
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
Відгуки
Це було дуже інтерактивним і більш розслабленим і неформальним, ніж очікувалося. Ми розглянули багато тем в той час, і тренер завжди сприйнятливі говорити більш докладно або в цілому про теми і як вони були пов'язані. Я відчуваю, що навчання дав мені інструменти, щоб продовжити навчання на відміну від його час одного сеансу, де навчання зупиняється, як тільки ви закінчили, що дуже важливо з огляду на масштаби і складність теми.
Jonathan Blease
Курси: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Тренер був настільки добре обізнаний і включив області я був зацікавлений.
Mohamed Salama
Курси: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
Тема дуже цікава.
Wojciech Baranowski
Курси: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Тренери теоретичні знання і готовність вирішувати проблеми з учасниками після навчання.
Grzegorz Mianowski
Курси: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Тему. Дуже цікаво!.
Piotr
Курси: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Вправи після кожної теми були дуже корисними, незважаючи на те, що були занадто складні в кінці. Загалом, представлений матеріал був дуже цікавим і за участю! Вправи з розпізнаванням зображення були великими.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Курси: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Я думаю, що якщо тренінг буде зроблено польською це дозволить тренеру поділитися своїми знаннями більш ефективними.
Radek
Курси: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Глобальний огляд глибокого навчання.
Bruno Charbonnier
Курси: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Вправи достатньо практичні і не потребують високих знань з Python .
Alexandre GIRARD
Курси: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Виконання вправ на реальних прикладах за допомогою епох. Італія повністю розуміла наші очікування щодо цього навчання.
Paul Kassis
Курси: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Я дуже ціную кришталево чіткі відповіді Кріса на наші запитання.
Léo Dubus
Курси: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
Я взагалі користувався знаючими тренера.
Sridhar Voorakkara
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Я був вражений стандартом цього класу-я хотів би сказати, що це був університетський стандарт.
David Relihan
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Дуже хороший всебічний огляд. Go оди фону в чому Tensorflow працює , як це робить.
Kieran Conboy
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Мені сподобалися можливості задавати питання і отримати більш глибокі пояснення теорії.
Sharon Ruane
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Ми отримали набагато більше розуміння в питанні. Деякі цікаві дискусії були зроблені з деякими реальними предметами в нашій компанії.
Sebastiaan Holman
Курси: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Навчання дало правильну основу, яка дозволяє нам далі розширюватися, показуючи, як теорія та практика йдуть рука об руку. Це насправді мене більше зацікавило цю тему, ніж я раніше.
Jean-Paul van Tillo
Курси: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Мені дуже сподобався охоплення і глибину теми.
Anirban Basu
Курси: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Дуже зрозумілий тренер пояснив складні та просунуті теми.
Leszek K
Курси: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Глибокі знання тренера про тему.
Sebastian Görg
Курси: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Дуже оновлений підхід чи ІСЦ (течія тензора, ера, вчитися) робити Машинне навчання.
Paul Lee
Курси: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Дуже гнучким.
Frank Ueltzhöffer
Курси: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Я взагалі користувався гнучкістю.
Werner Philipp
Курси: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Враховуючи перспективи технології: які технології/процесу можуть стати більш важливими в майбутньому; Дивіться, які технології можна використовувати для.
Commerzbank AG
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Я отримав вигоду від вибору теми. Стиль навчання. Практична орієнтація.
Commerzbank AG
Курси: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Мені це дуже подобається.
蒙 李
Курси: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
Як вони вводять і застосовуються тренером
ORANGE POLSKA S.A.
Курси: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Можливість обговорити запропоновані питання
ORANGE POLSKA S.A.
Курси: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Зв'язок з викладачем
文欣 张
Курси: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Як це
lisa xie
Курси: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Поглиблене висвітлення тем машинного навчання, зокрема нейронних мереж. Дуже багато тем.
Sacha Nandlall
Курси: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
Мені справді сподобалися вправи
L M ERICSSON LIMITED
Курси: Machine Learning
Machine Translated
лабораторні вправи
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Курси: Machine Learning
Machine Translated
Форма ноутбука Jupyter, в якій доступний навчальний матеріал
L M ERICSSON LIMITED
Курси: Machine Learning
Machine Translated
Було багато вправ та цікавих тем.
L M ERICSSON LIMITED
Курси: Machine Learning
Machine Translated
деякі великі лабораторні вправи, проаналізовані та пояснені тренером глибоко (наприклад, коваріанти в лінійній регресії, відповідні реальній функції)
L M ERICSSON LIMITED
Курси: Machine Learning
Machine Translated
Це просто здорово, що весь матеріал, включаючи вправи, знаходиться на тій же сторінці, а потім його оновлюється на льоту. Рішення виявляється в кінці. Круто! Крім того, я вдячний, що Кшиштоф доклав додаткових зусиль, щоб зрозуміти наші проблеми і запропонував нам можливі методи.
Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED
Курси: Machine Learning
Machine Translated
Великий і актуальний Орієнтир знань і практичних прикладів застосування.
ING Bank Śląski S.A.
Курси: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Багато вправ, дуже хороша співпраця з групою.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Курси: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Практик на коловатори,
ING Bank Śląski S.A.
Курси: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Було видно, що господар був пристрасним про представлених тем. Використовувалися цікаві приклади під час вправ.
ING Bank Śląski S.A.
Курси: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Широкий спектр питань охоплює і високі знання керівних.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Курси: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Відсутність
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Курси: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Високі теоретичні та практичні знання провідних. Провідні комунікаційні можливості. Під час курсу ви можете задати питання і отримати задовільну відповідь.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Курси: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
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
Я отримав користь від пристрасті навчати і зосередитись на тому, щоб робити речі розумними.
Zaher Sharifi - GOSI
Курси: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Machine Learning Підкатегорії
Machine Learning Зміст курсу
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.
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 (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.
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 .
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Apache MXNet to build and deploy a deep learning model for image recognition.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache MXNet and its components.
- Understand MXNet's architecture and data structures.
- Use Apache MXNet's low-level and high-level APIs to efficiently build neural networks.
- Build a convolutional neural network for image classification.
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.
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.
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.
Аудиторія
Цей курс спрямований на розробників і вчених-дослідників, які хочуть створити прогностичні двигуни для будь-якого завдання машинного навчання.
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.
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 .
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.
У цьому інструкторі, живому навчанні, 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, а потім вдямують свої знання на практиці, створення власних моделей машинного навчання та використання їх для завершення ряду командних проектів.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Розуміння фундаментальних понять машинного навчання
- Вивчайте програми та використання машинного навчання у фінансах
- Розробити власну алгоритмічну торгову стратегію за допомогою машинного навчання з R
Аудиторії
- Розробників
- Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина обговорення, вправи та важка практична практика
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
Цільова аудиторія
- Інвестори та підприємці AI
- Менеджери та інженери, компанія яких займається AI простором
- Business аналітики та інвестори
Формат курсу
- Цей курс знайомить із підходами, технологіями та алгоритмами, що застосовуються у галузі відповідності шаблонів, як це стосується Machine Vision .
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.