inteligente.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați IPA UiPath .
- Permiteți roboților să gestioneze alți roboți.
- Aplicați viziunea computerului pentru a localiza obiectele ecranului cu precizie.
- Activați roboți care pot detecta tiparele limbajului și efectua analiza sentimentelor pe conținut nestructurat.
Formatul cursului
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
- Pentru a afla mai multe despre IPA UiPath , accesați: https: // www. UiPath .com / rpa / automat-proces-automatizare
Acest antrenament în direct, instruit în direct (la fața locului sau la distanță) se adresează persoanelor tehnice care doresc să înființeze sau să extindă un sistem RPA cu capacități mai inteligente.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați IPA UiPath .
- Permiteți roboților să gestioneze alți roboți.
- Aplicați viziunea computerului pentru a localiza obiectele ecranului cu precizie.
- Activați roboți care pot detecta tiparele limbajului și efectua analiza sentimentelor pe conținut nestructurat.
Formatul cursului
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
- Pentru a afla mai multe despre IPA UiPath , accesați: https: // www. UiPath .com / rpa / automat-proces-automatizare
14 hours
Testarea software-ului este procesul de evaluare a validității unei aplicații software de funcționalitate. Integrarea inteligenței artificiale în mediul de testare software-ul permite procesul de a fi condus AI, accelerarea Authoring, executarea, și întreținerea testelor.
Acest instructor-condus, de formare Live (la fața locului sau la distanță) este destinat testere software care doresc să aibă un mediu de testare software-ul AI condus.
Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Automatizați generarea de testare a unității și parametrizarea cu ai.
- Aplicați învățarea automată a mașinii într-un caz de utilizare în lumea reală.
- Automatizați generarea și întreținerea testelor API cu AI.
- Utilizați metode de învățare automată pentru a auto-vindeca executarea testelor Selenium.
Formatul cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Punerea în aplicare hands-on într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare curs
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, va rugam sa ne contactati pentru a aranja.
Acest instructor-condus, de formare Live (la fața locului sau la distanță) este destinat testere software care doresc să aibă un mediu de testare software-ul AI condus.
Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Automatizați generarea de testare a unității și parametrizarea cu ai.
- Aplicați învățarea automată a mașinii într-un caz de utilizare în lumea reală.
- Automatizați generarea și întreținerea testelor API cu AI.
- Utilizați metode de învățare automată pentru a auto-vindeca executarea testelor Selenium.
Formatul cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Punerea în aplicare hands-on într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare curs
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, va rugam sa ne contactati pentru a aranja.
7 hours
Inteligența artificială (AI) este inteligența pentru mașinile care îndeplinesc sarcini specifice prin recunoașterea modelelor în date. AI permite utilizatorilor să crească hack succesul campaniilor de marketing digital.
Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este destinată marketerilor care doresc să utilizeze AI pentru a îmbunătăți strategiile de marketing digital prin intermediul unor înțelegeri valoroase ale clienților.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Leverage software AI pentru a îmbunătăți modul în care mărcile se conectează cu utilizatorii. Utilizați chatbots pentru a optimiza experiența utilizatorului. Crește productivitatea și veniturile prin automatizarea sarcinilor.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este destinată marketerilor care doresc să utilizeze AI pentru a îmbunătăți strategiile de marketing digital prin intermediul unor înțelegeri valoroase ale clienților.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Leverage software AI pentru a îmbunătăți modul în care mărcile se conectează cu utilizatorii. Utilizați chatbots pentru a optimiza experiența utilizatorului. Crește productivitatea și veniturile prin automatizarea sarcinilor.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
21 hours
Robotics este un domeniu în inteligența artificială (AI) care se ocupă cu programarea și proiectarea de mașini inteligente și eficiente.
Această formare directă (online sau on-site) este destinată inginerilor care doresc să programeze și să creeze roboți prin metode de bază AI.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Implementarea filtrelor (Kalman și particule) pentru a permite robotului să localizeze obiecte în mișcare în mediul său. Implementarea algoritmelor de căutare și a planificării mișcării. Implementarea controlului PID pentru a regla mișcarea unui robot în interiorul unui mediu. Implementarea algoritmelor SLAM pentru a permite unui robot să-și mapeze un mediu necunoscut.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Această formare directă (online sau on-site) este destinată inginerilor care doresc să programeze și să creeze roboți prin metode de bază AI.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Implementarea filtrelor (Kalman și particule) pentru a permite robotului să localizeze obiecte în mișcare în mediul său. Implementarea algoritmelor de căutare și a planificării mișcării. Implementarea controlului PID pentru a regla mișcarea unui robot în interiorul unui mediu. Implementarea algoritmelor SLAM pentru a permite unui robot să-și mapeze un mediu necunoscut.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
7 hours
Artificial Intelligence (AI) este simularea inteligenței umane în mașini care sunt programate pentru a gândi și a acționa ca oamenii. Acesta acoperă o varietate de tehnologii, cum ar fi învățarea mașinilor și învățarea profundă, și este utilizat pentru diverse aplicații de afaceri și corporative pentru a rezolva provocările și nevoile organizaționale.
