курси Artificial Intelligence

курси Artificial Intelligence

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

Testimonials

★★★★★
★★★★★

AI Course Outlines

Course Name
Duration
Overview
Course Name
Duration
Overview
14 hours
Overview
Цей курс охоплює AI (підкреслюючи Machine Learning та Deep Learning ) в Automotive промисловості. Це допомагає визначити, яку технологію можна (потенційно) використовувати в різних ситуаціях в автомобілі: від простої автоматизації, розпізнавання зображень 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.

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.
21 hours
Overview
PredictionIO є відкритим програмним сервером для Machine Learning побудованим на базі сучасного стека з відкритим вихідним кодом.

Аудиторія

Цей курс спрямований на розробників і вчених-дослідників, які хочуть створити прогностичні двигуни для будь-якого завдання машинного навчання.
14 hours
Overview
Узгодження шаблону - це техніка, яка використовується для пошуку заданих шаблонів у зображенні. З його допомогою можна визначити наявність заданих характеристик у захопленому зображенні, наприклад, очікувану мітку на несправному виробі на заводській лінії або вказані розміри компонента. Він відрізняється від " Pattern Recognition " (який розпізнає загальні зразки, засновані на більшій колекції суміжних зразків) тим, що він конкретно диктує те, що ми шукаємо, а потім повідомляє нам, існує чи ні очікувана схема.

Формат курсу

- Цей курс знайомить із підходами, технологіями та алгоритмами, що застосовуються у галузі відповідності шаблонів, як це стосується 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 . Вона надає учасникам інструменти, необхідні для виконання основних функцій цього інструменту.
14 hours
Overview
У цій навчальній програмі під керівництвом інструкторів ми переходимо до принципів нейронних мереж і використовуємо OpenNN для реалізації зразкового додатку.

Формат курсу

- Лекція та обговорення в поєднанні з практичними вправами.
7 hours
Overview
У цьому тренінгу під керівництвом інструкторів учасники дізнаються, як налаштувати та використовувати OpenNMT для здійснення перекладу різних зразків наборів даних. Курс починається з огляду нейронних мереж, оскільки вони застосовуються до машинного перекладу. Учасники будуть виконувати живі вправи протягом усього курсу, щоб продемонструвати своє розуміння засвоєних понять та отримати зворотній зв’язок з інструктором.

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
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 Computer бачення з відкритим вихідним кодом: http://opencv.org) - ліцензована бібліотека з відкритим вихідним кодом, що включає кілька сотень алгоритмів комп'ютерного зору.

Аудиторія

Цей курс спрямований на інженерів та архітекторів, які прагнуть використовувати OpenCV для проектів комп'ютерного бачення
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
Це навчальне заняття на основі аудиторії буде містити презентації та приклади на комп’ютері та приклади навчальних занять для відповідних нейронних та глибоких мережевих бібліотек
21 hours
Overview
This classroom based training session will explore NLP techniques in conjunction with the application of AI and Robotics in business. Delegates will undertake computer based examples and case study solving exercises using Python
21 hours
Overview
За оцінками, на неструктуровані дані припадає понад 90 відсотків усіх даних, значна частина яких у формі тексту. Повідомлення в блогах, твіти, соціальні медіа та інші цифрові публікації постійно додають до цього зростаючого масиву даних.

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
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
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
28 hours
Overview
Цей курс дасть вам знання з нейронних мереж та загалом з алгоритму машинного навчання, глибокого навчання (алгоритми та програми).

Це навчання більш сфокусовані на основних принципах, але і допоможе вам вибрати правильну технологію: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras і т.д. Приклади зроблені в TensorFlow .
7 hours
Overview
Тренінг спрямований на людей, які хочуть вивчити основи нейронних мереж та їх застосування.
21 hours
Overview
Це навчальне заняття на основі класу вивчить інструменти машинного навчання з (запропонованим) Python . Делегати матимуть приклади, що базуються на комп’ютері, та навчальні приклади.
21 hours
Overview
Даний курс вводить методи машинного навчання в робототехнічних додатках.

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

Після короткого теоретичного обговорення учасники виконають прості вправи, використовуючи відкрите джерело (як правило, R) або будь-яке інше популярне програмне 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 бажають застосовувати основні методи Machine Learning у практичних застосуваннях.

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.
14 hours
Overview
Мета цього курсу - забезпечити базове знання у застосуванні методів Machine Learning на практиці. Завдяки використанню платформи програмування R та різних її бібліотек та на основі безлічі практичних прикладів цей курс вчить, як використовувати найважливіші складові Machine Learning , як приймати рішення щодо моделювання даних, інтерпретувати результати роботи алгоритмів та підтвердити результати.

Наша мета - надати вам навички впевнено розуміти та використовувати найважливіші інструменти з інструменту Machine Learning та уникати загальних підводних процесів додатків Data Science .
14 hours
Overview
Мета цього курсу - забезпечити базове знання у застосуванні методів Machine Learning на практиці. Завдяки використанню Python програмування Python та різних його бібліотек та на основі безлічі практичних прикладів цей курс вчить, як використовувати найважливіші складові Machine Learning , як приймати рішення щодо моделювання даних, інтерпретувати результати алгоритмів та підтвердити результати.

Наша мета - надати вам навички впевнено розуміти та використовувати найважливіші інструменти з інструменту Machine Learning та уникати загальних підводних процесів додатків Data Science .
14 hours
Overview
Мета цього курсу - забезпечити базове знання у застосуванні методів Machine Learning на практиці. Завдяки використанню мови програмування Scala та різних її бібліотек та на основі безлічі практичних прикладів цей курс вчить, як використовувати найважливіші складові Machine Learning , як приймати рішення щодо моделювання даних, інтерпретувати результати алгоритмів та підтвердити результати.

Наша мета - надати вам навички впевнено розуміти та використовувати найважливіші інструменти з інструменту Machine Learning та уникати загальних підводних процесів додатків Data Science .
28 hours
Overview
Машинне навчання - це галузь Штучного інтелекту, в якій комп'ютери мають можливість вчитися без явного запрограмування. R - популярна мова програмування у фінансовій галузі. Він використовується у фінансових додатках, починаючи від основних торгових програм до систем управління ризиками.

У цьому навчанні на практиці під керівництвом інструкторів 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, потім впроваджують свої знання на практиці, будуючи власні моделі машинного навчання та використовуючи їх для виконання ряду командних проектів.

Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:

- Розуміти основні поняття в машинному навчанні
- Вивчіть додатки та використання машинного навчання у фінансах
- Розробити власну алгоритмічну стратегію торгівлі за допомогою машинного навчання з R

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
21 hours
Overview
Машинознавство є галуззю штучного інтелекту, в якому комп'ютери мають можливість вивчати без явного програмування. Python - це мова програмування, відомий своїм зрозумілим синтаксисом та читаемостью. Він пропонує відмінну колекцію добре перевірених бібліотек та технологій для розробки додатків для машинного навчання.

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
Weekend Artificial Intelligence courses, Evening Artificial Intelligence training, AI (Artificial Intelligence) boot camp, AI instructor-led, Weekend Artificial Intelligence training, Evening AI (Artificial Intelligence) courses, AI coaching, Artificial Intelligence instructor, Artificial Intelligence trainer, Artificial Intelligence training courses, Artificial Intelligence classes, AI on-site, AI (Artificial Intelligence) private courses, AI (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!