Cursuri Artificial Intelligence | Cursuri Artificial Intelligence (AI)

Cursuri Artificial Intelligence

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.

Mărturii

★★★★★
★★★★★

Schita de curs

Title
Durata
Sinoptic
Title
Durata
Sinoptic
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 privire de ansamblu asupra inteligenței artificiale aplicate și cea mai apropiată previziune pentru dezvoltarea sa.
28 hours
Sinoptic
În acest training instruit, participanții vor învăța cum să aplice tehnici de învățare a mașinilor și instrumente pentru rezolvarea problemelor din lumea reală din 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 vii Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Specialiști bancari cu experiență tehnică Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
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 R este un limbaj popular de programare în industria financiară Acesta este utilizat în aplicații financiare variind de la programe de bază de tranzacționare la sisteme de management al riscului În cadrul acestei instruiri instruite, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru sectorul bancar folosind R, deoarece acestea parcurg crearea 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 R pentru a crea modele de învățare profundă pentru sectorul bancar Construiți propriul model de risc de credit de învățare profundă folosind R Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
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 .
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 R este un limbaj popular de programare în industria financiară Acesta este utilizat în aplicații financiare variind de la programe de bază de tranzacționare la sisteme de management al riscului În cadrul acestei instruiri instruite, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru finanțe utilizând R, deoarece acestea parcurg procesul de creare a unui model profund de predicție a prețului stocului de învățare Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegerea conceptelor fundamentale ale învățării profunde Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în domeniul finanțelor Utilizați R pentru a crea modele de învățare profundă pentru finanțe Construiți propriul model de predicție a prețului stocului de învățare folosind R Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
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 R este un limbaj popular de programare în industria financiară Acesta este utilizat în aplicații financiare variind de la programe de bază de tranzacționare la sisteme de management al riscului În acest training instruit, participanții vor învăța cum să aplice tehnici de învățare a mașinilor și instrumente pentru rezolvarea problemelor din lumea reală în industria financiară 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 de echipă Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegerea conceptelor fundamentale ale învățării în mașină Aflați aplicațiile și utilizările învățării mașinilor în domeniul finanțelor Dezvoltați propriile strategii de tranzacționare algoritmice utilizând învățarea de mașină cu R Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
14 hours
Sinoptic
Computer Vision este un domeniu care implică extragerea, analizarea și înțelegerea automată a informațiilor utile din mediile digitale Python este un limbaj de programare de nivel înalt renumit pentru sintaxa clară și citirea codului În acest training instruit, participanții vor învăța elementele de bază ale Computer Vision în timp ce parcurg crearea unui set de aplicații Simple Computer Vision folosind Python Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegeți elementele de bază ale computerului Vision Utilizați Python pentru a implementa sarcinile Computer Vision Construiți propriile sisteme de detectare a feței, obiectului și a mișcării Public Programatorii Python interesați de Computer Vision Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
21 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 Python este un limbaj de programare renumit pentru sintaxa clară și lizibilitatea sa Acesta oferă o colecție excelentă de biblioteci bine pregătite și tehnici pentru dezvoltarea aplicațiilor de învățare automată În acest training instruit, participanții vor învăța cum să aplice tehnici de învățare a mașinilor și instrumente pentru rezolvarea problemelor din lumea reală în industria financiară 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 de echipă Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegerea conceptelor fundamentale ale învățării în mașină Aflați aplicațiile și utilizările învățării mașinilor în domeniul finanțelor Dezvoltați propria strategie de tranzacționare algoritmică utilizând învățarea prin mașină cu Python Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
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 .
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 .
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 .
35 hours
Sinoptic
