Kunstmatige Intelligentie Training Courses | Artificial Intelligence (AI) Training Courses

Kunstmatige Intelligentie Training Courses

Lokale, door een instructeur geleide, live Artificial Intelligence (AI) -cursussen demonstreren door hands-on de praktijk van het implementeren van AI-oplossingen voor het oplossen van problemen in de echte wereld. AI-training is beschikbaar als 'live training op locatie' of 'live training op afstand'. Onsite live training kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Nederland of in NobleProg bedrijfsopleidingscentra in Nederland . Live-training op afstand wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop. NobleProg - uw lokale trainingsaanbieder.

Machine Translated

Getuigenissen

★★★★★
★★★★★

Kunstmatige Intelligentie Cursusoverzicht

Course Name
Duration
Overview
Course Name
Duration
Overview
14 hours
Overview
Deze cursus behandelt AI (met nadruk op Machine Learning en Deep Learning ) in de Automotive industrie. Het helpt om te bepalen welke technologie (mogelijk) kan worden gebruikt in meerdere situaties in een auto: van eenvoudige automatisering, beeldherkenning tot autonome besluitvorming.
7 hours
Overview
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze OpenNMT kunnen instellen en gebruiken om verschillende voorbeeldgegevenssets te vertalen. De cursus begint met een overzicht van neurale netwerken die van toepassing zijn op machinevertaling. Deelnemers zullen tijdens de cursus live oefeningen uitvoeren om hun begrip van de geleerde concepten aan te tonen en feedback van de instructeur te krijgen.

Aan het einde van deze training hebben de deelnemers de kennis en praktijk die nodig is om een live OpenNMT oplossing te implementeren.

Bron- en doeltaalmonsters worden vooraf gerangschikt volgens de vereisten van het publiek.

Indeling van de cursus

- Deelcollege, deelbespreking, zware praktische oefening
21 hours
Overview
Deze op klassen gebaseerde trainingssessie zal NLP-technieken verkennen in combinatie met de toepassing van AI en Robotics in het bedrijfsleven Afgevaardigden zullen computergebaseerde voorbeelden en casestudyoplossende oefeningen uitvoeren met behulp van Python .
14 hours
Overview
Deze klassikale trainingssessie zal presentaties en computergebaseerde voorbeelden en casestudyoefeningen bevatten om te ondernemen met relevante neurale en diepe netwerkbibliotheken
21 hours
Overview
De cursus is bedoeld voor diegenen die graag een alternatief programma willen weten voor het commerciële MATLAB-pakket De driedaagse training biedt uitgebreide informatie over het verplaatsen van de omgeving en het uitvoeren van het OCTAVE-pakket voor gegevensanalyse en technische berekeningen De trainingsontvangers zijn beginners, maar ook degenen die het programma kennen en die hun kennis willen systematiseren en hun vaardigheden willen verbeteren Kennis van andere programmeertalen is niet vereist, maar het zal de kennisverwerving van de lerenden aanzienlijk vergemakkelijken De cursus zal je laten zien hoe je het programma in veel praktische voorbeelden kunt gebruiken .
28 hours
Overview
OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) is een open-source bibliotheek met BSD-licentie die enkele honderden computer vision-algoritmen bevat.

Publiek

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en architecten die OpenCV willen gebruiken voor computer vision-projecten
14 hours
Overview
OpenCV is a library of programming functions for deciphering images with computer algorithms. OpenCV 4 is the latest OpenCV release and it provides optimized modularity, updated algorithms, and more. With OpenCV 4 and Python, users will be able to view, load, and classify images and videos for advanced image recognition.

