Online of ter plaatse, door instructeurs geleide live Machine Learning (ML) trainingen demonstreren via praktijkgerichte oefeningen hoe u machine learning-technieken en -tools kunt toepassen om real-world problemen in verschillende sectoren op te lossen. De ML-cursussen van NobleProg behandelen diverse programmeertalen en frameworks, waaronder Python, R en Matlab. Machine Learning-cursussen zijn beschikbaar voor tal van industrietoepassingen, zoals financiën, bankieren en verzekeringen, en omvatten zowel de basisprincipes van Machine Learning als geavanceerde methoden zoals Deep Learning.
Machine Learning-training is beschikbaar als "online live training" of "live training ter plaatse". Online live training (ook wel "remote live training" genoemd) wordt uitgevoerd via een interactieve remote desktop. Live training ter plaatse kan lokaal bij de klant worden gegeven op locatie in Amsterdam of in de corporate trainingcentra van NobleProg in Amsterdam.
NobleProg -- Uw lokale trainingsprovider
Amsterdam
The Office Operators, Piet Heinkade 55, Amsterdam, Nederland, 1019 GM
UP Office Building is gelegen in het centrum van Amsterdam aan de zuidelijke IJ-oever nabij het centraal station. Het UP Office Building maakt onderdeel uit van een multifunctioneel complex waarin onder meer de Passenger Terminal Amsterdam (PTA), het Mövenpick Hotel en het Muziekgebouw zijn ondergebracht. Onder het complex is een openbare parkeergarage met ruim voldoende voor de verhuur beschikbare plaatsen. Vanuit de garage is een directe ingang naar het kantoorgebouw. Met 21 bouwlagen is het UP Office Building het hoogste gebouw in de omgeving en fungeert daarmee als een 'landmark'.
Trainingen bijwonen in Amsterdam Centrum aan de IJ-oever is vergaderen op een super centrale en goed bereikbare locatie. Ons gebouw ligt namelijk op loopafstand – maar gelukkig niet op gehoorafstand -van Amsterdam CS
Openbaar Vervoer
UP Office Building ligt op 12 minuten lopen vanaf Amsterdam Centraal Station. Of neem tram 26, deze stopt voor het gebouw en brengt u in enkele maten naar het station.
Met de auto
Met de auto is het slechts 1 km via A10 afslag S114. Parkeren kan in the Piet Hein garage.
WTC Zuidas
The Office Operators - Amsterdam Zuidas - UN Studio, Parnassusweg 819, Amsterdam, Nederland, 1082 LZ
Ons trainingslocatie in Amsterdam Zuidas WTC heeft 10 verschillende ruimtes en zalen beschikbaar.
Vergaderlocatie Amsterdam ZuidAs WTC is uitstekend bereikbaar met het openbaar vervoer en ligt op loopafstand van trein-, bus- en metrostation ‘Amsterdam Zuid’. Ook met de auto is het WTC Amsterdam perfect bereikbaar. Het meeting- & conference center ligt op een steenworp afstand van de ringweg A10 en de parkeergarage van het WTC Amsterdam biedt ruim voldoende parkeerplaatsen voor u en uw gasten.
De nabij gelegen Station Amsterdam WTC biedt ook direct connecties naar België, Frankrijk en Duitsland.
Sloterdijk
The Office Operators - Amsterdam Sloterdijk - De Millennium Toren, Radarweg 29, 1043 NX Amsterdam, Amsterdam, Nederland, 1043 NX
De Millennium Toren is een absoluut icoon middenin het business district van Amsterdam Sloterdijk. Het op Mondriaans’ Victory Boogiewoogie geïnspireerde gebouw torent boven vele andere uit en is dan ook één van de hoogste gebouwen van Amsterdam. Hierdoor heeft u vanuit uw kantoor een schitterend weids uitzicht over de stad!
Op de begane grond van de Millennium Toren bevindt zich een groot restaurant waar u heerlijk kunt lunchen, een flex area waar u kunt werken in een informele sfeer én heeft u de mogelijkheid om gebruik te maken van de inpandige gym!
