Az online vagy helyszíni, oktatók által vezetett élő gépi tanulási (ML) képzések gyakorlati gyakorlaton keresztül mutatják be, hogyan lehet gépi tanulási technikákat és eszközöket alkalmazni a valós problémák megoldására a különböző iparágakban. A NobleProg ML tanfolyamok különböző programozási nyelveket és keretrendszereket fednek le, beleértve a Pythont, az R nyelvet és a Matlabot. A Machine Learning tanfolyamokat számos iparági alkalmazáshoz kínálják, beleértve a pénzügyeket, a bankokat és a biztosítást, és lefedik a gépi tanulás alapjait, valamint a fejlettebb megközelítéseket, például a mély tanulást. A gépi tanulási képzés „online élő képzés” vagy „helyszíni élő képzés” formájában érhető el. Az online élő képzés (más néven "távoli élő képzés") egy interaktív, távoli asztalon keresztül történik. A helyszíni élő képzés helyben, az ügyfelek telephelyén Magyarország vagy a NobleProg vállalati képzési központjaiban Magyarország. NobleProg – az Ön helyi képzési szolgáltatója
Machine Translated
Vélemények
A példákat, amiket adott nekünk.
JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
a kísérleteket
JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
A bemutatott gyakorlatok és példák.
Marcos - JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Gépi tanulási témák.
Víctor Edgar - JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
A tanár hozzáállása
Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
A tanított fogalmak világosak, praktikusak voltak, és sokat segítettek abban, hogy képet kapjunk arról, hogyan használjuk ezt az AI és ML témát.
Miguel - JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Az oktató tapasztalata és tudása.
SERGIO BRAVO - JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Talán egy kis gyakorlat.
Hilario García - JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
az egyik gyakorlat
JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Az oktató tudása és a téma kezelése
Zaira N. - JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
az innovatív, mert ezt már tapasztaljuk.
jesus isaias - JONATHAN MARIANO, si
Kurzus: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Machine Learning Subcategories
Machine Learning (ML) Course Outlines
Kurzusnév
Időtartalma
Összefoglaló
Kurzusnév
Időtartalma
Összefoglaló
21 hours
A LightGBM egy ingyenes és nyílt forráskódú, elosztott gradiensnövelő keretrendszer a gépi tanuláshoz, amelyet eredetileg Microsoft fejlesztett ki. Döntési fa-algoritmusokon alapul, és rangsoroláshoz, osztályozáshoz és egyéb gépi tanulási feladatokhoz használják.Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék megtanulni a LightGBM alapjait és felfedezni a fejlett technikákat.A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és konfigurálja a LightGBM-et. Ismerje meg a gradiensnövelő és döntési fa algoritmusok mögött meghúzódó elméletet. Használja a LightGBM-et alapvető és haladó gépi tanulási feladatokhoz. Alkalmazzon olyan fejlett technikákat, mint a funkciótervezés, a hiperparaméter-hangolás és a modellértelmezés. Integrálja a LightGBM-et más gépi tanulási keretrendszerekkel. A LightGBM gyakori problémáinak elhárítása.
- Interaktív előadás és beszélgetés. Sok gyakorlat és gyakorlat. Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
21 hours
A Stable Diffusion egy hatékony mélytanulási modell, amely szöveges leírások alapján tud részletes képeket generálni.Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű adattudósoknak, gépi tanulási mérnököknek, mély tanulással foglalkozó kutatóknak és számítógépes látásszakértőknek szól, akik szeretnék bővíteni tudásukat és készségeiket a mélytanulásban a szövegre. - képgenerálás.A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a fejlett mély tanulási architektúrákat és technikákat a szövegből képpé generáláshoz. Valósítson meg összetett modelleket és optimalizálásokat a kiváló minőségű képszintézis érdekében. Optimalizálja a teljesítményt és a méretezhetőséget nagy adatkészletekhez és összetett modellekhez. Hangolja be a hiperparamétereket a jobb modellteljesítmény és általánosítás érdekében. Integrálja a Stable Diffusion-t más mély tanulási keretrendszerekkel és eszközökkel.
- Interaktív előadás és beszélgetés. Sok gyakorlat és gyakorlat. Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
7 hours
Az Vertex AI egy Google felhőkörnyezet a gépi tanulási feladatok elvégzésére a kísérletezéstől a telepítésen át a modellek kezeléséig és megfigyeléséig. Ez egy méretezhető infrastruktúra, amely felhasználókezelési képességeket és biztonsági ellenőrzéseket biztosít a gépi tanulási projektekhez.Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű szoftvermérnököknek szól, vagy bárkinek, aki meg akarja tanulni az Vertex AI használatát gépi tanulási tevékenységek végrehajtására és befejezésére.A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az Vertex AI működését, és használja gépi tanulási platformként. Ismerje meg a gépi tanulást és az NLP koncepcióit. Ismerje meg a gépi tanulási modellek betanítását és üzembe helyezését az Vertex AI segítségével.
- Interaktív előadás és beszélgetés. Sok gyakorlat és gyakorlat. Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
14 hours
A generatív előképzett transzformátorok (GPT) a természetes nyelvi feldolgozás legmodernebb modelljei, amelyek forradalmasították a különféle alkalmazásokat, beleértve a nyelvgenerálást, a szövegkiegészítést és a gépi fordítást. Ez a kurzus a GPT-3-ra és a GPT-4 legújabb fejlesztéseire összpontosítva mélyreható feltárást biztosít a GPT-modellekhez. A résztvevők betekintést nyerhetnek a GPT-modellek architektúrájába, képzési technikáiba és alkalmazásaiba.Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) adattudósoknak, gépi tanulási mérnököknek, NLP-kutatóknak és AI-rajongóknak szól, akik szeretnék megérteni a GPT-modellek belső működését, felfedezni a GPT-3 és GPT-4 képességeit. , és megtanulják, hogyan használhatják ezeket a modelleket az NLP-feladatokhoz.A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a generatív előképzett transzformátorok kulcsfontosságú fogalmait és alapelveit. Megérteni a GPT modellek architektúráját és képzési folyamatát. Használja a GPT-3-at olyan feladatokhoz, mint a szöveggenerálás, a kiegészítés és a fordítás. Fedezze fel a GPT-4 legújabb fejlesztéseit és lehetséges alkalmazásait. Alkalmazzon GPT-modelleket saját NLP-projektjeikre és feladataikra.
- Interaktív előadás és beszélgetés. Sok gyakorlat és gyakorlat. Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
21 hours
A DeepSpeed egy mély tanulási optimalizálási könyvtár, amely megkönnyíti a mély tanulási modellek méretezését elosztott hardvereken. Az Microsoft által kifejlesztett DeepSpeed a PyTorch-val integrálva jobb skálázást, gyorsabb képzést és jobb erőforrás-felhasználást biztosít.Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű adattudósoknak és gépi tanulási mérnököknek szól, akik szeretnék javítani mélytanulási modelljeik teljesítményét.A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az elosztott mély tanulás alapelveit. Telepítse és konfigurálja a DeepSpeed-et. Méretezheti a mély tanulási modelleket elosztott hardveren a DeepSpeed segítségével. Valósítsa meg és kísérletezzen a DeepSpeed funkciókkal az optimalizálás és a memória hatékonysága érdekében.
- Interaktív előadás és beszélgetés. Sok gyakorlat és gyakorlat. Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
7 hours
AlphaFold egy Artificial Intelligence (AI) rendszer, amely a fehérje szerkezetek előrejelzését végzi. Az Alphabet’s/Google’s DeepMind fejlesztette ki, mint egy mély tanulási rendszer, amely pontosan megjósolhatja a fehérje szerkezetek 3D modelleit.
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.
