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

★★★★★

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 necesită cunoștințe înalte în Python.

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

Subiectul. Părea interesant, dar am plecat fără să știu mai mult decât înainte.

Radoslaw Labedzki

Curs: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Mi-a plăcut că acest curs avea un subiect foarte interesant.

Wojciech Wilk

Curs: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Am apreciat cu adevărat răspunsurile clare ale lui Chris la întrebările noastre.

Léo Dubus

Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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 bună imagine de ansamblu. Un fundal bun în ce funcționează Tensorflow așa cum se întâmplă.

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 fundația potrivită care ne permite să extindem în continuare, arătând cum teoria și practica merg mână în mână. De fapt, m-au interesat mai mult de subiect decât 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

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

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

Aceasta este una dintre cele mai bune practici cu cursuri de programare de exerciții 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

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

excercises

L M ERICSSON LIMITED

Curs: Machine Learning

Machine Translated

exercițiile de laborator

Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED

Curs: Machine Learning

Machine Translated

Forma notebook-ului Jupyter, în care sunt disponibile materialele de instruire

L M ERICSSON LIMITED

Curs: Machine Learning

Machine Translated

Au fost multe exerciții și subiecte interesante.

L M ERICSSON LIMITED

Curs: Machine Learning

Machine Translated

unele exerciții mari de laborator analizate și explicate de către antrenor în profunzime (de exemplu, covariante în regresie liniară, care se potrivesc cu funcția reală)

L M ERICSSON LIMITED

Curs: Machine Learning

Machine Translated

Este minunat ca tot materialul, inclusiv exercitiile, sa fie pe aceeasi pagina si apoi sa fie actualizat in zbor. Soluția este dezvăluită la sfârșit. Misto! De asemenea, apreciez faptul că Krzysztof a depus eforturi suplimentare pentru a înțelege problemele noastre și ne-a sugerat posibile tehnici.

Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED

Curs: Machine Learning

Machine Translated

Folosirea ușoară a funcționalității VideoCapture pentru achiziționarea imaginilor video de pe camera de laptop.

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Curs: Computer Vision with OpenCV

Machine Translated

Mi-a plăcut sfaturile oferite de formator cu privire la modul de utilizare a instrumentelor. Acesta este ceva ce nu poate fi primit de pe internet și este foarte util.

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Curs: Computer Vision with OpenCV

Machine Translated

Mi-a plăcut sfaturile oferite de formator cu privire la modul de utilizare a instrumentelor. Acesta este ceva ce nu poate fi primit de pe internet și este foarte util.

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Curs: Computer Vision with OpenCV

Machine Translated

Era ușor de urmărit.

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Curs: Computer Vision with OpenCV

Machine Translated

problema a fost bine prezentată și într-o manieră ordonată.

Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge

Curs: Introduction to R with Time Series Analysis

Machine Translated

Am beneficiat de pasiunea de a învăța și de a ne concentra pe a face lucrurile sensibile.

Zaher Sharifi - GOSI

Curs: Advanced Deep Learning

Machine Translated

Este unul la unu. Pot pune o mulțime de întrebare și, de asemenea, cere economist să se repete atunci când nu am fost clar despre unele lucruri.

Curs: Insurtech: A Practical Introduction for Managers

Machine Translated

Despre zona feței.

中移物联网

Curs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

Machine Translated

Schimburile informale am avut în timpul prelegeri într-adevăr ma ajutat să aprofundeze înțelegerea mea de subiect

Explore

Curs: Deep Reinforcement Learning with Python

Machine Translated

Răbdarea antrenorului

European Space Agency (ESA/ESTEC)

Curs: Getting Started with Quantum Computing and Q#

Machine Translated

Acesta prezintă multe metode cu scripturi pre pregătite - materiale foarte pregătite și ușor de urmărit

Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Curs: Machine Learning – Data science

Machine Translated

Îmi place că antrenamentul a fost axat pe exemple și codificare. Am crezut că este imposibil să împachetezi atât de mult conținut în trei zile de antrenament, dar m-am înșelat. Formarea a acoperit numeroase subiecte și totul a fost realizat într-o manieră foarte detaliată (în special tuningul parametrilor modelului - nu m-am așteptat ca va fi un timp pentru asta și am fost surprins).

Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Curs: Machine Learning – Data science

Machine Translated

ultima zi. generație

Accenture Inc

Curs: Python for Natural Language Generation

Machine Translated

Subiectele care se referă la NLG. Echipa a reușit să învețe ceva nou în cele din urmă cu teme interesante, dar a fost doar în ultima zi. De asemenea, au fost mai multe mâini pe activități decât diapozitivele care erau bune.

Accenture Inc

Curs: Python for Natural Language Generation

Machine Translated

Îmi place că se concentrează mai mult asupra modalității de abordare a diferitelor metode de rezumare a textului

Curs: Text Summarization with Python

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

Este unul la unu. Pot pune o mulțime de întrebare și, de asemenea, cere economist să se repete atunci când nu am fost clar despre unele lucruri.

Curs: Insurtech: A Practical Introduction for Managers

Machine Translated

Îmi place că se concentrează mai mult asupra modalității de abordare a diferitelor metode de rezumare a textului

Curs: Text Summarization with Python

Machine Translated

Subcategories

Schita de curs

Title

Durata

Sinoptic

Title

Durata

Sinoptic

Artificial Intelligence Overview

7 hours

Sinoptic

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.

Machine Learning for Banking (with Python)

21 hours

Sinoptic

Machine Learning este o ramură a inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Python este un limbaj de programare faimos pentru sintaxa și lizibilitatea clară. Oferă o colecție excelentă de biblioteci bine testate și tehnici pentru dezvoltarea aplicațiilor de învățare automată.

În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să aplice tehnici și instrumente de învățare automată pentru rezolvarea problemelor din lumea reală în industria bancară.

Participanții învață mai întâi principiile cheie, apoi își pun cunoștințele în practică construindu-și propriile modele de învățare automată și folosindu-le pentru a finaliza o serie de proiecte ale echipei.

Public

- Dezvoltatori
- Cercetătorii de date

Formatul cursului

- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Turning Data into Intelligent Action with Cortana Intelligence

28 hours

Sinoptic

Cortana Intelligence Suite este un pachet de produse și servicii integrate pe cloud-ul Microsoft Azure care permite entităților să transforme datele în acțiuni inteligente În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească componentele care fac parte din Cortana Intelligence Suite pentru a construi aplicații inteligente inteligente Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Aflați cum să utilizați instrumentele Cortana Intelligence Suite Dobândiți cele mai recente cunoștințe despre gestionarea și analiza datelor Utilizați componentele Cortana pentru a transforma datele într-o acțiune inteligentă Utilizați Cortana pentru a construi aplicații de la zero și a le lansa pe nor Public Cercetătorii de date Programatorii Dezvoltatori Managerii Arhitecti Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Deep Learning for Finance (with Python)

28 hours

Sinoptic

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Învățarea profundă este un sub-câmp al învățării automate care folosește metode bazate pe reprezentări de date de învățare și structuri, cum ar fi rețelele neuronale. Python este un limbaj de programare la nivel înalt, renumit pentru sintaxa și lizibilitatea codurilor sale.

În cadrul acestei instruiri, instruite în direct, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru finanțare, folosind Python timp ce pășesc prin crearea unui model de predicție a prețurilor stocurilor de învățare profundă.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde
- Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în finanțe
- Utilizați Python , Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru finanțe
- Construiți propriul model de predicție a prețurilor stocurilor de învățare profundă folosind Python

Public

- Dezvoltatori
- Cercetătorii de date

Formatul cursului

- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Deep Learning for Banking (with R)

28 hours

Sinoptic

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Învățarea profundă este un sub-câmp al învățării automate care folosește metode bazate pe reprezentări de date de învățare și structuri, cum ar fi rețelele neuronale. R este un limbaj de programare popular în industria financiară. Este utilizat în aplicații financiare, de la programe de tranzacționare de bază până la sisteme de gestionare a riscurilor.