De bereikbaarheid van de Millennium Toren is uitstekend, op slechts 500 meter afstand ligt station Amsterdam Sloterdijk en het pand is direct gelegen aan de A5 en de A10. Wanneer u graag buiten de deur eet zijn er meerdere lunchmogelijkheden rondom de Millennium Toren zoals Grand Café Hermes en restaurant en lunchroom Wissekerke.
Amstelveen
Amstelveen NEST, Laan van Kronenburg 14, Amstelveen, Nederland, 1183 AS
In het begin van de 20e eeuw was Amstelveen een eenvoudig landelijk dorp waar de tijd stilstond. Het dorp was enigermate afgelegen, omdat het geen enkele belangrijke spoorweg- of waterverbinding had. De belangrijkste bron van inkomsten was de veeteelt met wat akkerbouw, maar ook de tuinbouw en de bloementeelt waren toen al in opkomst.
In 1852 werd de Haarlemmermeerpolder drooggemalen en is het 'Fort aan het Schiphol' aangelegd als verdedigingswerk voor de hoofdstad Amsterdam. Bij Fort Schiphol, zoals het later werd genoemd, werd in 1916 een militair vliegveld gesticht, Schiphol, dat vier jaar later een burgerluchthaven werd. Fort Schiphol werd in 1934 gesloopt, de ligging is nog zichtbaar in de wijde kom van de Ringvaart onder het viaduct van de A-9. De ontwikkeling van Schiphol trok veel mensen, waarvan velen zich vestigden in Amstelveen. Ook het hoofdkantoor van de KLM werd hier gevestigd. Amstelveen werd de snelst groeiende gemeente van Nederland.
Na de Tweede Wereldoorlog ving Amstelveen een deel van de Amsterdamse woningnood op en werd tevens officieel één van de woongemeenten van Schiphol. Behalve woningen werden de laatste decennia ook veel kantoren; met name voor het handels-, bank- en verzekeringswezen gebouwd. Het telt grote computercentra en hoofdkantoren voor nationale en internationale instellingen. Hier wonen velen die werkzaam zijn op de luchthaven Schiphol. Nest Amstelveen bruist! Maar liefst 260 verschillende bedrijven en ondernemers hebben hier hun intrek genomen.
Nest creëert plekken die mensen en bedrijven helpen om succesvol te kunnen ondernemen en te ontwikkelen. NobleProg maakt dankbaar gebruik van deze dynamische omgeving.
Trainingen op op slechts 5 minuten afstand van de aankomst- en vertrekhal! WTC Schiphol is de meest internationale trainingsplek voor zowel binnenlands al;s buitenlandse deelnemers.
WTC Schiphol Airport is de vestigingslocatie voor grote merken, internationaal georienteerde bedrijven en gedreven ondernemers en biedt directe toegang tot de luchthaven.
Binnen enkele minuten loopt u van uw trainingslocatie naar de Terminal van luchthaven Schiphol, de tweede hub-luchthaven van de wereld.
Schiphol airport is makkelijk bereikbaar zowel met de auto als me het openbaar vervoer en kent volop gelegenheid tot parkeren.
.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Amsterdam (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op beginnersniveau die het concept van vooraf getrainde modellen willen begrijpen en willen leren hoe ze deze kunnen toepassen om echte problemen op te lossen zonder modellen helemaal opnieuw te bouwen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Begrijp het concept en de voordelen van vooraf getrainde modellen.
Verken verschillende vooraf getrainde modelarchitecturen en hun gebruiksscenario's.
Verfijn een vooraf getraind model voor specifieke taken.
Implementeer vooraf getrainde modellen in eenvoudige machine learning-projecten.
Deze door een instructeur geleide, live training in Amsterdam (online of op locatie) is bedoeld voor deelnemers met verschillende expertiseniveaus die gebruik willen maken van het AutoML-platform van Google om op maat gemaakte chatbots te bouwen voor verschillende toepassingen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Begrijp de basisprincipes van de ontwikkeling van chatbots.
