
Місцеві, інструктор під керівництвом живої штучного інтелекту (AI) навчальних курсів продемонструвати через практичний практиці, як реалізувати Ай рішень для вирішення реальних проблем.
Ай навчання доступне як "на місці навчання" або "дистанційне навчання жити". На місці навчання в прямому ефірі може здійснюватися на місцевому рівні в україні або в Неbleprog корпоративні навчальні центри в україні. Дистанційне навчання в прямому ефірі здійснюється шляхом інтерактивного, віддаленого робочого стола.
Nobleпрога-ваш місцевий навчальний провайдер.
Machine Translated
Відгуки
Він був дуже інформативним і корисним.
Pratheep Ravy
Курси: Predictive Modelling with R
Machine Translated
Це було дуже інтерактивним і більш розслабленим і неформальним, ніж очікувалося. Ми розглянули багато тем в той час, і тренер завжди сприйнятливі говорити більш докладно або в цілому про теми і як вони були пов'язані. Я відчуваю, що навчання дав мені інструменти, щоб продовжити навчання на відміну від його час одного сеансу, де навчання зупиняється, як тільки ви закінчили, що дуже важливо з огляду на масштаби і складність теми.
Jonathan Blease
Курси: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Енн створив велике середовище задавати питання і вчитися. У нас було багато веселощів, а також дізналися багато в той же час.
Gudrun Bickelq
Курси: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
Інтерактивна частина, адаптована до наших конкретних потреб.
Thomas Stocker
Курси: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
Я зробив, як вправи.
Office for National Statistics
Курси: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Я щиро користувався практичний підхід.
Kevin De Cuyper
Курси: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Діапазон матеріалів
Maciej Jonczyk
Курси: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Систематизація знань в області ML
Orange Polska
Курси: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Тренер був настільки добре обізнаний і включив області я був зацікавлений.
Mohamed Salama
Курси: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
Тема дуже цікава.
Wojciech Baranowski
Курси: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Тренери теоретичні знання і готовність вирішувати проблеми з учасниками після навчання.
Grzegorz Mianowski
Курси: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Тему. Дуже цікаво!.
Piotr
Курси: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Вправи після кожної теми були дуже корисними, незважаючи на те, що були занадто складні в кінці. Загалом, представлений матеріал був дуже цікавим і за участю! Вправи з розпізнаванням зображення були великими.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Курси: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Я думаю, що якщо тренінг буде зроблено польською це дозволить тренеру поділитися своїми знаннями більш ефективними.
Radek
Курси: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Глобальний огляд глибокого навчання.
Bruno Charbonnier
Курси: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Вправи достатньо практичні і не потребують високих знань з Python .
Alexandre GIRARD
Курси: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Виконання вправ на реальних прикладах за допомогою епох. Італія повністю розуміла наші очікування щодо цього навчання.
Paul Kassis
Курси: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Я дуже ціную кришталево чіткі відповіді Кріса на наші запитання.
Léo Dubus
Курси: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
Я взагалі користувався знаючими тренера.
Sridhar Voorakkara
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Я був вражений стандартом цього класу-я хотів би сказати, що це був університетський стандарт.
David Relihan
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Дуже хороший всебічний огляд. Go оди фону в чому Tensorflow працює , як це робить.
Kieran Conboy
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Мені сподобалися можливості задавати питання і отримати більш глибокі пояснення теорії.
Sharon Ruane
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Ми отримали набагато більше розуміння в питанні. Деякі цікаві дискусії були зроблені з деякими реальними предметами в нашій компанії.
Sebastiaan Holman
Курси: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Навчання дало правильну основу, яка дозволяє нам далі розширюватися, показуючи, як теорія та практика йдуть рука об руку. Це насправді мене більше зацікавило цю тему, ніж я раніше.
Jean-Paul van Tillo
Курси: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Мені дуже сподобався охоплення і глибину теми.
Anirban Basu
Курси: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Дуже зрозумілий тренер пояснив складні та просунуті теми.
Leszek K
Курси: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Мені сподобався новий погляд на глибоке Машинне навчання.
Josip Arneric
Курси: Neural Network in R
Machine Translated
Ми отримали деякі знання про NN в цілому, і те, що було найбільш цікавим для мене були нові типи н. н., які популярні в наш час.
Tea Poklepovic
Курси: Neural Network in R
Machine Translated
Я в основному користувався графи в R:))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Курси: Neural Network in R
Machine Translated
Глибокі знання тренера про тему.
Sebastian Görg
Курси: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Дуже оновлений підхід чи ІСЦ (течія тензора, ера, вчитися) робити Машинне навчання.
Paul Lee
Курси: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Дуже гнучким.
Frank Ueltzhöffer
Курси: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Я взагалі користувався гнучкістю.
Werner Philipp
Курси: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Враховуючи перспективи технології: які технології/процесу можуть стати більш важливими в майбутньому; Дивіться, які технології можна використовувати для.
Commerzbank AG
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Я отримав вигоду від вибору теми. Стиль навчання. Практична орієнтація.
Commerzbank AG
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Мені це дуже подобається.
蒙 李
Курси: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
Як вони вводять і застосовуються тренером
ORANGE POLSKA S.A.
Курси: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Можливість обговорити запропоновані питання
ORANGE POLSKA S.A.
Курси: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Зв'язок з викладачем
文欣 张
Курси: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Як це
lisa xie
Курси: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Поглиблене висвітлення тем машинного навчання, зокрема нейронних мереж. Дуже багато тем.
Sacha Nandlall
Курси: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
Це один із найкращих практичних занять із програмування вправ, які я коли-небудь брав.
Laura Kahn
Курси: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Це одна з кращих якість онлайн навчання я коли-небудь прийнятих в моїй 13-річної кар'єри. Слідкуйте за велику роботу!.
Курси: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Багато вправ, які я можу безпосередньо використовувати в моїй роботі
Alior Bank S.A.
Курси: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
Приклади фактичних даних
Alior Bank S.A.
Курси: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
невралнет, процедура w petli
Alior Bank S.A.
Курси: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
Стиль навчання Річарда зберіг це цікаво, реальний світ прикладів, використовуваних допомогли керувати поняттями будинку.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Курси: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Зміст, як я знайшов це дуже цікаво і думаю, що це допоможе мені в моєму останньому році в університеті.
Krishan Mistry - NBrown Group
Курси: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Мені справді сподобалися вправи
L M ERICSSON LIMITED
Курси: Machine Learning
Machine Translated
лабораторні вправи
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Курси: Machine Learning
Machine Translated
Це одна з кращих якість онлайн навчання я коли-небудь прийнятих в моїй 13-річної кар'єри. Слідкуйте за велику роботу!.
Курси: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
AI Зміст курсу
Після закінчення цього тренінгу учасники отримають знання та практику, необхідну для впровадження живого рішення OpenNMT .
Зразки джерел та мови мови будуть попередньо узгоджені відповідно до потреб аудиторії.
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, важкі практичні практики
Аудиторія
Цей курс спрямований на інженерів та архітекторів, які прагнуть використовувати OpenCV для проектів комп'ютерного бачення
This instructor-led, live training (online or onsite) 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.
У цій інструкції під керівництвом тренера, учасники навчаться використовувати компоненти OpenFace для створення та розгортання прикладів розпізнавання обличчя.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Працюйте з компонентами OpenFace, включаючи dlib, OpenVC, Torch та nn4 для реалізації виявлення, вирівнювання та перетворення обличчя.
- Застосуйте OpenFace до реальних додатків, таких як стеження, перевірка особи, віртуальна реальність, ігри та ідентифікація повторюваних клієнтів тощо.
Аудиторія
- Розробники
- Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться створювати моделі для обробки текстових даних за допомогою OpenNLP. Приклади навчальних даних, а також настроєні набори даних будуть використовуватися як основа для лабораторних вправ.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановити та налаштувати OpenNLP
- Завантажте існуючі моделі, а також створюйте їх самостійно
- Навчіть моделі на різних наборах зразкових даних
- Інтеграція OpenNLP з існуючими Java-програмами
Аудиторія
- Розробники
- Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
Формат курсу
- Лекція та обговорення в поєднанні з практичними вправами.
Цей курс охоплює, як використовувати текст, написаний людьми, наприклад, публікації в блогах, твіти, тощо ...
Наприклад, аналітик може створити алгоритм, який автоматично досягне висновку на основі великого джерела даних.
У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться використовувати PaddlePaddle для забезпечення глибокого навчання у своїх продуктах і сервісних програмах.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Налаштування та налаштування PaddlePaddle
- Налаштуйте нейронну мережу Convolutional (CNN) для розпізнавання зображень та виявлення об'єктів
- Налаштуйте повторювану нейронну мережу (RNN) для аналізу настроїв
- Налаштуйте глибоке вивчення систем рекомендацій, щоб допомогти користувачам знаходити відповіді
- Прогнозувати рейтинг кліків (CTR), класифікувати великомасштабні набори зображень, виконувати оптичне розпізнавання символів (OCR), виконувати пошук за рангом, виявляти комп'ютерні віруси та впроваджувати систему рекомендацій.
Аудиторія
- Розробники
- Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
Формат курсу
- Цей курс знайомить із підходами, технологіями та алгоритмами, що застосовуються у галузі відповідності шаблонів, як це стосується Machine Vision .
Аудиторія
Цей курс спрямований на розробників і вчених-дослідників, які хочуть створити прогностичні двигуни для будь-якого завдання машинного навчання.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Pandas to preform predictive analysis with machine learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data wrangling in Python.
- Conduct ETL operations for machine learning.
- Create data visualizations with Pandas
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.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Впровадження алгоритмів машинного навчання та методів вирішення складних задач
- Застосовуйте глибоке навчання та напірний нагляд навчання до програм, що включають зображення, музику, текст та фінансові дані
- Натискайте алгоритми Python на максимальний потенціал
- Використовуйте бібліотеки та пакунки, такі як NumPy та Theano
Аудиторія
- Розробники
- Аналітики
- Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
У цьому тренінгу під керівництвом інструкторів учасники вивчать основи Computer Vision під час створення набору простих додатків Computer Vision за допомогою Python .
