курси Artificial Intelligence

курси Artificial Intelligence

Local, instructor-led live Artificial Intelligence (AI) training courses demonstrate through hands-on practice how to implement AI solutions for solving real-world problems.

AI training is available as "onsite live training" or "remote live training". Onsite live Artificial Intelligence training can be carried out locally on customer premises in україна or in NobleProg corporate training centers in україна. Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop.

NobleProg -- Your Local Training Provider.

Testimonials

★★★★★
★★★★★

Artificial Intelligence Course Outlines

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
14 hours
Overview
Цей курс охоплює AI (підкреслюючи машинного навчання та глибоке навчання) у автомобільній промисловості. Це допомагає визначити, які технології можуть бути (потенційно) використані в декількох ситуаціях в автомобілі: від простої автоматики, розпізнавання образів до автономного прийняття рішень.
21 hours
Overview
Цей курс був розроблений для людей, зацікавлених у витяганні сенсу з письмового англійського тексту, хоча знання можуть бути застосовані і до інших людських мов.

Курс охоплює, як використовувати текст, написаний людьми, наприклад, публікації в блозі, твітів тощо.

Наприклад, аналітик може налаштувати алгоритм, який автоматично вийде на підставі великого джерела даних.
14 hours
Overview
Зразки відповідності - це техніка, яка використовується для пошуку вказаних візерунків у зображенні. Він може бути використаний для визначення наявності зазначених характеристик у знімному зображенні, наприклад, очікуваної мітки на дефектному виробі на заводській лінії або вказаних розмірів компонента. Він відрізняється від "Розпізнавання образів" (який визнає загальні закономірності, засновані на великих колекціях відповідних зразків), оскільки це конкретно визначає те, що ми шукаємо, а потім розповідає нам, чи існує очікуваний шаблон чи ні.

Аудиторія
Інженери та розробники, що прагнуть розробити додатки для машинного зору
Виробництво інженерів, техніків та менеджерів

Формат курсу
Цей курс знайомить з підходами, технологіями та алгоритмами, що використовуються в області підбору зразків, як це застосовується до Machine Vision.
21 hours
Overview
PaddlePaddle (Distributed Deer LEARRING) - масштабована глибока навчальна платформа, розроблена компанією Baidu.

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
21 hours
Overview
Цей курс використовує практичний підхід до навчання OptaPlanner. Він надає учасникам інструменти, необхідні для виконання основних функцій цього інструмента.
14 hours
Overview
OpenNN - це бібліотека класів із відкритим кодом, написана на C ++, яка реалізує нейронні мережі для використання в машинному навчанні.

У цьому курсі ми розглядаємо принципи нейронних мереж і використовуємо OpenNN для реалізації прикладу зразка.

Аудиторія
Розробники програмного забезпечення та програмісти, які бажають створювати додатки глибокого навчання.

Формат курсу
Лекція та дискусія в поєднанні з практичними вправами.
7 hours
Overview
OpenNMT - повнофункціональна система з відкритим вихідним кодом (MIT), яка використовує математичний набір інструментів Torch.

У цьому тренінгу учасники навчаться створювати та використовувати OpenNMT для здійснення перекладу різних вибіркових наборів даних. Курс починається з огляду нейронних мереж, як вони застосовуються до машинного перекладу. Учасники проведуть живі вправи на протязі всього курсу, щоб продемонструвати своє розуміння отриманих концепцій та отримувати відгуки від інструктора.

До кінця цього навчання учасники матимуть знання та практику, необхідні для реалізації живого рішення OpenNMT.

Зразки вихідних та цільових мов будуть попередньо впорядковані за вимогами аудиторії.

Аудиторія

- Локалізація фахівців з технічної підготовки
- Глобальні менеджери вмісту
- Локалізація інженерів
- Розробники програмного забезпечення, які відповідають за впровадження рішень глобального контенту

Формат курсу

- Частина лекції, частина обговорення, важка практика практики
14 hours
Overview
Бібліотека Apache OpenNLP - це інструментарій для машинного навчання, призначений для обробки тексту природної мови. Він підтримує найпоширеніші завдання NLP, такі як виявлення мови, токенізація, сегментація пропозицій, мітки теги "частина слова", вилучення названого об'єкта, роздільна здатність, роздільна здатність та кореляція.

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
14 hours
Overview
OpenFace - це програмне забезпечення для розпізнавання обличчя з відкритим вихідним кодом на базі Python і Torch на базі дослідження Google FaceNet.

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
28 hours
Overview
OpenCV (бібліотека Open Source Computer Vision: http://opencv.org) - це бібліотека з відкритим кодом, що має ліцензію на BSD, яка включає кілька сотень алгоритмів комп'ютерного зору.

