A helyi, oktató által vezetett élő mesterséges intelligencia (AI) képzések gyakorlati gyakorlattal mutatják be, hogyan valósíthatók meg AI megoldások a valós problémák megoldására. Az AI képzés elérhető "helyszíni élő képzés" vagy "távoli élő képzés" formájában. 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
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 VideoCapture funkció egyszerű használata a laptopok fényképezőgépről történő felvételéhez.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurzus: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Nagyon élveztem az edző tanácsait arról, hogyan kell használni az eszközöket. Ez valami, amit nem lehet az internetről kapni, és nagyon hasznos.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurzus: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Nagyon élveztem az edző tanácsait arról, hogyan kell használni az eszközöket. Ez valami, amit nem lehet az internetről kapni, és nagyon hasznos.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurzus: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Könnyen követhető volt.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurzus: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
További anyagok. Elméleti előkészítés.
ING Bank Śląski
Kurzus: Using Computer Network ToolKit (CNTK)
Machine Translated
A tanár nagy tudása, valamint a megosztható képesség és képesség. Inspiráció a mesterséges intelligencia algoritmusok alkalmazásainak keresésére
ING Bank Śląski
Kurzus: Using Computer Network ToolKit (CNTK)
Machine Translated
Szeretem a példákat magyarázni
AUO友达光电（苏州）有限公司
Kurzus: OptaPlanner in Practice
Machine Translated
az ügyet jól bemutatták és rendezett módon.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Kurzus: Introduction to R with Time Series Analysis
Machine Translated
A szenvedélyből részesültem, hogy megtanítsam, és arra koncentráljak, hogy a dolog értelmes legyen.
Zaher Sharifi - GOSI
Kurzus: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Ez egy-ra egy. Megkérdezhetem egy csomó kérdést, és azt is kérik a Üzletkötő megismételni, amikor nem voltam világos néhány dolgot.
Kurzus: Insurtech: A Practical Introduction for Managers
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
A tréner türelme
European Space Agency (ESA/ESTEC)
Kurzus: Getting Started with Quantum Computing and Q#
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
Alternatív elmélet / gyakorlat hatékony!
CIRAD
Kurzus: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Machine Translated
A módszerek progresszív bemutatása és alkalmazása
Aurélien Briffaz - CIRAD
Kurzus: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Machine Translated
Elérhetőség és alkalmazkodóképesség, válaszok a kérdésekre
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Kurzus: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Machine Translated
Megvitatott kérdések, gyakorlatok (példák), képzés légköre, kapcsolat az edzővel, helyszín.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Kurzus: Octave not only for programmers
Machine Translated
Sok praktikus tipp
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Kurzus: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Rengeteg információ a megoldások megvalósításával kapcsolatban
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Kurzus: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Az AI / IT / SQL / IoT témakörök széles köréből számos praktikus tipp és ismeret az előadónak.
ABB Sp. z o.o.
Kurzus: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
az utolsó nap. generációs rész
Accenture Inc
Kurzus: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Ez egy-ra egy. Megkérdezhetem egy csomó kérdést, és azt is kérik a Üzletkötő megismételni, amikor nem voltam világos néhány dolgot.
Kurzus: Insurtech: A Practical Introduction for Managers
Machine Translated
Mesterséges Intelligencia 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 az oktató által irányított, élő tanfolyam ezen információkból nyer betekintést és jelentést. Az R Language és a Natural Language Processing (NLP) könyvtárakat ötvözve a számítógépes tudománytól, a mesterséges intelligenciától és a számítástechnológiától kezdve a fogalmakat és technikákat az algoritmikus megértéshez a szöveges adatok mögött. Az adatminták különböző nyelveken érhetők el vevői igények szerint.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek (nagy és kicsi) adatkészleteket elkészíteni eltérő forrásokból, majd a megfelelő algoritmusokat alkalmazni annak jelentőségének elemzésére és jelentésére.
A tantárgy formátuma
- Rész előadás, rész vita, nehéz gyakorlati gyakorlat, alkalmi tesztek a megértés felmérésére
Közönség
Ez a kurzus azokra a mérnökökre és építészekre irányul, akik az OpenCV használják számítógépes látásmód projektek számára
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
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.
A tantárgy formátuma
- Ez a tanfolyam bemutatja a mintázat-illesztés területén alkalmazott megközelítéseket, technológiákat és algoritmusokat, ahogy ez a Machine Vision .
A kurzus kiterjed az emberek által írt szöveg használatára, például blogbejegyzésekre, tweetekre stb.
Például egy elemző létrehozhat egy algoritmust, amely a kiterjedt adatforrás alapján automatikusan megköti a következtetést.
Ez a képzés nagyobb hangsúlyt alapjait, de segít kiválasztani a megfelelő technológia: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras stb A példák készülnek TensorFlow .
Célunk az, hogy képességeket nyújtsunk a Machine Learning eszköztár legalapvetőbb eszközeinek magabiztos megértéséhez és használatához, és elkerüljük az Data Science alkalmazásának gyakori hibáit.
Célközönség
- Befektetők és AI vállalkozók
- Vezetők és mérnökök, akiknek vállalata belép az AI térbe
- Business elemzők és befektetők
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
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
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.
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.
.png "european space agency (esa)")
.png "aeronautical radio, incorporated (arinc)")
.png "new york stock exchange (nyse)")