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
21 hours
A Stable Diffusion egy erőteljes mély tanulási modell, amely szöveges leírások alapján tud részletes képeket generálni.Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak az adattudósoknak, gépi tanulási mérnököknek és számítógépes látáskutatóknak szól, akik szeretnék kihasználni Stable Diffusion-t, hogy kiváló minőségű képeket állítsanak elő különféle felhasználási esetekben.A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a Stable Diffusion alapelveit és a képgenerálás működését. Építsen és képezzen Stable Diffusion modelleket képgenerálási feladatokhoz. Alkalmazza a Stable Diffusion-t különféle képgenerálási forgatókönyvekre, mint például a befestés, az outpainting és a kép-kép fordítás. Optimalizálja Stable Diffusion modellek teljesítményét és stabilitását.
- Interaktív előadás és beszélgetés. Sok gyakorlat és gyakorlat. Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
14 hours
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) egy nyílt forráskódú adatbányászat vizualizációs szoftver. A gépi tanulási algoritmusok gyűjteményét biztosítja az adatok előkészítésére, osztályozására, csoportosítására és egyéb adatbányászati tevékenységekre.
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.
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
14 hours
Ennek a kurzusnak a célja, hogy alapvető készségeket biztosítson az Machine Learning módszerek alkalmazásában a gyakorlatban. A Python programozási nyelv és a különböző könyvtárak használatával, és számos gyakorlati példa alapján ez a kurzus tanítja, hogyan kell használni a legfontosabb építési blokkokat Machine Learning, hogyan kell adatmodellezési döntéseket hozni, értelmezni az algoritmusok kimenetelét és érvényesíteni az eredményeket.
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.
21 hours
Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják a legfontosabb és legelterjedtebb gépi tanulási technikákat a Pythonban, miközben olyan demó alkalmazásokat készítenek, amelyek képeket, zenéket, szövegeket és pénzügyi adatokat tartalmaznak A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Gépi tanulási algoritmusok és technikák végrehajtása komplex problémák megoldásához Alapos tanulás és félig felügyelt tanulás alkalmazása a képeket, zenéket, szöveget és pénzügyi adatokat tartalmazó alkalmazásokhoz Nyomja a Python algoritmusokat a maximális potenciáljukhoz Használjon olyan könyvtárakat és csomagokat, mint a NumPy és a Theano Közönség Fejlesztők Az elemzők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
28 hours
a kurzus célja, hogy általános jártasságot biztosítson a gépi tanulási módszerek gyakorlati alkalmazásában. Segítségével a Python programozási nyelv és a különböző könyvtárak, és számos gyakorlati példa alapján ez a tanfolyam azt tanítja, hogyan kell használni a legfontosabb építőkövei a gépi tanulás, hogyan lehet az adatok modellezés döntéseket, értelmezni a az algoritmusok kimeneteit, és validálja az eredményeket.
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.
28 hours
Ez egy 4 napos tanfolyam, amely bemutatja az AI és annak alkalmazását a Python programozási nyelv használatával. Van egy lehetőség, hogy egy további napot, hogy elvégezzen egy AI projekt befejezése után ez a kurzus.
21 hours
A Deep Reinforcement Learning egy "mesterséges ágens" képességére utal, hogy próba és hiba, valamint jutalom és büntetés útján tanuljon. A mesterséges ágensek célja, hogy utánozzák az ember azon képességét, hogy önálló tudást szerezzenek és alkossanak, közvetlenül a nyers inputokból, például a látásból. A megerősített tanulás megvalósításához mély tanulást és neurális hálózatokat használnak. A megerősített tanulás különbözik a gépi tanulástól, és nem támaszkodik felügyelt és nem felügyelt tanulási megközelítésekre.Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék megtanulni a Deep Reinforcement Learning alapjait, miközben egy Deep Learning ügynök létrehozásán lépnek keresztül.A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a Deep Reinforcement Learning mögött meghúzódó kulcsfogalmakat, és tudja megkülönböztetni a Machine Learning-tól. Speciális Reinforcement Learning algoritmusok alkalmazása valós problémák megoldására. Építs Deep Learning ügynököt.
- Interaktív előadás és beszélgetés. Sok gyakorlat és gyakorlat. Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
28 hours
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia ágazata, amelyben a számítógépek képesek megtanulni anélkül, hogy kifejezetten programozódnának.
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.
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
14 hours
A projektor beágyazása egy nyílt forráskódú webes alkalmazás, amely a gépi tanulási rendszerek vonatozásához használt adatok vizualizálására szolgál A Google által létrehozott része a TensorFlow része Ez az oktatott, élő képzés bemutatja az Embedding Projector mögött álló fogalmakat, és a résztvevőket egy demo projekt létrehozásával végzi A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Fedezze fel, hogyan értelmezik az adatokat a gépi tanulási modellek Keresse meg a 3D és a 2D nézet adatokat, hogy megértse, hogyan értelmezi a gépi tanulási algoritmus Megérteni a beágyazások mögött rejlő fogalmakat és azok szerepét a matematikai vektorok ábrázolásához képekhez, szavakhoz és számokhoz Fedezze fel egy adott beágyazás tulajdonságait, hogy megértse a modell viselkedését Alkalmazzon beágyazási projektet a realworld-alkalmazásokra, ilyen például a zenés szerelmeseinek szóló dal ajánlásrendszere Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
7 hours
Ez a kurzus menedzserek, megoldástervezők, innovációs tisztek, technológiai igazgatók, szoftvertervezők és mindazok számára készült, akiket érdekel az alkalmazott mesterséges intelligencia áttekintése és a fejlődésének legközelebbi előrejelzése.
7 hours
Ez a tanfolyam olyan emberek számára készült, akik gyakorlati alkalmazásokban szeretnék alkalmazni az alapvető Machine Learning technikákat. 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.
14 hours
Ez a tanfolyam azoknak szól, akik gyakorlati alkalmazásokban szeretnék alkalmazni a Machine Learning . 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.
14 hours
Ez a kurzus célja alapvető jártasság biztosítása a Machine Learning módszerek gyakorlati alkalmazásában. Az R programozási platformon és annak különféle könyvtárain keresztül, valamint számos gyakorlati példán alapul, ez a tanfolyam megtanítja, hogyan kell felhasználni a Machine Learning legfontosabb építőköveit, hogyan kell modellezési döntéseket hozni, értelmezni az algoritmusok kimeneteit és érvényesítse az eredményeket. Célunk az, hogy képességeket nyújtsunk a Machine Learning eszköztár legalapvetőbb eszközeinek magabiztos megértéséhez és használatához, és elkerüljük az Data Science alkalmazásának gyakori hibáit.
21 hours
A mesterséges neurális hálózat egy számítástechnikai adatmodell, amelyet az „intelligens” feladatok elvégzésére alkalmas Artificial Intelligence (AI) rendszerek fejlesztésére használnak. Neural Networks gyakran használják a Machine Learning (ML) alkalmazásokban, amelyek maguk is az AI egyik megvalósítása. Deep Learning az ML részhalmaza.
21 hours
This course will be a combination of theory and practical work with specific examples used throughout the event.
21 hours
Ez a kurzus bemutatja a gépi tanulási módszereket a robotika alkalmazásokban. 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.
14 hours
Ez a kurzus célja alapvető jártasság biztosítása a Machine Learning módszerek gyakorlati alkalmazásában. A Scala programozási nyelv és különféle könyvtárainak használatával, valamint számos gyakorlati példán alapul, ez a tanfolyam megtanítja, hogyan kell felhasználni a Machine Learning legfontosabb építőköveit, hogyan kell modellezési döntéseket hozni, hogyan kell értelmezni az algoritmusok kimeneteit és érvényesítse az eredményeket. Célunk az, hogy képességeket nyújtsunk a Machine Learning eszköztár legalapvetőbb eszközeinek magabiztos megértéséhez és használatához, és elkerüljük az Data Science alkalmazásának gyakori hibáit.
14 hours
R egy nyílt forráskódú ingyenes programozási nyelv a statisztikai számítástechnika, az adatok elemzése és a grafika. A kutatást egyre több menedzser és adatelemző használja a vállalatok és az akadémia területén. Az R-nek számos adatbányászati csomagja van.
35 hours
Ez a kurzus azon emberek számára készült, akiknek nincs korábbi tapasztalata a valószínűséggel és a statisztikában .
21 hours
A tanfolyamot azoknak ajánljuk, akik szeretnének egy alternatív programot megismerni a kereskedelmi MATLAB csomaggal A háromnapos képzés átfogó tájékoztatást nyújt a környezet körüli mozgatásáról és az OCTAVE csomag végrehajtásáról adatelemzési és mérnöki számításokhoz A képzésben résztvevők kezdők, de azok is, akik ismerik a programot, és szeretnék rendszeresíteni tudásukat és javítani tudásukat Más programozási nyelv ismerete nem szükséges, de nagyban megkönnyíti a tanulók tudásszerzését A kurzus megmutatja, hogyan kell használni a programot számos gyakorlati példában .
21 hours
Ez a tanfolyam azoknak szól, akik a Machine Learning gyakorlati alkalmazásokban szeretnék alkalmazni a csapatuk számára. A képzés nem merül a műszaki tudnivalókban, és az alapfogalmak, valamint az üzleti / operatív alkalmazások körül mozog. Célközönség
- Befektetők és AI vállalkozók
- Vezetők és mérnökök, akiknek vállalata belép az AI térbe
- Business elemzők és befektetők
7 hours
A Snorkel egy olyan rendszer, amely gyorsan képes létrehozni, modellezni és kezelni a képzési adatokat Arra összpontosít, hogy felgyorsuljon a strukturált vagy "sötét" adatelnyelési alkalmazások fejlesztése azokon a területeken, ahol a nagy címkézett képzési készletek nem állnak rendelkezésre vagy könnyen beszerezhetők Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják a strukturált adatok - például szöveg, táblázatok, ábrák és képek - kicsinyítésének technikáit a Snorkel-szel végzett képzési adatok modellezésével A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Programszerűen hozzon létre képzési készleteket, amelyek lehetővé teszik a hatalmas edzéskészletek címkézését Vigye végig a csúcsminőségű modelleket a zajos edzéskészletek modellezésével Használja a Snorkelt a gyenge felügyeleti technikák végrehajtására és az adatfeldolgozást a gyengén felügyelt gépi tanulási rendszerekre Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
14 hours
A Encog egy nyílt forráskódú gépi tanulási keret a Java és aNet számára Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják a fejlett gépi tanulási technikákat pontos neurális hálózati prediktív modellek építésére A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Különböző neurális hálózatok optimalizálási technikáit hajtsák végre az alulmûködés és a túlfûzés megoldása érdekében Megérteni és kiválasztani számos neurális hálózati architektúrát Végrehajtja a felügyelt feed forward és visszacsatolási hálózatokat Közönség Fejlesztők Az elemzők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
14 hours
A Encog egy nyílt forráskódú gépi tanulási keret a Java és aNet számára Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan lehet különböző neurális hálózati komponenseket létrehozni az ENCOG segítségével A Realworld esettanulmányait megvitatják, és megvizsgálják a gépi nyelv alapú megoldásokat ezekre a problémákra A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Adja meg a neurális hálózatok adatait a normalizációs folyamat segítségével Végrehajtja a feed forward hálózatokat és a szaporítási képzési módszereket Végezzen osztályozási és regressziós feladatokat Modellje és képzése neurális hálózatok segítségével Encog GUI alapú munkaállomás Integrálja a neurális hálózati támogatást a valós világ alkalmazásokba Közönség Fejlesztők Az elemzők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
Last Updated:
Other countries
Consulting
Online Machine Learning (ML) courses, Weekend Machine Learning (ML) courses, Evening Machine Learning (ML) training, Machine Learning boot camp, ML (Machine Learning) instructor-led, Weekend ML (Machine Learning) training, Evening Machine Learning courses, Machine Learning coaching, ML (Machine Learning) instructor, ML (Machine Learning) trainer, Machine Learning (ML) training courses, Machine Learning (ML) classes, Machine Learning (ML) on-site, ML (Machine Learning) private courses, Machine Learning (ML) one on one training
