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
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
Nagyon tetszett a gyakorlatok
L M ERICSSON LIMITED
Kurzus: Machine 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 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
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
Gyakorlati rész, ahol algoritmusokat vezettünk be. Ez lehetővé tette a téma jobb megértését.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
gyakorlatokat és a rájuk végrehajtott példákat
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Példák és kérdések.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Az anyagi tudás, elkötelezettség, a tudás átadásának szenvedélyes módja. Gyakorlati példák elméleti előadás után.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Maciej úr gyakorlati gyakorlatok
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurzus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
A szenvedélyből részesültem, hogy megtanítsam, és arra koncentráljak, hogy a dolog értelmes legyen.
Zaher Sharifi - GOSI
Kurzus: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Az emberi azonosítás és áramköri rossz pont detektálás
王 春柱 - 中移物联网
Kurzus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Bizonyítani
中移物联网
Kurzus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Körülbelül szembenéz terület.
中移物联网
Kurzus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Az előadások során már nem hivatalos csereprogramok segítettek mélyíteni a téma megértésének
Explore
Kurzus: Deep Reinforcement Learning with Python
Machine Translated
Számos módszert mutat be előkészített szkriptekkel - nagyon szépen előkészített anyagok és könnyű nyomon követni
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Kurzus: Machine Learning – Data science
Machine Translated
Szeretek, hogy a képzés a példákra és a kódolásra összpontosított. Azt hittem, hogy nem lehet annyi tartalmat csomagolni három napos képzésbe, de tévedtem. A képzés sok témát ölel fel, és mindent nagyon részletesen végeztünk (különösen a modell paramétereinek hangolása) - nem vártam, hogy erre lesz idő, és meglepődtem.
Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Kurzus: Machine Learning – Data science
Machine Translated
Alternation theory / practice effective!
CIRAD
Kurzus: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Machine Learning Subcategories
Machine Learning (ML) Course Outlines
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és konfigurálja a Python és a MySql szoftvert.
- Tudja meg, mi az Data Science , és hogyan teremt hozzáadott értéket gyakorlatilag bármely vállalkozás számára.
- Ismerje meg a kódolás alapjait a Python
- Ismerje meg a felügyelt és felügyelet nélküli Machine Learning technikákat, és hogyan alkalmazhatja azokat, valamint hogyan értelmezheti az eredményeket.
A tantárgy formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszélést szervezzen.
This instructor-led, live training (onsite or remote) 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.
Ez a képzés nagyobb hangsúlyt alapjait, de segít kiválasztani a megfelelő technológia: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras stb A példák készülnek TensorFlow .
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, hogy megadja a készségeket, hogy megértsék és használja a legalapvetőbb eszközöket a Machine learning eszközkészleten magabiztosan és elkerülni a közös buktatóit Data Sciences alkalmazások.
This instructor-led, live training (onsite or remote) 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.
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.
A képzés végére a résztvevők rendelkeznek az élő OpenNMT megoldás megvalósításához szükséges ismeretekkel és gyakorlattal.
A forrás- és célnyelvi mintákat a közönség igényei szerint előre elkészítjük.
A tantárgy formátuma
- Rész előadás, rész vita, nehéz gyakorlati gyakorlat
Célunk az, hogy képességeket nyújtsunk a Machine Learning eszköztár legalapvetőbb eszközeinek magabiztos megértéséhez és használatához, és elkerüljük az Data Science alkalmazásának gyakori hibáit.
Célunk az, hogy képességeket nyújtsunk a Machine Learning eszköztár legalapvetőbb eszközeinek magabiztos megértéséhez és használatához, és elkerüljük az Data Science alkalmazásának gyakori hibáit.
Célunk az, hogy képességeket nyújtsunk a Machine Learning eszköztár legalapvetőbb eszközeinek magabiztos megértéséhez és használatához, és elkerüljük az Data Science alkalmazásának gyakori hibáit.
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet gépi tanulási technikákat és eszközöket alkalmazni a valós világbeli problémák megoldására a pénzügyi ágazatban. R programozási nyelv lesz.
A résztvevők először megtanulják a fő alapelveket, majd tudásukat a gyakorlatba ültetik saját gépi tanulási modelleik felépítésével és felhasználásával számos csapatprojekt megvalósításához.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a gépi tanulás alapvető fogalmait
- Ismerje meg a gépi tanulás alkalmazásokat és felhasználásait a pénzügyekben
- Fejlesztse ki saját algoritmikus kereskedési stratégiáját az R gépi tanulással
Közönség
- Fejlesztők
- Adattudósok
A tantárgy formátuma
- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet gépi tanulási technikákat és eszközöket alkalmazni a valós világbeli problémák megoldására a pénzügyi ágazatban.
