Lokale, door instructeurs geleide Live Machine Learning (ML) -trainingscursussen demonstreren door hands-on de praktijk hoe technieken voor het leren van machines en hulpmiddelen voor het oplossen van problemen uit de echte wereld in verschillende industrieën kunnen worden toegepast. NobleProg ML-cursussen omvatten verschillende programmeertalen en -kaders, waaronder Python, R-taal en Matlab. Machine Learning-cursussen worden aangeboden voor een aantal bedrijfstoepassingen, waaronder financiën, bankieren en verzekeringen, en behandelen de fundamenten van machinaal leren, evenals geavanceerdere benaderingen zoals Deep Learning. Machine Learning-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

★★★★★

Ref materiaal om later te gebruiken was erg goed.

PAUL BEALES- Seagate Technology.

Cursus: Applied Machine Learning

Machine Translated

Wat vond je het leukst aan de training ?: gaf me goede voorbeelden met het gebruik van R om systemen voor het leren van machines te bouwen voor echte situaties. Ik kan dit meteen in mijn werk gebruiken. Dit was een uitstekende cursus. Een van de beste die ik heb gehad.

Matthew Thomas - British Telecom

Cursus: Applied Machine Learning

Machine Translated

Het was heel interactief en meer ontspannen en informeel dan verwacht. We hebben veel onderwerpen behandeld in de tijd en de trainer was altijd ontvankelijk om meer in detail of meer in het algemeen te praten over de onderwerpen en hoe deze gerelateerd waren. Ik heb het gevoel dat de training me de tools heeft gegeven om verder te leren, in tegenstelling tot een eenmalige sessie waarbij het leren stopt als je klaar bent, wat erg belangrijk is gezien de schaal en complexiteit van het onderwerp.

Jonathan Blease

Cursus: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

Machine Translated

De trainer was zo deskundig en inclusief gebieden waarin ik geïnteresseerd was.

Mohamed Salama

Cursus: Data Mining & Machine Learning with R

Machine Translated

Het onderwerp is erg interessant.

Wojciech Baranowski

Cursus: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Train theoretische kennis en bereidheid om de problemen met de deelnemers na de training op te lossen.

Grzegorz Mianowski

Cursus: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Onderwerp. Heel interessant!.

Piotr

Cursus: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Oefeningen na elk onderwerp waren erg nuttig, ondanks dat er aan het eind te gecompliceerd was. Over het algemeen was het gepresenteerde materiaal erg interessant en betekend het! Oefeningen met beeldherkenning waren geweldig.

Dolby Poland Sp. z o.o.

Cursus: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Ik denk dat als de training in het Pools wordt gedaan, de trainer zijn kennis efficiënter zou kunnen delen.

Radek

Cursus: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Het wereldwijde overzicht van deep learning.

Bruno Charbonnier

Cursus: Advanced Deep Learning

Machine Translated

De oefeningen zijn voldoende praktisch en vereisen geen hoge kennis om in Python gedaan te worden.

Alexandre GIRARD

Cursus: Advanced Deep Learning

Machine Translated

Oefeningen doen op echte voorbeelden met behulp van Eras. Italië heeft onze verwachtingen over deze training volledig begrepen.

Paul Kassis

Cursus: Advanced Deep Learning

Machine Translated

Het onderwerp. Het leek interessant, maar ik verliet het kennen niet veel meer dan voorheen.

Radoslaw Labedzki

Cursus: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Ik vond dat deze cursus een heel interessant onderwerp had.

Wojciech Wilk

Cursus: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Ik waardeerde echt de kristalheldere antwoorden van Chris op onze vragen.

Léo Dubus

Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Ik genoot over het algemeen van de deskundige trainer.

Sridhar Voorakkara

Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Ik was verbaasd over de standaard van deze klas - ik zou zeggen dat het een universitaire standaard was.

