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.

Machine Translated

Ajánlások

★★★★★
★★★★★

Kurzusleírás

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
7 hours
Overview
Ez a kurzus vezetőknek, megoldási építészeknek, innovációs tisztviselőknek, CTO-knak, szoftverarchitektöknek és bárki számára készült, aki érdeklődik az alkalmazott mesterséges intelligencia áttekintéséről és a legközelebbi előrejelzésről a fejlesztéshez.
21 hours
Overview
Machine Learning a mesterséges intelligencia egyik ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. Python egy programozási nyelv, amely tiszta szintaxisáról és olvashatóságáról híres. Kiválóan bevált, jól bevált könyvtárak és technikák gyűjteményét kínálja a gépi tanulási alkalmazások fejlesztéséhez.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet gépi tanulási technikákat és eszközöket alkalmazni a valós világ problémáinak megoldására a bankiparban.

A résztvevők először megtanulják a fő alapelveket, majd tudásukat a gyakorlatba ültetik saját gépi tanulási modelleik felépítésével és felhasználásával számos csapatprojekt megvalósításához.

Közönség

- Fejlesztők
- Adattudósok

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
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 .
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 .
28 hours
Overview
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A mély tanulás a gépi tanulás alterülete, amely az adatok reprezentációján és struktúráin, például neurális hálókon alapuló módszereket használ. R a pénzügyi iparban népszerű programozási nyelv. A pénzügyi alkalmazásokban használják, az alapkereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelési rendszerekig.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan valósíthatók meg mélyreható tanulási modellek a bankok számára az R segítségével, miközben egy mélyreható tanulási hitelkockázati modellt készítenek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Megérteni a mély tanulás alapvető fogalmait
- Ismerje meg a mélyreható tanulás alkalmazásokat és felhasználásait a banki szolgáltatásokban
- Az R gombbal alapos tanulási modelleket hozhat létre a bankok számára
- Készítsen saját mélyreható tanulási hitelkockázati modellt R segítségével

Közönség

- Fejlesztők
- Adattudósok

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati 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 egyik ága, amelyben a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A mély tanulás a gépi tanulás alterülete, amely az adatok reprezentációján és struktúráin, például neurális hálókon alapuló módszereket használ. R a pénzügyi iparban népszerű programozási nyelv. A pénzügyi alkalmazásokban használják, az alapkereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelési rendszerekig.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan valósítsák meg a mélyreható tanulási modelleket az R felhasználásával, miközben egy mély tanulási részvényárak előrejelzési modelljének létrehozásával lépnek át.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Megérteni a mély tanulás alapvető fogalmait
- Ismerje meg a mélyreható tanulás alkalmazásait és felhasználásait a pénzügyek területén
- Használja az R billentyűt mélyreható tanulási modellek létrehozásához a pénzügyekhez
- Készítsen saját mélyreható tanulási tőzsdei előrejelzési modellt R segítségével

Közönség

- Fejlesztők
- Adattudósok

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
28 hours
Overview
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. R a pénzügyi iparban népszerű programozási nyelv. A pénzügyi alkalmazásokban használják, az alapkereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelési rendszerekig.

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
14 hours
Overview
Computer Vision egy olyan terület, amely magában foglalja a digitális média hasznos információinak automatikus kinyerését, elemzését és megértését. Python magas szintű programozási nyelv, amely tiszta szintaxisáról és kódolvashatóságáról híres.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják a Computer Vision alapjait, miközben a Python használatával létrehoznak egy egyszerű Computer Vision alkalmazást.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Ismerje meg a Computer látás alapjait
- A Python használatával hajtsa végre a Computer Vision feladatokat
- Készítsen saját arc-, tárgy- és mozgásérzékelő rendszert

Közönség

- Python Computer látás iránt érdeklődő Python programozók

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
21 hours
Overview
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. Python egy programozási nyelv, amely tiszta szintaxisáról és olvashatóságáról híres. Kiválóan bevált, jól bevált könyvtárak és technikák gyűjteményét kínálja a gépi tanulási alkalmazások fejlesztéséhez.

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
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 .
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 .
28 hours
Overview
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet gépi tanulási technikákat és eszközöket alkalmazni a valós világ problémáinak megoldására a bankiparban. R programozási nyelv lesz.

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
14 hours
Overview
Az AI az intelligens rendszerek megépítésére szolgáló technológiák gyűjteménye, amelyek képesek megérteni az adatokat és az adatokat körülvevő tevékenységeket az "intelligens döntések" meghozatalához. A távközlési szolgáltatók számára az AI-t használó építési alkalmazások és szolgáltatások nyithatják az utat a jobb működéshez és a szervizeléshez olyan területeken, mint a karbantartás és a hálózat optimalizálása.

Ebben a kurzusban megvizsgáljuk az AI-t alkotó különféle technológiákat és az azok használatához szükséges készségeket. A tanfolyam során megvizsgáljuk az AI speciális alkalmazásait a távközlési iparban.

Közönség

- Hálózati mérnökök
- Hálózati üzemeltetési személyzet
- Távközlési műszaki vezetők

A tantárgy formátuma

- Rész előadás, rész vita, gyakorlati gyakorlatok
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 .
14 hours
Overview
,
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 .
Weekend AI (Artificial Intelligence) courses, Evening Mesterséges Intelligencia training, Mesterséges Intelligencia boot camp, AI instructor-led, Weekend AI (Artificial Intelligence) training, Evening AI courses, AI coaching, Artificial Intelligence instructor, AI (Artificial Intelligence) trainer, Mesterséges Intelligencia training courses, AI (Artificial Intelligence) classes, Mesterséges Intelligencia on-site, Mesterséges Intelligencia private courses, Artificial Intelligence 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!