Această formare directă (online sau on-site) este orientată către manageri și lideri de afaceri care doresc să învețe despre fundamentele inteligenței artificiale și să gestioneze proiecte AI pentru organizația lor.
La sfârșitul acestei cursuri, participanții vor fi capabili să înțeleagă AI la un nivel tehnic și să strategizeze folosind datele și resursele organizației lor pentru a gestiona cu succes proiecte AI.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Această formare directă (online sau on-site) este orientată către manageri și lideri de afaceri care doresc să învețe despre fundamentele inteligenței artificiale și să gestioneze proiecte AI pentru organizația lor.
La sfârșitul acestei cursuri, participanții vor fi capabili să înțeleagă AI la un nivel tehnic și să strategizeze folosind datele și resursele organizației lor pentru a gestiona cu succes proiecte AI.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
80 hours
Robotics și Artificial Intelligence (AI) sunt instrumente puternice pentru dezvoltarea sistemelor de securitate în instalațiile nucleare.
În această formare directă (online sau on-site), participanții vor învăța diferitele tehnologii, cadre și tehnici de programare a diferitelor tipuri de roboți care vor fi utilizate în domeniul tehnologiei nucleare și al sistemelor de mediu.
Cursul de 4 săptămâni se desfășoară 5 zile pe săptămână. Fiecare zi este lungă de 4 ore și constă din lecturi, discuții și practică de dezvoltare a roboților într-un mediu de laborator live. Participanții vor completa diferite proiecte din lumea reală aplicabile muncii lor în scopul de a practica cunoștințele dobândite.
Hardware-ul țintă pentru acest curs va fi simulat în 3D prin intermediul software-ului de simulare. Codul va fi apoi încărcat pe hardware-ul fizic (Arduino sau altul) pentru testarea finală a implementării. ROS (Robot Operating System) framework open-source, C++ și Python vor fi utilizate pentru programarea roboților.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Înțelegeți conceptele cheie utilizate în tehnologia robotică. Înțelegeți și gestionați interacțiunea dintre software și hardware într-un sistem robotic. Înțelegeți și implementați componentele software care sprijină robotică. Construiți și operați un robot mecanic simulat care poate vedea, simți, procesa, naviga și interacționa cu oamenii prin voce. Înțelege elementele necesare ale inteligenței artificiale (învățarea mașinilor, învățarea profundă etc.) Se aplică pentru a construi un robot inteligent. Filtre de implementare (Kalman și Particule) pentru a permite robotului să localizeze obiecte în mișcare în mediul său. Implementarea algoritmelor de căutare și a planificării mișcării. Implementarea controlului PID pentru a regla mișcarea unui robot în interiorul unui mediu. Implementarea algoritmelor SLAM pentru a permite unui robot să-și mapeze un mediu necunoscut. Testarea și rezolvarea problemelor unui robot în scenarii realiste.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Despre hardware
Kit-urile de hardware vor fi confirmate de instructor înainte de antrenament. Seturile vor conține mai mult sau mai puțin următoarele componente: Arduino Consiliul Controlorul motorului Senzor de distanță bluetooth sclavă Prototyping board și cabluri cablu USB Autovehicule kit - Participanții vor trebui să furnizeze propriul hardware.
Opțiuni de personalizare
Pentru a personaliza orice parte a acestui curs (limba de programare, model robot, microcontroller, etc.) Vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
În această formare directă (online sau on-site), participanții vor învăța diferitele tehnologii, cadre și tehnici de programare a diferitelor tipuri de roboți care vor fi utilizate în domeniul tehnologiei nucleare și al sistemelor de mediu.
Cursul de 4 săptămâni se desfășoară 5 zile pe săptămână. Fiecare zi este lungă de 4 ore și constă din lecturi, discuții și practică de dezvoltare a roboților într-un mediu de laborator live. Participanții vor completa diferite proiecte din lumea reală aplicabile muncii lor în scopul de a practica cunoștințele dobândite.
