
Instruiunile de instruire Artificial Intelligence (AI), instruite de instructori locali și instructori, demonstrează prin practica practică implementarea soluțiilor AI pentru rezolvarea problemelor din lumea reală. Formarea AI este disponibilă ca "formare live la fața locului" sau "formare live la distanță". Training-ul live la fața locului poate fi efectuat la fața locului la sediul clientului România sau în centrele de formare corporativa NobleProg din România România . Instruirea live la distanță este realizată printr-un desktop interactiv, la distanță. NobleProg - Furnizorul dvs. de formare locală.
Machine Translated
Mărturii
El a fost foarte informativ și de ajutor.
Pratheep Ravy
Curs: Predictive Modelling with R
Machine Translated
A fost foarte interactiv și mai relaxat și mai informal decât se aștepta. Am abordat o mulțime de subiecte în timp și antrenorul a fost întotdeauna receptiv să vorbească în detaliu sau mai general despre subiectele și despre modul în care erau legate. Mă simt că instruirea mi-a dat instrumentele necesare pentru a continua învățarea, spre deosebire de o sesiune în care învățarea se oprește odată ce ați terminat ceea ce este foarte important având în vedere amploarea și complexitatea subiectului.
Jonathan Blease
Curs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Ann a creat un mediu minunat de a pune întrebări și de a învăța. Am avut o mulțime de distracție și, de asemenea, am învățat multe în același timp.
Gudrun Bickelq
Curs: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
Partea interactivă, adaptată nevoilor noastre specifice.
Thomas Stocker
Curs: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
Mi-a placut exercitiile.
Office for National Statistics
Curs: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Mi-a plăcut cu adevărat abordarea hands-on.
Kevin De Cuyper
Curs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
gamă de materiale
Maciej Jonczyk
Curs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
sistematizarea cunoștințelor în domeniul ML
Orange Polska
Curs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Formatorul a fost atât de informat și a inclus zonele în care mă interesează.
Mohamed Salama
Curs: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
Subiectul este foarte interesant.
Wojciech Baranowski
Curs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Formatorii cunoștințele teoretice și disponibilitatea de a rezolva problemele cu participanții după formare.
Grzegorz Mianowski
Curs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Subiect. Foarte interesant!.
Piotr
Curs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Exercițiile după fiecare subiect au fost cu adevărat utile, în ciuda faptului că au fost prea complicate la sfârșit. În general, materialul prezentat a fost foarte interesant și implicat! Exercițiile cu recunoașterea imaginii au fost minunate.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Curs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Cred că dacă instruirea ar fi făcută în poloneză, ar permite instructorului să-și împărtășească cunoștințele mai eficient.
Radek
Curs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Prezentarea globală a învățării profunde.
Bruno Charbonnier
Curs: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Exercițiile sunt suficient de practice și nu au nevoie de cunoștințe ridicate în Python pentru a fi efectuate.
Alexandre GIRARD
Curs: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Făcând exerciții pe exemple reale folosind Eras. Italia a înțeles total așteptările noastre despre acest antrenament.
Paul Kassis
Curs: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Am apreciat cu adevărat răspunsurile clare ale lui Chris la întrebările noastre.
Léo Dubus
Curs: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
În general, m-am bucurat de antrenorul informat.
Sridhar Voorakkara
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Am fost uimit la standardul acestei clase - aș spune că era un standard universitar.
David Relihan
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Foarte bine, o privire de ansamblu. Go - Go de fundal od în ce Tensorflow funcționează așa cum o face.
Kieran Conboy
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Mi-au plăcut oportunitățile de a pune întrebări și de a explica mai detaliat teoria.
Sharon Ruane
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Am obținut o mai bună înțelegere a subiectului. S-au făcut niște discuții frumoase cu niște subiecte reale din cadrul companiei noastre.
Sebastiaan Holman
Curs: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Instruirea a oferit fundamentul potrivit care ne permite să extindem în continuare, arătând modul în care teoria și practica merg mână în mână. De fapt m-a interesat mai mult subiectul decât eram înainte.
Jean-Paul van Tillo
Curs: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Mi-a plăcut foarte mult acoperirea și profunzimea subiectelor.
Anirban Basu
Curs: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Formatorul a explicat foarte ușor subiecte dificile și avansate.
Leszek K
Curs: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Mi-au plăcut noile cunoștințe despre învățarea mașinilor adânci.
Josip Arneric
Curs: Neural Network in R
Machine Translated
Am câștigat câteva cunoștințe despre NN în general, și ceea ce a fost cel mai interesant pentru mine au fost noile tipuri de NN care sunt populare în zilele noastre.
