курси Machine Learning

курси Machine Learning

Місцевий, інструктор з виробництва живої машини навчання (мл) навчальних курсів продемонструвати через практичний практиці, як застосовувати техніку навчання машин і інструментів для вирішення реальних проблем у різних галузях промисловості. NobleProg ML курси охоплюють різні мови програмування і фреймворки, включаючи Python, R мову і Matlab. Курси машинного навчання пропонуються для низки галузевих додатків, у тому числі Фінанси, банківські та страхові та охоплюють основи машинного навчання, а також більш передові підходи, такі як глибоке навчання.

Навчання машинного навчання доступне як "на місці навчання" або "дистанційне навчання в прямому ефірі". На місці навчання в прямому ефірі може здійснюватися на місцевому рівні, у приміщеннях українікорпоративних тренінгівниць україні. Дистанційне навчання в прямому ефірі здійснюється шляхом інтерактивного, віддаленого робочого стола.

Nobleпрога-ваш місцевий навчальний провайдер

Machine Translated

Testimonials

★★★★★
★★★★★

Machine Learning 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.
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
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
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
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 .
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
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
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
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
21 hours
Overview
Цей навчальний курс призначений для людей, які бажають застосувати Machine Learning у практичних програмах для своєї команди. Навчання не заглиблюватиметься в техніку, а обернеться навколо основних концепцій та застосувань для бізнесу та операцій.

Цільова аудиторія

- Інвестори та підприємці AI
- Менеджери та інженери, компанія яких займається AI простором
- Business аналітики та інвестори
21 hours
Overview
Цей курс охоплює AI (підкреслюючи Machine Learning та Deep Learning )
7 hours
Overview
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at technical persons who wish to learn how to implement a machine learning strategy while maximizing the use of big data.

By the end of this training, participants will:

- Understand the evolution and trends for machine learning.
- Know how machine learning is being used across different industries.
- Become familiar with the tools, skills and services available to implement machine learning within an organization.
- Understand how machine learning can be used to enhance data mining and analysis.
- Learn what a data middle backend is, and how it is being used by businesses.
- Understand the role that big data and intelligent applications are playing across industries.

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.
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
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
Machine Learning - це галузь штучного інтелекту, в якій комп’ютери мають можливість вчитися без явного програмування. Python - мова програмування, яка славиться чітким синтаксисом і читабельністю. Він пропонує чудову колекцію добре перевірених бібліотек та методик для розробки програм машинного навчання.

У цій навчальній програмі під керівництвом інструкторів учасники навчаться застосовувати методи машинного навчання та інструменти для вирішення реальних проблем у банківській галузі.

Учасники спочатку вивчають ключові принципи, потім впроваджують свої знання на практиці, будуючи власні моделі машинного навчання та використовуючи їх для виконання ряду командних проектів.

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
21 hours
Overview
TensorFlow - популярна бібліотека та машинне навчання, розроблена Go ogle для глибокого навчання, чисельних обчислень та масштабного машинного навчання. TensorFlow 2.0, випущений у січні 2019 року, є новітньою версією TensorFlow і включає вдосконалення в прагненні до виконання, сумісності та послідовності API.

Ця навчальна програма під керівництвом інструкторів (на місці або на віддаленому рівні) спрямована на розробників та науковців даних, які бажають використовувати Tensorflow 2.0 для створення прогнозів, класифікаторів, генеративних моделей, нейронних мереж тощо.

Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:

- Встановлення та налаштування TensorFlow 2.0.
- Зрозумійте переваги TensorFlow 2.0 над попередніми версіями.
- Побудувати моделі глибокого навчання.
- Вкажіть розширений класифікатор зображення.
- Розгорніть модель глибокого навчання до хмарних, мобільних та IoT-пристроїв.

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.
- Щоб дізнатися більше про TensorFlow , відвідайте: https://www.tensorflow.org/
14 hours
Overview
Deeplearning4j - це поширена бібліотека глибокого навчання з відкритим вихідним кодом, написана для Java і Scala . Інтегрований з Hadoop і Spark, DL4J призначений для використання в бізнес-середовищах на розподілених GPU і CPU.

Word 2Vec - це метод обчислення векторних зображень слів, введених групою дослідників Go ogle на чолі з Томасом Миколайовим.

Аудиторія

Цей курс спрямований на дослідників, інженерів і розробників, які прагнуть використовувати Deeplearning4J для побудови моделей Word 2Vec.
35 hours
Overview
Цей курс починається з надання концептуальних знань з нейронних мереж і, як правило, з алгоритму машинного навчання, глибокого навчання (алгоритми та програми).

Частина 1 (40%) цього навчання більше уваги на основних принципах, але і допоможе вам вибрати правильну технологію: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras і т.д.

Частина 2 (20%) цього тренінгу представляє Теано - бібліотеку пітонів, яка спрощує написання моделей глибокого навчання.

Частина 3 (40%) навчання буде широко базуватися на Tensorflow - API другого покоління з бібліотеки програмного забезпечення з відкритим кодом Go ogle для Deep Learning . Усі приклади та досвід роботи будуть зроблені в TensorFlow .

Аудиторія

Цей курс призначений для інженерів, які прагнуть використовувати TensorFlow для своїх проектів Deep Learning

Після закінчення цього курсу делегати:

-

добре розуміти глибокі нейронні мережі (DNN), CNN та RNN

-

зрозуміти структуру та механізми розгортання TensorFlow

-

вміти виконувати установки / виробниче середовище / архітектурні завдання та конфігурацію

-

вміти оцінювати якість коду, виконувати налагодження, моніторинг

-

вміти впроваджувати передові виробництва, такі як навчальні моделі, складання графіків та ведення журналів
35 hours
Overview
TensorFlow ™ - бібліотека програмного забезпечення з відкритим кодом для чисельного обчислення з використанням графіків потоку даних.

SyntaxNet - це структура обробки природних мов для нервової мережі для TensorFlow.

Word2Vec використовується для вивчення векторних уявлень про слова, що називаються "вклади словами". Word2vec - це особливо обчислювально ефективна прогностична модель для вивчення вкладок слів із вихідного тексту. Він поставляється у двох ароматах - моделі безперервного сумок (CBOW) та моделі Skip-Gram (розділи 3.1 та 3.2 у Миколова та ін.).

Використовується в тандемі, SyntaxNet та Word2Vec дозволяють користувачам створювати моделі "Досліджено вбудовування" з введення природної мови.

Аудиторія

Цей курс орієнтований на розробників та інженерів, які мають намір працювати з моделями SyntaxNet та Word2Vec у своїх графіках TensorFlow.

Після закінчення курсу делегати:

- зрозуміти структуру та механізми розгортання TensorFlow
- бути в змозі виконувати установки / виробничого середовища / архітектури завдання та конфігурацію
- бути в змозі оцінити якість коду, виконувати налагодження, моніторинг
- бути в змозі впроваджувати передові технології виробництва, такі як тренувальні моделі, вбудовування термінів, побудова графіків та реєстрації
7 hours
Overview
Блок обробки тензорів (TPU) - це архітектура, яку Google використовує всередині компанії протягом декількох років, і зараз вона стає доступною для широкої публіки. Вона включає в себе кілька оптимізацій, спеціально призначених для використання в нейронних мережах, включаючи раціональні множення матриці, і 8-бітні цілі числа замість 16-бітових, для повернення відповідних рівнів точності.

У цій інструкції під керівництвом інструктора, учасники навчаться навчатися використовувати нововведення в процесорах TPU, щоб максимально підвищити продуктивність своїх власних додатків AI.

До кінця тренінгу учасники зможуть:

- Навчання різних типів нейронних мереж на великих обсягах даних
- Використовуйте TPU, щоб прискорити процес висновку на два порядки
- Використовуйте TPU для обробки інтенсивних додатків, таких як пошук зображень, хмарне бачення та фотографії

Аудиторія

- Розробники
- Дослідники
- Інженери
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 hours
Overview
Torch - це бібліотека машинного навчання з відкритим кодом та наукова обчислювальна база, заснована на мові програмування Lua . Це забезпечує середовище розробки для числення, машинного навчання та комп’ютерного зору, з особливим акцентом на глибоке навчання та складені мережі. Це одна з найшвидших і гнучких рамок для машинного і Deep Learning і використовується такими компаніями, як Facebook , Go ogle, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel та багато інших.

У цій навчальній програмі під керівництвом інструкторів ми висвітлюємо принципи Torch , його унікальні особливості та те, як його можна застосовувати в реальних програмах. Ми переглядаємо численні практичні вправи протягом усього часу, демонструючи та практикуючи вивчені поняття.

Після закінчення курсу учасники матимуть глибоке розуміння основних особливостей та можливостей Torch , а також його ролі та внеску в простір ШІ порівняно з іншими рамками та бібліотеками. Учасники також отримають необхідну практику для впровадження Torch у власних проектах.

Формат курсу

- Огляд машинного та Deep Learning
- Вправи на кодування та інтеграцію в класі
- Тестові запитання розсипали по дорозі, щоб перевірити розуміння
Weekend ML (Machine Learning) courses, Evening Machine Learning training, Machine Learning (ML) boot camp, Machine Learning instructor-led, Weekend ML (Machine Learning) training, Evening ML (Machine Learning) courses, Machine Learning coaching, Machine Learning (ML) instructor, Machine Learning (ML) trainer, Machine Learning (ML) training courses, ML (Machine Learning) classes, ML (Machine Learning) on-site, Machine Learning (ML) private courses, Machine Learning (ML) 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 your region!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in your region
  • 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!