David Relihan

Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Zeer goed totaaloverzicht. Goede achtergrond voor waarom Tensorflow werkt zoals het werkt.

Kieran Conboy

Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Ik vond de mogelijkheden om vragen te stellen en meer diepgaande verklaringen van de theorie te krijgen.

Sharon Ruane

Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

We hebben veel meer inzicht gekregen in het onderwerp. Er is een aardige discussie gevoerd met enkele echte onderwerpen binnen ons bedrijf.

Sebastiaan Holman

Cursus: Machine Learning and Deep Learning

Machine Translated

De training bood de juiste basis die ons in staat stelt verder uit te werken, door te laten zien hoe theorie en praktijk hand in hand gaan. Het bracht me eigenlijk meer geïnteresseerd in het onderwerp dan ik eerder was.

Jean-Paul van Tillo

Cursus: Machine Learning and Deep Learning

Machine Translated

Ik heb echt genoten van de dekking en diepte van onderwerpen.

Anirban Basu

Cursus: Machine Learning and Deep Learning

Machine Translated

De diepe kennis van de trainer over het onderwerp.

Sebastian Görg

Cursus: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Zeer geactualiseerde aanpak of CPI (tensor flow, era, learn) om machine learning te doen.

Paul Lee

Cursus: TensorFlow for Image Recognition

Machine Translated

Zeer flexibel.

Frank Ueltzhöffer

Cursus: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

Machine Translated

Ik genoot over het algemeen van de flexibiliteit.

Werner Philipp

Cursus: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

Machine Translated

Gezien de visie van de technologie: welke technologie / proces kan in de toekomst belangrijker worden; zie, waar de technologie voor kan worden gebruikt.

Commerzbank AG

Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Ik had baat bij het selecteren van onderwerpen. Stijl van training. Oefen oriëntatie.

Commerzbank AG

Cursus: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Diepgaande aandacht voor onderwerpen van machine learning, met name neurale netwerken. Demystified veel van het onderwerp.

Sacha Nandlall

Cursus: Python for Advanced Machine Learning

Machine Translated

oefeningen

L M ERICSSON LIMITED

Cursus: Machine Learning

Machine Translated

de practica

Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED

Cursus: Machine Learning

Machine Translated

Het Jupyter-notitieblok, waarin het trainingsmateriaal beschikbaar is

L M ERICSSON LIMITED

Cursus: Machine Learning

Machine Translated

Er waren veel oefeningen en interessante onderwerpen.

L M ERICSSON LIMITED

Cursus: Machine Learning

Machine Translated

enkele geweldige laboefeningen geanalyseerd en uitgelegd door de trainer in de diepte (bijv. covarianten in lineaire regressie, passend bij de echte functie)

L M ERICSSON LIMITED

Cursus: Machine Learning

Machine Translated

Het is gewoon geweldig dat al het materiaal, inclusief de oefeningen, op dezelfde pagina staat en dan wordt het on-the-fly bijgewerkt. De oplossing wordt aan het einde onthuld. Koel! Ook stel ik op prijs dat Krzysztof extra moeite heeft gedaan om onze problemen te begrijpen en ons mogelijke technieken heeft voorgesteld.

Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED

Cursus: Machine Learning

Machine Translated

Ik had baat bij de passie om les te geven en me te concentreren op het verstandig maken van dingen.

Zaher Sharifi - GOSI

Cursus: Advanced Deep Learning

Machine Translated

Over gezicht gebied.

中移物联网

Cursus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

Machine Translated

De informele uitwisselingen hadden we tijdens de lezingen echt hielp me verdiepen mijn begrip van het onderwerp

Explore

Cursus: Deep Reinforcement Learning with Python

Machine Translated

Het toont vele methoden met vooraf voorbereide scripts - zeer mooi voorbereide materialen en gemakkelijk te traceren

Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Cursus: Machine Learning – Data science

Machine Translated

Ik vind het leuk dat de training gericht was op voorbeelden en codering. Ik dacht dat het onmogelijk is om zoveel inhoud in drie dagen training te stoppen, maar ik had het mis. De training behandelde veel onderwerpen en alles werd op een zeer gedetailleerde manier gedaan (vooral het afstemmen van de parameters van het model - ik had niet verwacht dat hier een tijd voor zou zijn en ik was zeer verrast).

Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Cursus: Machine Learning – Data science

Machine Translated

Ik vind het leuk dat het meer gericht is op het hoe van de verschillende methoden voor het samenvatten van tekst

Cursus: Text Summarization with Python

Machine Translated

Ik vind het leuk dat het meer gericht is op het hoe van de verschillende methoden voor het samenvatten van tekst

Cursus: Text Summarization with Python

Machine Translated

Machine Learning subcategorieën

Machine Learning (ML) Cursusoverzicht

Title

Duration

Overview

Title

Duration

Overview

Artificial Intelligence Overview

7 hours

Overview

Deze cursus is gemaakt voor managers, oplossingenarchitecten, innovatieofficieren, CTO's, software-architecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de dichtstbijzijnde prognose voor de ontwikkeling ervan.

Text Summarization with Python

14 hours

Overview

In Python Machine Learning kan de functie Tekstsamenvatting de invoertekst lezen en een samenvatting van de tekst produceren Deze mogelijkheid is beschikbaar via de commandoregel of als een Python API / bibliotheek Een spannende toepassing is het snel creëren van uitvoerende overzichten; dit is met name handig voor organisaties die grote hoeveelheden tekstgegevens moeten beoordelen voordat ze rapporten en presentaties genereren Tijdens deze live training met instructeur leren de deelnemers Python te gebruiken om een eenvoudige applicatie te maken die automatisch een samenvatting van de invoertekst genereert Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Gebruik een commandoregeltool die tekst samenvat Ontwerp en maak samenvattende tekstcodes met Python-bibliotheken Evalueer drie Python-bibliotheken met samenvattingen: somma 070, pysummarization 104, readless 1017 Publiek ontwikkelaars Data-wetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Turning Data into Intelligent Action with Cortana Intelligence

28 hours

Overview

Cortana Intelligence Suite is een bundel van geïntegreerde producten en services op de Microsoft Azure Cloud waarmee entiteiten gegevens kunnen omzetten in intelligente acties.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe de componenten die deel uitmaken van de Cortana Intelligence Suite te gebruiken om datagestuurde intelligente applicaties te bouwen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

- Leer hoe u Cortana Intelligence Suite-tools gebruikt
- Verwerven van de nieuwste kennis van gegevensbeheer en analyses
- Gebruik Cortana componenten om van gegevens intelligente actie te maken
- Gebruik Cortana om helemaal opnieuw applicaties te bouwen en op de cloud te starten

Publiek

- Data wetenschappers
- programmeurs
- ontwikkelaars
- managers
- architecten

Formaat van de cursus

- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Deep Learning for Finance (with Python)

28 hours

Overview

Machine learning is een tak van Artificial Intelligence waarbij computers het vermogen hebben om te leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn Deep learning is een subveld van machine learning dat gebruikmaakt van methoden die gebaseerd zijn op leergegevensrepresentaties en structuren zoals neurale netwerken Python is een programmeertaal op hoog niveau die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en codele leesbaarheid In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze diepgaande leermodellen voor financiën kunnen implementeren met behulp van Python, terwijl ze door de creatie van een diepgaand modelvoorspellingmodel voor prijsvoorspelling stappen Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Begrijp de fundamentele concepten van diep leren Leer de toepassingen en het gebruik van deep learning in finance Gebruik Python, Keras en TensorFlow om diepgaande leermodellen voor financiën te maken Bouw een eigen voorspellingsmodel voor deep learning aandelenprijzen met Python Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Deep Learning for Banking (with R)

28 hours

Overview

Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers kunnen leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Diep leren is een deelgebied van machine learning dat methoden gebruikt die gebaseerd zijn op gegevensrepresentaties en structuren zoals neurale netwerken. R is een populaire programmeertaal in de financiële sector. Het wordt gebruikt in financiële toepassingen variërend van kernhandelprogramma's tot risicobeheersystemen.

In deze door een instructeur geleide, live training, leren deelnemers hoe ze deep learning-modellen voor bankieren kunnen implementeren met behulp van R terwijl ze het maken van een deep learning-kredietrisicomodel doorlopen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

- Begrijp de fundamentele concepten van diep leren
- Leer de toepassingen en toepassingen van diep leren in bankieren
- Gebruik R om diepgaande leermodellen voor bankieren te maken
- Bouw hun eigen deep learning kredietrisicomodel met R

Publiek

- ontwikkelaars
- Data wetenschappers

Formaat van de cursus

- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Deep Learning for Banking (with Python)

28 hours

Overview

Machine learning is een tak van Artificial Intelligence waarbij computers het vermogen hebben om te leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn Deep learning is een subveld van machine learning dat gebruikmaakt van methoden die gebaseerd zijn op leergegevensrepresentaties en structuren zoals neurale netwerken Python is een programmeertaal op hoog niveau die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en codele leesbaarheid In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze diepgaande leermodellen voor bankieren met Python kunnen implementeren bij het maken van een diepgaand leerkredietrisicomodel Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Begrijp de fundamentele concepten van diep leren Leer de toepassingen en het gebruik van deep learning in het bankwezen Gebruik Python, Keras en TensorFlow om diepgaande leermodellen voor bankieren te creëren Bouw een eigen deep learning-kredietrisicomodel met behulp van Python Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Deep Learning for Finance (with R)

28 hours

Overview

Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers kunnen leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Diep leren is een deelgebied van machine learning dat methoden gebruikt die gebaseerd zijn op gegevensrepresentaties en structuren zoals neurale netwerken. R is een populaire programmeertaal in de financiële sector. Het wordt gebruikt in financiële toepassingen variërend van kernhandelprogramma's tot risicobeheersystemen.

In deze door een instructeur geleide, live training, leren deelnemers hoe ze deep learning-modellen voor financiën kunnen implementeren met behulp van R terwijl ze door de creatie van een deep learning-aandelenvoorspellingsmodel stappen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

- Begrijp de fundamentele concepten van diep leren
- Leer de toepassingen en toepassingen van diep leren in financiën
- Gebruik R om diepgaande leermodellen voor financiën te maken
- Bouw hun eigen deep learning aandelenprijsvoorspellingsmodel met R

Publiek

- ontwikkelaars
- Data wetenschappers

Formaat van de cursus

- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Machine Learning for Finance (with R)

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

Machine Learning for Finance (with Python)

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

Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

28 hours

Overview

Deep Learning voor NLP stelt een machine in staat om eenvoudige tot complexe taalverwerking te leren Tot de taken die momenteel mogelijk zijn, behoren taalvertaling en het genereren van bijschriften voor foto's DL (Deep Learning) is een subset van ML (Machine Learning) Python is een populaire programmeertaal met bibliotheken voor deep-learning voor NLP Tijdens deze live training met instructeur leren de deelnemers Python-bibliotheken te gebruiken voor NLP (Natural Language Processing) terwijl ze een applicatie maken die een reeks foto's verwerkt en ondertiteling genereert Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Ontwerp en code DL voor NLP met behulp van Python-bibliotheken Maak een Python-code die een aanzienlijk grote verzameling afbeeldingen leest en trefwoorden genereert Maak een Python-code die bijschriften genereert van de gedetecteerde trefwoorden Publiek Programmeurs met interesse in taalkunde Programmeurs die een goed begrip van NLP (Natural Language Processing) zoeken Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Understanding Deep Neural Networks

35 hours

Overview

AI Awareness for Telecom

14 hours

Overview

AI is een verzameling technologieën voor het bouwen van intelligente systemen die in staat zijn gegevens te begrijpen en de activiteiten rondom de gegevens om "intelligente beslissingen" te nemen. Voor telecomaanbieders zou het bouwen van applicaties en diensten die gebruik maken van AI de deur kunnen openen voor verbeterde operaties en onderhoud op gebieden zoals onderhoud en netwerkoptimalisatie.