A résztvevők először megtanulják a fő alapelveket, majd tudásukat a gyakorlatba ültetik saját gépi tanulási modelleik felépítésével és felhasználásával számos csapatprojekt megvalósításához.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a gépi tanulás alapvető fogalmait
- Ismerje meg a gépi tanulás alkalmazásokat és felhasználásait a pénzügyekben
- Készítsen saját algoritmikus kereskedési stratégiát a Python gépi tanulással
Közönség
- Fejlesztők
- Adattudósok
A tantárgy formátuma
- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
Célközönség
- Befektetők és AI vállalkozók
- Vezetők és mérnökök, akiknek vállalata belép az AI térbe
- Business elemzők és befektetők
A képzés végére a résztvevők:
- Megérteni a gépi tanulás fejlődését és trendeit.
- Tudja, hogy a gépi tanulást hogyan használják a különböző iparágakban.
- Ismerkedjen meg a szervezeten belüli gépi tanulás megvalósításához rendelkezésre álló eszközökkel, készségekkel és szolgáltatásokkal.
- Tudja meg, hogyan lehet a gépi tanulást felhasználni az adatbányászat és az elemzés javítására.
- Tudja meg, mi az adatközép háttér és hogyan használják azt a vállalkozások.
- Tudja meg, hogy a nagy adatok és az intelligens alkalmazások milyen szerepet játszanak az iparágakban.
A tantárgy formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszélést szervezzen.
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
Ebben a kurzusban átgondoljuk az ideghálózatok elveit, és használjuk az OpenNN-t egy mintaalkalmazás megvalósítására.
Közönség
A Deep Learning alkalmazások létrehozását kívánó szoftverfejlesztők és programozók.
A tanfolyam formátuma
Előadás és beszélgetés gyakorlati gyakorlattal párosulva.
Part 1 (40%) ez a képzés nagyobb hangsúlyt alapjait, de segítünk választotta a megfelelő technológia: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras stb
A képzés 2. része (20%) bemutatja a Theano-t - egy python könyvtárat, amely megkönnyíti a mély tanulási modellek írását.
A képzés 3. részét (40%) nagymértékben a Tensorflow - a Go ogle nyílt forráskódú szoftverek könyvtárának 2. generációs API-ján alapszik - a Deep Learning . A példákat és a kézbesítést a TensorFlow ban TensorFlow .
Közönség
Ez a tanfolyam azoknak a mérnököknek szól, akik a TensorFlow ot szeretnék használni Deep Learning projektjeikhez
A kurzus befejezése után a küldöttek:
-
jól megértsék a mély ideghálózatokat (DNN), CNN és RNN
-
megérti a TensorFlow szerkezetét és telepítési mechanizmusait
-
képesnek kell lennie a telepítési / gyártási környezeti / építészeti feladatok elvégzésére és a konfigurációra
-
képesnek kell lennie a kódminőség értékelésére, a hibakeresés, a monitorozás végrehajtására
-
képes legyen fejlett termelést megvalósítani, mint például képzési modellek, építési grafikonok és naplózás
A SyntaxNet egy neurális hálózat természetes nyelvi feldolgozási kerete a TensorFlow .
Word 2Vec-et használják a szavak "reprezentációinak" nevű vektorképeinek megtanulására. Word 2vec egy kifejezetten számítási szempontból hatékony prediktív modell a szavak beágyazásának megismerésére nyers szövegből. Két ízben, a Continuous Bag-of- Word modellben (CBOW) és a Skip-Gram modellben (3.1 és 3.2 fejezet Mikolov és munkatársai).
A tandemben használt SyntaxNet és a Word 2Vec lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a Természetes Nyelvi bemenetből készítsenek Tanulmányos beágyazási modelleket.
Közönség
Ez a kurzus olyan fejlesztők és mérnökök számára készült, akik a SyntaxNet és a Word 2Vec modellekkel a TensorFlow grafikonjaikban kívánnak dolgozni.
A kurzus befejezése után a küldöttek:
- megértsék a TensorFlow struktúráját és telepítési mechanizmusait
- képesnek kell lennie telepítési / gyártási környezet / architektúra feladatok és konfiguráció elvégzésére
- képesnek kell lennie a kód minőségének értékelésére, hibakeresésre, megfigyelésre
- képesnek kell lennie a fejlett gyártás, például a képzési modellek, a beágyazási feltételek, a grafikonok és a naplózás megvalósítására
.png "european space agency (esa)")
.png "aeronautical radio, incorporated (arinc)")
.png "new york stock exchange (nyse)")
