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

Mărturii

★★★★★
★★★★★

Schita de curs

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
14 hours
Overview
Acest curs acoperă AI (cu accent pe Învățarea în mașină și învățarea profundă) în industria automobilelor Ajută la determinarea tehnologiei care poate fi (potențial) utilizată în situații multiple într-o mașină: de la automatizare simplă, recunoașterea imaginii la luarea deciziei autonome .
14 hours
Overview
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 .
14 hours
Overview
OpenFace 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 .
21 hours
Overview
Cursul este dedicat celor care doresc să cunoască un program alternativ la pachetul comercial MATLAB Instruirea în trei zile oferă informații complete privind deplasarea în mediul înconjurător și realizarea pachetului OCTAVE pentru analiza datelor și calculele de inginerie Beneficiarii cursului sunt începători, dar și cei care cunosc programul și care ar dori să-și sistematizeze cunoștințele și să-și îmbunătățească abilitățile Nu este necesară cunoașterea altor limbi de programare, dar va facilita în mare măsură însușirea cunoștințelor de către cursanți Cursul vă va arăta cum să utilizați programul în multe exemple practice .
14 hours
Overview
Această 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 .
28 hours
Overview
Acest curs vă va oferi cunoștințe în rețelele neuronale și, în general, în algoritmul de învățare în mașină, învățare profundă (algoritmi și aplicații) Această instruire se concentrează mai mult pe fundamentale, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras etc Exemplele sunt realizate în TensorFlow .
21 hours
Overview
Această 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 .
21 hours
Overview
Acest curs introduce metode de învățare în robotică.

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.
21 hours
Overview
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.
14 hours
Overview
Această 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 .
7 hours
Overview
Acest curs de formare este destinat persoanelor care ar dori să aplice tehnici de bază de învățare în mașină în aplicații practice.

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 în aplicarea metodelor la locul de muncă

Exemple specifice sectorului sunt utilizate pentru a face formarea relevantă pentru public.
7 hours
Overview
OpenNMT este un sistem de traducere automată a mașinilor neuronale (MIT), care utilizează setul de instrumente matematice Torch În cadrul acestui curs, participanții vor învăța cum să configureze și să utilizeze OpenNMT pentru a traduce diverse seturi de date Cursul începe cu o imagine de ansamblu a rețelelor neuronale pe măsură ce se aplică traducerii mașinilor Participanții vor efectua exerciții live pe parcursul cursului pentru a demonstra că înțeleg conceptele învățate și primesc feedback de la instructor Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor avea cunoștințele și practica necesare pentru implementarea unei soluții live OpenNMT Sursa de surse și limba țintă va fi pre-ordonată în funcție de cerințele publicului Public Specialiști de localizare cu un fundal tehnic Managerii de conținut globali Tehnici de localizare Dezvoltatorii de software care se ocupă de implementarea soluțiilor globale de conținut Formatul cursului Prelegere parte, discuție parțială, practică greu de manevrat .
14 hours
Overview
Scopul acestui curs este de a oferi o experiență de bază în aplicarea metodelor Machine Learning în practică Prin folosirea platformei de programare R și a diferitelor sale biblioteci și bazate pe o multitudine de exemple practice, acest curs învață cum să folosiți cele mai importante blocuri ale Machine Learning, cum să luați deciziile de modelare a datelor, să interpretați ieșirile algoritmilor și validarea rezultatelor Scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi instrumentele cele mai fundamentale din caseta de instrumente Machine Learning în mod confident și de a evita capcanele comune ale aplicațiilor Data Sciences .
14 hours
Overview
Scopul acestui curs este de a oferi o experiență de bază în aplicarea metodelor Machine Learning în practică Prin folosirea limbajului de programare Python și a diverselor sale biblioteci și bazat pe o multitudine de exemple practice, acest curs învață cum să folosiți cele mai importante module ale Machine Learning, cum să luați deciziile de modelare a datelor, să interpretați ieșirile algoritmilor și validarea rezultatelor Scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi instrumentele cele mai fundamentale din caseta de instrumente Machine Learning în mod confident și de a evita capcanele comune ale aplicațiilor Data Sciences .
14 hours
Overview
Scopul acestui curs este de a oferi o experiență de bază în aplicarea metodelor Machine Learning în practică Prin folosirea limbajului de programare Scala și a diverselor sale biblioteci și bazat pe o multitudine de exemple practice, acest curs învață cum să folosiți cele mai importante module ale Machine Learning, cum să luați deciziile de modelare a datelor, să interpretați ieșirile algoritmilor și validarea rezultatelor Scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi instrumentele cele mai fundamentale din caseta de instrumente Machine Learning în mod confident și de a evita capcanele comune ale aplicațiilor Data Sciences .
28 hours
Overview
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 .
21 hours
Overview
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 .
21 hours
Overview
Acest curs de formare este pentru persoanele care ar dori să aplice Machine Learning în aplicații practice pentru echipa lor Antrenamentul nu se va scufunda în tehnicile și nu se va schimba în jurul conceptelor de bază și al aplicațiilor operaționale / operaționale ale acestora Public țintă Investitorii și întreprinzătorii AI Managerii și inginerii a căror companie se aventurează în spațiul AI Analiști de afaceri și investitori .
21 hours
Overview
Acest curs acoperă AI (cu accent pe Învățarea în mașină și învățarea profundă) .
28 hours
Overview
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 .
14 hours
Overview
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 .
14 hours
Overview
OpenNN este o bibliotecă de clasă open source scrisă în C ++ care implementează rețele neuronale, pentru a fi utilizată în învățarea mașinilor.

În acest curs vom trece peste principiile rețelelor neuronale și vom folosi OpenNN pentru a implementa o aplicație probă.

Public
Dezvoltatorii de software și programatorii care doresc să creeze aplicații de învățare profundă.

Formatul cursului
Prelegere și discuții împreună cu exerciții practice.
21 hours
Overview
Microsoft Cognitive Toolkit 2x (anterior CNTK) este un kit de instrumente opencast, care permite instruirea algoritmilor de învățare profundă ca și creierul uman Potrivit Microsoft, CNTK poate fi de 510x mai rapid decat TensorFlow pe retele recurente si de 2 pana la 3 ori mai rapid decat TensorFlow pentru sarcinile legate de imagini În această instruire live, participanții vor învăța cum să folosească Microsoft Cognitive Toolkit pentru a crea, instrui și evalua algoritmi de învățare profundă pentru a fi utilizați în aplicații AI comerciale care implică mai multe tipuri de date, cum ar fi date, vorbire, text și imagini Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Accesați CNTK ca o bibliotecă dintr-un program Python, C # sau C ++ Utilizați CNTK ca instrument independent de învățare a mașinii prin propriul limbaj de descriere a modelului (BrainScript) Utilizați funcția de evaluare a modelului CNTK dintr-un program Java Se combină DNN-urile feedforward, plasele convoluționale (CNN) și rețelele recurente (RNNs / LSTMs) Scalarea capacității de calcul pe procesoare, unități de procesare grafică și mai multe mașini Accesați seturi de date masive folosind limbile de programare existente și algoritmi Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră Notă Dacă doriți să personalizați orice parte a acestui training, inclusiv limba de programare de care aveți nevoie, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .
7 hours
Overview
Tensor2Tensor (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 .
35 hours
Overview
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 .
35 hours
Overview
TensorFlow ™ este o bibliotecă software open source pentru calcul numeric utilizând grafice de fluxuri de date SyntaxNet este un cadru de procesare a limbajului natural pentru TensorFlow Word2Vec este folosit pentru a învăța reprezentări vectoriale ale cuvintelor, numite "embeddings word" Word2vec este un model predictiv deosebit de computational de eficientizare a invatarii cuvintelor din textul brut Acesta vine în două arome, modelul Continuous BagofWords (CBOW) și modelul SkipGram (capitolul 31 și 32 în Mikolov și colab) Folosit în tandem, SyntaxNet și Word2Vec permit utilizatorilor să genereze modele de învățare încorporată de la introducerea limbajului natural Public Acest curs este destinat dezvoltatorilor și inginerilor care intenționează să lucreze cu modelele SyntaxNet și Word2Vec în graficul TensorFlow După finalizarea acestui curs, delegații vor: 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, încorporarea termenilor, construirea de grafice și logare .
7 hours
Overview
Unitatea de procesare Tensor (TPU) este arhitectura pe care Google a folosit-o intern pe parcursul mai multor ani și este acum disponibilă pentru utilizare de către publicul larg Acesta include mai multe optimizări pentru utilizare în rețele neuronale, inclusiv multiplicarea matricei raționalizate și numere întregi de 8 biți în loc de 16 biți pentru a putea reveni la niveluri adecvate de precizie În acest training instruit, participanții vor învăța cum să profite de inovațiile procesoarelor TPU pentru a maximiza performanța propriilor aplicații AI Până la sfârșitul instruirii, participanții vor putea: Antrenează diferite tipuri de rețele neuronale pe cantități mari de date Utilizați TPU-uri pentru a accelera procesul de inferență cu până la două ordine de mărime Utilizați unitățile TPU pentru a procesa aplicații intensive, cum ar fi căutarea de imagini, viziunea în cloud și fotografiile Public Dezvoltatori Cercetătorii Ingineri Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