Tea Poklepovic
Curs: Neural Network in R
Machine Translated
M-am bucurat cel mai mult de graficele din R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Curs: Neural Network in R
Machine Translated
Cunoașterea profundă a antrenorului cu privire la acest subiect.
Sebastian Görg
Curs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Abordare foarte actualizată sau CPI (debit tensor, epoca, învățare) pentru a face învățarea în mașină.
Paul Lee
Curs: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Foarte flexibil.
Frank Ueltzhöffer
Curs: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
M-am bucurat, în general, de flexibilitate.
Werner Philipp
Curs: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Având în vedere perspectivele tehnologiei: ce tehnologie / proces ar putea deveni mai important în viitor; vedeți ce poate fi folosit tehnologia.
Commerzbank AG
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Am beneficiat de selecția subiectului. Stilul de antrenament. Practică orientare.
Commerzbank AG
Curs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Toți îi plac
蒙 李
Curs: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
modul de conducere și exemplul oferit de formator
ORANGE POLSKA S.A.
Curs: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Posibilitatea de a discuta despre problemele propuse
ORANGE POLSKA S.A.
Curs: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Comunicarea cu lectori
文欣 张
Curs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Îmi place
lisa xie
Curs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Acoperirea aprofundată a subiectelor de învățare a mașinilor, în special a rețelelor neuronale. Demistificat o mulțime de subiect.
Sacha Nandlall
Curs: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
Acesta este unul dintre cele mai bune practici cu cursuri de programare a exercițiilor pe care le-am luat vreodată.
Laura Kahn
Curs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Aceasta este una dintre cele mai bune calificări online de calitate pe care le-am făcut vreodată în cariera mea de 13 ani. Păstrați marea lucrare !.
Curs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
o mulțime de exerciții pe care le pot folosi direct în munca mea.
Alior Bank S.A.
Curs: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
Exemple privind date reale.
Alior Bank S.A.
Curs: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
neuralnet, pROC într-o buclă.
Alior Bank S.A.
Curs: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
Stilul de formare al lui Richard a păstrat-o interesantă, exemplele din lumea reală folosite au ajutat la conducerea conceptelor acasă.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Curs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Conținutul, așa cum mi sa părut foarte interesant și cred că mă va ajuta în ultimul an la Universitatea.
Krishan Mistry - NBrown Group
Curs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Mi-au plăcut cu adevărat exercițiile
L M ERICSSON LIMITED
Curs: Machine Learning
Machine Translated
exercițiile de laborator
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Curs: Machine Learning
Machine Translated
Aceasta este una dintre cele mai bune calificări online de calitate pe care le-am făcut vreodată în cariera mea de 13 ani. Păstrați marea lucrare !.
Curs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Artificial Intelligence Course Outlines
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand how Vertex AI works and use it as a machine learning platform.
- Learn about machine learning and NLP concepts.
- Know how to train and deploy machine learning models using Vertex AI.
Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este destinată biologilor care doresc să înțeleagă cum AlphaFold funcționează și utilizează AlphaFold modele ca ghiduri în studiile lor experimentale.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Înțelegeți principiile de bază AlphaFold. Aflați cum funcționează AlphaFold. Învățați cum să interpretați AlphaFold predicțiile și rezultatele.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Această instruire condusă de instructori, formare live (online sau on-site) este destinată analistilor de date și cercetătorilor de date care doresc să utilizeze Weka pentru a îndeplini sarcinile de minare a datelor.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Instalați și configurați Weka Înțelegeți mediul Weka și bențul de lucru. Realizarea sarcinilor de minare a datelor folosind Weka.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente din caseta de instrumente Machine Learning cu încredere și de a evita prăbușirile comune ale aplicațiilor Data Science.
Acest centru de cursuri, condus în direct de instructor, în jurul extragerii informațiilor și semnificațiilor din aceste date. Folosind bibliotecile R Language and Natural Language Processing (NLP) , combinăm concepte și tehnici din informatică, inteligență artificială și lingvistică de calcul pentru a înțelege algoritmic sensul din spatele datelor text. Probele de date sunt disponibile în diferite limbi, conform cerințelor clienților.
Până la sfârșitul acestui training, participanții vor putea pregăti seturi de date (mari și mici) din surse disparate, apoi vor aplica algoritmi potriviți pentru a analiza și raporta asupra semnificației sale.
Formatul cursului
- Prelegeri de părți, discuții în parte, practici practice grele, teste ocazionale pentru evaluarea înțelegerii
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.
