Cursurile de instruire la nivel local instruite de instructor (ML) demonstrează prin practica practică cum se aplică tehnici de învățare a mașinilor și instrumente pentru rezolvarea problemelor din lumea reală în diverse industrii. Cursurile NobleProg ML acoperă diferite limbi de programare și cadre, inclusiv Python, limba R și Matlab. Cursurile de învățare la mașină sunt oferite pentru o serie de aplicații din industrie, printre care se numără Finanțele, Banca și Asigurările și acoperă fundamentele Machine Learning, precum și abordări mai avansate, cum ar fi Deep Learning. Instruirea pentru instruirea în mașină este disponibilă ca "formare live la fața locului" sau "instruire 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
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
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
Forma notebook-ului Jupyter, în care sunt disponibile materialele de instruire
L M ERICSSON LIMITED
Curs: Machine Learning
Machine Translated
Au fost multe exerciții și subiecte interesante.
L M ERICSSON LIMITED
Curs: Machine Learning
Machine Translated
unele exerciții mari de laborator analizate și explicate de către antrenor în profunzime (de exemplu, covariante în regresie liniară, care se potrivesc cu funcția reală)
L M ERICSSON LIMITED
Curs: Machine Learning
Machine Translated
Este minunat ca tot materialul, inclusiv exercitiile, sa fie pe aceeasi pagina si apoi sa fie actualizat in zbor. Soluția este dezvăluită la sfârșit. Misto! De asemenea, apreciez faptul că Krzysztof a depus eforturi suplimentare pentru a înțelege problemele noastre și ne-a sugerat posibile tehnici.
Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED
Curs: Machine Learning
Machine Translated
Cunoștințe mari și actuale despre exemple de aplicații practice și practice.
ING Bank Śląski S.A.
Curs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
O mulțime de exerciții, o colaborare foarte bună cu grupul.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Curs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
lucrează pe colaboratori,
ING Bank Śląski S.A.
Curs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Era evident că entuziaștii subiecților prezentați au fost conducători. Folosite exemple interesante în timpul exercițiului.
ING Bank Śląski S.A.
Curs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
O gamă largă de subiecte acoperite și o cunoaștere substanțială a liderilor.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curs: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
lipsă
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curs: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Mari cunoștințe teoretice și practice ale lectorilor. Comunicativitatea formatorilor. În timpul cursului, puteți pune întrebări și puteți obține răspunsuri satisfăcătoare.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curs: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Partea practică, în care am implementat algoritmi. Acest lucru a permis o mai bună înțelegere a subiectului.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curs: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
exerciții și exemple implementate asupra lor
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curs: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Exemple și probleme discutate.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curs: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Cunoștințe fundamentale, angajament, un pasionat mod de a transfera cunoștințe. Exemple practice după o prelegere teoretică.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curs: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Exerciții practice pregătite de domnul Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curs: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Am beneficiat de pasiunea de a învăța și de a ne concentra pe a face lucrurile sensibile.
Zaher Sharifi - GOSI
Curs: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Identificarea umană și circuitul de detectare a punctului de rău
王 春柱 - 中移物联网
Curs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Demonstra
中移物联网
Curs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Despre zona feței.
中移物联网
Curs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Schimburile informale am avut în timpul prelegeri într-adevăr ma ajutat să aprofundeze înțelegerea mea de subiect
Explore
Curs: Deep Reinforcement Learning with Python
Machine Translated
Acesta prezintă multe metode cu scripturi pre pregătite - materiale foarte pregătite și ușor de urmărit
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Curs: Machine Learning – Data science
Machine Translated
Îmi place că antrenamentul a fost axat pe exemple și codificare. Am crezut că este imposibil să împachetezi atât de mult conținut în trei zile de antrenament, dar m-am înșelat. Formarea a acoperit numeroase subiecte și totul a fost realizat într-o manieră foarte detaliată (în special tuningul parametrilor modelului - nu m-am așteptat ca va fi un timp pentru asta și am fost surprins).
Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Curs: Machine Learning – Data science
Machine Translated
Teoria alternării / practica eficiente!
