
A helyi, oktató által vezetett élő gépi tanulás (ML) képzések gyakorlati gyakorlattal mutatják be, hogyan alkalmazzák a gépi tanulási technikákat és eszközöket a különböző iparágakban a valós problémák megoldására. A NobleProg ML tanfolyamok különböző programozási nyelveket és kereteket tartalmaznak, beleértve a Python, R nyelv és a Matlab programokat. Gépi tanfolyamokat kínálnak számos ipari alkalmazáshoz, beleértve a pénzügyeket, bankokat és biztosításokat, és fedezik a gépi tanulás alapjait, valamint a fejlettebb megközelítéseket, mint például a Deep Learning. A gépi tanulás képzése "helyszíni élő képzés" vagy "távoli élő képzés" formájában érhető el. A helyszíni élő képzés helyi szinten valósulhat meg az ügyfél telephelyén Magyarország vagy a NobleProg vállalati oktatóközpontjaiban Magyarország . A távoli élőképzés interaktív, távoli asztal segítségével történik. NobleProg - a helyi oktatási szolgáltató
Machine Translated
Vélemények
Nagyon tetszett a gyakorlatok
L M ERICSSON LIMITED
Kurzus: Machine Learning
Machine Translated
a labor gyakorolja
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Kurzus: Machine Learning
Machine Translated
A Jupyter notebook formája, amelyben a képzési anyag elérhető
L M ERICSSON LIMITED
Kurzus: Machine Learning
Machine Translated
Számos gyakorlat és érdekes téma volt.
L M ERICSSON LIMITED
Kurzus: Machine Learning
Machine Translated
néhány nagyszerű laboratóriumi gyakorlatot, amelyet alaposan elemeztek és magyaráztak a tréner (pl. a lineáris regresszió kovariánsai, amelyek igazolják a valós funkciót)
L M ERICSSON LIMITED
Kurzus: Machine Learning
Machine Translated
Nagyon jó, hogy minden anyag, beleértve a gyakorlatokat is ugyanazon az oldalon, majd frissítésre kerül. A megoldás a végén látható. Menő! Továbbá értékelem, hogy Krzysztof extra erőfeszítést tett a problémáink megértésére, és javaslatot tett számunkra a lehetséges technikákra.
Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED
Kurzus: Machine Learning
Machine Translated
Nagyon interaktív és nyugodt és informálisabb volt a vártnál. Számos témát fedeztünk fel időben, és a tréner mindig érzékeny volt arra, hogy részletesebben vagy általánosabban beszéljen a témákról és arról, hogy hogyan kapcsolódtak egymáshoz. Úgy érzem, a képzés adott nekem az eszközöket a tanulás folytatásához, szemben azzal, hogy egy egyszeri munkamenet, ahol a tanulás abbahagyja a befejezése után, ami nagyon fontos a téma skálája és összetettsége miatt.
Jonathan Blease
Kurzus: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
A tréner annyira jól ismertté vált, és olyan területeket érintett, amelyekbe érdekelt.
Mohamed Salama
Kurzus: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
A téma nagyon érdekes.
Wojciech Baranowski
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Előkészítő elméleti ismereteket és készségeket kínál a résztvevők problémáinak megoldására a képzés után.
Grzegorz Mianowski
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Téma. Nagyon érdekes!.
Piotr
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Az egyes témák után végzett gyakorlatok nagyon hasznosak voltak, annak ellenére, hogy a végén túl bonyolult volt. Általában a bemutatott anyag nagyon érdekes volt és bevonásával! A képfelismeréssel kapcsolatos gyakorlatok nagyszerűek voltak.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Úgy gondolom, hogy ha a képzés lengyel nyelven zajlik, akkor az oktató hatékonyabbá teheti ismereteit.
Radek
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
A mélytanulás globális áttekintése.
Bruno Charbonnier
Kurzus: Advanced Deep Learning
Machine Translated
A gyakorlatok kellően praktikusak és nem igényelnek magas szintű Python ismereteket.
Alexandre GIRARD
Kurzus: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Gyakorlatok gyakorlása valódi példákon Eras használatával. Olaszország teljesen megértette a képzésünkre vonatkozó elvárásainkat.
Paul Kassis
Kurzus: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Nagyra értékelem Krisztus kristálytiszta válaszát a kérdéseinkre.
Léo Dubus
Kurzus: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
Általában élveztem a jól képzett edzőt.
Sridhar Voorakkara
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Meglepődtem ennek az osztálynak a normáljához - azt mondanám, hogy egyetemes volt.
David Relihan
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Nagyon jó átfogó áttekintés. Go a hátteret arról, hogy a Tensorflow miért működik úgy, ahogy működik.
Kieran Conboy
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Szeretem a kérdéseket feltenni és mélyebben magyarázni az elméletet.
Sharon Ruane
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Nagyobb betekintést nyertünk a tárgyhoz. Néhány szép beszélgetés történt néhány valódi tárgyat a cégünkben.
Sebastiaan Holman
Kurzus: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
A képzés megteremtette a megfelelő alapot, amely lehetővé teszi számunkra, hogy tovább bővítsük, megmutatva, hogy az elmélet és a gyakorlat hogyan jár együtt. Valójában ennél jobban érdekelt a téma, mint korábban.
Jean-Paul van Tillo
Kurzus: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Nagyon élveztem a témák lefedettségét és mélységét.
Anirban Basu
Kurzus: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
A tréner nagyon könnyen megmagyarázta a nehéz és fejlett témákat. Les
Leszek K
Kurzus: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
A tréner mély ismerete a témáról.
Sebastian Görg
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Nagyon frissített megközelítés vagy fogyasztói árindex (tenzor áramlás, korszak, tanulás) a gépi tanuláshoz.
Paul Lee
Kurzus: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Nagyon rugalmas.
Frank Ueltzhöffer
Kurzus: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Általában élveztem a rugalmasságot.
Werner Philipp
Kurzus: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Tekintettel a technológia kilátásaira: milyen technológia / folyamat válhat a jövőben fontosabbá; nézd meg, milyen technológiát lehet használni.
Commerzbank AG
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
A témaválasztás előnyeit élveztem. A képzés stílusa. Gyakorlati tájékozódás.
Commerzbank AG
Kurzus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Mindenki tetszik
蒙 李
Kurzus: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
a vezetés módját és az oktató által adott példát ORAN
ORANGE POLSKA S.A.
Kurzus: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Lehetőség magad megvitatni a javasolt kérdéseket
ORANGE POLSKA S.A.
Kurzus: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Kommunikáció az előadókkal
文欣 张
Kurzus: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Tetszik
lisa xie
Kurzus: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
A gépi tanulási témák részletes ismertetése, különösen a neurális hálózatok. A téma nagy részét feldúsította.
Sacha Nandlall
Kurzus: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
Nagy és naprakész tudás a vezető és gyakorlati alkalmazási példákról.
ING Bank Śląski S.A.
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Sok gyakorlat, nagyon jó együttműködés a csoporttal.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
dolgozik a kollaborátorokon,
ING Bank Śląski S.A.
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Nyilvánvaló volt, hogy a bemutatott témák rajongói vezetettek. Hasznos érdekes példák gyakorlása során.
ING Bank Śląski S.A.
Kurzus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
A témák széles köre és a vezetők jelentős ismerete.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
hiány
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Az előadók nagy elméleti és gyakorlati ismerete. Az oktatók kommunikációja. A tanfolyam során kérdéseket tehet fel, és kielégítő választ kaphat.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Machine Learning Subcategories
Machine Learning (ML) Course Outlines
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.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) olyan biológusokra irányul, akik meg akarják érteni, hogy AlphaFold hogyan működik és használja AlphaFold modelleket kísérleti tanulmányai útmutatóként.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg az alapvető elvek AlphaFold. Ismerje meg, hogyan működik AlphaFold. Ismerje meg, hogyan kell értelmezni AlphaFold előrejelzéseket és eredményeket.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) célja az adatelemzők és az adattudósok, akik szeretnék használni Weka az adatbányászati feladatok elvégzésére.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Beállítása és konfigurálása Weka Ismerje meg a Weka környezetet és a munkabankot. Az adatbányászati feladatok elvégzése Weka.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Célunk, hogy megadjuk Önnek a készségeket, hogy megértse és használja a legalapvetőbb eszközöket a Machine Learning szerszámdobozban bizalommal, és elkerüljék a közönséges csapások a Data Science alkalmazások.
célunk, hogy megadja a készségeket, hogy megértsék és használja a legalapvetőbb eszközöket a Machine learning eszközkészleten magabiztosan és elkerülni a közös buktatóit Data Sciences alkalmazások.
