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
Практична частина, де ми реалізували алгоритми. Це дозволило краще зрозуміти цю тему.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Курси: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Вправи і приклади
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Курси: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Приклади та теми, які обговорювалися.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Курси: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Змістовні знання, заручини, захоплюючий спосіб спілкування знань. Практичні приклади після теоретичної лекції.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Курси: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Практичні вправи, підготовлені паном Матьясом
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Курси: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Зручне використання функцій VideoCapture для придбання відеозаписів з камери ноутбука ..
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Курси: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Мені подобалося поради тренера про те, як використовувати інструменти. Це те, що не може бути отримано в Інтернеті і є дуже корисним ..
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Курси: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Мені подобалося поради тренера про те, як використовувати інструменти. Це те, що не може бути отримано в Інтернеті і є дуже корисним ..
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Курси: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Це було легко дотримуватися.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Курси: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Додаткові матеріали. Теоретична підготовка.
ING Bank Śląski
Курси: Using Computer Network ToolKit (CNTK)
Machine Translated
Великі знання викладача і готовність і вміння ділитися нею. Натхнення для застосування алгоритмів штучного інтелекту
ING Bank Śląski
Курси: Using Computer Network ToolKit (CNTK)
Machine Translated
Мені подобаються приклади пояснення
AUO友达光电（苏州）有限公司
Курси: OptaPlanner in Practice
Machine Translated
справа була добре представлена і упорядкована.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Курси: Introduction to R with Time Series Analysis
Machine Translated
Я отримав користь від пристрасті навчати і зосередитись на тому, щоб робити речі розумними.
Zaher Sharifi - GOSI
Курси: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Це один на один. Я можу задати багато питань, а також попросити trainner повторювати, коли я не був ясний про деякі речі.
Курси: Insurtech: A Practical Introduction for Managers
Machine Translated
Ідентифікація людини і плати погана точка виявлення
王 春柱 - 中移物联网
Курси: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Продемонструвати
中移物联网
Курси: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Про зону обличчя.
中移物联网
Курси: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Неформальні обміни ми мали під час лекцій дійсно допомогли мені поглибити своє розуміння предмета
Explore
Курси: Deep Reinforcement Learning with Python
Machine Translated
Терпіння тренера
European Space Agency (ESA/ESTEC)
Курси: Getting Started with Quantum Computing and Q#
Machine Translated
Він демонструє багато методів з попередньо підготовленими сценаріями - дуже добре підготовлені матеріали і легко відстежується
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Курси: Machine Learning – Data science
Machine Translated
Мені подобається, що навчання було зосереджено на прикладах і кодуванні. Я думав, що неможливо скласти стільки вмісту на три дні навчання, але я помилявся. Навчання охоплювало багато тем, і все робилося дуже детально (особливо налаштування параметрів моделі - я не очікував, що буде час для цього, і я був дуже здивований).
Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Курси: Machine Learning – Data science
Machine Translated
Ефективна теорія/практика чергування!
CIRAD
Курси: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Machine Translated
Поступове представлення та застосування методів
Aurélien Briffaz - CIRAD
Курси: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Machine Translated
Доступність і адаптивність, відповіді на питання
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Курси: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Machine Translated
Обговорювалися теми, реалізовані вправи (приклади), тренування атмосфери, контакт з тренером, місце знаходження.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Курси: Octave not only for programmers
Machine Translated
Багато практичних порад
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Курси: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Багато інформації, пов'язаної з розгортаннями рішень
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Курси: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Безліч практичних порад і знань з широкого кола питань AI/It SQL //IOT.
ABB Sp. z o.o.
Курси: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
останній день. покоління
Accenture Inc
Курси: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Теми, що стосуються NLG. Команда змогла дізнатися щось нове в кінці з цікавими темами, але це було тільки в останній день. Там були також більше рук на діяльності ніж ковзання котрий були гарні.
Accenture Inc
Курси: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Мені подобається, що він більше зосереджується на практиці різних методів узагальнення тексту
Курси: Text Summarization with Python
Machine Translated
Налаштування дистанційного класу працювало дуже добре
Trimac Management Services LP
Курси: Introduction to R with Time Series Analysis
Machine Translated
Good detail on what R is used for and how to start using it right away
Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP
Курси: Introduction to R with Time Series Analysis
The many practical examples / assignments that we went through were great. For me, I learn better by seeing examples and applying them elsewhere. The use of real data and applying what was taught against it was extremely valuable. Michaels PowerPoint presentations and his ability to work through each solution was invaluable.
Trimac Management Services LP
Курси: Introduction to R with Time Series Analysis
багато інформації, всі запитані питання, цікаві приклади
A1 Telekom Austria AG
Курси: Deep Learning for Telecom (with Python)
Machine Translated
The exercises.
Elena Velkova - CEED Bulgaria
Курси: Predictive Modelling with R
Practical exercises with R were very helpful.
CEED Bulgaria
Курси: Predictive Modelling with R
Тренер був професіоналом у предметній галузі та відмінно пов’язав теорію із застосуванням
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Курси: Applied AI from Scratch in Python
Machine Translated
Я почав з близьких до нуля знань, і до кінця зміг створити та навчити власні мережі.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Курси: 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
Курси: 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
Курси: 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
Курси: Machine Learning – Data science
Це один на один. Я можу задати багато питань, а також попросити trainner повторювати, коли я не був ясний про деякі речі.
Курси: Insurtech: A Practical Introduction for Managers
Machine Translated
Мені подобається, що він більше зосереджується на практиці різних методів узагальнення тексту
Курси: Text Summarization with Python
Machine Translated
AI Зміст курсу
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановіть та налаштуйте Python та MySql.
- Зрозумійте, що таке Data Science та як вона може додати цінності практично будь-якому бізнесу.
- Вивчіть основи кодування в Python
- Вивчіть контрольовані та непідконтрольні методи Machine Learning , а також як їх впровадити та інтерпретувати результати.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
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
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
- Лекція та обговорення в поєднанні з практичними вправами.
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
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
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
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.
Аудиторія
Цей курс спрямований на інженерів та архітекторів, які прагнуть використовувати OpenCV для проектів комп'ютерного бачення
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
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.
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 .
Аудиторія
Цей курс спрямований на розробників і вчених-дослідників, які хочуть створити прогностичні двигуни для будь-якого завдання машинного навчання.
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.
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.
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
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.
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 .
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
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
.jpg "international air transport association (iata)")