Cursul se livrează cu exemple și exerciții cu Python
În această instructoră, întrenare viu, participanţii vor învăţa fundamentale ale Profundului Reinforcement Learning, în timp ce acestea se întâmplă prin crearea unui agent Deep Learning.
Până la sfârșitul acestei formaţii, parteneri vor putea:
Înţeleg conceptele cheie în spatele Profundului Reinforcement Learning și pot fi capabil să-l distingueze de Machine Learning Aplică algoritmele avansate Reinforcement Learning pentru a rezolva problemele din lumi reale Construge un Deep Learning Agent
Audienţă
Dezvoltatorii știinci de date
Formatul cursului
Lecția de parte, discuție de parte, exerciți şi practica grea
Această formare directă (online sau on-site) este destinată cercetătorilor de date care doresc să utilizeze IBM Cloud Pak pentru a pregăti datele pentru utilizare în soluțiile AI.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Instalați și configurați Cloud Pak pentru date. Unifică colectarea, organizarea și analiza datelor. Integrarea Cloud Pak pentru date cu o varietate de servicii pentru a rezolva problemele comune de afaceri. Implementarea fluxurilor de lucru pentru colaborarea cu membrii echipei în dezvoltarea unei soluții AI.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Învățarea profundă este o subfeme de învățare automată care utilizează metode bazate pe reprezentările și structurile de date de învățare, cum ar fi rețelele neuronale.
Python este o limbă de programare de nivel înalt, cunoscută pentru sinteza și citibilitatea codului.
În acest curs de instruire, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru telecom folosind Python pe măsură ce trec prin crearea unui model de risc de credit de învățare profundă.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde. Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în telecom. Utilizați Python, Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru telecom. Construiți propriul lor model de predicție de învățare profundă a clienților cu ajutorul Python.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Acest antrenament în direct, instruit în direct (la fața locului sau la distanță) se adresează persoanelor tehnice care doresc să înființeze sau să extindă un sistem RPA cu capacități mai inteligente.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați IPA UiPath .
- Permiteți roboților să gestioneze alți roboți.
- Aplicați viziunea computerului pentru a localiza obiectele ecranului cu precizie.
- Activați roboți care pot detecta tiparele limbajului și efectua analiza sentimentelor pe conținut nestructurat.
Formatul cursului
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
- Pentru a afla mai multe despre IPA UiPath , accesați: https: // www. UiPath .com / rpa / automat-proces-automatizare
Acest instructor-condus, de formare Live (la fața locului sau la distanță) este destinat testere software care doresc să aibă un mediu de testare software-ul AI condus.
Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Automatizați generarea de testare a unității și parametrizarea cu ai.
- Aplicați învățarea automată a mașinii într-un caz de utilizare în lumea reală.
- Automatizați generarea și întreținerea testelor API cu AI.
- Utilizați metode de învățare automată pentru a auto-vindeca executarea testelor Selenium.
Formatul cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Punerea în aplicare hands-on într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare curs
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, va rugam sa ne contactati pentru a aranja.
Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este destinată marketerilor care doresc să utilizeze AI pentru a îmbunătăți strategiile de marketing digital prin intermediul unor înțelegeri valoroase ale clienților.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Leverage software AI pentru a îmbunătăți modul în care mărcile se conectează cu utilizatorii. Utilizați chatbots pentru a optimiza experiența utilizatorului. Crește productivitatea și veniturile prin automatizarea sarcinilor.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Această formare directă (online sau on-site) este destinată inginerilor care doresc să programeze și să creeze roboți prin metode de bază AI.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Implementarea filtrelor (Kalman și particule) pentru a permite robotului să localizeze obiecte în mișcare în mediul său. Implementarea algoritmelor de căutare și a planificării mișcării. Implementarea controlului PID pentru a regla mișcarea unui robot în interiorul unui mediu. Implementarea algoritmelor SLAM pentru a permite unui robot să-și mapeze un mediu necunoscut.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Această formare directă (online sau on-site) este orientată către manageri și lideri de afaceri care doresc să învețe despre fundamentele inteligenței artificiale și să gestioneze proiecte AI pentru organizația lor.
La sfârșitul acestei cursuri, participanții vor fi capabili să înțeleagă AI la un nivel tehnic și să strategizeze folosind datele și resursele organizației lor pentru a gestiona cu succes proiecte AI.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
În această formare directă (online sau on-site), participanții vor învăța diferitele tehnologii, cadre și tehnici de programare a diferitelor tipuri de roboți care vor fi utilizate în domeniul tehnologiei nucleare și al sistemelor de mediu.