This instructor-led, live training (online or onsite) 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.
14 hours
Overview
OpenFace is op Python en Torch gebaseerde opensource, realtime gezichtsherkenningssoftware op basis van Google's FaceNet-onderzoek Tijdens deze live training met instructeur leren deelnemers de OpenFace-componenten te gebruiken om een ​​voorbeeldtoepassing voor gezichtsherkenning te maken en te implementeren Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Werk met de componenten van OpenFace, inclusief dlib, OpenVC, Torch en nn4 om gezichtsdetectie, uitlijning en transformatie te implementeren Pas OpenFace toe op realworld-applicaties zoals surveillance, identiteitsverificatie, virtual reality, gaming en het identificeren van terugkerende klanten, enz Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
14 hours
Overview
De Apache OpenNLP-bibliotheek is een op machine learning gebaseerde toolkit voor het verwerken van natuurlijke taaltekst Het ondersteunt de meest voorkomende NLP-taken, zoals taaldetectie, tokenisatie, zinsegmentatie, partofspeech-tagging, entiteitsextractie, chunking, parsing en coreference-resolutie In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze modellen kunnen maken voor het verwerken van op tekst gebaseerde gegevens met behulp van OpenNLP Voorbeelden van trainingsgegevens en aangepaste datasets zullen worden gebruikt als basis voor de practica Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Installeer en configureer OpenNLP Download bestaande modellen en maak er zelf een Train de modellen op verschillende sets voorbeeldgegevens Integreer OpenNLP met bestaande Java-applicaties Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
14 hours
Overview
OpenNN is een open-source klassenbibliotheek geschreven in C ++, die neurale netwerken implementeert, voor gebruik bij machine learning.

In deze cursus gaan we in op de principes van neurale netwerken en gebruiken we OpenNN om een ​​voorbeeldtoepassing te implementeren.

Publiek
Softwareontwikkelaars en programmeurs die Deep Learning-applicaties willen maken.

Formaat van de cursus
Lezing en discussie gekoppeld aan praktische oefeningen.
21 hours
Overview
Deze cursus is bedoeld voor mensen die geïnteresseerd zijn in het extraheren van betekenis uit geschreven Engelse tekst, hoewel de kennis ook kan worden toegepast op andere menselijke talen.

De cursus behandelt het gebruik van door mensen geschreven tekst, zoals blogposts, tweets, enz ...

Een analist kan bijvoorbeeld een algoritme instellen dat automatisch een conclusie trekt op basis van een uitgebreide gegevensbron.
21 hours
Overview
Deze cursus gebruikt een praktische benadering van het lesgeven in OptaPlanner . Het biedt deelnemers de tools die nodig zijn om de basisfuncties van deze tool uit te voeren.
21 hours
Overview
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is een schaalbaar platform voor diep leren, ontwikkeld door Baidu In deze live training met instructeur leren deelnemers PaddlePaddle te gebruiken om diepgaand leren in hun product- en servicetoepassingen mogelijk te maken Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: PaddlePaddle instellen en configureren Stel een Convolutional Neural Network (CNN) in voor beeldherkenning en objectdetectie Een terugkerend neuraal netwerk (RNN) instellen voor sentimentanalyse Stel diepgaand leren op aanbevelingssystemen in om gebruikers te helpen antwoorden te vinden Voorspellen van klikfrequenties (CTR), grootschalige opnamesets classificeren, optische tekenherkenning (OCR) uitvoeren, zoekopdrachten rangschikken, computervirussen detecteren en een aanbevelingssysteem implementeren Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
14 hours
Overview
Patroonovereenkomst is een techniek die wordt gebruikt om opgegeven patronen in een afbeelding te vinden. Het kan worden gebruikt om het bestaan van specifieke kenmerken in een vastgelegde afbeelding te bepalen, bijvoorbeeld het verwachte label op een defect product in een fabriekslijn of de opgegeven afmetingen van een component. Het verschilt van " Pattern Recognition " (die algemene patronen herkent op basis van grotere verzamelingen van gerelateerde monsters) omdat het specifiek dicteert waarnaar we op zoek zijn en ons dan vertelt of het verwachte patroon bestaat of niet.

Indeling van de cursus

- Deze cursus introduceert de benaderingen, technologieën en algoritmen die worden gebruikt op het gebied van patroonafstemming zoals dit van toepassing is op Machine Vision .
21 hours
Overview
PredictionIO is een open source Machine Learning Server gebouwd op de allernieuwste open source stack.

Publiek

Deze cursus is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die voorspellende motoren willen maken voor elke taak van machine learning.
14 hours
Overview
R is een open-source gratis programmeertaal voor statistisch computergebruik, gegevensanalyse en grafische afbeeldingen. R wordt gebruikt door een groeiend aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en de academische wereld. R heeft een grote verscheidenheid aan pakketten voor datamining.
14 hours
Overview
Pandas is a Python library for data manipulation and analysis. Using Pandas, users can perform predictive analysis through machine learning.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Pandas to preform predictive analysis with machine learning.

By the end of this training, participants will be able to:

- Perform data wrangling in Python.
- Conduct ETL operations for machine learning.
- Create data visualizations with Pandas

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.
21 hours
Overview
Tijdens deze live training met instructeur leren deelnemers de meest relevante en alledaagse technieken voor het leren van machines in Python, terwijl ze een reeks demotoepassingen bouwen met afbeeldingen, muziek, tekst en financiële gegevens Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Implementeer algoritmen voor het leren van machines en technieken voor het oplossen van complexe problemen Gebruik deep learning en semisupervised learning voor toepassingen met beeld-, muziek-, tekst- en financiële gegevens Push Python-algoritmen naar hun maximale potentieel Gebruik bibliotheken en pakketten zoals NumPy en Theano Publiek ontwikkelaars analisten Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
21 hours
Overview
Er wordt geschat dat ongestructureerde gegevens goed zijn voor meer dan 90 procent van alle gegevens, veel ervan in de vorm van tekst. Blog Posts, tweets, sociale media, en andere digitale publicaties voortdurend toe te voegen aan deze groeiende hoeveelheid gegevens.

deze instructeur geleide, leef cursus centra rond het halen van inzichten en het betekenen van deze gegevens. Met behulp van de R taal en natural language processing (NLP) Bibliotheken, combineren we concepten en technieken uit de informatica, kunstmatige intelligentie, en computationele taalkunde om algoritmisch begrijpen de betekenis achter tekstgegevens. Data samples zijn beschikbaar in verschillende talen per klant eisen.

tegen het einde van deze opleiding deelnemers in staat zal zijn om datasets (groot en klein) uit verschillende bronnen te bereiden, dan passen de juiste algoritmen te analyseren en te rapporteren over de betekenis ervan.

formaat van de cursus

- deel lezing, deel bespreking, zware hands-on praktijk, occasionele tests om het begrip te meten
21 hours
Overview
Natuurlijke taalgeneratie (NLG) verwijst naar de productie van natuurlijke taaltekst of spraak door een computer In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze Python kunnen gebruiken om hoogwaardige natuurlijke taaltekst te maken door zelf vanuit het niets een eigen NLG-systeem te bouwen Case studies zullen ook worden onderzocht en de relevante concepten zullen worden toegepast op live lab-projecten voor het genereren van inhoud Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Gebruik NLG om automatisch inhoud te genereren voor verschillende industrieën, van journalistiek tot onroerend goed, tot weer- en sportrapportage Selecteer en organiseer broninhoud, plan zinnen en bereid een systeem voor op het automatisch genereren van originele inhoud Begrijp de NLG-pijplijn en pas de juiste technieken toe in elke fase Begrijp de architectuur van een Natural Language Generation (NLG) -systeem Implementeer de meest geschikte algoritmen en modellen voor analyse en bestelling Trek gegevens uit openbaar beschikbare gegevensbronnen en samengestelde databases om te gebruiken als materiaal voor gegenereerde tekst Vervang handmatige en arbeidsintensieve schrijfprocessen door computergegenereerde, geautomatiseerde inhoudcreatie Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
21 hours
Overview
In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze de juiste machine-learning en NLP (Natural Language Processing) -technieken kunnen gebruiken om waarde te halen uit op tekst gebaseerde gegevens Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Los op tekst gebaseerde gegevenswetenschappelijke problemen op met hoogwaardige, herbruikbare code Verschillende aspecten van scikitlearn toepassen (classificatie, clustering, regressie, reductie van dimensies) om problemen op te lossen Bouw effectieve modellen voor machinaal leren met tekstgebaseerde gegevens Maak een gegevensset en extraheer functies uit ongestructureerde tekst Visualiseer gegevens met Matplotlib Bouw en evalueer modellen om inzicht te krijgen Problemen met tekstcoderingsfouten oplossen Publiek ontwikkelaars Data-wetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
14 hours
Overview
Tijdens deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze de iOS Machine Learning (ML) -technologiestack kunnen gebruiken wanneer ze tijdens het maken en inzetten van een mobiele iOS-app stappen Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Maak een mobiele app geschikt voor beeldverwerking, tekstanalyse en spraakherkenning Toegang krijgen tot gekraaide ML-modellen voor integratie in iOS-apps Maak een aangepast ML-model Voeg Siri Voice-ondersteuning toe aan iOS-apps Begrijp en gebruik frameworks zoals coreML, Vision, CoreGraphics en GamePlayKit Gebruik talen en hulpmiddelen zoals Python, Keras, Caffee, Tensorflow, scikit learn, libsvm, Anaconda en Spyder Publiek ontwikkelaars Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
21 hours
Overview
Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers kunnen leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Python is een programmeertaal die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en leesbaarheid. Het biedt een uitstekende verzameling goed geteste bibliotheken en technieken voor het ontwikkelen van toepassingen voor machine learning.

In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze technieken en hulpmiddelen voor machine learning kunnen toepassen om echte problemen in de financiële sector op te lossen.

Deelnemers leren eerst de belangrijkste principes en brengen hun kennis vervolgens in de praktijk door hun eigen machine learning-modellen te bouwen en deze te gebruiken om een aantal teamprojecten te voltooien.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

- Begrijp de fundamentele concepten in machine learning
- Leer de toepassingen en toepassingen van machine learning in financiën
- Ontwikkel hun eigen algoritmische handelsstrategie met behulp van machine learning met Python

Publiek

- ontwikkelaars
- Data wetenschappers

Formaat van de cursus

- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
28 hours
Overview
Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers kunnen leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. R is een populaire programmeertaal in de financiële sector. Het wordt gebruikt in financiële toepassingen variërend van kernhandelprogramma's tot risicobeheersystemen.

In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze technieken en hulpmiddelen voor machine learning kunnen toepassen om echte problemen in de financiële sector op te lossen. R wordt gebruikt als programmeertaal.

Deelnemers leren eerst de belangrijkste principes en brengen hun kennis vervolgens in de praktijk door hun eigen machine learning-modellen te bouwen en deze te gebruiken om een aantal teamprojecten te voltooien.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

- Begrijp de fundamentele concepten in machine learning
- Leer de toepassingen en toepassingen van machine learning in financiën
- Ontwikkel hun eigen algoritmische handelsstrategie met behulp van machine learning met R

Publiek

- ontwikkelaars
- Data wetenschappers

Formaat van de cursus

- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
21 hours
Overview
MLflow is an open source platform for streamlining and managing the machine learning lifecycle. It supports any ML (machine learning) library, algorithm, deployment tool or language. Simply add MLflow to your existing ML code to share the code across any ML library being used within your organization.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go beyond building ML models and optimize the ML model creation, tracking, and deployment process.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure MLflow and related ML libraries and frameworks.
- Appreciate the importance of trackability, reproducability and deployability of an ML model
- Deploy ML models to different public clouds, platforms, or on-premise servers.
- Scale the ML deployment process to accommodate multiple users collaborating on a project.
- Set up a central registry to experiment with, reproduce, and deploy ML models.

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.
14 hours
Overview
Het doel van deze cursus is om een basisvaardigheid te bieden bij het toepassen van Machine Learning methoden in de praktijk. Door het gebruik van de Scala programmeertaal en de verschillende bibliotheken en op basis van een groot aantal praktische voorbeelden leert deze cursus hoe de belangrijkste bouwstenen van Machine Learning , hoe beslissingen te nemen over het modelleren van gegevens, de output van de algoritmen te interpreteren en valideer de resultaten.