Hardware-ul țintă pentru acest curs va fi simulat în 3D prin intermediul software-ului de simulare. Codul va fi apoi încărcat pe hardware-ul fizic (Arduino sau altul) pentru testarea finală a implementării. ROS (Robot Operating System) framework open-source, C++ și Python vor fi utilizate pentru programarea roboților.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Înțelegeți conceptele cheie utilizate în tehnologia robotică. Înțelegeți și gestionați interacțiunea dintre software și hardware într-un sistem robotic. Înțelegeți și implementați componentele software care sprijină robotică. Construiți și operați un robot mecanic simulat care poate vedea, simți, procesa, naviga și interacționa cu oamenii prin voce. Înțelege elementele necesare ale inteligenței artificiale (învățarea mașinilor, învățarea profundă etc.) Se aplică pentru a construi un robot inteligent. Filtre de implementare (Kalman și Particule) pentru a permite robotului să localizeze obiecte în mișcare în mediul său. Implementarea algoritmelor de căutare și a planificării mișcării. Implementarea controlului PID pentru a regla mișcarea unui robot în interiorul unui mediu. Implementarea algoritmelor SLAM pentru a permite unui robot să-și mapeze un mediu necunoscut. Testarea și rezolvarea problemelor unui robot în scenarii realiste.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Despre hardware
Kit-urile de hardware vor fi confirmate de instructor înainte de antrenament. Seturile vor conține mai mult sau mai puțin următoarele componente: Arduino Consiliul Controlorul motorului Senzor de distanță bluetooth sclavă Prototyping board și cabluri cablu USB Autovehicule kit - Participanții vor trebui să furnizeze propriul hardware.
Opțiuni de personalizare
Pentru a personaliza orice parte a acestui curs (limba de programare, model robot, microcontroller, etc.) Vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
120 hours
Robotics și Artificial Intelligence (AI) sunt instrumente puternice pentru dezvoltarea sistemelor de securitate în instalațiile nucleare.
În această formare directă (online sau on-site), participanții vor învăța diferitele tehnologii, cadre și tehnici de programare a diferitelor tipuri de roboți care vor fi utilizate în domeniul tehnologiei nucleare și al sistemelor de mediu.
Cursul de 6 săptămâni se desfășoară 5 zile pe săptămână. Fiecare zi este lungă de 4 ore și constă din lecturi, discuții și practică de dezvoltare a roboților într-un mediu de laborator live. Participanții vor completa diferite proiecte din lumea reală aplicabile muncii lor în scopul de a practica cunoștințele dobândite.
Hardware-ul țintă pentru acest curs va fi simulat în 3D prin intermediul software-ului de simulare. ROS (Robot Operating System) framework open-source, C++ și Python vor fi utilizate pentru programarea roboților.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Înțelegeți conceptele cheie utilizate în tehnologia robotică. Înțelegeți și gestionați interacțiunea dintre software și hardware într-un sistem robotic. Înțelegeți și implementați componentele software care sprijină robotică. Construiți și operați un robot mecanic simulat care poate vedea, simți, procesa, naviga și interacționa cu oamenii prin voce. Înțelege elementele necesare ale inteligenței artificiale (învățarea mașinilor, învățarea profundă etc.) Se aplică pentru a construi un robot inteligent. Filtre de implementare (Kalman și Particule) pentru a permite robotului să localizeze obiecte în mișcare în mediul său. Implementarea algoritmelor de căutare și a planificării mișcării. Implementarea controlului PID pentru a regla mișcarea unui robot în interiorul unui mediu. Implementarea algoritmelor SLAM pentru a permite unui robot să-și mapeze un mediu necunoscut. Extinde capacitatea unui robot de a îndeplini sarcini complexe prin Deep Learning. Testarea și rezolvarea problemelor unui robot în scenarii realiste.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a personaliza orice parte a acestui curs (limbă de programare, model robot, etc.) Vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
În această formare directă (online sau on-site), participanții vor învăța diferitele tehnologii, cadre și tehnici de programare a diferitelor tipuri de roboți care vor fi utilizate în domeniul tehnologiei nucleare și al sistemelor de mediu.
Cursul de 6 săptămâni se desfășoară 5 zile pe săptămână. Fiecare zi este lungă de 4 ore și constă din lecturi, discuții și practică de dezvoltare a roboților într-un mediu de laborator live. Participanții vor completa diferite proiecte din lumea reală aplicabile muncii lor în scopul de a practica cunoștințele dobândite.