În cadrul acestei instruiri, instruită în direct, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru activități bancare folosind R, în timp ce trec prin crearea unui model de risc de învățare profundă.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde
- Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în domeniul bancar
- Utilizați R pentru a crea modele de învățare profundă pentru activități bancare
- Construiți propriul model de risc de învățare profundă folosind R

Public

- Dezvoltatori
- Cercetătorii de date

Formatul cursului

- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Deep Learning for Banking (with Python)

28 hours

Sinoptic

Învățarea în 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 un subdomeniul de învățare a mașinilor care utilizează metode bazate pe reprezentări și structuri de date de învățare, cum ar fi rețele neuronale Python este un limbaj de programare de nivel înalt renumit pentru sintaxa clară și lizibilitatea codului În acest training instruit, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru sectorul bancar folosind Python, deoarece acestea parcurg procesul de creare a unui model de risc de credit de învățare profundă Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegerea conceptelor fundamentale ale învățării profunde Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în domeniul bancar Utilizați Python, Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru sectorul bancar Construiți propriul model de risc de învățare profundă folosind Python Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Deep Learning for Finance (with R)

28 hours

Sinoptic

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Învățarea profundă este un sub-câmp al învățării automate care folosește metode bazate pe reprezentări de date de învățare și structuri, cum ar fi rețelele neuronale. R este un limbaj de programare popular în industria financiară. Este utilizat în aplicații financiare, de la programe de tranzacționare de bază până la sisteme de gestionare a riscurilor.

În cadrul acestei instruiri, instruite în direct, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru finanțe folosind R în timp ce trec prin crearea unui model de predicție a prețurilor stocurilor de învățare profundă.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde
- Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în finanțe
- Utilizați R pentru a crea modele de învățare profundă pentru finanțe
- Construiți propriul model de predicție a prețurilor stocurilor de învățare profundă folosind R

Public

- Dezvoltatori
- Cercetătorii de date

Formatul cursului

- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Machine Learning for Finance (with R)

28 hours

Sinoptic

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. R este un limbaj de programare popular în industria financiară. Este utilizat în aplicații financiare, de la programe de tranzacționare de bază până la sisteme de gestionare a riscurilor.

În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să aplice tehnici și instrumente de învățare automată pentru rezolvarea problemelor din lumea reală în industria finanțelor. R va fi folosit ca limbaj de programare.

Participanții învață mai întâi principiile cheie, apoi își pun cunoștințele în practică construindu-și propriile modele de învățare automată și folosindu-le pentru a finaliza o serie de proiecte ale echipei.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Înțelegeți conceptele fundamentale în învățarea mașinii
- Aflați aplicațiile și utilizările învățării automate în finanțe
- Dezvolta propria strategie de tranzacționare algoritmică folosind învățarea automată cu R

Public

- Dezvoltatori
- Cercetătorii de date

Formatul cursului

- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Computer Vision with Python

14 hours

Sinoptic

Computer Vision este un câmp care implică extragerea, analizarea și înțelegerea automată a informațiilor utile din media digitală. Python este un limbaj de programare la nivel înalt, renumit pentru sintaxa și lizibilitatea codurilor sale.

În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța elementele de bază ale Computer Vision în timp ce pășesc prin crearea unui set de aplicații simple Computer Vision folosind Python .

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Înțelegeți elementele de bază ale viziunii Computer
- Utilizați Python pentru a implementa activități Computer Vision
- Construiți propriile sisteme de detectare a feței, obiectelor și mișcărilor

Public

- Programatorii Python interesați de Computer Vision

Formatul cursului

- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Machine Learning for Finance (with Python)

21 hours

Sinoptic

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Python este un limbaj de programare faimos pentru sintaxa și lizibilitatea clară. Oferă o colecție excelentă de biblioteci bine testate și tehnici pentru dezvoltarea aplicațiilor de învățare automată.

În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să aplice tehnici și instrumente de învățare automată pentru rezolvarea problemelor din lumea reală în industria finanțelor.

