Machine Learning Training Courses

Machine Learning Training Courses

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

★★★★★
★★★★★

Machine Learning (ML) Cursusoverzicht

Title
Duration
Overview
Title
Duration
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.
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 .
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
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 .
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
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 .
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
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
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
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 .
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
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 .
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
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
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
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 .
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
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
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 .
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 .
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
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 .
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/
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.
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/
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/
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

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

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

is growing fast!

We are looking to expand our presence in the Netherlands!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in the Netherlands
  • 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!