Hardware-ul țintă pentru acest curs va fi simulat în 3D prin intermediul software-ului de simulare. ROS (Robot Operating System) framework open-source, C++ și Python vor fi utilizate pentru programarea roboților.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Înțelegeți conceptele cheie utilizate în tehnologia robotică. Înțelegeți și gestionați interacțiunea dintre software și hardware într-un sistem robotic. Înțelegeți și implementați componentele software care sprijină robotică. Construiți și operați un robot mecanic simulat care poate vedea, simți, procesa, naviga și interacționa cu oamenii prin voce. Înțelege elementele necesare ale inteligenței artificiale (învățarea mașinilor, învățarea profundă etc.) Se aplică pentru a construi un robot inteligent. Filtre de implementare (Kalman și Particule) pentru a permite robotului să localizeze obiecte în mișcare în mediul său. Implementarea algoritmelor de căutare și a planificării mișcării. Implementarea controlului PID pentru a regla mișcarea unui robot în interiorul unui mediu. Implementarea algoritmelor SLAM pentru a permite unui robot să-și mapeze un mediu necunoscut. Extinde capacitatea unui robot de a îndeplini sarcini complexe prin Deep Learning. Testarea și rezolvarea problemelor unui robot în scenarii realiste.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a personaliza orice parte a acestui curs (limbă de programare, model robot, etc.) Vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
7 hours
Instruirea se adresează persoanelor care doresc să învețe elementele de bază ale rețelelor neuronale și aplicațiile lor.
14 hours
Acest curs este o introducere în aplicarea rețelelor neuronale în problemele din lumea reală folosind software-ul R-project.
14 hours
Acest curs de formare este pentru persoanele care ar dori să aplice Machine Learning în aplicații practice.
Public
Acest curs este destinat cercetătorilor de date și statisticienilor care au o anumită familiaritate cu statisticile și știu cum să programeze R (sau Python sau altă limbă aleasă). Accentul pe acest curs se referă la aspectele practice ale pregătirii datelor / modelului, execuției, analizei post-hoc și vizualizării.
Scopul este de a oferi aplicații practice Machine Learning participanților interesați de aplicarea metodelor la locul de muncă.
Exemple specifice sectorului sunt folosite pentru a face formarea relevantă pentru public.
Public
Acest curs este destinat cercetătorilor de date și statisticienilor care au o anumită familiaritate cu statisticile și știu cum să programeze R (sau Python sau altă limbă aleasă). Accentul pe acest curs se referă la aspectele practice ale pregătirii datelor / modelului, execuției, analizei post-hoc și vizualizării.
Scopul este de a oferi aplicații practice Machine Learning participanților interesați de aplicarea metodelor la locul de muncă.
Exemple specifice sectorului sunt folosite pentru a face formarea relevantă pentru public.
21 hours
Rețeaua neurală artificială este un model de date computational utilizat în dezvoltarea sistemelor de Artificial Intelligence (AI) capabile să realizeze sarcini "inteligente". Neural Networks sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile Machine Learning (ML), care sunt ele însele o implementare a AI. Deep Learning este un subset al ML.
21 hours
Rețeaua neurală artificială este un model de date computational utilizat în dezvoltarea sistemelor de Artificial Intelligence (AI) capabile să realizeze sarcini "inteligente". Neural Networks sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile Machine Learning (ML), care sunt ele însele o implementare a AI. Deep Learning este un subset al ML.
Last Updated:
Upcoming AI Courses
Neural computing – Data science
2022-06-22 09:30
14 ore
Applied AI from Scratch
2022-06-27 09:30
28 ore
Understanding Deep Neural Networks
2022-06-27 09:30
35 ore
Deep Reinforcement Learning with Python
2022-07-11 09:30
21 ore
Applied AI from Scratch in Python
2022-08-01 09:30
28 ore
Consultanță
Sfarsit de saptamana AI Cursuri, Seara AI Training, AI Camp, Artificial Intelligence Cu instructor, Sfarsit de saptamana Artificial Intelligence Training, Seara Artificial Intelligence Cursuri, AI Coaching, Artificial Intelligence Instructor, AI (Artificial Intelligence) Trainer, Artificial Intelligence Cursuri, AI (Artificial Intelligence) Clase, AI (Artificial Intelligence) Pe pagina, Artificial Intelligence curs privat, AI one on one trainingSfarsit de saptamana Artificial Intelligence Cursuri, Seara Artificial Intelligence Training, Artificial Intelligence Camp, AI (Artificial Intelligence) Cu instructor, Sfarsit de saptamana Artificial Intelligence Training, Seara Artificial Intelligence Cursuri, Artificial Intelligence (AI) Coaching, Artificial Intelligence Instructor, AI Trainer, Artificial Intelligence (AI) Cursuri, AI (Artificial Intelligence) Clase, AI (Artificial Intelligence) Pe pagina, Artificial Intelligence (AI) curs privat, Artificial Intelligence (AI) one on one training