21 hours
Overview
Torch este o bibliotecă de învățare cu sursă deschisă și un cadru de calcul științific bazat pe limbajul de programare Lua Acesta oferă un mediu de dezvoltare pentru numerică, învățare automată și viziune pe calculator, cu un accent deosebit pe învățarea profundă și pe plasele convoluționale Acesta este unul dintre cele mai rapide și mai flexibile cadre pentru Învățarea Machine și Deep și este folosit de companii precum Facebook, Google, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel și mulți alții În acest curs vom acoperi principiile Tortei, caracteristicile sale unice și modul în care acestea pot fi aplicate în aplicațiile din lumea reală Noi trecem prin numeroase exerciții de manevră pe tot parcursul vieții, demonstrând și practicând conceptele învățate Până la sfârșitul cursului, participanții vor avea o înțelegere aprofundată a trăsăturilor și capabilităților de bază ale lui Torch, precum și rolul și contribuția acestuia în spațiul AI, comparativ cu alte cadre și biblioteci Participanții vor fi primit și practica necesară pentru a pune în aplicare Torch în propriile lor proiecte Public Dezvoltatorii de software și programatorii care doresc să permită învățarea prin masă și învățare profundă în cadrul aplicațiilor lor Formatul cursului Prezentare generală a utilajului și învățarea profundă Exerciții de codificare și integrare a inscripțiilor Testați întrebările stropite de-a lungul drumului pentru a verifica înțelegerea .
28 hours
Overview
Acest curs explorează, cu exemple concrete, aplicarea Tensor Flow în scopul recunoașterii imaginilor Public Acest curs este destinat inginerilor care caută să utilizeze TensorFlow în scopul recunoașterii imaginilor După finalizarea acestui curs, delegații vor putea: înțeleg structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow realizați sarcinile și configurația mediului de instalare / producție / arhitecturii evaluați calitatea codului, efectuați depanarea, monitorizarea să implementeze o producție avansată, cum ar fi modele de instruire, construirea de grafice și logare .
21 hours
Overview
TensorFlow este un API de generația a 2-a a bibliotecii de software open source a Google pentru Deep Learning Sistemul este conceput pentru a facilita cercetarea în domeniul învățării în mașină și pentru a facilita trecerea rapidă și ușoară de la prototipul de cercetare la sistemul de producție Public Acest curs este destinat inginerilor care caută să utilizeze TensorFlow pentru proiectele lor de învățare profundă După finalizarea acestui curs, delegații vor: 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 .

Upcoming Courses

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

Reduceri pentru cursuri

Newsletter Oferte Cursuri

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

Câțiva dintre clienții noștri

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Romania!

As a Business Development Manager you will:

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

We offer:

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

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

Apply now!