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Розуміти основи Computer бачення
- Використовуйте Python для реалізації завдань Computer Vision
- Побудувати власні системи виявлення обличчя, об’єктів та руху
Аудиторія
- Програмісти Python зацікавлені у Computer Vision
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
Цей живий курс під керівництвом викладачів орієнтується на отримання інформації та сенсу з цих даних. Використовуючи бібліотеки Natural Language Processing (NLP) R Language та Natural Language Processing (NLP) , ми поєднуємо поняття та методики з інформатики, штучного інтелекту та обчислювальної лінгвістики, щоб алгоритмічно зрозуміти значення текстових даних. Зразки даних доступні різними мовами відповідно до вимог замовника.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть підготувати набори даних (великих і малих) з різних джерел, а потім застосувати правильні алгоритми для аналізу та звітування про його значення.
Формат курсу
- Частина лекції, часткова дискусія, важка практична практика, періодичні тести, щоб оцінити розуміння
У цій навчальній інструкції, учасники навчаться навчатися, як використовувати Python для створення високоякісного тексту природної мови, будуючи власну систему NLG з нуля. Також будуть розглянуті приклади досліджень, а відповідні концепції будуть застосовані до проектів живих лабораторій для створення контенту.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Використовуйте NLG для автоматичного створення контенту для різних галузей, від журналістики, до нерухомості, до погодних та спортивних звітів
- Виберіть і упорядкуйте вихідний вміст, плануйте пропозиції та підготуйте систему для автоматичного створення оригінального вмісту
- Зрозумійте конвеєр НЛГ і застосуйте правильні методи на кожному етапі
- Зрозумійте архітектуру системи генерації природних мов (NLG)
- Впровадження найбільш підходящих алгоритмів та моделей для аналізу та упорядкування
- Витягніть дані з загальнодоступних джерел даних, а також куративних баз даних для використання як матеріалу для згенерованого тексту
- Замініть ручні і трудомісткі процеси написання за допомогою комп'ютера, створення автоматичного вмісту
Аудиторія
- Розробники
- Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
Аудиторія
Вчені-статистики та статистики, які мають певне знайомство з машинним навчанням і знають, як програмувати Р. Акцент цього курсу на практичні аспекти підготовки даних / моделей, виконання, постфактумного аналізу та візуалізації. Мета полягає в тому, щоб дати практичне введення в машинне навчання учасникам, зацікавленим у застосуванні методів на роботі
Приклади, що стосуються окремих секторів, використовуються для того, щоб зробити навчання відповідним для аудиторії.
Цільова аудиторія
- Інвестори та підприємці AI
- Менеджери та інженери, компанія яких займається AI простором
- Business аналітики та інвестори
У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться навчатися методам і засобам машинного навчання для вирішення реальних проблем в галузі фінансів.
Учасники спочатку вивчають основні принципи, а потім впроваджують свої знання на практиці, створюючи власні моделі машинного навчання та використовуючи їх для виконання ряду командних проектів.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Зрозумійте основні концепції машинного навчання
- Дізнайтеся про програми та використання машинного навчання у фінансах
- Розробити власну алгоритмічну стратегію торгівлі за допомогою машинного навчання за допомогою Python
Аудиторія
- Розробники
- Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
У цьому інструкторі, живому навчанні, учасники навчаться застосовувати методи машинного навчання та інструменти для вирішення реальних проблем у фінансовій галузі. R буде використовуватися як мова програмування.
Учасники спочатку вивчають ключові принципи, а потім вдямують свої знання на практиці, створення власних моделей машинного навчання та використання їх для завершення ряду командних проектів.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Розуміння фундаментальних понять машинного навчання
- Вивчайте програми та використання машинного навчання у фінансах
- Розробити власну алгоритмічну торгову стратегію за допомогою машинного навчання з R
Аудиторії
- Розробників
- Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина обговорення, вправи та важка практична практика
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go beyond building ML models and optimize the ML model creation, tracking, and deployment process.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure MLflow and related ML libraries and frameworks.
- Appreciate the importance of trackability, reproducability and deployability of an ML model
- Deploy ML models to different public clouds, platforms, or on-premise servers.
- Scale the ML deployment process to accommodate multiple users collaborating on a project.
- Set up a central registry to experiment with, reproduce, and deploy ML models.
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.
Наша мета - надати вам навички впевнено розуміти та використовувати найважливіші інструменти з інструменту Machine Learning та уникати загальних підводних процесів додатків Data Science .
Наша мета - надати вам навички впевнено розуміти та використовувати найважливіші інструменти з інструменту Machine Learning та уникати загальних підводних процесів додатків Data Science .
Наша мета - надати вам навички впевнено розуміти та використовувати найважливіші інструменти з інструменту Machine Learning та уникати загальних підводних процесів додатків Data Science .