Ons doel is om u de vaardigheden om te begrijpen en gebruik maken van de meest fundamentele gereedschappen uit het geven Machine Learning toolbox vertrouwen en te voorkomen dat de gemeenschappelijke valkuilen van Data Science s toepassingen.
14 hours
Overview
Het doel van deze cursus is om een basisvaardigheid te bieden bij het toepassen van Machine Learning methoden in de praktijk. Door het gebruik van de programmeertaal Python en zijn verschillende bibliotheken, en op basis van een groot aantal praktische voorbeelden, leert deze cursus hoe de belangrijkste bouwstenen van Machine Learning , hoe beslissingen te nemen over gegevensmodellering, de output van de algoritmen te interpreteren en valideer de resultaten.

Ons doel is om u de vaardigheden om te begrijpen en gebruik maken van de meest fundamentele gereedschappen uit het geven Machine Learning toolbox vertrouwen en te voorkomen dat de gemeenschappelijke valkuilen van Data Science s toepassingen.
14 hours
Overview
Het doel van deze cursus is om een basisvaardigheid te bieden bij het toepassen van Machine Learning methoden in de praktijk. Door het gebruik van het R-programmeerplatform en zijn verschillende bibliotheken, en op basis van een groot aantal praktische voorbeelden, leert deze cursus hoe de belangrijkste bouwstenen van Machine Learning , hoe beslissingen te nemen over gegevensmodellering, de output van de algoritmen te interpreteren en valideer de resultaten.

Ons doel is om u de vaardigheden om te begrijpen en gebruik maken van de meest fundamentele gereedschappen uit het geven Machine Learning toolbox vertrouwen en te voorkomen dat de gemeenschappelijke valkuilen van Data Science s toepassingen.
7 hours
Overview
Deze training is bedoeld voor mensen die basistechnieken voor Machine Learning toepassen in praktische toepassingen.

Publiek

Datawetenschappers en statistici die enige bekendheid hebben met machine learning en weten hoe ze R. moeten programmeren. De nadruk van deze cursus ligt op de praktische aspecten van data / modelvoorbereiding, uitvoering, post hoc analyse en visualisatie. Het doel is om een praktische inleiding tot machine learning te geven aan deelnemers die geïnteresseerd zijn in het toepassen van de methoden op het werk

Sectorspecifieke voorbeelden worden gebruikt om de training relevant te maken voor het publiek.
14 hours
Overview
Deze in het klaslokaal gebaseerde trainingssessie zal machinale leertechnieken onderzoeken, met op de computer gebaseerde voorbeelden en oefeningen voor het oplossen van casestudy's met behulp van een relevante programmaluumaat .

Aankomende AI (Artificial Intelligence) cursussen

Weekend AI (Artificial Intelligence) cursus, Avond AI training, Avond AI opleiding Kunstmatige Intelligentie boot camp, AI (Artificial Intelligence) instructeur geleid, Weekend Artificial Intelligence training, Avond AI cursus, Kunstmatige Intelligentie coaching, AI instructeur, Kunstmatige Intelligentie trainer, Artificial Intelligence training cursus, Kunstmatige Intelligentie lessen, Kunstmatige Intelligentie on-site, Kunstmatige Intelligentie privé cursus, Artificial Intelligence een op een training, AI op locatie, Weekend Kunstmatige Intelligentie opleidingWeekend AI cursus, Avond AI training, Avond Artificial Intelligence opleiding AI boot camp, Artificial Intelligence (AI) instructeur geleid, Weekend Artificial Intelligence training, Avond Artificial Intelligence (AI) cursus, AI (Artificial Intelligence) coaching, AI instructeur, Artificial Intelligence trainer, AI (Artificial Intelligence) training cursus, AI lessen, AI on-site, Artificial Intelligence (AI) privé cursus, AI (Artificial Intelligence) een op een training, AI (Artificial Intelligence) op locatie, Weekend AI opleiding

Cursussen met korting

Course Discounts Newsletter

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Een aantal van onze klanten

This site in other countries/regions