Acest curs începe cu a vă oferi cunoștințe conceptuale în rețele neuronale și, în general, în algoritmul de învățare în mașină, învățare profundă (algoritmi și aplicații) Partea 1 (40%) din acest training se concentrează mai mult pe fundamentale, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras etc Partea 2 (20%) a acestui training introduce Theano o bibliotecă python care face ușor de scris modele de învățare profundă Partea a treia (40%) din formare se bazează în mare măsură pe API-ul Tensorflow 2nd Generation din biblioteca de software open source a Google pentru Deep Learning Exemplele și manuscrisele vor fi făcute în TensorFlow Public Acest curs este destinat inginerilor care caută să utilizeze TensorFlow pentru proiectele lor de învățare profundă După finalizarea acestui curs, delegații vor: au o bună înțelegere pe rețele neuronale profunde (DNN), CNN și RNN înțeleg structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow să fie capabil să efectueze sarcini de instalare / producție / arhitectură și configurație să poată evalua calitatea codului, să efectueze depanare, să monitorizeze să fie capabil să implementeze o producție avansată, cum ar fi modele de instruire, construirea de grafice și logare Nu toate subiectele vor fi acoperite într-o sală de clasă publică cu o durată de 35 de ore datorită vastității subiectului Durata cursului complet va fi de aproximativ 70 de ore și nu de 35 de ore .
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 .
21 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 Python este un limbaj de programare renumit pentru sintaxa clară și lizibilitatea sa Acesta oferă o colecție excelentă de biblioteci bine pregătite și tehnici pentru dezvoltarea aplicațiilor de învățare automată În acest training instruit, participanții vor învăța cum să aplice tehnici de învățare a mașinilor și instrumente pentru rezolvarea problemelor din lumea reală din 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 de echipă Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
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 .
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 .
14 hours
Sinoptic
În această instruire instruită, participanții vor învăța cum să utilizeze Matlab pentru a proiecta, construi și vizualiza o rețea neuronală convoluțională pentru recunoașterea imaginii Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Construiți un model profund de învățare Automatizează etichetarea datelor Lucrați cu modele de la Caffe și TensorFlowKeras Datele de tren folosesc GPU-uri multiple, nor sau clustere Public Dezvoltatori Ingineri Experți în domeniu Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
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 .
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 .
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 .
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 .
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 .
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 .
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 .
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 .
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 .
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.
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 .
21 hours
Sinoptic
Această instruire instruită live introduce programul software, hardware și pasul treptei necesare pentru a construi un sistem de recunoaștere facială de la zero Recunoașterea facială este cunoscută și ca Recunoașterea feței Hardware-ul folosit în acest laborator include Rasberry Pi, un modul de cameră, servo (opțional), etc Participanții sunt responsabili pentru achiziționarea acestor componente Software-ul folosit include OpenCV, Linux, Python, etc Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Instalați Linux, OpenCV și alte utilitare de software și biblioteci pe un Rasberry Pi Configurați OpenCV pentru captarea și detectarea imaginilor faciale Înțelegeți diferitele opțiuni pentru ambalarea unui sistem Rasberry Pi pentru utilizarea în medii reale Adaptați sistemul pentru o varietate de cazuri de utilizare, inclusiv supravegherea, verificarea identității etc Public Dezvoltatori Tehnicieni de hardware / software Persoane fizice din toate industriile hobbyists Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră Notă Alte opțiuni hardware și software includ: Arduino, OpenFace, Windows etc Dacă doriți să utilizați oricare dintre acestea, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .
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 cadrul acestei instruiri instruite, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru finanțe folosind Python, deoarece aceștia trec prin crearea unui model profund de predicție a prețului stocului de învățare Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegerea conceptelor fundamentale ale învățării profunde Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în domeniul finanțelor Utilizați Python, Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru finanțe Construiți propriul model de predicție a prețului stocului de învățare folosind Python Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
Sfarsit de saptamana Artificial Intelligence Cursuri, Seara Artificial Intelligence Training, Artificial Intelligence Camp, Artificial Intelligence Cu instructor, Sfarsit de saptamana Artificial Intelligence Training, Seara Artificial Intelligence Cursuri, Artificial Intelligence Coaching, Artificial Intelligence Instructor, Artificial Intelligence Trainer, Artificial Intelligence Cursuri, Artificial Intelligence Clase, Artificial Intelligence Pe pagina, Artificial Intelligence curs privat, Artificial Intelligence 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

Reduceri pentru cursuri

Newsletter Oferte Cursuri

Respectăm confidențialitatea adresei dvs. de email. Nu vom transmite sau vinde adresa altor părți. Puteți să schimbați preferințele sau să vă dezabonați complet în orice moment.

Câțiva dintre clienții noștri

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Romania!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Romania
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!