Participanții învață mai întâi principiile cheie, apoi își pun cunoștințele în practică construindu-și propriile modele de învățare automată și folosindu-le pentru a finaliza o serie de proiecte ale echipei.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Înțelegeți conceptele fundamentale în învățarea mașinii
- Aflați aplicațiile și utilizările învățării automate în finanțe
- Dezvoltați propria strategie de tranzacționare algoritmică folosind învățarea automată cu Python

Public

- Dezvoltatori
- Cercetătorii de date

Formatul cursului

- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis

35 hours

Sinoptic

Avansurile în tehnologii și creșterea cantității de informații transformă modul în care se realizează aplicarea legii Provocările date de Big Data sunt aproape la fel de deranjante ca promisiunea Big Data Stocarea eficientă a datelor este una dintre aceste provocări; analizând în mod eficient aceasta este o alta În acest training instruit, participanții vor învăța mentalitatea cu care să se apropie de tehnologiile Big Data, să evalueze impactul acestora asupra proceselor și politicilor existente și să implementeze aceste tehnologii în scopul identificării activității criminale și prevenirii criminalității Studiile de caz de la organismele de aplicare a legii din întreaga lume vor fi examinate pentru a obține o perspectivă asupra adoptării abordărilor, provocărilor și rezultatelor Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Combinați tehnologia Big Data cu procesele tradiționale de colectare a datelor pentru a crea o poveste în timpul unei investigații Implementați soluții industriale de stocare și prelucrare a datelor pentru analiza datelor Pregătirea unei propuneri pentru adoptarea celor mai adecvate instrumente și procese pentru a permite o abordare cu caracter dat a investigației penale Public Specialiști în aplicarea legii cu un background tehnic Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

28 hours

Sinoptic

Deep Learning pentru NLP permite unei mașini să învețe procesarea limbajului simplu și complex Printre sarcinile posibile în prezent sunt generarea de traduceri și generare de subtitrări pentru fotografii DL (Deep Learning) este un subset de ML (Machine Learning) Python este un limbaj de programare popular care conține biblioteci pentru Deep Learning for NLP În acest training instruit, participanții vor învăța să folosească librăriile Python pentru NLP (Natural Language Processing), deoarece creează o aplicație care procesează un set de imagini și generează legende Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Proiectați și codați DL pentru NLP utilizând librăriile Python Creați codul Python care citește o colecție substanțială de imagini și generează cuvinte cheie Creați codul Python care generează subtitrări din cuvintele cheie detectate Public Programatori cu interes în lingvistică Programatorii care caută o înțelegere a NLP (Processing Language Natural) Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Text Summarization with Python

14 hours

Sinoptic

În procesul de învățare a mașinilor Python, caracteristica Sumarizare text poate citi textul de intrare și poate realiza un rezumat al textului Această capacitate este disponibilă de la linia de comandă sau ca Python API / Library O aplicație interesantă este crearea rapidă a rezumatelor executive; acest lucru este util în special pentru organizațiile care au nevoie să revizuiască organisme mari de date text înainte de a genera rapoarte și prezentări În acest training instruit, participanții vor învăța să utilizeze Python pentru a crea o aplicație simplă care generează automat un rezumat al textului de intrare Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Utilizați un instrument de linie de comandă care rezumă textul Proiectați și creați codul de sumare a textului utilizând librăriile Python Evaluați trei biblioteci de sumare Python: suma 070, pysummarizarea 104, readless 1017 Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Understanding Deep Neural Networks

35 hours

Sinoptic

Acest curs începe cu oferirea de cunoștințe conceptuale în rețelele neuronale și, în general, în algoritmul de învățare automată, învățare profundă (algoritmi și aplicații).

Partea 1 (40%) a acestui antrenament se concentrează mai mult asupra elementelor fundamentale, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras etc.

Partea a 2-a (20%) a acestei instruiri introduce Theano - o bibliotecă piton care ușurează scrierea modelelor de învățare profundă.

Partea a 3-a (40%) a instruirii ar fi bazată pe baza Tensorflow - API-ul a 2-a generație a bibliotecii software open source pentru Deep Learning lui Go ogle. Exemplele și handson-ul vor fi făcute în TensorFlow .