CIRAD
Curs: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Machine Translated
Prezentarea progresivă și aplicarea metodelor
Aurélien Briffaz - CIRAD
Curs: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Machine Translated
Disponibilitate și adaptabilitate, răspunsuri la întrebări
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Curs: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Machine Translated
Probleme discutate, exerciții (exemple), atmosferă de formare, contact cu formatorul, locație.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Curs: Octave not only for programmers
Machine Translated
Multe sfaturi practice
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Curs: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Multe informații legate de implementarea soluțiilor
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Curs: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
O multitudine de sfaturi practice și cunoștințe de lector de la o gamă largă de probleme AI / IT / SQL / IoT.
ABB Sp. z o.o.
Curs: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Îmi place că se concentrează mai mult asupra modalității de abordare a diferitelor metode de rezumare a textului
Curs: Text Summarization with Python
Machine Translated
multe informații, toate întrebările nelinistite, exemple interesante
A1 Telekom Austria AG
Curs: Deep Learning for Telecom (with Python)
Machine Translated
Instructorul a fost un profesionist în domeniul subiectului și teorie înrudită cu aplicație excelent
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Curs: Applied AI from Scratch in Python
Machine Translated
Am început cu cunoștințe aproape de zero și până la sfârșit am putut să-mi construiesc și să-mi instruiesc propriile rețele.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Curs: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Ewa has a passion for the subject and a huge wealth of knowledge. She impressed all of us with her knowledge and kept us all focused through the day.
Rock Solid Knowledge Ltd
Curs: Machine Learning – Data science
Even with having to miss a day due to customer meetings, I feel I have a much clearer understanding of the processes and techniques used in Machine Learning and when I would use one approach over another. Our challenge now is to practice what we have learned and start to apply it to our problem domain
Richard Blewett - Rock Solid Knowledge Ltd
Curs: Machine Learning – Data science
So much breadth and topics covered. I felt it was a huge subject to try and cover in 3 days - the trainer did what they could to cover everything almost exactly on time!
Rock Solid Knowledge Ltd
Curs: Machine Learning – Data science
Îmi place că se concentrează mai mult asupra modalității de abordare a diferitelor metode de rezumare a textului
Curs: Text Summarization with Python
Machine Translated
Machine Learning (ML) Subcategories
ML (Machine Learning) Course Outlines
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați Python și MySql.
- Înțelegeți ce este Data Science și cum poate adăuga valoare practic oricărei afaceri.
- Aflați elementele fundamentale ale codării în Python
- Aflați tehnici de Machine Learning supravegheate și nesupervizate și cum să le implementați și să interpretați rezultatele.
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 un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
Public
Cercetătorii de date și statisticienii care au o anumită familiaritate cu învățarea în mașină și știu cum să programeze programul R. Accentul acestui curs este pus pe aspectele practice ale pregătirii datelor / modelului, execuției, analizei post-hoc și vizualizării. Scopul este de a oferi o introducere practică în învățarea mașinilor pentru participanții interesați de aplicarea metodelor la locul de muncă
Exemple specifice sectorului sunt folosite pentru a face formarea relevantă pentru public.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Această instruire se concentrează mai mult asupra elementelor fundamentale, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Exemplele sunt făcute în TensorFlow .
Este o prezentare generală a metodelor, motivațiilor și ideilor principale existente în contextul recunoașterii modelului.
După un scurt context teoretic, participanții vor efectua exerciții simple folosind open source (de obicei R) sau orice alt software popular.
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.
Scopul nostru este să vă oferim abilitățile de a înțelege și utiliza instrumentele cele mai fundamentale din caseta de instrumente Machine Learning încredere și de a evita capcanele comune ale aplicațiilor Data Science .
Scopul nostru este să vă oferim abilitățile de a înțelege și utiliza instrumentele cele mai fundamentale din caseta de instrumente Machine Learning încredere și de a evita capcanele comune ale aplicațiilor Data Science .
Scopul nostru este să vă oferim abilitățile de a înțelege și utiliza instrumentele cele mai fundamentale din caseta de instrumente Machine Learning încredere și de a evita capcanele comune ale aplicațiilor Data Science .
În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să aplice tehnici și instrumente de învățare automată pentru rezolvarea problemelor din lumea reală în industria finanțelor. R va fi folosit ca limbaj de programare.