E tanácsadóban élő képviselő, a résztvevők megtanulnak a Dühösség alapján Reinforcement Learning, amikor egy Deep Learning ügynök létrehozására lépnek.
E képzés végéig a résztvevők tudnak:
Megértem a Dühösséget mögött kulcskönyvek Reinforcement Learning és tudja el különbözni Machine Learning Felhasznált algoritmikat alkalmazni a valódi világproblémák megoldásához Deep Learning Ügynök
Hivatalosság
Adattudományok fejlesztők
A személy formátunk
Részbemutató, részbeszéd, gyakorlatok és súlyos kezek a gyakorlat
A mélytanulás a gépi tanulás olyan alterülete, amely a tanulási adatok képviseletén és szerkezetén alapuló módszereket használ, mint például a neurális hálózatok.
Python egy magas szintű programozási nyelv híres a világos szintax és a kódolhatóság.
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan kell végrehajtani a mélyreható tanulási modelleket a távközlési használathoz Python miközben a mélyreható tanulási hitelkockázati modell létrehozásán keresztül haladnak.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a mély tanulás alapvető fogalmát. Ismerje meg a mélytanulás alkalmazásait és használatait a telecomban. Használja Python, Keras, és TensorFlow létrehozása mély tanulási modellek a távközlési. Hozzon létre saját mélyreható tanulási ügyfél előrejelzési modell segítségével Python.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Közönség
Azok a tudósok és statisztikusok, akik ismerik a gépi tanulást és tudják, hogyan kell R. programozni. A kurzus az adat / modell előkészítésének, végrehajtásának, post hoc elemzésének és vizualizációjának gyakorlati aspektusaira helyezi a hangsúlyt. A cél az, hogy gyakorlati bevezetést nyújtsunk a gépi tanuláshoz a résztvevők érdekeltek a módszerek alkalmazásában
Az ágazatspecifikus példákat arra használják, hogy a képzés a közönség számára releváns legyen.
Közönség
Ez a kurzus olyan tudósok és statisztikusok számára készült, akik ismerik a statisztikákat és tudják, hogyan programozzák az R-et (vagy Python vagy más választott nyelvet). A kurzus középpontjában az adatok / modellkészítés, a végrehajtás, a post hoc elemzés és a vizualizáció gyakorlati aspektusai állnak.
A cél az, hogy gyakorlati alkalmazásokat nyújtson a Machine Learning azoknak a résztvevőknek, akik érdeklődnek a módszerek alkalmazásából.
Az ágazatspecifikus példákat arra használják, hogy a képzés a közönség számára releváns legyen.
Célunk az, hogy képességeket nyújtsunk a Machine Learning eszköztár legalapvetőbb eszközeinek magabiztos megértéséhez és használatához, és elkerüljük az Data Science alkalmazásának gyakori hibáit.
Ez egy széles körű áttekintés a meglévő módszerekről, motivációkról és főbb ötletekről a mintafelismerés összefüggésében.
Rövid elméleti háttér után a résztvevők egyszerű gyakorlatot végeznek nyílt forráskódú (általában R) vagy bármely más népszerű szoftver segítségével.
Célunk az, hogy képességeket nyújtsunk a Machine Learning eszköztár legalapvetőbb eszközeinek magabiztos megértéséhez és használatához, és elkerüljük az Data Science alkalmazásának gyakori hibáit.
Közönség
Ez a kurzus olyan fejlesztőkre és adatkutatókra irányul, akik prediktív motorokat kívánnak létrehozni bármely gépi tanulási feladathoz.
Célközönség
- Befektetők és AI vállalkozók
- Vezetők és mérnökök, akiknek vállalata belép az AI térbe
- Business elemzők és befektetők
A résztvevők először megtanulják a fő alapelveket, majd tudásukat a gyakorlatba ültetik saját gépi tanulási modelleik felépítésével és számos élő projekt befejezésével.
Közönség
- Fejlesztők
- Adattudósok
- Banki szakemberek, technikai háttérrel
A tantárgy formátuma
- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
Last Updated: