Mesterséges Intelligencia Kurzusok

Mesterséges Intelligencia Kurzusok

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.

Ajánlások

★★★★★
★★★★★

Kurzusleírás

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
7 hours
Overview
Ez a kurzus a menedzserek, a megoldásépítészek, az innovációs tisztek, a CTO-k, a szoftverépítészek és mindenki számára érdekelt, akik az alkalmazott mesterséges intelligencia áttekintését és a fejlesztéshez legközelebbi előrejelzés iránt érdeklődnek.
28 hours
Overview
Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan alkalmazzák a gépi tanulási technikákat és eszközöket a valós világ problémáinak megoldására a bankszektorban R programozási nyelvként fogják használni A résztvevők először megtanulják a kulcsfontosságú elveket, majd gyakorlati ismereteiket a saját gépi tanulási modellek megépítésével és felhasználásával valósítják meg számos élő projekt megvalósításához Közönség Fejlesztők Adatkutatók Műszaki háttérrel rendelkező bankszakemberek A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
28 hours
Overview
A gépi tanulás a Mesterséges Intelligencia ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoztak volna A mély tanulás a gépi tanulás egyik részmezete, amely olyan tanulási adatokon és struktúrákon alapuló módszereket alkalmaz, mint a neurális hálózatok R népszerű programozási nyelv a pénzügyi ágazatban A pénzügyi alkalmazásokban az alapvető kereskedelmi programoktól a kockázatkezelési rendszerekig terjednek Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan valósítsanak meg mélyreható tanulási modelleket a bankok számára az R használatával, mivel átmennek egy mély tanulású hitelkockázati modell létrehozásával A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Értsd meg a mélytanulás alapfogalmait Ismerje meg a banki banki alkalmazások alkalmazását és használatát Az R használatával mély tanulásmodelleket hozhat létre a bankok számára Építsen saját mély tanulási hitelkockázati modellt az R használatával Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
28 hours
Overview
A gépi tanulás a Mesterséges Intelligencia ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoztak volna A mély tanulás a gépi tanulás egyik részmezete, amely olyan tanulási adatokon és struktúrákon alapuló módszereket alkalmaz, mint a neurális hálózatok A Python egy magas szintű programozási nyelv, amely híres a világos szintaxisról és a kódok olvashatóságáról Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan hajtsanak végre mélytanulási modelleket a bankok számára a Python használatával, miközben átmegyek egy mély tanulási hitelkockázati modell létrehozásán A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Értsd meg a mélytanulás alapfogalmait Ismerje meg a banki banki alkalmazások alkalmazását és használatát A Python, a Keras és a TensorFlow segítségével mély tanulásmodelleket hozhat létre a bankok számára Építsen saját mélytanulási hitelkockázati modellt Python használatával Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
28 hours
Overview
A gépi tanulás a Mesterséges Intelligencia ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoztak volna A mély tanulás a gépi tanulás egyik részmezete, amely olyan tanulási adatokon és struktúrákon alapuló módszereket alkalmaz, mint a neurális hálózatok R népszerű programozási nyelv a pénzügyi ágazatban A pénzügyi alkalmazásokban az alapvető kereskedelmi programoktól a kockázatkezelési rendszerekig terjednek Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan valósítsanak meg mélyreható tanulási modelleket a finanszírozáshoz az R használatával, mivel átmennek egy mély tanuló részvényár-előrejelzési modell létrehozásával A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Értsd meg a mélytanulás alapfogalmait Megtanulják a mély tanulás alkalmazását és felhasználását a pénzügyekben Használja az R-t, hogy mély tanulásmodelleket hozzon létre a finanszírozáshoz Építsd meg saját mély tanulási részvényár-előrejelzési modelljét az R használatával Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
28 hours
Overview
A gépi tanulás a Mesterséges Intelligencia ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoztak volna R népszerű programozási nyelv a pénzügyi ágazatban A pénzügyi alkalmazásokban az alapvető kereskedelmi programoktól a kockázatkezelési rendszerekig terjednek Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan alkalmazzák a gépi tanulási technikákat és eszközöket a pénzügyi világban rejlő valós problémák megoldásához R programozási nyelvként fogják használni A résztvevők először megtanulják a kulcsfontosságú alapelveket, majd gyakorlati ismereteiket a saját gépi tanulási modellek elkészítésével és a csapatprojektek befejezésével használják fel A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Ismerje meg a gépi tanulás alapvető fogalmát Ismerje meg a gépi tanulás alkalmazásait és felhasználási lehetőségeit a finanszírozásban Fejlesztse saját algoritmikus kereskedési stratégiáját gépi tanulással az R-vel Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
14 hours
Overview
A Computer Vision egy olyan terület, amely magában foglalja a digitális adathordozókból származó hasznos információk automatikus kitermelését, elemzését és megértését A Python egy magas szintű programozási nyelv, amely híres a világos szintaxisáról és a kódolvasásról Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják a Computer Vision alapjait, miközben egy egyszerű Computer Vision alkalmazás segítségével létrehozzák a Python-t A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Ismerje meg a Computer Vision alapjait Használja a Pythonot a Computer Vision feladatok végrehajtásához Építsenek saját arc-, tárgy- és mozgásérzékelő rendszereiket Közönség Python programozók, akiket a Computer Vision érdekel A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
21 hours
Overview
A gépi tanulás a Mesterséges Intelligencia ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoztak volna A Python egy olyan programozási nyelv, amely híres a világos szintaxisáról és olvashatóságáról Kiváló gyűjteményt nyújt a jól vizsgált könyvtáraknak és technikáknak a gépi tanulási alkalmazások fejlesztésében Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan alkalmazzák a gépi tanulási technikákat és eszközöket a pénzügyi világban rejlő valós problémák megoldásához A résztvevők először megtanulják a kulcsfontosságú alapelveket, majd gyakorlati ismereteiket a saját gépi tanulási modellek elkészítésével és a csapatprojektek befejezésével használják fel A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Ismerje meg a gépi tanulás alapvető fogalmát Ismerje meg a gépi tanulás alkalmazásait és felhasználási lehetőségeit a finanszírozásban Fejlesztse saját algoritmikus kereskedési stratégiáját gépi tanulással Python segítségével Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
35 hours
Overview
A technológiák előrehaladása és az egyre növekvő számú információ átalakítja a bűnüldözés végrehajtását Azok a kihívások, amiket a Big Data jelent, közel annyira ijesztőek, mint a Big Data ígérete Az adatok hatékony tárolása ezen kihívások egyike; ténylegesen elemezve ez egy másik Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők meg fogják tanulni a gondolkodásmódot, amellyel megközelíthetik a Big Data technológiákat, megvizsgálhatják a meglévő folyamatokra és politikákra gyakorolt ​​hatásukat, és végrehajtják ezeket a technológiákat a bűncselekmények azonosítása és a bűnözés megelőzése céljából A bűnüldöző szervek világszerte végzett esettanulmányait megvizsgálják, hogy betekintést nyerjenek az örökbefogadási megközelítésekhez, kihívásokhoz és eredményekhez A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Kombinálja a Big Data technológiát a hagyományos adatgyűjtési folyamatokkal, hogy összefoglalja a történetet egy vizsgálat során Nagyméretű adattárolási és feldolgozási megoldásokat valósít meg az adatok elemzéséhez Készítsen javaslatot a legmegfelelőbb eszközök és folyamatok elfogadására, amelyek lehetővé teszik a bűnügyi nyomozás datalizált megközelítését Közönség Műszaki háttérrel rendelkező bűnüldöző szakemberek A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
28 hours
Overview
A Deep Learning NLP lehetővé teszi a gép számára, hogy egyszerűen leegyszerűsítse a nyelvi feldolgozást A jelenleg rendelkezésre álló feladatok közül a nyelvfordítás és a képaláírás-generálás a fotók számára A DL (Deep Learning) az ML (Machine Learning) részhalmaza A Python egy népszerű programozási nyelv, amely könyvtárakat tartalmaz a Deep Learning NLP számára Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják használni a Python könyvtárakat az NLP-hez (Natural Language Processing), mivel létrehoznak egy alkalmazást, amely képeket dolgoz fel és képeket generál A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Tervezés és kód NLL számára a Python könyvtárak használatával Hozzon létre egy Python kódot, amely egy lényegesen nagy gyűjteményből álló képet gyűjt össze és kulcsszavakat generál Olyan Python kódot hoz létre, amely feliratokat generál a felderített kulcsszavakból Közönség A nyelvtudással foglalkozó programozók A programozók, akik megértik az NLP (Natural Language Processing) A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
14 hours
Overview
A Python Machine Learning programban a szövegösszefüggés funkció képes olvasni a beviteli szöveget és szövegösszefüggést készíteni Ez a képesség a parancssorból vagy Python API-ból / könyvtárból érhető el Egy izgalmas alkalmazás a végrehajtó összefoglalók gyors létrehozása; ez különösen hasznos azoknak a szervezeteknek, amelyeknek nagyobb szövegszövegeket kell átnézniük, mielőtt jelentéseket és előadást készítenének Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják használni a Pythonot, hogy létrehozzanak egy egyszerű alkalmazást, amely automatikusan létrehozza a beviteli szöveg összefoglalását A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Használjon parancssori eszközt, amely összefoglalja a szöveget Tervezzen és hozzon létre szöveges összegzési kódot a Python könyvtárakkal Értékelje három Python összefoglaló könyvtárat: Sumy 070, Permanumization 104, Readless 1017 Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
35 hours
Overview
Ez a kurzus azzal kezdődik, hogy fogalmi ismereteket ad neked a neurális hálózatokban és általában a gépi tanulási algoritmusban, a mély tanulásban (algoritmusokban és alkalmazásokban) A képzés 1 része (40%) nagyobb hangsúlyt fektet a fundamentumokra, de segít a megfelelő technológia kiválasztásában: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras stb A képzés második része (20%) bemutatja a Theano egy python könyvtárat, amely megkönnyíti a mélytanulási modellek írását A képzés harmadik része (40%) nagymértékben a Google nyílt forráskódú szoftverkönyvtárának a Tensorflow második generációs API-jára épül a Deep Learning számára A példák és a handson mind a TensorFlow-ban készültek Közönség Ez a tanfolyam célja azoknak a mérnököknek, akik a TensorFlow-t a Deep Learning projektekhez kívánják használni A kurzus befejezése után a küldöttek: jól értik a mély neurális hálózatokat (DNN), a CNN és ​​az RNN-t megérteni a TensorFlow struktúráját és telepítési mechanizmusait képes legyen telepítési / gyártási környezet / építészeti feladatok és konfiguráció végrehajtására képes a kódminőség felmérésére, a hibakeresés végrehajtására, a monitorozásra képesek legyenek olyan fejlett gyártási folyamatok bevezetésére, mint a képzési modellek, grafikonok készítése és naplózás Nem minden téma lenne egy nyilvános osztályteremben, amely 35 órás időtartamot jelent a téma hatalmas volta miatt A teljes tanfolyam időtartama körülbelül 70 óra, nem pedig 35 óra .
14 hours
Overview
Az Apache OpenNLP könyvtár egy gépi tanulás alapú eszközkészlet a természetes nyelvű szövegek feldolgozásához Támogatja a leggyakoribb NLP-feladatokat, például a nyelvfelismerést, a tokenizálást, a mondatok szegmentálását, a partofspeech címkézést, az entitások kinyerését, a tagolást, az elemzést és a coreference-felbontást Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan lehet modelleket létrehozni szöveges adatok feldolgozásához az OpenNLP használatával A laborgyakorlatok alapjául a mintaképzési adatok és a testreszabott adatkészletek szolgálnak A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Telepítse és konfigurálja az OpenNLP-t A meglévő modellek letöltése, valamint a saját létrehozása Tanítsa a modelleket a különböző mintaadatokra Integrálja az OpenNLP-t meglévő Java-alkalmazásokkal Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
21 hours
Overview
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoztak volna A Python egy olyan programozási nyelv, amely híres a világos szintaxisáról és olvashatóságáról Kiváló gyűjteményt nyújt a jól vizsgált könyvtáraknak és technikáknak a gépi tanulási alkalmazások fejlesztésében Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan alkalmazzák a gépi tanulási technikákat és eszközöket a valós világ problémáinak megoldására a bankszektorban A résztvevők először megtanulják a kulcsfontosságú alapelveket, majd gyakorlati ismereteiket a saját gépi tanulási modellek elkészítésével és a csapatprojektek befejezésével használják fel Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
35 hours
Overview
A képzés végéig a küldöttek várhatóan elegendő felszereléssel fognak rendelkezni a lényeges python koncepciókkal, és képesek lesznek képesek megfelelően használni az NLTK-t az NLP és ML alapú műveletek végrehajtására A képzés célja nem csak végrehajtó tudás, hanem a technológia logikai és működési ismerete is .
28 hours
Overview
A Cortana Intelligence Suite egy sor integrált termék és szolgáltatás, amely lehetővé teszi az entitások számára az adatok intelligens műveletekké történő átalakítását Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják használni a Cortana Intelligence Suite részét képező összetevőket, hogy datadriven intelligens alkalmazásokat készítsenek A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Ismerje meg, hogyan kell használni a Cortana Intelligence Suite eszközöket Ismerje meg az adatkezelés és -elemzés legújabb ismereteit Használja a Cortana komponenseket, hogy az adatokat intelligens műveletekké alakítsa Használja a Cortana-t az alkalmazásokat a semmiből, és indítsa el a felhőben Közönség Adatkutatók programozók Fejlesztők Menedzserek Építészek A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
14 hours
Overview
Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják használni a Matlab használatát a képfelismeréshez szükséges konvolúciós neurális hálózat tervezéséhez, felépítéséhez és megjelenítéséhez A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Építs egy mély tanulási modellt Az adatok címkézésének automatizálása Munka a Caffe és a TensorFlowKeras modelljeivel Vonatadatok több GPU, felhő vagy klaszter használatával Közönség Fejlesztők mérnökök Domain szakértők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
21 hours
Overview
A prediktív analitika az adatelemzés használatának folyamata a jövőre vonatkozó előrejelzések készítése céljából Ez a folyamat adatbányászattal, statisztikával és gépi tanulási technikákkal együtt adatokat használ fel a jövőbeli események előrejelzésére szolgáló prediktív modell létrehozására Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan használják a Matlabot prediktív modellek készítéséhez és nagymintás adatkészletekhez való alkalmazására, hogy előrejelezzék a jövőbeli eseményeket az adatok alapján A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Prediktív modellek létrehozása történelmi és tranzakciós adatok mintáinak elemzésére Használja a prediktív modellezést a kockázatok és lehetőségek azonosítása érdekében Készítsen matematikai modelleket, amelyek rögzítik a fontos tendenciákat Az eszközök és az üzleti rendszerek adatainak felhasználásával csökkentheti a hulladékot, időt takaríthat meg, vagy csökkentheti a költségeket Közönség Fejlesztők mérnökök Domain szakértők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
7 hours
Overview
A TensorFlow Serving egy olyan rendszer, amely a gépi tanulás (ML) modellek gyártására szolgál Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan konfigurálják és használják a TensorFlow Serving-ot az ML-modellek telepítési környezetben történő telepítéséhez és kezeléséhez A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Vonattal, exportálással és különböző TensorFlow modellek szolgáltatásaival Algoritmusok tesztelése és telepítése egyetlen architektúrával és API-k készletével TensorFlow Támogatás kiterjesztése a TensorFlow modelleken kívüli más típusok kiszolgálására Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
14 hours
Overview
Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtudják, hogyan használják az iOS gépi tanulási (ML) technológiai veremét, miközben átmennek egy iOS mobilalkalmazás létrehozásán és telepítésén A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Hozzon létre egy képes alkalmazást, szövegelemzést és beszédfelismerést lehetővé tevő mobilalkalmazást Hozzáférés az előcsatlakozott ML modellekhez az iOS alkalmazásokba történő integráláshoz Hozzon létre egy egyéni ML modellt Add hozzá Siri Voice támogatás az iOS-alkalmazásokhoz Megérteni és használni olyan kereteket, mint a coreML, a Vision, a CoreGraphics és a GamePlayKit Használjon olyan nyelveket és eszközöket, mint a Python, a Keras, a Caffee, a Tensorflow, a scikit tanul, a libsvm, az Anaconda és a Spyder Közönség Fejlesztők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
21 hours
Overview
A természetes nyelvi termelés (NLG) a természetes nyelvű szöveg vagy beszéd előállítását jelenti Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják használni a Python-t, hogy magas minőségű természetes nyelvű szövegeket készítsenek saját NLG-rendszerüknek a semmiből Esettanulmányokat fognak megvizsgálni, és a releváns fogalmakat alkalmazni fogják az élőlabor-projektekhez tartalom generálásához A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Használja az NLG-t, hogy automatikusan generáljon tartalmat különböző iparágakra, az újságírásról az ingatlanra, az időjárás és a sportjelentésekre Válasszon és szervezzen forrástartalmat, tervezzen mondatokat, és készítsen egy rendszert az eredeti tartalom automatikus generálásához Ismerje meg az NLG csővezetéket, és alkalmazza a megfelelő technikákat minden szakaszban Értsd meg a Natural Language Generation (NLG) rendszer architektúráját Végezze el a legmegfelelőbb algoritmusokat és modelleket elemzéshez és rendeléshez A nyilvánosan elérhető adatforrásokból származó adatokat, valamint a feldolgozott szövegekhez használt kurátált adatbázisokat húzzuk meg Cserélje ki a kézi és munkaigényes írási folyamatokat számítógépes, automatizált tartalomkészítéssel Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
21 hours
Overview
Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan használják a megfelelő gépi tanulást és az NLP (Natural Language Processing) technikákat, hogy a szövegbázistól származó adatokból nyerjenek ki értéket A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: A szövegalapú adatkommunikációs problémák megoldása magas minőségű, újrafelhasználható kóddal Alkalmazza a scikitlearn különböző aspektusait (osztályozás, csoportosítás, regresszió, dimenziócsökkentés) a problémák megoldásához Építsen hatékony gépi tanulási modelleket szöveges alapú adatok felhasználásával Hozzon létre egy adatkészletet, és kivonatolja a struktúrákból származó elemeket Az adatok megjelenítése a Matplotlib segítségével A bemutatók megszerzése és értékelése A szöveges kódolási hibák elhárítása Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
14 hours
Overview
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 .
14 hours
Overview
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 .
21 hours
Overview
Ebben az oktatott, élő edzésben a résztvevők megtanulják a gépi tanulás R-vel kapcsolatos fejlett technikáit, miközben áttérnek egy valós világi alkalmazás létrehozására A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Használja a technikákat hiperparaméterek hangolásának és mélytanulásának Értelmezni és végrehajtani a felügyelet nélküli tanulási technikákat Tegyen egy modellt a gyártáshoz egy nagyobb alkalmazáshoz Közönség Fejlesztők Az elemzők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
21 hours
Overview
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 .
21 hours
Overview
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.
21 hours
Overview
A Fiji egy nyílt forráskódú képfeldolgozó csomag, amely összekapcsolja az ImageJ (tudományos többdimenziós képek képfeldolgozó programját) és számos, a tudományos képelemzésre szolgáló bővítményeket Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan használják a Fiji-eloszlást és annak alapjául szolgáló ImageJ programot egy képelemző alkalmazás létrehozásához A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Használja a Fiji fejlett programozási szolgáltatásait és szoftverkomponenseit az ImageJ kiterjesztéséhez Fogd össze a nagyméretű 3d képeket az átfedő lapokból Automatikusan frissítse a Fiji telepítését indításkor az integrált frissítési rendszer használatával Válasszon a szkriptnyelvek széles választékából az egyéni képelemzési megoldások létrehozásához Használja a Fidzsi nagy teljesítményű könyvtárakat, például az ImgLib-et a nagy bioimage adatkészleteken Telepítsük alkalmazását és együttműködjünk más kutatókkal hasonló projekteken Közönség A tudósok kutatók Fejlesztők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
21 hours
Overview
Ez az oktatott, élő képzés bemutatja a szoftver, a hardver és a stepbystep folyamatát, amely az arcfelismerő rendszer megépítéséhez szükséges a semmiből Az arcfelismerés az Arcfelismerés néven is ismert A laborban használt hardver tartalmazza a Rasberry Pi-et, a fényképezőgép-modult, a szervókat (opcionális), stb A résztvevők felelősek ezen komponensek megvásárlásáért A használt szoftver OpenCV, Linux, Python stb A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Telepítse a Linux, az OpenCV és más szoftver segédprogramokat és könyvtárakat egy Rasberry Pi-on Az OpenCV beállítása az arcfájlok rögzítéséhez és felderítéséhez Ismerje meg a Rasberry Pi rendszer csomagolásának különböző lehetőségeit a valós világ környezetben való használatra Alkalmazkodni a rendszerhez különböző használati esetekben, beleértve a felügyeletet, a személyazonosság igazolását stb Közönség Fejlesztők Hardver / szoftver technikusok Technikai személyek minden iparágban Hobbifelhasználók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat jegyzet Egyéb hardver és szoftver opciók: Arduino, OpenFace, Windows stb Ha bármelyiket szeretné használni, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot .
28 hours
Overview
A gépi tanulás a Mesterséges Intelligencia ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoztak volna A mély tanulás a gépi tanulás egyik részmezete, amely olyan tanulási adatokon és struktúrákon alapuló módszereket alkalmaz, mint a neurális hálózatok A Python egy magas szintű programozási nyelv, amely híres a világos szintaxisról és a kódok olvashatóságáról Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan hajtsanak végre mélytanulási modelleket a pénzügyek felhasználására a Python segítségével, miközben átmegyek egy mély tanulási részvényár-előrejelzési modell létrehozásán A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Értsd meg a mélytanulás alapfogalmait Megtanulják a mély tanulás alkalmazását és felhasználását a pénzügyekben A Python, a Keras és a TensorFlow segítségével mély tanulásmodelleket hozhat létre a finanszírozáshoz Építsen saját mélytanulási részvényár-előrejelzési modellt a Python használatával Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
Weekend Mesterséges Intelligencia courses, Evening Mesterséges Intelligencia training, Mesterséges Intelligencia boot camp, Mesterséges Intelligencia instructor-led, Weekend Mesterséges Intelligencia training, Evening Mesterséges Intelligencia courses, Mesterséges Intelligencia coaching, Mesterséges Intelligencia instructor, Mesterséges Intelligencia trainer, Mesterséges Intelligencia training courses, Mesterséges Intelligencia classes, Mesterséges Intelligencia on-site, Mesterséges Intelligencia private courses, Mesterséges Intelligencia one on one training

Course Discounts

Hírlevél kedvezmény

Tiszteletben tartjuk adatai bizalmas jellegét. A NobleProg soha nem továbbítja e-mail címét harmadik személyeknek.
Hírlevelünkről bármikor leiratkozhat.

Kiemelt ügyfeleink

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Hungary!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Hungary
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!