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

★★★★★

Formatorul a fost atât de informat și a inclus zonele în care mă interesează.

Mohamed Salama

Curs: Data Mining & Machine Learning with R

Translated by

Subiectul este foarte interesant.

Wojciech Baranowski

Curs: Introduction to Deep Learning

Translated by

Formatorii cunoștințele teoretice și disponibilitatea de a rezolva problemele cu participanții după formare.

Grzegorz Mianowski

Curs: Introduction to Deep Learning

Translated by

Subiect. Foarte interesant!.

Piotr

Curs: Introduction to Deep Learning

Translated by

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

Translated by

Cred că dacă instruirea ar fi făcută în poloneză, ar permite instructorului să-și împărtășească cunoștințele mai eficient.

Radek

Curs: Introduction to Deep Learning

Translated by

Prezentarea globală a învățării profunde.

Bruno Charbonnier

Curs: Advanced Deep Learning

Translated by

Exercițiile sunt suficient de practice și nu necesită cunoștințe înalte în Python.

Alexandre GIRARD

Curs: Advanced Deep Learning

Translated by

Făcând exerciții pe exemple reale folosind Eras. Italia a înțeles total așteptările noastre despre acest antrenament.

Paul Kassis

Curs: Advanced Deep Learning

Translated by

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

Radoslaw Labedzki

Curs: Introduction to Deep Learning

Translated by

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

Wojciech Wilk

Curs: Introduction to Deep Learning

Translated by

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

Léo Dubus

Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Translated by

În general, m-am bucurat de antrenorul informat.

Sridhar Voorakkara

Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Translated by

Am fost uimit la standardul acestei clase - aș spune că era un standard universitar.

David Relihan

Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Translated by

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

Translated by

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

Translated by

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

Translated by

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

Translated by

Mi-a plăcut foarte mult acoperirea și profunzimea subiectelor.

Anirban Basu

Curs: Machine Learning and Deep Learning

Translated by

Mi-au plăcut noile cunoștințe despre învățarea mașinilor adânci.

Josip Arneric

Curs: Neural Network in R

Translated by

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

Translated by

M-am bucurat cel mai mult de graficele din R :))).

Faculty of Economics and Business Zagreb

Curs: Neural Network in R

Translated by

Cunoașterea profundă a antrenorului cu privire la acest subiect.

Sebastian Görg

Curs: Introduction to Deep Learning

Translated by

Abordare foarte actualizată sau CPI (debit tensor, epoca, învățare) pentru a face învățarea în mașină.

Paul Lee

Curs: TensorFlow for Image Recognition

Translated by

Foarte flexibil.

Frank Ueltzhöffer

Curs: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

Translated by

M-am bucurat, în general, de flexibilitate.

Werner Philipp

Curs: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

Translated by

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

Translated by

Am beneficiat de selecția subiectului. Stilul de antrenament. Practică orientare.

Commerzbank AG

Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Translated by

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

Translated by

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

Translated by

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

Translated by

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

Translated by

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

Translated by

excercises

L M ERICSSON LIMITED

Curs: Machine Learning

Translated by

exercițiile de laborator

Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED

Curs: Machine Learning

Translated by

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

L M ERICSSON LIMITED

Curs: Machine Learning

Translated by

Au fost multe exerciții și subiecte interesante.

L M ERICSSON LIMITED

Curs: Machine Learning

Translated by

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

Translated by

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

Translated by

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

Translated by

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

Translated by

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

Translated by

Era ușor de urmărit.

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Curs: Computer Vision with OpenCV

Translated by

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

Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge

Curs: Introduction to R with Time Series Analysis

Translated by

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

Zaher Sharifi - GOSI

Curs: Advanced Deep Learning

Translated by

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

Translated by

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

Explore

Curs: Deep Reinforcement Learning with Python

Translated by

Răbdarea antrenorului

European Space Agency (ESA/ESTEC)

Curs: Getting Started with Quantum Computing and Q#

Translated by

It is showing many methods with pre prepared scripts- very nicely prepared materials & easy to traceback

Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Curs: Machine Learning – Data science

I like that training was focused on examples and coding. I thought that it is impossible to pack so much content into three days of training, but I was wrong. Training covered many topics and everything was done in a very detailed manner (especially tuning of model's parameters - I didn't expected that there will be a time for this and I was gratly surprised).

Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Curs: Machine Learning – Data science

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

Translated by

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

Translated by

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 privire de ansamblu asupra inteligenței artificiale aplicate și cea mai apropiată previziune pentru dezvoltarea sa.

Machine Learning for Banking (with R)

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 .

Deep Learning for Banking (with R)

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 .

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 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 .

Machine Learning for Finance (with R)

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 .

Computer Vision with Python

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 .

Machine Learning for Finance (with Python)

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 .

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 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 .

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 Python)

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 .

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 .

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 .

Matlab for Deep Learning

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 .

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 .

Raspberry Pi + OpenCV for Facial Recognition

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 .

Deep Learning for Finance (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 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 .

Upcoming Courses

Visual Analytics – Data science

2019-07-15 09:30:00

Bucuresti, Centru Nord

Remote

3500EUR

Sală de clasă

4100EUR

RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics

2019-07-16 09:30:00

Constanta, Str. Mircea cel Batran

Remote

3000EUR

Sală de clasă

3600EUR

Artificial Intelligence (AI) with H2O

2019-07-18 09:30:00

Iasi, Piata Unirii

Remote

3000EUR

Sală de clasă

3600EUR

Artificial Intelligence (AI) with H2O

2019-07-18 09:30:00

Constanta, Str. Mircea cel Batran

Remote

3000EUR

Sală de clasă

3600EUR

Artificial Intelligence (AI) with H2O

2019-07-22 09:30:00

Cluj-Napoca, Strada Pitești

Remote

3000EUR

Sală de clasă

3600EUR

Other regions

;Transilvania Banat & Crisana Muntenia Moldova Dobrogea

Other countries

Aceste cursuri sunt disponibile si in alte tari. ››

Consulting

Artificial Intelligence Consulting

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