Public

Acest curs este destinat inginerilor care doresc să folosească TensorFlow pentru proiectele lor de Deep Learning

După finalizarea acestui curs, delegații vor:

-

au o bună înțelegere pe rețelele neuronale profunde (DNN), CNN și RNN

-

înțelegeți structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow

-

să poată efectua activități de instalare / mediu de producție / arhitectură și configurare

-

să poată evalua calitatea codului, să efectueze depanarea, să monitorizeze

-

să fie capabil să implementeze producție avansată, cum ar fi modele de instruire, grafice de construcție și jurnal

OpenNLP for Text Based Machine Learning

14 hours

Sinoptic

Biblioteca Apache OpenNLP este un set de instrumente bazate pe mașini pentru procesarea textului lingvistic natural Acesta susține cele mai comune sarcini NLP, cum ar fi detectarea limbajului, tokenizarea, segmentarea frazelor, etichetarea partofspeech, extragerea entității numită, fragmentarea, parsarea și rezoluția coreference În acest training instruit, participanții vor învăța cum să creeze modele pentru prelucrarea datelor bazate pe text folosind OpenNLP Datele de antrenament, precum și seturile personalizate de date vor fi folosite ca bază pentru exercițiile de laborator Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Instalați și configurați OpenNLP Descărcați modelele existente, precum și creați-le Formarea modelelor pe diferite seturi de date de eșantion Integrați OpenNLP cu aplicațiile Java existente Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Machine Learning for Banking (with R)

28 hours

Sinoptic

În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să aplice tehnici și instrumente de învățare automată pentru rezolvarea problemelor din lumea reală în industria bancară. R va fi folosit ca limbaj de programare.

Participanții învață mai întâi principiile cheie, apoi își pun cunoștințele în practică construindu-și propriile modele de învățare automată și folosindu-le pentru a finaliza o serie de proiecte live.

Public

- Dezvoltatori
- Cercetătorii de date
- Profesioniștii din domeniul bancar cu o pregătire tehnică

Formatul cursului

- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

AI Awareness for Telecom

14 hours

Sinoptic

AI este o colecție de tehnologii pentru a construi sisteme inteligente capabile să înțeleagă datele și activitățile din jurul datelor pentru a lua "decizii inteligente" Pentru furnizorii de servicii de telecomunicații, construirea de aplicații și servicii care utilizează AI ar putea deschide ușa pentru operațiuni îmbunătățite și service în domenii precum întreținerea și optimizarea rețelei În acest curs vom examina diferitele tehnologii care alcătuiesc AI și seturile de competențe necesare pentru a le folosi De-a lungul cursului, analizăm aplicațiile specifice ale AI în cadrul industriei de telecomunicații Public Inginerii de rețea Personalul de operațiuni de rețea Directori tehnici de telecomunicații Formatul cursului Prelegere parte, discuție parțială, exerciții manuale .

Natural Language Processing with Deep Dive in Python and NLTK

35 hours

Sinoptic

Până la sfârșitul instruirii se așteaptă ca delegații să fie suficient de echipați cu conceptele python esențiale și să fie capabili să utilizeze în mod suficient NLTK pentru a implementa majoritatea operațiunilor bazate pe NLP și ML Formarea are scopul de a oferi nu numai cunoștințe de execuție ci și cunoștințele logice și operaționale ale tehnologiei respective .

Matlab for Deep Learning

14 hours

Sinoptic

În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să folosească Matlab pentru a proiecta, construi și vizualiza o rețea neuronală convolutivă pentru recunoașterea imaginii.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Construiți un model de învățare profundă
- Automatizarea etichetării datelor
- Lucrați cu modele de la Caffe și TensorFlow - Keras
- Antrenează date folosind mai multe GPU uri, cloud sau clustere

Public

- Dezvoltatori
- Ingineri
- Experți în domeniu

Formatul cursului

- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Matlab for Predictive Analytics