Navigeer door het Google Cloud Platform en ga naar AutoML.
Bereid gegevens voor op het trainen van chatbotmodellen.
Train en evalueer aangepaste chatbotmodellen met behulp van AutoML.
Implementeer en integreer chatbots in verschillende platforms en kanalen.
Bewaak en optimaliseer de prestaties van chatbots in de loop van de tijd.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars, machine learning engineers en systeemarchitecten op tussenniveau die AI-modellen willen optimaliseren voor edge-deployments.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De uitdagingen en vereisten van het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten te begrijpen.
Modelcompressietechnieken toe te passen om de grootte en complexiteit van AI-modellen te verlagen.
Kwantisatiemethoden te gebruiken om de efficiëntie van modellen op edge-hardware te verbeteren.
Snoeien en andere optimalisatietechnieken te implementeren om de modelprestaties te verbeteren.
Geoptimaliseerde AI-modellen te implementeren op verschillende edge-apparaten.
Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars, datawetenschappers en technologieliefhebbers op intermediair niveau die praktische vaardigheden willen verwerven in het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten voor verschillende toepassingen.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
De principes van Edge AI en de voordelen ervan begrijpen.
De edge-computingomgeving installeren en configureren.
AI-modellen ontwikkelen, trainen en optimaliseren voor edge-implementatie.
Praktische AI-oplossingen implementeren op edge-apparaten.
De prestaties van edge-implementatie van modellen evalueren en verbeteren.
Ethische en veiligheidsaspecten in Edge AI-toepassingen behandelen.
Kubeflow is een open-source platform dat ontworpen is om het bouwen, trainen en implementeren van machine learning workloads op Kubernetes te vergemakkelijken.
Deze instructeurgeleide live training (online of ter plaatse) is gericht op professionals met een beginnend tot gemiddeld niveau die betrouwbare ML-werkstroom willen bouwen met Kubeflow.
Na het volgen van deze training zullen de deelnemers de vaardigheden verwerven om:
De Kubeflow-ecosysteem en kerncomponenten te navigeren.
Reproduceerbare werkstroom te bouwen met Kubeflow Pipelines.
Schaalbare trainingstaak uit te voeren op Kubernetes.
Machine learning modellen efficiënt te serveren met Kubeflow Serving.
Format van de cursus
Geleide presentaties en collaboratieve discussies.
Hands-on labs met echte Kubeflow-componenten.
Praktische oefeningen om eind-aan-eind ML-werkstroom te bouwen.
Aanpassingsmogelijkheden voor de cursus
Aangepaste versies van deze training kunnen worden geregeld om in te lijnen met het technologiestap en projectvereisten van uw team.
Deze door instructeurs geleide, live training in Amsterdam (online of ter plaatse) is bedoeld voor geavanceerde professionals die de technologieën achter autonome systemen willen meesteren.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
AI-modellen ontwerpen en implementeren voor autonomes beslissingsnemen.
Besturingsalgorithmen ontwikkelen voor autonomie navigeren en obstakelvermijden.
Veiligheid en betrouwbaarheid waarborgen in AI-gevoede autonome systemen.
Autonome systemen integreren met bestaande robotica- en AI-kaders.
Deze instructeurgeleide, live training in Amsterdam (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde professionals die hun kennis van machine learning modellen willen vergroten, hun vaardigheden in hyperparameter tuning willen verbeteren en leren hoe ze modellen effectief kunnen implementeren met Google Colab.
Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
Geavanceerde machine learning modellen te implementeren met populaire frameworks zoals Scikit-learn en TensorFlow.
De prestaties van modellen te optimaliseren door hyperparameter tuning.
Machine learning modellen in praktijktoepassingen te implementeren met Google Colab.
Samen te werken en grote machine learning projecten in Google Colab te beheren.
Deze door een instructeur geleide, live training in Amsterdam (online of ter plekke) is bedoeld voor professionals op middenniveau die AI-technieken willen toepassen om de rendementsbeheer in de halvegeleiderproductie te optimaliseren.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
Productiedata analyseren om factoren te identificeren die de rendementspercentages beïnvloeden.