In deze cursus onderzoeken we de verschillende technologieën waaruit AI bestaat en de vaardigheden die nodig zijn om ze te gebruiken. Tijdens de cursus onderzoeken we de specifieke toepassingen van AI binnen de telecomsector.

Publiek

- Netwerk ingenieurs
- Netwerk operaties personeel
- Telecom technische managers

Formaat van de cursus

- Deelcollege, deelbespreking, praktische oefeningen

OpenNLP for Text Based Machine Learning

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 .

Machine Learning for Banking (with Python)

21 hours

Overview

Machine Learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarin 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 banksector 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.

Publiek

- ontwikkelaars
- Data wetenschappers

Formaat van de cursus

- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Machine Learning for Banking (with R)

28 hours

Overview

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 banksector 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 live-projecten te voltooien.

Publiek

- ontwikkelaars
- Data wetenschappers
- Bankprofessionals met een technische achtergrond

Formaat van de cursus

- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Matlab for Deep Learning

14 hours

Overview

In deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers hoe ze Matlab kunnen gebruiken voor het ontwerpen, bouwen en visualiseren van een convolutioneel neuraal netwerk voor beeldherkenning.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

- Bouw een diep leermodel
- Automatiseer gegevensetikettering
- Werk met modellen van Caffe en TensorFlow - Keras
- Train gegevens met behulp van meerdere GPU 's, de cloud of clusters

Publiek

- ontwikkelaars
- ingenieurs
- Domeinexperts

Formaat van de cursus

- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

TensorFlow Serving

7 hours

Overview

TensorFlow Serving is een systeem voor productie van machine learning (ML) -modellen In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze TensorFlow Serving kunnen configureren en gebruiken om ML-modellen in een productieomgeving te implementeren en te beheren Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Train, exporteer en serveer verschillende TensorFlow-modellen Test en implementeer algoritmen met behulp van één architectuur en een reeks API's Verleng TensorFlow Serving voor andere typen modellen dan TensorFlow-modellen Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Machine Learning on iOS

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 .

Python: Machine Learning with Text

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 .

Encog: Introduction to Machine Learning

14 hours

Overview

Encog is een opensource machine learning framework voor Java enNet In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze verschillende neurale netwerkcomponenten kunnen maken met behulp van ENCOG Casusoverzichten van Realworld zullen worden besproken en op machinetaal gebaseerde oplossingen voor deze problemen zullen worden onderzocht Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Bereid gegevens voor op neurale netwerken met behulp van het normalisatieproces Voer feed forward-netwerken en propagatietrainingmethodieken in Implementeer classificatie- en regressietaken Modeleer en train neurale netwerken met Encog's op GUI gebaseerde werkbank Integreer neurale netwerkondersteuning in realworld-applicaties Publiek ontwikkelaars analisten Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Encog: Advanced Machine Learning

14 hours

Overview

Encog is een opensource machine learning framework voor Java enNet In deze live training met instructeur leren de deelnemers geavanceerde technieken voor het leren van machines om accurate voorspellende neurale netwerkmodellen te bouwen Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Verschillende optimalisatietechnieken voor neurale netwerken implementeren om het onderfixeren en overfitteren op te lossen Begrijp en kies uit een aantal neurale netwerkarchitecturen Implementeer gecontroleerde feed forward- en feedbacknetwerken Publiek ontwikkelaars analisten Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Building Intelligent Mobile Applications

35 hours

Overview

Deep Reinforcement Learning with Python

21 hours

Overview

Deep Reinforcement Learning verwijst naar het vermogen van een "kunstmatige agent" om te leren door vallen en opstaan en beloningen en straffen. Een kunstmatige agent heeft als doel het vermogen van een mens te emuleren om zelf kennis te verwerven en te construeren, rechtstreeks vanuit ruwe input zoals visie. Om versterkend leren te realiseren, worden diep leren en neurale netwerken gebruikt. Versterkend leren verschilt van machinaal leren en vertrouwt niet op begeleide en niet-begeleide leerbenaderingen.

In deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers de basisprincipes van Deep Reinforcement Learning terwijl ze door de oprichting van een Deep Learning Agent stappen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

- Begrijp de sleutelconcepten achter Deep Reinforcement Learning en kan het onderscheiden van Machine Learning
- Geavanceerde algoritmen voor Versterking Leren toepassen om echte problemen op te lossen
- Bouw een Deep Learning Agent

Publiek

- ontwikkelaars
- Data Scientists

Formaat van de cursus

- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Python for Advanced Machine Learning

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 .

AutoML

14 hours

Overview

AutoML is gebruiksvriendelijke machine learning software die veel van het werk dat nodig is om een ideale machine leren algoritme, de parameter-instellingen, en pre-processing methoden te selecteren automatiseert.

deze instructeur-LED, live training (ter plaatse of op afstand) is gericht op technische personen met een achtergrond in machine learning die willen optimaliseren van de machine leren modellen die worden gebruikt voor het opsporen van complexe patronen in grote data.

aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

- installeren en evalueren verschillende open source AutoML tools.
- trein hoge kwaliteit machine learning modellen.
- efficiënt op te lossen verschillende soorten van toezicht machine leerproblemen.
- Schrijf alleen de nodige code om het geautomatiseerde machine leerproces te initiëren.

formaat van de cursus

- interactieve lezing en bespreking.
- veel oefeningen en praktijk.
- hands-on implementatie in een live-lab omgeving.

cursus customization opties

- voor het aanvragen van een aangepaste opleiding voor deze cursus, neem dan contact met ons op te regelen.
- voor meer informatie over AutoML, u terecht op: https://www.automl.org/

Artificial Intelligence for Mechatronics

21 hours

Overview

Mechatronica (ook bekend als mechatronische engineering) is een combinatie van mechanica, elektronica en informatica.

Deze instructeur-geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die meer willen weten over de toepasbaarheid van kunstmatige intelligentie op mechatronische systemen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

- Krijg een overzicht van kunstmatige intelligentie, machine learning en computationele intelligentie.
- Begrijp de concepten van neurale netwerken en verschillende leermethoden.
- Kies kunstmatige intelligentiebenaderingen effectief voor echte problemen.
- Implementeer AI-toepassingen in mechatronische engineering.

Indeling van de cursus

- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Cursusaanpassingsopties

- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Deep Learning for Self Driving Cars

21 hours

Overview

Deep Learning with Keras

21 hours

Overview

Keras is een high-level neurale netwerken API voor snelle ontwikkeling en experimenten. Het draait op de top van TensorFlow, CNTK, of Theano.

deze instructeur-LED, live training (ter plaatse of op afstand) is gericht op technische personen die willen Deep Learning model van toepassing op beeldherkenning toepassingen.

aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

- installeren en configureren Keras.
- snel prototype Deep Learning modellen.
- implementeren van een kronkel netwerk.
- implementeren van een terugkerende netwerk.
- uitvoeren van een diepe leer model op zowel een CPU en GPU.

formaat van de cursus

- interactieve lezing en bespreking.
- veel oefeningen en praktijk.
- hands-on implementatie in een live-lab omgeving.

cursus customization opties

- voor het aanvragen van een aangepaste opleiding voor deze cursus, neem dan contact met ons op te regelen.
- voor meer informatie over Keras, u terecht op: https://keras.io/

Deep Learning with TensorFlow 2.0

21 hours

Overview

TensorFlow is een populaire en machine learning-bibliotheek ontwikkeld door Go ogle voor diep leren, numerieke berekeningen en grootschalige machine learning. TensorFlow 2.0, uitgebracht in januari 2019, is de nieuwste versie van TensorFlow en bevat verbeteringen in enthousiaste uitvoering, compatibiliteit en API-consistentie.