Аудиторія

Цей курс спрямований на інженерів та архітекторів, які прагнуть використовувати OpenCV для комп'ютерних проектів зору
21 hours
Overview
Курс призначений для тих, хто хотів би знати альтернативну програму для комерційного пакету MATLAB. Триденний тренінг забезпечує повну інформацію про переміщення навколишнього середовища та виконання пакету OCTAVE для аналізу даних та інженерних розрахунків. Одержувачі тренінгів є новачками, а також тими, хто знає програму, і хотів би систематизувати свої знання та вдосконалювати свої навички. Знання інших мов програмування не потрібно, але це значно полегшить придбання знань учнями. Курс покаже вам, як використовувати програму на багатьох практичних прикладах.
14 hours
Overview
Цей тренінговий семінар, який буде проводитись у класі, міститиме презентації та наведені на комп'ютері приклади та навчальні практичні заняття з відповідними нейронними та глибокими мережевими бібліотеками
21 hours
Overview
Ця навчальна сесія, яка проводитиметься в класі, буде вивчати техніку НЛП спільно з застосуванням інтелектуальної власності та робототехніки у бізнесі. Делегати проведуть комп'ютерні приклади та навчальні заняття з використанням Python
21 hours
Overview
За оцінками, неструктуровані дані складають понад 90 відсотків усіх даних, більша частина їх у формі тексту. Публікації блогів, твітів, соціальних мереж та інших цифрових публікацій постійно поповнюють цей зростаючий обсяг даних.

Цей курс зосереджений навколо вилучення розуміння та змісту з цих даних. Використовуючи бібліотеки R-Language і Natural Language Processing (NLP), ми поєднуємо поняття та техніки з комп'ютерної науки, штучного інтелекту та обчислювальної лінгвістики, щоб алгоритмічно зрозуміти значення текстових даних. Зразки даних доступні різними мовами за вимогами замовника.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть підготувати набори даних (великі та малі) з різних джерел, а потім застосовувати правильні алгоритми для аналізу та звітування про його значимість.

Аудиторія
Лінгвісти та програмісти

Формат курсу
Частина лекції, частина обговорення, важка практика практики, періодичні тести для вимірювання розуміння
21 hours
Overview
Виробництво природної мови (NLG) стосується виробництва тексту або мови природної мови комп'ютером.

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
14 hours
Overview
R - вільна програма для вільного програмування для статистичних обчислень, аналізу даних та графіки. R використовується зростаючою кількістю менеджерів та аналітиків даних всередині корпорацій та наукових кіл. R має широкий спектр пакетів для пошуку даних.
28 hours
Overview
Цей курс дасть вам знання в нейронних мережах і, як правило, в алгоритмі машинного навчання, глибоке вивчення (алгоритми та програми).

Цей тренінг більше зосереджено на фундаментальних принципах, але допоможе вам вибрати правильні технології: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras і т. Д. Приклади зроблені в TensorFlow.
7 hours
Overview
Навчання націлено на людей, які бажають вивчати основи нейронних мереж та їх застосування.
21 hours
Overview
Ця навчальна сесія, присвячена класі, буде вивчати інструменти навчання для машин із (запропонованим) Python. Делегати матимуть комп'ютерні приклади та навчальні практичні заняття.
21 hours
Overview
Цей курс представляє методи машинного навчання в робототехнічних додатках.

Це широкий огляд існуючих методів, мотивацій та основних ідей у ​​контексті розпізнавання образів.

Після короткого теоретичного обґрунтування учасники виконують просте вправи з використанням відкритого коду (зазвичай R) або будь-якого іншого популярного програмного забезпечення.
21 hours
Overview
метою цього курсу є надання загальної кваліфікації в застосуванні методів машинного навчання на практиці. За допомогою мови програмування Python та її різних бібліотек, і на основі безлічі практичних прикладів цей курс вчить, як використовувати найважливіші будівельні блоки машинного навчання, як зробити рішення моделювання даних, інтерпретувати результати алгоритмів і перевірки результатів.

