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 в україна або в Неbleprog корпоративні навчальні центри в україна. Дистанційне навчання в прямому ефірі здійснюється шляхом інтерактивного, віддаленого робочого стола.

Nobleпрога-ваш місцевий навчальний провайдер

Testimonials

★★★★★
★★★★★

Machine Learning Course Outlines

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
14 hours
Overview
Цей курс охоплює AI (підкреслюючи машинного навчання та глибоке навчання) у автомобільній промисловості. Це допомагає визначити, які технології можуть бути (потенційно) використані в декількох ситуаціях в автомобілі: від простої автоматики, розпізнавання образів до автономного прийняття рішень.
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
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
Цей тренінговий семінар, який буде проводитись у класі, міститиме презентації та наведені на комп'ютері приклади та навчальні практичні заняття з відповідними нейронними та глибокими мережевими бібліотеками
28 hours
Overview
Цей курс дасть вам знання в нейронних мережах і, як правило, в алгоритмі машинного навчання, глибоке вивчення (алгоритми та програми).

Цей тренінг більше зосереджено на фундаментальних принципах, але допоможе вам вибрати правильні технології: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras і т. Д. Приклади зроблені в TensorFlow.
21 hours
Overview
Ця навчальна сесія, присвячена класі, буде вивчати інструменти навчання для машин із (запропонованим) Python. Делегати матимуть комп'ютерні приклади та навчальні практичні заняття.
21 hours
Overview
Цей курс представляє методи машинного навчання в робототехнічних додатках.

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

Після короткого теоретичного обґрунтування учасники виконують просте вправи з використанням відкритого коду (зазвичай R) або будь-якого іншого популярного програмного забезпечення.
21 hours
Overview
метою цього курсу є надання загальної кваліфікації в застосуванні методів машинного навчання на практиці. За допомогою мови програмування Python та її різних бібліотек, і на основі безлічі практичних прикладів цей курс вчить, як використовувати найважливіші будівельні блоки машинного навчання, як зробити рішення моделювання даних, інтерпретувати результати алгоритмів і перевірки результатів.

нашою метою є дати вам навички, щоб зрозуміти і використовувати найбільш фундаментальних інструментів з машини навчання інструментів впевнено і уникнути поширених помилок застосування даних наук.
14 hours
Overview
Ця навчальна сесія, присвячена класі, буде вивчати методи машинного навчання, на прикладі комп'ютерних прикладів та вправи для вирішення конкретних прикладів, використовуючи відповідну програму мови
7 hours
Overview
Цей навчальний курс призначений для людей, які хотіли б застосувати базові методи навчання в практичних цілях.

Аудиторія

Дані вчених та статистиків, які володіють знанням машинного навчання та вміють програмувати програму Р. Основна увага цього курсу полягає у практичних аспектах підготовки, виконання, пост-чого аналізу та візуалізації даних / моделей. Мета - дати практичне введення в машинне навчання учасникам, зацікавленим у застосуванні методів на роботі

Специфічні приклади сектору використовуються для того, щоб зробити навчання відповідним аудиторії.
7 hours
Overview
OpenNMT - повнофункціональна система з відкритим вихідним кодом (MIT), яка використовує математичний набір інструментів Torch.

У цьому тренінгу учасники навчаться створювати та використовувати OpenNMT для здійснення перекладу різних вибіркових наборів даних. Курс починається з огляду нейронних мереж, як вони застосовуються до машинного перекладу. Учасники проведуть живі вправи на протязі всього курсу, щоб продемонструвати своє розуміння отриманих концепцій та отримувати відгуки від інструктора.

До кінця цього навчання учасники матимуть знання та практику, необхідні для реалізації живого рішення OpenNMT.

Зразки вихідних та цільових мов будуть попередньо впорядковані за вимогами аудиторії.

Аудиторія

- Локалізація фахівців з технічної підготовки
- Глобальні менеджери вмісту
- Локалізація інженерів
- Розробники програмного забезпечення, які відповідають за впровадження рішень глобального контенту

Формат курсу

- Частина лекції, частина обговорення, важка практика практики
14 hours
Overview
Метою цього курсу є надання базової майстерності у застосуванні методів машинного навчання на практиці. Завдяки використанню платформи програмування R та його різних бібліотек, і на основі багатьох практичних прикладів, цей курс вчить, як використовувати найважливіші компоненти машинного навчання, як приймати рішення щодо моделювання даних, інтерпретувати результати алгоритмів та перевірити результати

Нашою метою є надання вам навичок, щоб упевнено розуміти та використовувати найбільш фундаментальні інструменти з Toolbox Toolbox, а також уникати загальних підводних помилок додатків Data Sciences.
14 hours
Overview
Метою цього курсу є надання базової майстерності у застосуванні методів машинного навчання на практиці. Завдяки використанню мови програмування Python та його різних бібліотек, і на основі багатьох практичних прикладів, цей курс вчить, як використовувати найважливіші компоненти машинного навчання, як прийняти рішення щодо моделювання даних, інтерпретувати результати алгоритмів та перевірити результати

Нашою метою є надання вам навичок, щоб упевнено розуміти та використовувати найбільш фундаментальні інструменти з Toolbox Toolbox, а також уникати загальних підводних помилок додатків Data Sciences.
14 hours
Overview
Метою цього курсу є надання базової майстерності у застосуванні методів машинного навчання на практиці. Завдяки використанню мови програмування Scala та її різноманітних бібліотек та на основі численних практичних прикладів цей курс вчить, як використовувати найважливіші компоненти машинного навчання, як прийняти рішення щодо моделювання даних, інтерпретувати результати алгоритмів та перевірити результати

Нашою метою є надання вам навичок, щоб упевнено розуміти та використовувати найбільш фундаментальні інструменти з Toolbox Toolbox, а також уникати загальних підводних помилок додатків Data Sciences.
28 hours
Overview
Машинознавство є галуззю штучного інтелекту, в якому комп'ютери мають можливість вивчати без явного програмування. R - це популярна мова програмування в фінансовій галузі. Він використовується у фінансових цілях, починаючи від основних програм торгівлі до систем управління ризиками.

У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться навчатися методам і засобам машинного навчання для вирішення реальних проблем в галузі фінансів. R буде використовуватися як мова програмування.

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 з використанням машинного навчання з R

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
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 хотіли б застосувати Машинне навчання в практичних цілях для своєї команди. Навчання не занурюється в технічні аспекти і обертається навколо основних концепцій та бізнес / оперативних застосувань того ж самого.

Цільова аудиторія

- Інвестори та індивідуальні підприємці
- Менеджери та інженери, чия компанія захоплюється простором AI
- Бізнес аналітики та інвестори
21 hours
Overview
Цей курс охоплює AI (підкреслюючи машинного навчання та глибоке навчання)
28 hours
Overview
У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться навчатися методам і засобам машинного навчання для вирішення реальних проблем у банківській галузі. R буде використовуватися як мова програмування.

Учасники спочатку вивчають основні принципи, потім застосовують свої знання на практиці шляхом створення власних моделей машинного навчання та їх використання для виконання ряду живих проектів.

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених
- Банківські фахівці з технічною освітою

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
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
OpenNN - це бібліотека класів із відкритим кодом, написана на C ++, яка реалізує нейронні мережі для використання в машинному навчанні.

У цьому курсі ми розглядаємо принципи нейронних мереж і використовуємо OpenNN для реалізації прикладу зразка.

Аудиторія
Розробники програмного забезпечення та програмісти, які бажають створювати додатки глибокого навчання.

Формат курсу
Лекція та дискусія в поєднанні з практичними вправами.
21 hours
Overview
Microsoft Cognitive Toolkit 2.x (раніше CNTK) - це інструментарій з відкритим кодом, комерційним класом, який розробляє алгоритми глибокого навчання, щоб вивчати як людський мозок. За даними Microsoft, CNTK може бути на 5-10 разів швидше, ніж TensorFlow, у рекурентних мережах і в 2 - 3 рази швидше, ніж TensorFlow для завдань, пов'язаних із зображеннями.

У цій навчальному посібнику учасники навчаться використовувати курс когнітивного інструментарію Microsoft для створення, підготовки та оцінки алгоритмів глибокого навчання для використання в комерційних додатках із застосуванням ІР, що включають декілька типів даних, таких як дані, мова, текст та зображення. .

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Доступ до CNTK як бібліотеки з програми Python, C # або C ++
- Використовуйте CNTK як автономний інструмент навчання машини за допомогою власної мови опису моделі (BrainScript)
- Використовуйте функцію оцінки моделі CNTK з програми Java
- Об'єднайте канали DNN, канали згортки (CNN) та періодичні мережі (RNN / LSTM)
- Масштабна обчислювальна потужність на процесорах, графічних процесорах та декількох машинах
- Доступ до масивних наборів даних з використанням існуючих мов програмування та алгоритмів

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Примітка

- Якщо ви хочете налаштувати будь-яку частину цього тренінгу, включаючи вибрану мову програмування, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
7 hours
Overview
TensorFlow Serving - це система для обслуговування моделей машинного навчання (ML) для виробництва.

У цій навчальній інструкції, учасники навчаться, як налаштовувати та використовувати TensorFlow Serving, щоб розгорнути та керувати моделями ML у виробничому середовищі.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Поїзд, експорт та обслуговування різних моделей TensorFlow
- Тестувати та розгортати алгоритми з використанням єдиної архітектури та набору API
- Розширюйте подання TensorFlow, щоб обслуговувати інші типи моделей поза моделями TensorFlow

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
Deeplearning4j - бібліотека з відкритим кодом, що розповсюджується, для Java та Scala. Вбудований в Hadoop і Spark, DL4J призначений для використання в ділових середовищах на розподілених графічних процесорах та процесорах.

Word2Vec - це метод обчислення векторних уявлень про слова, представлений групою дослідників у Google під керівництвом Томаса Міколова.

Аудиторія

Цей курс спрямований на дослідників, інженерів та розробників, які намагаються використовувати Deeplearning4J для побудови моделей Word2Vec.
35 hours
Overview
Цей курс починається з надання вам концептуальних знань в нейронних мережах і, як правило, в алгоритмі машинного навчання, глибоке навчання (алгоритми та програми).

Частина 1 (40%) цього тренінгу більше зосереджується на фундаментальних принципах, але допоможе вам вибрати правильну технологію: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras та ін.

Частина 2 (20%) цього тренінгу представляє Theano - бібліотеку Python, яка робить глибокі дослідження глибинних моделей навчання.

Частина третя (40%) навчання буде широко заснована на Tensorflow - 2-го покоління API від Google open source програмного забезпечення бібліотеки для глибокого навчання. Приклади та ручний інструмент будуть створені в TensorFlow.

Аудиторія

Цей курс призначений для інженерів, які прагнуть використовувати TensorFlow для своїх проектів глибокого навчання

Після закінчення курсу делегати:

-

добре знайомитися з глибокими нейронними мережами (DNN), CNN і RNN

-

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, графічні роботи та ведення журналів

Не всі теми будуть висвітлюватися в загальноосвітній аудиторії з тривалістю 35 годин у зв'язку з обширністю теми.

Тривалість курсу буде близько 70 годин, а не 35 годин.
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
Факел - це бібліотека для автозапуску з відкритим кодом і наукова обчислювальна платформа, заснована на мові програмування Lua. Це забезпечує середовище розробки для чисел, машинного навчання та комп'ютерного бачення, з особливим наголосом на глибоке вивчення та згорткові сітки. Це одна з найшвидших і гнучких систем для машинного та глибокого навчання і використовується такими компаніями як Facebook, Google, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel та багатьма іншими.

У цьому курсі ми покриваємо принципи Факела, його унікальні властивості та як його можна застосувати в реальних додатках. Ми проходимо численні практичні заняття, продемонструвавши і практикуючи отримані поняття.

До кінця курсу учасники матимуть глибоке розуміння основних особливостей та можливостей Torch, а також його ролі та внесок у простір AI в порівнянні з іншими системами та бібліотеками. Учасники також отримали необхідну практику для впровадження Факела у власних проектах.

Аудиторія
Розробники програмного забезпечення та програмісти, які бажають включити машину та глибоке навчання у своїх програмах

Формат курсу
Огляд машини та глибокого навчання
Інтеграційні вправи в класі
Тестові питання, посипані шляхом перевірки розуміння
28 hours
Overview
Цей курс вивчає, зокрема, приклади застосування Tensor Flow до цілей розпізнавання зображень

Аудиторія

Цей курс призначений для інженерів, які прагнуть використовувати TensorFlow з метою розпізнавання зображень

Після закінчення цього курсу делегати зможуть:

- зрозуміти структуру та механізми розгортання TensorFlow
- виконувати установки / виробниче середовище / завдання архітектури та конфігурацію
- оцінити якість коду, виконувати налагодження, моніторинг
- впроваджувати передові технології, такі як тренувальні моделі, створення графіків та ведення журналів

Upcoming Machine Learning Courses

Weekend Machine Learning courses, Evening Machine Learning training, Machine Learning boot camp, Machine Learning instructor-led, Weekend Machine Learning training, Evening Machine Learning courses, Machine Learning coaching, Machine Learning instructor, Machine Learning trainer, Machine Learning training courses, Machine Learning classes, Machine Learning on-site, Machine Learning private courses, Machine Learning one on one training

Course Discounts

Course Discounts Newsletter

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Some of our clients

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Ukraine!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Ukraine
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!