AI-algoritmen implementeren om de rendementsbeheerprocessen te verbeteren.
Productieparameters optimaliseren om defecten te verminderen en de rendementen te verbeteren.
AI-gestuurde rendementsbeheer integreren in bestaande productiewerkstromen.
Deze door een instructeur geleide live training in Amsterdam (online of ter plaatse) is gericht op middelgevorderde bedrijfs- en AI-professionals die machine learning willen toepassen in het bedrijfsleven, voorspellingen en AI-gedreven systemen met behulp van echte casestudies en Python-gebaseerde tools.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Inzicht hebben in hoe machine learning past binnen AI en bedrijfsstrategie.
Supervised en unsupervised learning technieken toepassen op gestructureerde bedrijfsproblemen.
Data voorbereiden en transformeren voor modellering.
Neuraal netwerken gebruiken voor classificatie- en voorspellingsopdrachten.
Verkoopvoorspelling uitvoeren met statistische en ML-gestuurde methoden.
Clustering en associatie Regel Mining implementeren voor klantsegmentatie en patroondetectie.
Deze door instructeurs geleide, live training in Amsterdam (online of ter plaatse) is gericht op professionals op gevorderd niveau die de nieuwste AI-technieken willen toepassen op de automatisering van halfgeleiderontwerp, waardoor de efficiëntie, nauwkeurigheid en innovatie in chipontwerp en verificatie worden verbeterd.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
Geavanceerde AI-technieken toepassen om de halfgeleiderontwerpprocessen te optimaliseren.
Machine learning-modellen integreren in EDA-tools voor verbeterde ontwerpverificatie.
AI-gestuurde oplossingen ontwikkelen voor complexe ontwerpuitdagingen in chipfabricage.
Neurale netwerken inzetten voor het verbeteren van de nauwkeurigheid en snelheid van ontwerpautomatisering.
Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op professionals op tussenniveau die AI-technieken willen begrijpen en toepassen om halfgeleiderfabricageprocessen te optimaliseren.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
AI-methodologieën voor procesoptimalisatie in chipfabricage te begrijpen.
AI-modellen te implementeren om de opbrengst te verhogen en defecten te verminderen.
Procesgegevens te analyseren om belangrijke parameters voor optimalisatie te identificeren.
Machine learning technieken toe te passen om halfgeleiderfabricageprocessen te verfijnen.
Deze door een instructeur gegeven, live training (online of op locatie) is gericht op deelnemers op intermediair niveau die machine learning workflows willen automatiseren en beheren, inclusief model training, validatie en implementatie met behulp van Apache Airflow.
Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
Apache Airflow in te stellen voor het orchestreren van machine learning workflows.
Data preprocessing, model training en validatietaken te automatiseren.
Airflow te integreren met machine learning frameworks en tools.
Machine learning modellen te implementeren met behulp van geautomatiseerde pipelines.
Machine learning workflows in productie te monitoren en te optimaliseren.
Deze door een instructeur geleide, live training in Amsterdam (online of on-site) is gericht op datawetenschappers en ontwikkelaars met een tussenliggend niveau die willen leren hoe ze machine learning-algoritmen efficiënt kunnen toepassen in de Google Colab-omgeving.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Google Colab op te zetten en te navigeren voor machine learning-projecten.
Verschillende machine learning-algoritmen te begrijpen en toe te passen.
Bibliotheken zoals Scikit-learn te gebruiken om gegevens te analyseren en te voorspellen.
Toezichtgeleide en niet-toezichtgeleide leermodellen te implementeren.
Machine learning-modellen efficiënt te optimaliseren en te evalueren.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op datawetenschappers en ontwikkelaars die ML.NET machine learning modellen willen gebruiken om automatisch voorspellingen af te leiden uit uitgevoerde data-analyse voor ondernemingsapplicaties.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
ML.NET installeren en integreren in de applicatieontwikkelingsomgeving.