21 hours

Sinoptic

Analiza predictivă este procesul de utilizare a analizelor de date pentru a face predicții despre viitor Acest proces utilizează date împreună cu tehnicile de extragere a datelor, statistici și tehnici de învățare a mașinilor pentru a crea un model predictiv pentru prognoza evenimentelor viitoare În acest training instruit, participanții vor învăța cum să utilizeze Matlab pentru a construi modele predictive și pentru a le aplica seturilor mari de date pentru a prezice evenimentele viitoare pe baza datelor Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Creați modele predictive pentru a analiza modelele din datele istorice și tranzacționale Utilizați modelarea predictivă pentru a identifica riscurile și oportunitățile Construiți modele matematice care captează tendințe importante Utilizați datele de la dispozitive și sisteme de afaceri pentru a reduce deșeurile, a economisi timp sau a reduce costurile Public Dezvoltatori Ingineri Experți în domeniu Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

TensorFlow Serving

7 hours

Sinoptic

TensorFlow Serving este un sistem de servire a modelelor de învățare a mașinilor (ML) în producție În acest training instruit, participanții vor învăța cum să configureze și să utilizeze serviciul TensorFlow Serving pentru a implementa și administra modelele ML într-un mediu de producție Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Tren, exportați și serviți diverse modele TensorFlow Testați și implementați algoritmi utilizând o singură arhitectură și un set de API-uri Extindeți TensorFlow Serving pentru a servi alte tipuri de modele dincolo de modelele TensorFlow Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Machine Learning on iOS

14 hours

Sinoptic

În acest training instruit, participanții vor învăța cum să utilizeze stiva tehnologiei iOS Machine Learning (ML), pe măsură ce parcurg crearea și implementarea unei aplicații mobile iOS Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Creați o aplicație mobilă capabilă de procesarea imaginilor, analiza textului și recunoașterea vorbirii Accesați modele ML precomprimate pentru integrarea în aplicațiile iOS Creați un model ML personalizat Adăugați suport pentru Siri Voice aplicațiilor iOS Înțelegeți și utilizați cadre precum coreML, Vision, CoreGraphics și GamePlayKit Utilizați limbi și instrumente precum Python, Keras, Caffee, Tensorflow, Scikit learn, libsvm, Anaconda și Spyder Public Dezvoltatori Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Python for Natural Language Generation

21 hours

Sinoptic

Generarea limbajului natural (NLG) se referă la producerea de text sau de vorbire în limba naturală de către un calculator În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească Python pentru a produce text de limbă naturală de înaltă calitate prin construirea propriului sistem NLG de la zero Studiile de caz vor fi, de asemenea, examinate, iar conceptele relevante vor fi aplicate proiectelor de laborator live pentru generarea conținutului Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Utilizați NLG pentru a genera automat conținut pentru diverse industrii, de la jurnalism, până la imobiliare, la rapoarte meteorologice și sportive Selectați și organizați conținutul sursă, planificați propozițiile și pregătiți un sistem pentru generarea automată a conținutului original Înțelegeți conducta NLG și aplicați tehnicile corecte în fiecare etapă Înțelegerea arhitecturii unui sistem de generare a limbajului natural (NLG) Implementați algoritmii și modelele cele mai potrivite pentru analiză și ordonare Trageți datele din sursele de date disponibile publicului, precum și bazele de date cuantificate pentru a le utiliza ca material pentru textul generat Înlocuiți procesele de scriere manuale și laborioase cu crearea de conținut automatizat, generat de calculator Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Python: Machine Learning with Text

21 hours

Sinoptic

În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească tehnicile corecte de învățare a mașinilor și tehnicile NLP (Processing Language Natural) pentru a extrage valoarea din datele bazate pe text Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Rezolva problemele legate de știința datelor bazate pe text, cu un cod de reutilizare de înaltă calitate Aplicați diferite aspecte ale scikitlearn (clasificarea, gruparea, regresia, reducerea dimensiunilor) pentru a rezolva problemele Construiți modele eficiente de învățare automată folosind date bazate pe text Creați un set de date și extrageți caracteristici din text nestructurat Vizualizați date cu Matplotlib Construiți și evaluați modele pentru a obține o perspectivă Remediați erorile de codificare a textului Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Encog: Introduction to Machine Learning