Deze instructeur-geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die Tensorflow 2.0 willen gebruiken om voorspellers, classificatoren, generatieve modellen, neurale netwerken, enzovoort te bouwen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

- Installeer en configureer TensorFlow 2.0.
- Begrijp de voordelen van TensorFlow 2.0 ten opzichte van eerdere versies.
- Bouw diepe leermodellen.
- Implementeer een geavanceerde afbeeldingclassificator.
- Implementeer een diepgaand leermodel op de cloud-, mobiele en IoT-apparaten.

Indeling van de cursus

- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Cursusaanpassingsopties

- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
- Ga voor meer informatie over TensorFlow naar: https://www.tensorflow.org/

Feature Engineering for Machine Learning

14 hours

Overview

Feature Engineering is het proces van het selecteren en transformeren van gegevens om de nauwkeurigheid van algoritmen voor machine learning te verbeteren. Het vereist een diepe bekendheid met de gegevens van een materiedeskundige.

Deze door een instructeur geleide, live training (ter plaatse of op afstand) is gericht op personen die functie-engineeringtechnieken willen toepassen om gegevens beter te verwerken en betere modellen voor machinaal leren te verkrijgen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

- Zet een optimale ontwikkelomgeving op, inclusief alle benodigde Python pakketten.
- Verkrijg belangrijke inzichten door de kenmerken van een gegevensset te analyseren.
- Optimaliseer machine learning-modellen door aanpassing van de onbewerkte gegevens zelf.
- Reinig en transformeer gegevenssets als voorbereiding op machine learning.

Indeling van de cursus

- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Cursusaanpassingsopties

- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Aankomende Machine Learning (ML) cursussen

Deep Learning for Banking (with R)

2019-09-17 09:30:00

Golden Tulip Leiden

Remote

6000EUR

Classroom

8400EUR

Deep Learning for Finance (with Python)

2019-09-17 09:30:00

Regus Amsterdam Sloterdijk Teleport Towers

Remote

6000EUR

Classroom

8500EUR

Deep Learning for Finance (with R)

2019-09-23 09:30:00

De Fabriek Leeuwarden

Remote

6000EUR

Classroom

7280EUR

Deep Learning for Finance (with R)

2019-09-23 09:30:00

Regus Amsterdam Sloterdijk Teleport Towers

Remote

6000EUR

Classroom

8500EUR

Deep Reinforcement Learning with Python

2019-09-23 09:30:00

Nieuwegein

Remote

4500EUR

Classroom

6395EUR

Andere regios

;Amsterdam Rotterdam Utrecht Den Haag Nijmegen Leeuwarden Groningen Zwolle Tilburg Eindhoven Maastricht Apeldoorn Leiden Nieuwegein

Other countries

These courses are also available in other countries ››

Consulting

Machine Learning Consulting

Weekend Machine Learning cursus, Avond Machine Learning training, Avond Machine Learning (ML) opleiding Machine Learning (ML) boot camp, ML (Machine Learning) instructeur geleid, Weekend ML (Machine Learning) training, Avond Machine Learning (ML) cursus, Machine Learning (ML) coaching, Machine Learning instructeur, Machine Learning trainer, Machine Learning (ML) training cursus, Machine Learning (ML) lessen, Machine Learning (ML) on-site, Machine Learning (ML) privé cursus, ML (Machine Learning) een op een training, Machine Learning (ML) op locatie, Weekend Machine Learning (ML) opleiding