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
Mogelijkheid om de voorgestelde problemen zelf te bespreken
ORANGE POLSKA S.A.
Cursus: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Communicatie met docenten
文欣 张
Cursus: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Vind het leuk
lisa xie
Cursus: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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
Ik hield echt van 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
Grote en up-to-date kennis van toonaangevende en praktische toepassingsvoorbeelden.
ING Bank Śląski S.A.
Cursus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Veel oefeningen, zeer goede samenwerking met de groep.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Cursus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
werk aan colaborators,
ING Bank Śląski S.A.
Cursus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Het was duidelijk dat de liefhebbers van de gepresenteerde onderwerpen leidend waren. Gebruikte interessante voorbeelden tijdens het sporten.
ING Bank Śląski S.A.
Cursus: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Een breed scala aan onderwerpen behandeld en substantiële kennis van de leiders.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
gebrek
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Grote theoretische en praktische kennis van de docenten. Communicativiteit van trainers. Tijdens de cursus kun je vragen stellen en bevredigende antwoorden krijgen.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Praktisch gedeelte, waar we algoritmen hebben geïmplementeerd. Dit zorgde voor een beter begrip van het onderwerp.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
oefeningen en voorbeelden geïmplementeerd op hen
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Voorbeelden en problemen besproken.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Inhoudelijke kennis, betrokkenheid, een gepassioneerde manier om kennis over te dragen. Praktische voorbeelden na een theoretische lezing.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Praktische oefeningen voorbereid door Mr. Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Cursus: Understanding Deep Neural Networks
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
Menselijke identificatie en printplaat slechte punt detectie
王 春柱 - 中移物联网
Cursus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Tonen
中移物联网
Cursus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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
Afwisselingstheorie / praktijk effectief!
CIRAD
Cursus: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Machine Translated
Progressieve presentatie en toepassing van methoden
Aurélien Briffaz - CIRAD
Cursus: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Machine Translated
Beschikbaarheid en aanpassingsvermogen, antwoorden op vragen
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Cursus: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Machine Translated
Besproken kwesties, uitgevoerde oefeningen (voorbeelden), sfeer van training, contact met de trainer, locatie.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Cursus: Octave not only for programmers
Machine Translated
Veel praktische tips
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Cursus: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Veel informatie met betrekking tot de implementatie van oplossingen
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Cursus: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Een veelvoud aan praktische tips en kennis van de docent uit een breed scala van AI / IT / SQL / IoT-problemen.
ABB Sp. z o.o.
Cursus: Deep Learning with TensorFlow
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
veel informatie, alle vragen beantwoord, interessante voorbeelden
A1 Telekom Austria AG
Cursus: Deep Learning for Telecom (with Python)
Machine Translated
De trainer was een professional op het vakgebied en de bijbehorende theorie met uitstekende toepassing
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Cursus: Applied AI from Scratch in Python
Machine Translated
Ik begon met bijna geen kennis en aan het einde was ik in staat om mijn eigen netwerken op te bouwen en te trainen.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Cursus: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Ewa has a passion for the subject and a huge wealth of knowledge. She impressed all of us with her knowledge and kept us all focused through the day.
Rock Solid Knowledge Ltd
Cursus: Machine Learning – Data science
Even with having to miss a day due to customer meetings, I feel I have a much clearer understanding of the processes and techniques used in Machine Learning and when I would use one approach over another. Our challenge now is to practice what we have learned and start to apply it to our problem domain
Richard Blewett - Rock Solid Knowledge Ltd
Cursus: Machine Learning – Data science
So much breadth and topics covered. I felt it was a huge subject to try and cover in 3 days - the trainer did what they could to cover everything almost exactly on time!
Rock Solid Knowledge Ltd
Cursus: Machine Learning – Data science
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
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Installeer en configureer Python en MySql.
- Begrijp wat Data Science is en hoe het waarde kan toevoegen aan vrijwel elk bedrijf.
- Leer de basisprincipes van codering in Python
- Leer technieken onder toezicht en zonder toezicht Machine Learning , en hoe deze te implementeren en de resultaten te interpreteren.
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.
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.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Deze training is meer gericht op de basisprincipes, maar helpt u bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , enz. De voorbeelden zijn gemaakt in TensorFlow .
Het is een breed overzicht van bestaande methoden, motivaties en belangrijkste ideeën in de context van patroonherkenning.
Na een korte theoretische achtergrond, zullen deelnemers eenvoudige oefeningen uitvoeren met behulp van open source (meestal R) of andere populaire software.
ons doel is om u de vaardigheden om te begrijpen en gebruik maken van de meest fundamentele instrumenten van de machine leren Toolbox vol vertrouwen en Vermijd de gemeenschappelijke valkuilen van data Sciences toepassingen.
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.
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.
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.
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
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
Doelgroep
- Investeerders en AI-ondernemers
- Managers en ingenieurs wiens bedrijf zich in AI-ruimte begeeft
- Business en investeerders
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers:
- Begrijp de evolutie en trends voor machine learning.
- Weet hoe machine learning wordt gebruikt in verschillende industrieën.
- Raak vertrouwd met de tools, vaardigheden en services die beschikbaar zijn om machine learning in een organisatie te implementeren.
- Begrijp hoe machine learning kan worden gebruikt om datamining en -analyse te verbeteren.
- Ontdek wat een data-backend in het midden is en hoe deze door bedrijven wordt gebruikt.
- Begrijp de rol die big data en intelligente applicaties spelen in verschillende industrieën.
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.
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
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
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
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.
Deel 1 (40%) van deze training is meer gericht op de basisprincipes, maar helpt u bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.
Deel 2 (20%) van deze training introduceert Theano - een pythonbibliotheek die het schrijven van diepgaande leermodellen eenvoudig maakt.
Deel 3 (40%) van de training zou uitgebreid gebaseerd zijn op Tensorflow - 2e generatie API van de open source softwarebibliotheek van Go ogle voor Deep Learning . De voorbeelden en handson zouden allemaal in TensorFlow worden gemaakt.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning projecten
Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:
-
hebben een goed begrip van diepe neurale netwerken (DNN), CNN en RNN
-
de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
-
in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren
-
codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren
-
in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, grafieken maken en logboekregistratie
SyntaxNet is een neuraal-netwerk framework voor natuurlijke TensorFlow voor TensorFlow .
Word 2Vec wordt gebruikt voor het leren van vectorrepresentaties van woorden, "woordinbedding" genoemd. Word 2vec is een bijzonder rekenkundig efficiënt voorspellend model voor het leren van woordinbedding van onbewerkte tekst. Het komt in twee smaken, het Continuous Bag-of- Word model (CBOW) en het Skip-Gram-model (hoofdstuk 3.1 en 3.2 in Mikolov et al.).
SyntaxNet en Word 2Vec worden in combinatie gebruikt en stellen gebruikers in staat om geleerde insluitingsmodellen te genereren op basis van invoer in natuurlijke taal.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ontwikkelaars en ingenieurs die met SyntaxNet- en Word 2Vec-modellen willen werken in hun TensorFlow grafieken.
Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:
- de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
- in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren
- codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren
- in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, inbeddingstermijnen, het bouwen van grafieken en logboekregistratie
.jpg "procter & gamble (p&g)")
.png "european space agency (esa)")
.jpg "international air transport association (iata)")