14 hours

Sinoptic

Encog este un cadru de învățare a mașinilor opensource pentru Java șiNet În acest training instruit, participanții vor învăța cum să creeze diferite componente ale rețelei neuronale folosind ENCOG Studiile de caz în domeniul Realworld vor fi discutate și vor fi explorate soluții bazate pe limbaj mașină pentru aceste probleme Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Pregătește datele pentru rețelele neuronale utilizând procesul de normalizare Implementarea metodologiilor de formare a rețelelor de feed-back și a metodelor de formare a propagării Implementarea sarcinilor de clasificare și regresie Model și rețele de rețele neuronale folosind baza de date bazată pe interfață grafică Encog Integrați suportul rețelei neuronale în aplicații din lumea reală Public Dezvoltatori Analistii Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Encog: Advanced Machine Learning

14 hours

Sinoptic

Encog este un cadru de învățare a mașinilor opensource pentru Java șiNet În acest training instruit, participanții vor învăța tehnici avansate de învățare în mașină pentru a construi modele predictive de rețea neuronale exacte Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Implementați diferite tehnici de optimizare a rețelelor neuronale pentru a rezolva problema de submăsurare și suprasolicitare Înțelegeți și alegeți dintr-un număr de arhitecturi de rețele neuronale Implementați feed-uri supravegheate înainte și rețele de feedback Public Dezvoltatori Analistii Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Advanced Machine Learning with R

21 hours

Sinoptic

În această instruire instruită, participanții vor învăța tehnici avansate pentru Machine Learning cu R, pe măsură ce parcurg crearea unei aplicații în lumea reală Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Utilizați tehnici ca tuning hiperparametru și învățare profundă Înțelegerea și implementarea tehnicilor de învățare nesupravegheate Puneți un model în producție pentru a fi utilizat într-o aplicație mai mare Public Dezvoltatori Analistii Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Python for Advanced Machine Learning

21 hours

Sinoptic

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 .

Machine Learning with Python

21 hours

Sinoptic

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.

Fiji: Introduction to Scientific Image Processing

21 hours

Sinoptic

Fiji este un pachet de procesare a imaginilor opensource care îmbină ImageJ (un program de procesare a imaginilor pentru imagini științifice multidimensionale) și un număr de pluginuri pentru analiza științifică a imaginilor În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească distribuția Fiji și programul său ImageJ, pentru a crea o aplicație de analiză a imaginii Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Utilizați caracteristicile programabile avansate ale Fiji și componentele software pentru a extinde ImageJ Stitch imagini mari 3d de la placi care se suprapun Actualizați automat o instalare Fiji la pornire utilizând sistemul de actualizare integrat Selectați dintr-o gamă largă de limbi de scripting pentru a crea soluții personalizate de analiză a imaginilor Folosiți bibliotecile puternice din Fiji, cum ar fi ImgLib, pe seturile de date bioimagice mari Implementați aplicația și colaborați cu alți oameni de știință pe proiecte similare Public Oamenii de știință Cercetătorii Dezvoltatori Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Upcoming Courses

Matlab for Predictive Analytics

2019-09-03 09:30:00

Cluj-Napoca, Strada Pitești

Remote

5250EUR

Sală de clasă

6050EUR

Matlab for Predictive Analytics

2019-09-03 09:30:00

Timisoara, Boulevard Iosif Bulbuca

Remote

5250EUR

Sală de clasă

6050EUR

RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics

2019-09-04 09:30:00

Constanta, Str. Mircea cel Batran

Remote

3000EUR

Sală de clasă

3600EUR

RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics

2019-09-05 09:30:00

Bucuresti, Centru Nord

Remote

3000EUR

Sală de clasă

3600EUR

RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics

2019-09-10 09:30:00

Timisoara, Boulevard Iosif Bulbuca

Remote

3000EUR

Sală de clasă

3600EUR

Other regions

;Transilvania Banat & Crisana Muntenia Moldova Dobrogea

Other countries

Aceste cursuri sunt disponibile si in alte tari. ››

Consultanță

Consultanță Artificial Intelligence

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