Participanții învață mai întâi principiile cheie, apoi își pun cunoștințele în practică construindu-și propriile modele de învățare automată și folosindu-le pentru a finaliza o serie de proiecte ale echipei.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Înțelegeți conceptele fundamentale în învățarea mașinii
- Aflați aplicațiile și utilizările învățării automate în finanțe
- Dezvolta propria strategie de tranzacționare algoritmică folosind învățarea automată cu R
Public
- Dezvoltatori
- Cercetătorii de date
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să aplice tehnici și instrumente de învățare automată pentru rezolvarea problemelor din lumea reală în industria finanțelor.
Participanții învață mai întâi principiile cheie, apoi își pun cunoștințele în practică construindu-și propriile modele de învățare automată și folosindu-le pentru a finaliza o serie de proiecte ale echipei.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Înțelegeți conceptele fundamentale în învățarea mașinii
- Aflați aplicațiile și utilizările învățării automate în finanțe
- Dezvoltați propria strategie de tranzacționare algoritmică folosind învățarea automată cu Python
Public
- Dezvoltatori
- Cercetătorii de date
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
Public țintă
- Investitori și antreprenori AI
- Manageri și Ingineri a căror companie se aventura în spațiul AI
- Analisti de Business și investitori
By the end of this training, participants will:
- Understand the evolution and trends for machine learning.
- Know how machine learning is being used across different industries.
- Become familiar with the tools, skills and services available to implement machine learning within an organization.
- Understand how machine learning can be used to enhance data mining and analysis.
- Learn what a data middle backend is, and how it is being used by businesses.
- Understand the role that big data and intelligent applications are playing across industries.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Participanții învață mai întâi principiile cheie, apoi își pun cunoștințele în practică construindu-și propriile modele de învățare automată și folosindu-le pentru a finaliza o serie de proiecte live.
Public
- Dezvoltatori
- Cercetătorii de date
- Profesioniștii din domeniul bancar cu o pregătire tehnică
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să aplice tehnici și instrumente de învățare automată pentru rezolvarea problemelor din lumea reală în industria bancară.
Participanții învață mai întâi principiile cheie, apoi își pun cunoștințele în practică construindu-și propriile modele de învățare automată și folosindu-le pentru a finaliza o serie de proiecte ale echipei.
Public
- Dezvoltatori
- Cercetătorii de date
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
Până la sfârșitul acestui training, participanții vor avea cunoștințele și practicile necesare pentru a implementa o soluție live OpenNMT .
Probele de limbă sursă și țintă vor fi pre-aranjate conform cerințelor audienței.
Formatul cursului
- Part de conferință, parte discuție, practică practică grea
Această instruire desfășurată de instructor (live sau la distanță) este destinată inginerilor care doresc să învețe despre aplicabilitatea inteligenței artificiale în sistemele mecatronice.
Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea:
- Obțineți o imagine de ansamblu a inteligenței artificiale, a învățării mașinilor și a inteligenței computaționale.
- Înțelegeți conceptele rețelelor neuronale și diferitele metode de învățare.
- Alegeți inteligent abordările inteligente în mod eficient pentru problemele din viața reală.
- Implementarea aplicațiilor AI în ingineria mecatronică.
Formatul cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practici.
- Implementarea manuală într-un mediu live-lab.
Opțiunile de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Partea 1 (40%) a acestui antrenament se concentrează mai mult asupra elementelor fundamentale, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras etc.
Partea a 2-a (20%) a acestei instruiri introduce Theano - o bibliotecă piton care ușurează scrierea modelelor de învățare profundă.
Partea a 3-a (40%) a instruirii ar fi bazată pe baza Tensorflow - API-ul a 2-a generație a bibliotecii software open source pentru Deep Learning lui Go ogle. Exemplele și handson-ul vor fi făcute în TensorFlow .
Public
Acest curs este destinat inginerilor care doresc să folosească TensorFlow pentru proiectele lor de Deep Learning
După finalizarea acestui curs, delegații vor:
-
au o bună înțelegere pe rețelele neuronale profunde (DNN), CNN și RNN
-
înțelegeți structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow
-
să poată efectua activități de instalare / mediu de producție / arhitectură și configurare
-
să poată evalua calitatea codului, să efectueze depanarea, să monitorizeze
-
să fie capabil să implementeze producție avansată, cum ar fi modele de instruire, grafice de construcție și jurnal
.jpg "european organization for nuclear research (cern)")
.jpg "american international group (aig)")
.jpg "european southern observatory (eso)")
.png "aeronautical radio, incorporated (arinc)")
