Местные, обучаемые в режиме реального времени курсы обучения машинного обучения демонстрируют практическую практику практического применения методов машинного обучения и инструментов для решения проблем реального мира в различных отраслях Курсы NobleProg ML охватывают различные языки программирования и фреймворки, включая язык Python, R и Matlab Курсы машинного обучения предлагаются для ряда отраслевых приложений, в том числе для финансов, банковского дела и страхования, а также для изучения основ машинного обучения, а также более продвинутых подходов, таких как глубокое обучение Обучение машинного обучения доступно как «живое обучение на месте» или «дистанционное живое обучение» На месте живое обучение может проводиться локально в помещениях клиента в Казахстан или в корпоративных учебных центрах NobleProg Казахстан , Дистанционное обучение в реальном времени осуществляется с помощью интерактивного удаленного рабочего стола NobleProg Ваш местный провайдер обучения.
Machine Translated
Отзывы
Я действительно оценил кристально чистые ответы Криса на наши вопросы. Léo Dubus
Léo Dubus
Курсы: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
Знающий тренер
Sridhar Voorakkara
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Я был поражен стандартом этого класса, я бы сказал, что это университетский стандарт. ,
David Relihan
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Очень хороший круглый обзор. Хороший фон в том, почему Tensorflow работает так же, как и он
Kieran Conboy
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Мне нравились возможности задавать вопросы и более подробно объяснять теорию. ,
Sharon Ruane
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Мы получили гораздо больше информации в этом вопросе. Некоторые приятные дискуссии были сделаны с некоторыми реальными темами в нашей компании
Sebastiaan Holman
Курсы: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Тренинг обеспечил правильный фундамент, который позволяет нам дальше расширяться, демонстрируя, как теория и практика идут рука об руку. На самом деле меня больше заинтересовал предмет, чем раньше
Jean-Paul van Tillo
Курсы: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Охват и глубина тем
Anirban Basu
Курсы: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Тренер очень легко объяснил сложные и продвинутые темы.
Leszek K
Курсы: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Глубокое знание тренера по теме
Sebastian Görg
Курсы: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Очень обновленный подход или api (tensorflow, kera, tflearn) для машинного обучения
Paul Lee
Курсы: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Очень гибкий
Frank Ueltzhöffer
Курсы: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
гибкость
Werner Philipp
Курсы: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Учитывая перспективы технологии: какие технологии / процесс могут стать более важными в будущем; см., для чего технология может быть использована
Commerzbank AG
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Выбор темы. Стиль обучения. Ориентация на практику
Commerzbank AG
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Все как это 李 蒙 -
蒙 李
Курсы: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
способ проведения и пример, данный тренером ORANGE POLSKA S.A.
ORANGE POLSKA S.A.
Курсы: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Возможность самостоятельно обсудить предлагаемые вопросы ORANGE POLSKA S.A.
ORANGE POLSKA S.A.
Курсы: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Общение с преподавателями 张 文欣 - Accenture
文欣 张
Курсы: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Нравится
lisa xie
Курсы: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Непосредственный охват вопросов машинного обучения, особенно нейронных сетей. Демистифицировал много темы
Sacha Nandlall
Курсы: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
Мне искренне нравились упражнения
L M ERICSSON LIMITED
Курсы: Machine Learning
Machine Translated
много информации, ответы на все вопросы, интересные примеры
A1 Telekom Austria AG
Курсы: Deep Learning for Telecom (with Python)
Machine Translated
Тренер был профессионалом в предметной области и смежной теории с превосходным применением
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Курсы: Applied AI from Scratch in Python
Machine Translated
Я начал с почти нулевого знания, и к концу я смог построить и обучить свои собственные сети.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Курсы: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Регулировка наших потребностей
Sumitomo Mitsui Finance and Leasing Company, Limited
Курсы: Kubeflow
Machine Translated
Практике
INTELLIGENT HIVES SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
Курсы: Machine Learning – Data science
Machine Translated
и то, как
NetWorkS! Sp. z o.o.
Курсы: AI Awareness for Telecom
Machine Translated
Томаш действительно хорошо знает информацию, и курс был хорошо темп.
Raju Krishnamurthy - Google
Курсы: TensorFlow Extended (TFX)
Machine Translated
Упражнения
Orange Szkolenia sp. z o.o.
Курсы: Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
Machine Translated
Компетентность и поведение.
Orange Szkolenia sp. z o.o.
Курсы: Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
Machine Translated
Тренер был очень хорошо осведомлен и открыт для вопросов, любил рисовать диаграммы и объяснил вещи в очень хороший способ
Курсы: Deep Learning with TensorFlow 2.0
Machine Translated
Тренер был очень хорошо осведомлен и открыт для вопросов, любил рисовать диаграммы и объяснил вещи в очень хороший способ
Курсы: Deep Learning with TensorFlow 2.0
Machine Translated
Machine Learning Подкатегории
Machine Learning Содержание курса
Название курса
Длительность
Обзор
Название курса
Длительность
Обзор
7 часов
This instructor-led, live training in Казахстан (online or onsite) is aimed at beginner to intermediate-level software engineers or anyone who wish to learn how to use Vertex AI to perform and complete machine learning activities.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand how Vertex AI works and use it as a machine learning platform.
- Learn about machine learning and NLP concepts.
- Know how to train and deploy machine learning models using Vertex AI.
7 часов
AlphaFold является системой Artificial Intelligence (AI), которая выполняет прогноз протеиновых структур. Он разработан Alphabet’s/Google’s DeepMind как глубокая система обучения, которая может точно предсказать 3D-модели протеиновых структур.
Это инструктор-управляемое, живое обучение (онлайн или онлайн) направлено на биологов, которые хотят понять, как AlphaFold работают и используют AlphaFold модели в качестве руководства в своих экспериментальных исследованиях.
К концу обучения участники смогут:
-
Понимайте основные принципы AlphaFold.
Узнайте, как это работает AlphaFold.
Научитесь интерпретировать AlphaFold прогнозы и результаты.
-
Интерактивная лекция и дискуссия.
Много упражнений и практики.
Реализация в живой лабораторной среде.
-
Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.
14 часов
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) является программным обеспечением для визуализации добычи данных с открытым исходным кодом. Он предоставляет коллекцию алгоритмов машинного обучения для подготовки данных, классификации, кластеров и других видов деятельности по добыче данных.
Этот инструктор-управляемый, живый обучение (онлайн или онлайн) направлено на аналитиков данных и ученых данных, которые хотят использовать Weka для выполнения задач по добыче данных.
К концу обучения участники смогут:
-
Настройка и настройка Weka
Понимает Weka окружающую среду и рабочий баланс.
Выполнение задач по добыче данных с использованием Weka.
-
Интерактивная лекция и дискуссия.
Много упражнений и практики.
Реализация в живой лабораторной среде.
-
Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.
14 часов
Целью этого курса является обеспечение базовой компетентности в применении Machine Learning методов в практике. Благодаря использованию языка Python программирования и его различных библиотек, и на основе множества практических примеров этот курс учит, как использовать наиболее важные строительные блоки Machine Learning, как принимать решения по моделированию данных, интерпретировать исходы алгоритмов и валидировать результаты.
Наша цель состоит в том, чтобы дать вам навыки для понимания и использования наиболее фундаментальных инструментов из Machine Learning коробки инструментов уверенно и избежать распространенных падений Data Science приложений.
21 часов
В этом обученном, живом обучении участники будут изучать наиболее актуальные и передовые методы машинного обучения в Python, поскольку они создают серию демонстрационных приложений, включающих изображения, музыку, текст и финансовые данные К концу этого тренинга участники смогут: Реализация алгоритмов машинного обучения и методов решения сложных задач Применять глубокое обучение и полунаблюдение в приложениях, включающих изображения, музыку, текст и финансовые данные Push Python алгоритмы с максимальным потенциалом Используйте библиотеки и пакеты, такие как NumPy и Theano Аудитория Разработчики Аналитики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
28 часов
Целью этого курса является обеспечение общего мастерства в применении методов машинного обучения на практике Благодаря использованию языка программирования Python и его различных библиотек и на основе множества практических примеров, этот курс учит, как использовать наиболее важные строительные блоки машинного обучения, как принимать решения моделирования данных, интерпретировать результаты алгоритмов и подтвердите результаты Наша цель - дать вам навыки, чтобы понять и использовать самые фундаментальные инструменты из инструментария машинного обучения уверенно и избежать общих ошибок приложений Data Sciences ,.
28 часов
Это 4-дневный курс, который вводит ИИ и его применение с использованием языка Python программирования. Существует возможность иметь дополнительный день для принятия проекта искусственного искусства на завершение этого курса.
21 часов
Глубокое Reinforcement Learning ссылается на способность " артичного агента" изучить в рамках судебных и бедствий и наказаний. Ускусный агент направляет эмуляцию человеческого и#39; способности получить и строиться знаниями, непосредственно из сырьевых вводов, таких, как видение. Для осуществления укрепления обучения используются глубокие обучения и неуральные сети. Учитывание поощрения является различным от обучения машин и не занимается на надзорных и не надзорных подходов обучения.В этом инструкторе будут учитывать основные основы глубоки Reinforcement Learning, поскольку они находятся на основе создания Deep Learning агента.К концу этой подготовки участники будут способны:
- Пониматься ключевые концепции зад глубоким Reinforcement Learning и может отдельить его от Machine Learning Применить напредные алгоритмы Reinforcement Learning для решения проблем реального мира Построить агент Deep Learning
- Развивающиеся данные научники
- Частическая лекция, частичная обсуждение, осуществление и тяжелые практики
28 часов
Машинное обучение – это отрасль искусственного интеллекта, в которой компьютеры обладают способностью учиться без явного программирования.
Глубокое обучение - это субфельд машинного обучения, который использует методы, основанные на представлениях и структурах данных обучения, таких как нейронные сети.
Python является программирующим языком высокого уровня, известным своим ясным синтезом и читаемостью кодов.
В этом учебном курсе участники узнают, как внедрить модели глубокого обучения для телекоммуникаций, используя Python как они проходят через создание модели глубокого обучения кредитного риска.
К концу обучения участники смогут:
-
Понимайте основные понятия глубокого обучения.
Узнайте о приложениях и приложениях глубокого обучения в телекоммуникации.
Используйте Python, Keras и TensorFlow для создания глубоких моделей обучения для телекоммуникаций.
Создайте свой собственный модель прогнозирования глубокого обучения клиента, используя Python.
-
Интерактивная лекция и дискуссия.
Много упражнений и практики.
Реализация в живой лабораторной среде.
-
Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.
14 часов
Embedding Projector - это веб-приложение с открытым исходным кодом для визуализации данных, используемых для обучения машинным системам обучения Созданный Google, он является частью TensorFlow Это обучаемое, живое обучение знакомит с концепциями Embedding Projector и позволяет участникам пройти через демонстрационный проект К концу этого тренинга участники смогут: Изучите, как данные интерпретируются с помощью моделей машинного обучения Перемещение по трехмерным и двумерным представлениям данных, чтобы понять, как интерпретирует алгоритм машинного обучения Понимайте концепции, лежащие в основе Embeddings, и их роль в представлении математических векторов для изображений, слов и цифр Изучите свойства конкретного внедрения, чтобы понять поведение модели Примените проект внедрения в реальных случаях, таких как создание системы рекомендаций для музыкальных любителей Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
7 часов
Этот курс был создан для менеджеров, архитекторов решений, сотрудников инноваций, CTO, архитекторов программного обеспечения и всех, кто заинтересован в обзоре применяемого искусственного интеллекта и ближайшего прогноза его развития.
7 часов
Этот учебный курс предназначен для людей, которые хотели бы применять базовые методы машинного обучения в практических приложениях Аудитория Ученые данных и статистик, которые знакомы с машинным обучением и знают, как программировать R Основное внимание в этом курсе уделяется практическим аспектам подготовки данных / моделей, их выполнения, постходового анализа и визуализации Цель состоит в том, чтобы дать практическое введение в машинное обучение участникам, заинтересованным в применении методов на работе Секторные примеры используются, чтобы сделать обучение релевантным для аудитории ,.
14 часов
Этот учебный курс предназначен для людей, которые хотели бы применять машинное обучение в практических приложениях Аудитория Этот курс предназначен для ученых-статистиков и статистиков, которые знакомы со статистикой и знают, как программировать R (или Python или другой выбранный язык) Основное внимание в этом курсе уделяется практическим аспектам подготовки / исполнения данных / моделей, выполнения, постходового анализа и визуализации Цель - предоставить практические приложения для машинного обучения участникам, заинтересованным в применении методов на работе Секторные примеры используются, чтобы сделать обучение релевантным для аудитории ,.
14 часов
Целью этого курса является предоставление базового знания в применении методов машинного обучения на практике Благодаря использованию платформы программирования R и ее различных библиотек и на основе множества практических примеров этот курс учит, как использовать наиболее важные строительные блоки машинного обучения, как принимать решения моделирования данных, интерпретировать результаты алгоритмов и подтвердите результаты Наша цель - дать вам навыки, чтобы понять и использовать самые фундаментальные инструменты из инструментария машинного обучения уверенно и избежать общих ошибок приложений Data Sciences ,.
21 часов
Искусственная нейронная сеть - это вычислительная модель данных, используемая при разработке систем искусственного интеллекта (AI), способных выполнять «интеллектуальные» задачи Нейронные сети обычно используются в приложениях машинного обучения (ML), которые сами по себе представляют собой реализацию ИИ Глубокое обучение - это подмножество ML ,.
21 часов
This course will be a combination of theory and practical work with specific examples used throughout the event.
21 часов
Этот курс представляет методы машинного обучения в приложениях для робототехники Это широкий обзор существующих методов, мотивов и основных идей в контексте распознавания образов После короткого теоретического опыта участники будут выполнять простые упражнения с использованием open source (обычно R) или любого другого популярного программного обеспечения ,.
14 часов
Целью этого курса является предоставление базового знания в применении методов машинного обучения на практике Благодаря использованию языка программирования Scala и его различных библиотек и на основе множества практических примеров, этот курс учит, как использовать наиболее важные строительные блоки машинного обучения, как принимать решения моделирования данных, интерпретировать результаты алгоритмов и подтвердите результаты Наша цель - дать вам навыки, чтобы понять и использовать самые фундаментальные инструменты из инструментария машинного обучения уверенно и избежать общих ошибок приложений Data Sciences ,.
14 часов
R является свободным языком программирования открытого источника для статистического вычисления, анализа данных и графики. Исследование используется растущим числом менеджеров и аналитиков данных внутри корпораций и академий. R имеет широкий спектр пакетов для добычи данных.
21 часов
PredictionIO - это сервер с открытым исходным кодом для машинного обучения, созданный на основе стека с открытым исходным кодом stateoftheart Аудитория Этот курс предназначен для разработчиков и ученых, которые хотят создавать интеллектуальные механизмы для любой задачи машинного обучения ,.
35 часов
Этот курс создан для людей, которые не имеют предыдущего опыта в области вероятности и статистики ,.
7 часов
Интегрированная среда Wolfram System делает ее эффективным инструментом для анализа и представления данных Этот курс охватывает аспекты языка Вольфрама, относящиеся к аналитике, включая статистические вычисления, визуализацию, импорт и экспорт данных и автоматическую генерацию отчетов ,.
21 часов
Курс предназначен для тех, кто хотел бы узнать альтернативную программу для коммерческого пакета MATLAB Обучение threeday предоставляет исчерпывающую информацию о перемещении по окружающей среде и выполнении пакета OCTAVE для анализа данных и инженерных расчетов Получатели обучения - это новички, но также те, кто знает программу и хотят систематизировать свои знания и улучшить свои навыки Знание других языков программирования не требуется, но это значительно облегчит приобретение знаний учениками Курс покажет вам, как использовать программу на многих практических примерах ,.
21 часов
Этот учебный курс предназначен для людей, которые хотели бы применять машинное обучение в практических приложениях для своей команды Обучение не будет погружаться в технические аспекты и не будет вращаться вокруг базовых концепций и бизнес-приложений Целевая аудитория Инвесторы и предприниматели Менеджеры и инженеры, чья компания рисковала в пространство AI Бизнес-аналитики и инвесторы ,.
7 часов
Snorkel - это система для быстрого создания, моделирования и управления данными обучения Он фокусируется на ускорении разработки структурированных или «темных» приложений для извлечения данных для доменов, в которых большие помеченные учебные наборы недоступны или легко доступны В этом обученном на тренировке тренинге участники будут изучать методы извлечения ценности из неструктурированных данных, таких как текст, таблицы, рисунки и изображения, путем моделирования данных обучения с помощью Snorkel К концу этого тренинга участники смогут: Программно создавать учебные комплекты, позволяющие маркировать массивные учебные наборы Поездные высококачественные модели с помощью первых моделей шумовых наборов Используйте Snorkel для реализации слабых методов наблюдения и применения программирования данных для слабосертифицированных систем машинного обучения Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Encog - это механизм обучения машинам с открытым исходным кодом для Java иNet В этом обученном, живом обучении участники будут изучать передовые методы машинного обучения для построения точных моделей прогнозирования нейронной сети К концу этого тренинга участники смогут: Внедрение различных методов оптимизации нейронных сетей для устранения недофинансирования и переобучения Понимать и выбирать из ряда нейронных сетевых архитектур Внедрение контролируемых сетей передачи и обратной связи Аудитория Разработчики Аналитики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Encog - это механизм обучения машинам с открытым исходным кодом для Java иNet В этом обученном, живом обучении участники узнают, как создавать различные компоненты нейронной сети, используя ENCOG Будет рассмотрено тематическое исследование Realworld и будут изучены решения на основе машинного языка для этих проблем К концу этого тренинга участники смогут: Подготовьте данные для нейронных сетей, используя процесс нормализации Внедрение сетей прямой передачи и методики обучения распространению Реализация задач классификации и регрессии Моделирование и генерация нейронных сетей с использованием инструментального средства Encog's GUI Интеграция поддержки нейронной сети в приложения реального мира Аудитория Разработчики Аналитики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать правильное машинное обучение и методы NLP (Natural Language Processing) для извлечения значения из текстовых данных К концу этого тренинга участники смогут: Решите текстовые проблемы с научными данными с высоким качеством, многоразовым кодом Применяйте различные аспекты scikitlearn (классификация, кластеризация, регрессия, уменьшение размерности) для решения проблем Создание эффективных моделей машинного обучения с использованием текстовых данных Создание набора данных и извлечение функций из неструктурированного текста Визуализировать данные с помощью Matplotlib Создавайте и оценивайте модели, чтобы получить представление Устранение ошибок в кодировке текста Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать стек технологии iOS Machine Learning (ML), поскольку они выполняют шаг по созданию и развертыванию мобильного приложения iOS К концу этого тренинга участники смогут: Создание мобильного приложения, способного обрабатывать изображения, текстовый анализ и распознавание речи Доступ к предварительно подготовленным моделям ML для интеграции в приложения iOS Создание пользовательской модели ML Добавить поддержку Siri Voice для приложений iOS Понимать и использовать такие рамки, как coreML, Vision, CoreGraphics и GamePlayKit Используйте языки и инструменты, такие как Python, Keras, Caffee, Tensorflow, scikit learn, libsvm, Anaconda и Spyder Аудитория Разработчики Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
28 часов
В этом обученном, живом обучении участники научатся применять методы машинного обучения и инструменты для решения проблем реального мира в банковской отрасли R будет использоваться в качестве языка программирования Участники сначала изучают ключевые принципы, затем внедряют свои знания на практике, создавая свои собственные модели машинного обучения и используя их для завершения ряда живых проектов Аудитория Разработчики Ученые данных Банковские специалисты с техническим опытом Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
Last Updated:
Другие регионы
другие страны
Консалтинг
выходные Machine Learning курсы, курсы Machine Learning выходного дня, вечерние Machine Learning курсы, Machine Learning технические учебные курсы, Machine Learning буткемп, Machine Learning буткэмп, Machine Learning курсы с инструктором, Machine Learning тренинг с инструктором, выходной Machine Learning тренинг, тренинг Machine Learning выходного дня, вечерние Machine Learning курсы, Machine Learning коачинг, Machine Learning тренерство, Machine Learning тренинг, Machine Learning инструктор, Machine Learning тренер, Machine Learning коач, Machine Learning курсы, Machine Learning занятия, Machine Learning локальные, Machine Learning частные занятия, Machine Learning частные курсы, Machine Learning индивидуальный тренинг, Machine Learning индивидуальные занятия