Cursul de 4 săptămâni se desfășoară 5 zile pe săptămână. Fiecare zi este lungă de 4 ore și constă din lecturi, discuții și practică de dezvoltare a roboților într-un mediu de laborator live. Participanții vor completa diferite proiecte din lumea reală aplicabile muncii lor în scopul de a practica cunoștințele dobândite.
Hardware-ul țintă pentru acest curs va fi simulat în 3D prin intermediul software-ului de simulare. Codul va fi apoi încărcat pe hardware-ul fizic (Arduino sau altul) pentru testarea finală a implementării. ROS (Robot Operating System) framework open-source, C++ și Python vor fi utilizate pentru programarea roboților.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Înțelegeți conceptele cheie utilizate în tehnologia robotică. Înțelegeți și gestionați interacțiunea dintre software și hardware într-un sistem robotic. Înțelegeți și implementați componentele software care sprijină robotică. Construiți și operați un robot mecanic simulat care poate vedea, simți, procesa, naviga și interacționa cu oamenii prin voce. Înțelege elementele necesare ale inteligenței artificiale (învățarea mașinilor, învățarea profundă etc.) Se aplică pentru a construi un robot inteligent. Filtre de implementare (Kalman și Particule) pentru a permite robotului să localizeze obiecte în mișcare în mediul său. Implementarea algoritmelor de căutare și a planificării mișcării. Implementarea controlului PID pentru a regla mișcarea unui robot în interiorul unui mediu. Implementarea algoritmelor SLAM pentru a permite unui robot să-și mapeze un mediu necunoscut. Testarea și rezolvarea problemelor unui robot în scenarii realiste.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Despre hardware
Kit-urile de hardware vor fi confirmate de instructor înainte de antrenament. Seturile vor conține mai mult sau mai puțin următoarele componente: Arduino Consiliul Controlorul motorului Senzor de distanță bluetooth sclavă Prototyping board și cabluri cablu USB Autovehicule kit - Participanții vor trebui să furnizeze propriul hardware.
Opțiuni de personalizare
Pentru a personaliza orice parte a acestui curs (limba de programare, model robot, microcontroller, etc.) Vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
În această formare directă (online sau on-site), participanții vor învăța diferitele tehnologii, cadre și tehnici de programare a diferitelor tipuri de roboți care vor fi utilizate în domeniul tehnologiei nucleare și al sistemelor de mediu.
Cursul de 6 săptămâni se desfășoară 5 zile pe săptămână. Fiecare zi este lungă de 4 ore și constă din lecturi, discuții și practică de dezvoltare a roboților într-un mediu de laborator live. Participanții vor completa diferite proiecte din lumea reală aplicabile muncii lor în scopul de a practica cunoștințele dobândite.
Hardware-ul țintă pentru acest curs va fi simulat în 3D prin intermediul software-ului de simulare. ROS (Robot Operating System) framework open-source, C++ și Python vor fi utilizate pentru programarea roboților.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Înțelegeți conceptele cheie utilizate în tehnologia robotică. Înțelegeți și gestionați interacțiunea dintre software și hardware într-un sistem robotic. Înțelegeți și implementați componentele software care sprijină robotică. Construiți și operați un robot mecanic simulat care poate vedea, simți, procesa, naviga și interacționa cu oamenii prin voce. Înțelege elementele necesare ale inteligenței artificiale (învățarea mașinilor, învățarea profundă etc.) Se aplică pentru a construi un robot inteligent. Filtre de implementare (Kalman și Particule) pentru a permite robotului să localizeze obiecte în mișcare în mediul său. Implementarea algoritmelor de căutare și a planificării mișcării. Implementarea controlului PID pentru a regla mișcarea unui robot în interiorul unui mediu. Implementarea algoritmelor SLAM pentru a permite unui robot să-și mapeze un mediu necunoscut. Extinde capacitatea unui robot de a îndeplini sarcini complexe prin Deep Learning. Testarea și rezolvarea problemelor unui robot în scenarii realiste.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a personaliza orice parte a acestui curs (limbă de programare, model robot, etc.) Vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Public
Acest curs este destinat cercetătorilor de date și statisticienilor care au o anumită familiaritate cu statisticile și știu cum să programeze R (sau Python sau altă limbă aleasă). Accentul pe acest curs se referă la aspectele practice ale pregătirii datelor / modelului, execuției, analizei post-hoc și vizualizării.
Scopul este de a oferi aplicații practice Machine Learning participanților interesați de aplicarea metodelor la locul de muncă.
Exemple specifice sectorului sunt folosite pentru a face formarea relevantă pentru public.
Last Updated: