Cursuri Machine Learning

Cursuri Machine Learning

Local, instructor-led live Machine Learning training courses demonstrate through hands-on practice how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in various industries. NobleProg ML courses cover different programming languages and frameworks, including Python, R language and Matlab. Machine Learning courses are offered for a number of industry applications, including Finance, Banking and Insurance and cover the fundamentals of Machine Learning as well as more advanced approaches such as Deep Learning. Machine Learning training is available as "onsite live training" or "remote live training". România onsite live Machine Learning trainings can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers. Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop. NobleProg -- Your Local Training Provider

Marturii

★★★★★
★★★★★

Schita de curs

CodNumeDuratăRezumat
aiintArtificial Intelligence Overview7 oreAcest 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.
mliosMachine Learning on iOS14 oreÎn 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 .
textsumText Summarization with Python14 oreÎn 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 .
undnnUnderstanding Deep Neural Networks35 oreAcest 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 .
opennlpOpenNLP for Text Based Machine Learning14 oreBiblioteca 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 .
mlbankingpython_Machine Learning for Banking (with Python)21 oreÎnvățarea 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 .
mlbankingrMachine Learning for Banking (with R)28 oreÎn 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 .
matlabdlMatlab for Deep Learning14 oreÎn 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 .
tensorflowservingTensorFlow Serving7 oreTensorFlow 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 .
pythontextmlPython: Machine Learning with Text21 oreÎn 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 .
mlfinancepythonMachine Learning for Finance (with Python)21 oreÎnvățarea 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 .
encogintroEncog: Introduction to Machine Learning14 oreEncog 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 .
encogadvEncog: Advanced Machine Learning14 oreEncog 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 .
radvmlAdvanced Machine Learning with R21 oreÎn 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 .
pythonadvmlPython for Advanced Machine Learning21 oreÎn 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 .
openfaceOpenFace: Creating Facial Recognition Systems14 oreOpenFace este un software bazat pe Python și Torch, bazat pe cercetare FaceNet a Google, bazată pe tehnologia opensource, în timp real În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească componentele OpenFace pentru a crea și implementa o aplicație de recunoaștere facială Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Lucrați cu componentele OpenFace, inclusiv dlib, OpenVC, Torch, și nn4 pentru a implementa detectarea feței, alinierea și transformarea Aplicați OpenFace aplicațiilor din lumea reală, cum ar fi supravegherea, verificarea identității, realitatea virtuală, jocurile și identificarea clienților repetate etc Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
embeddingprojectorEmbedding Projector: Visualizing Your Training Data14 oreEmbedding Projector este o aplicație web open source pentru vizualizarea datelor utilizate pentru instruirea sistemelor de învățare a mașinilor Creat de Google, face parte din TensorFlow Această instruire instruită live introduce conceptele din spatele Proiectoarelor Embedding și umblă participanții prin configurarea unui proiect demo Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Explorați modul în care datele sunt interpretate de modelele de învățare automată Navigați prin vizualizările 3D și 2D ale datelor pentru a înțelege modul în care algoritmul de învățare a mașinilor îl interpretează Înțelegeți conceptele din spatele embeddings și rolul lor în reprezentarea vectorilor matematici pentru imagini, cuvinte și cifre Explorați proprietățile unei încorporări specifice pentru a înțelege comportamentul unui model Aplicați proiectul de încorporare în cazuri de utilizare realworld, cum ar fi construirea unui sistem de recomandări pentru melodii pentru iubitorii de muzică Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
t2tT2T: Creating Sequence to Sequence Models for Generalized Learning7 oreTensor2Tensor (T2T) este o bibliotecă modulară și extensibilă pentru instruirea modelelor AI în diverse sarcini, utilizând diferite tipuri de date de antrenament, de exemplu: recunoașterea imaginii, traducerea, parsarea, captarea imaginilor și recunoașterea vorbirii Este menținută de echipa Google Brain În acest training instruit, participanții vor învăța cum să pregătească un model de deplerare pentru a rezolva mai multe sarcini Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Instalați tensor2tensor, selectați un set de date și instruiți și evaluați un model AI Personalizați un mediu de dezvoltare utilizând instrumentele și componentele incluse în Tensor2Tensor Creați și utilizați un singur model pentru a afla simultan mai multe sarcini din mai multe domenii Utilizați modelul pentru a învăța din sarcini cu o cantitate mare de date de instruire și pentru a aplica acele cunoștințe în sarcini în care datele sunt limitate Obțineți rezultate satisfăcătoare de procesare utilizând o singură GPU Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
dlfornlpDeep Learning for NLP (Natural Language Processing)28 oreDeep 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 .
mlfinancerMachine Learning for Finance (with R)28 oreÎnvățarea 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 .
snorkelSnorkel: Rapidly Process Training Data7 oreSnorkel este un sistem pentru crearea rapidă, modelarea și gestionarea datelor de antrenament Se axează pe accelerarea dezvoltării aplicațiilor de extragere a datelor structurate sau "întunecate" pentru domenii în care seturile de antrenament etichetate mari nu sunt disponibile sau ușor de obținut În acest training instruit, participanții vor învăța tehnici de extragere a valorii din date nestructurate, cum ar fi text, tabele, figuri și imagini, prin modelarea datelor de antrenament cu Snorkel Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Creați programatic programe de formare pentru a permite etichetarea seturilor masive de antrenament Antrenează modele de calitate superioară, prin modelarea în primul rând a seturilor de antrenament zgomotoase Utilizați Snorkel pentru a implementa tehnici de supraveghere slabă și a aplica programarea datelor pentru sistemele de învățare automată slabă Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
ML_LBGMachine Learning – Data science21 oreAceastă sesiune de instruire bazată pe clasă va explora unelte de învățare a mașinilor cu Python (sugerat) Delegatii vor avea exemple pe baza de calculatoare si exercitii de studiu de caz pe care sa le urmeze .
appaiApplied AI from Scratch28 oreThis is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
dlfortelecomwithpythonDeep Learning for Telecom (with Python)28 oreMachine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readability.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for telecom using Python as they step through the creation of a deep learning credit risk model.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the fundamental concepts of deep learning
- Learn the applications and uses of deep learning in telecom
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for telecom
- Build their own deep learning customer churn prediction model using Python

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
rapidminerRapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics14 oreRapidMiner is an open source data science software platform for rapid application prototyping and development. It includes an integrated environment for data preparation, machine learning, deep learning, text mining, and predictive analytics.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use RapidMiner Studio for data preparation, machine learning, and predictive model deployment.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure RapidMiner
- Prepare and visualize data with RapidMiner
- Validate machine learning models
- Mashup data and create predictive models
- Operationalize predictive analytics within a business process
- Troubleshoot and optimize RapidMiner

Audience

- Data scientists
- Engineers
- Developers

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
aicityplanningArtificial Intelligence for City Planning14 oreCum vor arăta orașele în viitor? Cum poate fi utilizată inteligența artificială (AI) pentru a îmbunătăți planificarea urbană? Cum poate fi utilizat AI pentru a face orașele mai eficiente, viabile, mai sigure și mai ecologice? În acest training instruit (la fața locului sau la distanță), examinăm diferitele tehnologii care alcătuiesc AI, precum și seturile de competențe și cadrul mental necesar pentru a le folosi pentru planificarea urbană De asemenea, acoperim instrumentele și abordările pentru colectarea și organizarea datelor relevante pentru utilizarea în AI, inclusiv pentru exploatarea datelor Public Planificatorii orașului Arhitecti Dezvoltatori Transportatori Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale și o serie de exerciții interactive Notă Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .
dlformedicineDeep Learning for Medicine14 oreÎnvățarea 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 subdomeniu al Învățării Machine, care încearcă să imite funcționarea creierului uman în luarea deciziilor Este instruit cu date pentru a oferi automat soluții la probleme Deep Learning oferă oportunități vaste pentru industria medicală, care se află pe o mină de aur de date În această instruire instruită, participanții vor participați la o serie de discuții, exerciții și analize de caz pentru a înțelege fundamentele Deep Learning Cele mai importante instrumente și tehnici de învățare în profunzime vor fi evaluate și vor fi efectuate eforturi pentru pregătirea participanților pentru a-și realiza propriile evaluări și implementarea soluțiilor Deep Learning în cadrul organizațiilor lor Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegeți fundamentele învățării profunde Învățați tehnicile de învățare profundă și aplicațiile lor în industrie Examinați problemele din medicină care pot fi rezolvate prin tehnologiile Deep Learning Explorați studiile de caz Deep Learning în medicină Formulează o strategie pentru adoptarea celor mai noi tehnologii în Deep Learning pentru rezolvarea problemelor din medicină Public Managerii Profesioniști medicali în roluri de conducere Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră Notă Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .
algebraformlAlgebra for Machine Learning14 oreAlgebra liniară este o ramură a matematicii care se ocupă cu vectori, matrice și transformări liniare Cunoașterea algebrei liniare îi ajută pe ingineri și dezvoltatori să-și îmbunătățească capabilitățile de învățare a mașinilor Înțelegerea conceptelor de algebră liniară le permite să înțeleagă mai bine principiile care stau la baza tehnicilor de învățare a mașinilor și astfel să rezolve problemele mai repede În această instruire instruită, participanții vor învăța fundamentele algebrei liniare, pe măsură ce vor trece prin rezolvarea unei probleme de învățare a mașinilor utilizând metode de algebră liniară Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelege concepte fundamentale de algebră liniară Aflați abilitățile liniare de algebră necesare pentru învățarea mașinilor Folosiți structuri și concepte de algebră liniară atunci când lucrați cu date, imagini, algoritmi etc Rezolvați o problemă de învățare a mașinii folosind algebra liniară Public Dezvoltatori Ingineri Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră Notă Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .
Nue_LBGNeural computing – Data science14 oreAceastă sesiune de instruire bazată pe clasă va conține prezentări și exemple pe bază de computere și exerciții de studiu de caz care vor fi întreprinse cu bibliotecile relevante de rețele neuronale și profunde .
mllbgMachine Learning in business – AI/Robotics14 oreAceastă sesiune de instruire bazată pe clasă va explora tehnicile de învățare a mașinilor, cu ajutorul exemplelor bazate pe calculator și a exercițiilor de rezolvare a studiilor de caz folosind un limbaj de program relevant .

Upcoming Courses

CursData cursuluiPretul cursului [Tele - Clasa]
Machine Learning Concepts for Entrepreneurs and Managers - Iasi, Piata UniriiLun, 2018-12-31 09:305250EUR / 6050EUR
Machine Learning Concepts for Entrepreneurs and Managers - Constanta, Str. Mircea cel BatranLun, 2018-12-31 09:305250EUR / 6050EUR
Machine Learning Concepts for Entrepreneurs and Managers - Timisoara, Boulevard Iosif BulbucaMie, 2019-01-02 09:305250EUR / 6050EUR
Machine Learning Concepts for Entrepreneurs and Managers - Cluj-Napoca, Strada PiteștiMie, 2019-01-09 09:305250EUR / 6050EUR
Machine Learning Concepts for Entrepreneurs and Managers - Brasov, Strada Calea BucurestiMie, 2019-01-23 09:305250EUR / 6050EUR
Sfarsit de saptamana Machine Learning Cursuri, Seara Machine Learning Training, Machine Learning Camp, Machine Learning Cu instructor, Sfarsit de saptamana Machine Learning Training, Seara Machine Learning Cursuri, Machine Learning Coaching, Machine Learning Instructor, Machine Learning Trainer, Machine Learning Cursuri, Machine Learning Clase, Machine Learning Pe pagina, Machine Learning curs privat, Machine Learning one on one training

Discounts pentru curs

CursLoculData cursuluiPretul cursului [Tele - Clasa]
IoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and InvestorsBucuresti, Centru NordMar, 2019-02-05 09:30N/A / 5525EUR
Data analysis with TableauConstanta, Str. Mircea cel BatranMar, 2019-02-19 09:303150EUR / 3750EUR
Algebra for Machine LearningConstanta, Str. Mircea cel BatranJoi, 2019-04-11 09:303150EUR / 3750EUR
Signavio Process ManagerIasi, Piata UniriiMar, 2019-04-30 09:301575EUR / 1975EUR
Neural computing – Data scienceIasi, Piata UniriiMar, 2019-05-28 09:303500EUR / 4100EUR

Newsletter Oferte Cursuri

Respectăm confidențialitatea adresei Dvs de email. Nu vom transmite sau vinde adresa altor părți. Puteți să schimbați preferințele sau să v-ă dezabonați complet oricand.

Unii din clientii nostri

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!