De machine learning principes achter de ML.NET hulpmiddelen en algoritmen begrijpen.
Machine learning modellen bouwen en trainen om voorspellingen te doen met de verstrekte data.
De prestaties van een machine learning model evalueren met behulp van de ML.NET metriek.
De nauwkeurigheid van bestaande machine learning modellen optimaliseren op basis van het ML.NET framework.
De machine learning concepten van ML.NET toepassen op andere datawetenschapstoepassingen.
Deze instructeurgeleide, live training (online of op locatie) is gericht op data professionals op tussenniveau die machine learning technieken willen toepassen op data-gedreven zakelijke problemen, inclusief verkoopvoorspellingen en voorspellend modellering met behulp van neurale netwerken.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
De kernbegrippen en typen van machine learning begrijpen.
Sleutelalgorithmen toepassen voor classificatie, regressie, clustering en associatie-analyse.
Exploratory data analysis en data voorbereiding uitvoeren met Python.
Neurale netwerken gebruiken voor niet-lineaire modelleringstaken.
Voorspellende analyse implementeren voor zakelijke voorspellingen, inclusief verkoopgegevens.
Modelprestaties evalueren en optimaliseren met behulp van visuele en statistische technieken.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Amsterdam (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers van gemiddeld tot gevorderd niveau, machine learning-ingenieurs, deep learning-onderzoekers en computervisie-experts die hun kennis en vaardigheden op het gebied van deep learning willen uitbreiden voor het genereren van tekst-naar-beeld.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Begrijp geavanceerde deep learning-architecturen en -technieken voor het genereren van tekst-naar-beeld.
Implementeer complexe modellen en optimalisaties voor hoogwaardige beeldsynthese.
Optimaliseer prestaties en schaalbaarheid voor grote datasets en complexe modellen.
Stem hyperparameters af voor betere modelprestaties en generalisatie.
Integreer Stable Diffusion met andere frameworks en tools voor deep learning
Deze door instructeurs geleide live training in Amsterdam (online of op locatie) richt zich op cyberbeveiligingsprofessionals op middel tot gevorderd niveau die hun vaardigheden op het gebied van AI-gedreven bedreigingsdetectie en incidentrespons willen verbeteren.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
Geavanceerde AI-algoritmen implementeren voor real-time bedreigingsdetectie.
AI-modellen aanpassen voor specifieke cyberbeveiligingsuitdagingen.
Automatisatieworkflows ontwikkelen voor bedreigingsrespons.
AI-gedreven beveiligingsinstrumenten beschermen tegen adversarische aanvallen.
Deze door een instructeur geleide, live training in Amsterdam (online of op locatie) is gericht op cybersecurity-professionals op beginniveau die willen leren hoe ze AI kunnen inzetten voor verbeterde mogelijkheden voor detectie en respons op bedreigingen.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
AI-toepassingen in cybersecurity begrijpen.
AI-algoritmes implementeren voor bedreigingsdetectie.
Incidentrespons automatiseren met AI-tools.
AI integreren in bestaande cybersecurity-infrastructuur.
Deze door een instructeur geleide live training (online of ter plaatse) is gericht op technische deelnemers met een achtergrond in machine learning die hun modellen willen optimaliseren voor het detecteren van complexe patronen in big data met behulp van AutoML-frameworks.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Amsterdam (online of ter plaatse) is bedoeld voor data-analisten op gemiddeld niveau die willen leren hoe ze RapidMiner kunnen gebruiken om waarden te schatten en te projecteren en analytische tools willen gebruiken voor het voorspellen van tijdreeksen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Leer de CRISP-DM-methodologie toe te passen, selecteer de juiste machine learning-algoritmen en verbeter de modelconstructie en -prestaties.
Gebruik RapidMiner om waarden te schatten en te projecteren, en gebruik analytische hulpmiddelen voor het voorspellen van tijdreeksen.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op data scientists, machine learning-engineers en onderzoekers op het gebied van computervisie die Stable Diffusion willen inzetten om hoogwaardige afbeeldingen te genereren voor uiteenlopende gebruiksscenario's.