нашою метою є дати вам навички, щоб зрозуміти і використовувати найбільш фундаментальних інструментів з машини навчання інструментів впевнено і уникнути поширених помилок застосування даних наук.
14 hours
Overview
Ця навчальна сесія, присвячена класі, буде вивчати методи машинного навчання, на прикладі комп'ютерних прикладів та вправи для вирішення конкретних прикладів, використовуючи відповідну програму мови
14 hours
Overview
У цій навчальній інструкції учасники навчаться навчатися, як використовувати стек технології iOS Machine Learning (ML), оскільки вони виконують роль створення та розгортання мобільного додатка iOS.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Створіть мобільний додаток, здатний обробляти зображення, аналіз тексту та розпізнавання мовлення
- Отримайте доступ до попередньо підготовлених ML-моделей для інтеграції в додатки iOS
- Створіть власну модель ML
- Додайте підтримку Siri Voice для додатків iOS
- Розуміння та використання рамок, таких як coreML, Vision, CoreGraphics та GamePlayKit
- Використовуйте мови та інструменти, такі як Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda, Spyder.

Аудиторія

- Розробники

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
7 hours
Overview
Цей навчальний курс призначений для людей, які хотіли б застосувати базові методи навчання в практичних цілях.

Аудиторія

Дані вчених та статистиків, які володіють знанням машинного навчання та вміють програмувати програму Р. Основна увага цього курсу полягає у практичних аспектах підготовки, виконання, пост-чого аналізу та візуалізації даних / моделей. Мета - дати практичне введення в машинне навчання учасникам, зацікавленим у застосуванні методів на роботі

Специфічні приклади сектору використовуються для того, щоб зробити навчання відповідним аудиторії.
14 hours
Overview
Метою цього курсу є надання базової майстерності у застосуванні методів машинного навчання на практиці. Завдяки використанню платформи програмування R та його різних бібліотек, і на основі багатьох практичних прикладів, цей курс вчить, як використовувати найважливіші компоненти машинного навчання, як приймати рішення щодо моделювання даних, інтерпретувати результати алгоритмів та перевірити результати

Нашою метою є надання вам навичок, щоб упевнено розуміти та використовувати найбільш фундаментальні інструменти з Toolbox Toolbox, а також уникати загальних підводних помилок додатків Data Sciences.
14 hours
Overview
Метою цього курсу є надання базової майстерності у застосуванні методів машинного навчання на практиці. Завдяки використанню мови програмування Python та його різних бібліотек, і на основі багатьох практичних прикладів, цей курс вчить, як використовувати найважливіші компоненти машинного навчання, як прийняти рішення щодо моделювання даних, інтерпретувати результати алгоритмів та перевірити результати

Нашою метою є надання вам навичок, щоб упевнено розуміти та використовувати найбільш фундаментальні інструменти з Toolbox Toolbox, а також уникати загальних підводних помилок додатків Data Sciences.
14 hours
Overview
Метою цього курсу є надання базової майстерності у застосуванні методів машинного навчання на практиці. Завдяки використанню мови програмування Scala та її різноманітних бібліотек та на основі численних практичних прикладів цей курс вчить, як використовувати найважливіші компоненти машинного навчання, як прийняти рішення щодо моделювання даних, інтерпретувати результати алгоритмів та перевірити результати

Нашою метою є надання вам навичок, щоб упевнено розуміти та використовувати найбільш фундаментальні інструменти з Toolbox Toolbox, а також уникати загальних підводних помилок додатків Data Sciences.
28 hours
Overview
Машинознавство є галуззю штучного інтелекту, в якому комп'ютери мають можливість вивчати без явного програмування. R - це популярна мова програмування в фінансовій галузі. Він використовується у фінансових цілях, починаючи від основних програм торгівлі до систем управління ризиками.

У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться навчатися методам і засобам машинного навчання для вирішення реальних проблем в галузі фінансів. R буде використовуватися як мова програмування.

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 з використанням машинного навчання з R

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 hours
Overview
PredictionIO - це сервер із автоматичного вивчення з відкритим вихідним кодом, побудований на вершині новітньої стеки з відкритим кодом.

Аудиторія

Цей курс спрямований на розробників та вчених даних, які хочуть створювати інтелектуальні двигуни для будь-якого завдання машинного навчання.
21 hours
Overview
У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники вивчать найбільш відповідні та найсучасніші технології машинного навчання в Python, будуючи серію демонстраційних програм, що включають зображення, музику, текст та фінансові дані.

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

Upcoming Artificial Intelligence Courses

Weekend Artificial Intelligence courses, Evening Artificial Intelligence training, Artificial Intelligence boot camp, Artificial Intelligence instructor-led, Weekend Artificial Intelligence training, Evening Artificial Intelligence courses, Artificial Intelligence coaching, Artificial Intelligence instructor, Artificial Intelligence trainer, Artificial Intelligence training courses, Artificial Intelligence classes, Artificial Intelligence on-site, Artificial Intelligence private courses, Artificial Intelligence one on one training

Course Discounts

Course Discounts Newsletter

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Some of our clients

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Ukraine!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Ukraine
  • 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!