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
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
I started with close to zero knowledge, and by the end I was able to build and train my own networks.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Курси: TensorFlow for Image Recognition
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
Назва курсу
Тривалість
Огляд
Назва курсу
Тривалість
Огляд
35 годин
Огляд
Це навчання, яке проводиться під керівництвом інструкторів (на місці або на дистанційному рівні), орієнтоване на професіоналів, які бажають розпочати кар'єру в Data Science .
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.
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.
14 годин
Огляд
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.
14 годин
Огляд
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.
Формат курсу
- Лекція та обговорення в поєднанні з практичними вправами.
21 годин
Огляд
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.
28 годин
Огляд
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
Аудиторія
Цей курс спрямований на інженерів та архітекторів, які прагнуть використовувати OpenCV для проектів комп'ютерного бачення
14 годин
Огляд
OpenCV is a library of programming functions for deciphering images with computer algorithms. OpenCV 4 is the latest OpenCV release and it provides optimized modularity, updated algorithms, and more. With OpenCV 4 and Python, users will be able to view, load, and classify images and videos for advanced image recognition.
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.
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.
14 годин
Огляд
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
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
14 годин
Огляд
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
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
7 годин
Огляд
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
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
21 годин
Огляд
Цей курс використовує практичний підхід до викладання OptaPlanner. Вона надає учасникам інструменти, необхідні для виконання базових функцій даного інструменту.
21 годин
Огляд
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 годин
Огляд
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
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
14 годин
Огляд
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 .
Формат курсу
- Цей курс знайомить із підходами, технологіями та алгоритмами, що застосовуються у галузі відповідності шаблонів, як це стосується Machine Vision .
21 годин
Огляд
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.
Аудиторія
Цей курс спрямований на розробників і вчених-дослідників, які хочуть створити прогностичні двигуни для будь-якого завдання машинного навчання.
14 годин
Огляд
R є вільною мовою програмування з відкритим вихідним кодом для статистичних обчислень, аналізу даних та графіки. R використовується все більшою кількістю менеджерів і аналітиків даних всередині корпорацій і наукових кіл. R має широкий спектр пакетів для інтелектуального аналізу даних.
14 годин
Огляд
Pandas is a Python library for data manipulation and analysis. Using Pandas, users can perform predictive analysis through machine learning.
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.
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.
21 годин
Огляд
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
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
14 годин
Огляд
Computer бачення - це поле, яке включає автоматичне вилучення, аналіз та розуміння корисної інформації з цифрових носіїв інформації. Python - мова програмування високого рівня, що славиться чітким синтаксисом та читальністю коду.
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
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
14 годин
Огляд
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 годин
Огляд
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.
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 годин
Огляд
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
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
35 годин
Огляд
MLOps is a set of tools and methodologies for combining Machine Learning and DevOps practices. The goal of MLOps is to automate and optimize the deployment and maintenance of ML systems in production.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to evaluate the approaches and tools available today to make an intelligent decision on the path forward in adopting MLOps within their organization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure various MLOps frameworks and tools.
- Assemble the right kind of team with the right skills for constructing and supporting an MLOps system.
- Prepare, validate and version data for use by ML models.
- Understand the components of an ML Pipeline and the tools needed to build one.
- Experiment with different machine learning frameworks and servers for deploying to production.
- Operationalize the entire Machine Learning process so that it's reproduceable and maintainable.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to evaluate the approaches and tools available today to make an intelligent decision on the path forward in adopting MLOps within their organization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure various MLOps frameworks and tools.
- Assemble the right kind of team with the right skills for constructing and supporting an MLOps system.
- Prepare, validate and version data for use by ML models.
- Understand the components of an ML Pipeline and the tools needed to build one.
- Experiment with different machine learning frameworks and servers for deploying to production.
- Operationalize the entire Machine Learning process so that it's reproduceable and maintainable.
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.
21 годин
Огляд
MLflow is an open source platform for streamlining and managing the machine learning lifecycle. It supports any ML (machine learning) library, algorithm, deployment tool or language. Simply add MLflow to your existing ML code to share the code across any ML library being used within your organization.
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.
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.
14 годин
Огляд
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 .
Наша мета - надати вам навички впевнено розуміти та використовувати найважливіші інструменти з інструменту Machine Learning та уникати загальних підводних процесів додатків Data Science .
14 годин
Огляд
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 .
Наша мета - надати вам навички впевнено розуміти та використовувати найважливіші інструменти з інструменту Machine Learning та уникати загальних підводних процесів додатків Data Science .
14 годин
Огляд
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 .
Наша мета - надати вам навички впевнено розуміти та використовувати найважливіші інструменти з інструменту Machine Learning та уникати загальних підводних процесів додатків Data Science .
7 годин
Огляд
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.
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 годин
Огляд
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
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
14 годин
Огляд
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 годин
Огляд
MLOps (Machine Learning Operations) is the practice of integrating data science and operations to help manage the ML lifecycle. MLOps provides the ability to automate the reproduction of machine learning model development and training.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.
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.
Інші країни
Консалтинг
Online Artificial Intelligence courses, Weekend Artificial Intelligence courses, Evening AI (Artificial Intelligence) training, AI boot camp, Artificial Intelligence instructor-led, Weekend AI (Artificial Intelligence) training, Evening AI courses, Artificial Intelligence coaching, Artificial Intelligence instructor, Artificial Intelligence trainer, Artificial Intelligence training courses, AI classes, AI (Artificial Intelligence) on-site, AI (Artificial Intelligence) private courses, AI (Artificial Intelligence) one on one training
.jpg "international air transport association (iata)")