Op het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
De principes van Stable Diffusion te begrijpen en te zien hoe het werkt voor afbeeldingsgeneratie.
Stable Diffusion-modellen te bouwen en te trainen voor taakgebieden rond afbeeldingsgeneratie.
Stable Diffusion toe te passen in diverse scenario's voor afbeeldingsgeneratie, zoals inpainting, outpainting en afbeelding-naar-afbeelding vertaling.
De prestaties en stabiliteit van Stable Diffusion-modellen te optimaliseren.
Het doel van deze cursus is om een basiskennis te bieden in het toepassen van Machine Learning methoden in de praktijk. Door het gebruik van de Python programmeringstaal en de verschillende bibliotheken, en gebaseerd op een groot aantal praktische voorbeelden, leert deze cursus hoe de belangrijkste bouwblokken van Machine Learning te gebruiken, hoe data-modelingbeslissingen te nemen, de uitkomsten van de algoritmen te interpreteren en de resultaten te valideren.
Ons doel is om u de vaardigheden te geven om de meest fundamentele hulpmiddelen van de Machine Learning toolbox vertrouwelijk te begrijpen en te gebruiken en de gemeenschappelijke pitfalls van de Data Science-toepassingen te voorkomen.
het doel van deze cursus is het verstrekken van algemene bekwaamheid in de toepassing van machine leermethoden in de praktijk. Door het gebruik van de python programmeertaal en de verschillende bibliotheken, en gebaseerd op een veelheid van praktische voorbeelden van deze cursus leert hoe de belangrijkste bouwstenen van de machine leren gebruiken, hoe je data modellering beslissingen te maken, interpreteren van de uitgangen van de algoritmen en valideren van de resultaten.
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.
Deze door een instructeur geleide, live training in Amsterdam (online of ter plaatse) is gericht op datawetenschappers en software-ontwikkelaars die AdaBoost willen gebruiken om boosting-algoritmen te bouwen voor machine learning met Python.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
De noodzakelijke ontwikkelomgeving instellen om te beginnen met het bouwen van machine learning modellen met AdaBoost.
Het ensemble learning benadering begrijpen en het implementeren van adaptieve boosting.
Leren hoe AdaBoost modellen te bouwen om machine learning algoritmen in Python te verbeteren.
Hyperparameter tuning gebruiken om de nauwkeurigheid en prestaties van AdaBoost modellen te verhogen.
Dit 8-daagse programma biedt een complete reis van sterke Python-engineeringsgrondslagen naar geavanceerde AI-systeemontwerp. De deelnemers ontwikkelen gedisciplineerde coderingspraktijken, beheersen statistische en diepleermethoden en bouwen production-ready generatieve AI en agentengebaseerde systemen. De focus ligt op betrouwbaarheid, evaluatie, veiligheid en implementatie in de praktijk, in plaats van alleen experimentatie.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Amsterdam (online of ter plaatse) is gericht op zowel datawetenschappers als minder technische personen die Auto-Keras willen gebruiken om het proces van het selecteren en optimaliseren van een machine learning-model te automatiseren.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Automatiseer het proces van het trainen van zeer efficiënte machine learning-modellen.
Zoek automatisch naar de beste parameters voor deep learning-modellen.
Bouw zeer nauwkeurige machine learning-modellen.
Gebruik de kracht van machine learning om echte zakelijke problemen op te lossen.
Deze door een instructeur geleide live training op Amsterdam (online of op locatie) biedt een introductie in het gebied van patroonherkenning en machine learning. Het raakt aan praktische toepassingen in statistiek, informatica, signaalverwerking, computervisie, datamining en bio-informatiek.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
Kernstatistische methoden toepassen op patroonherkenning.
Sleutelmodellen zoals neurale netwerken en kernelmethoden gebruiken voor gegevensanalyse.
Geavanceerde technieken implementeren voor complex probleemoplossen.
Voorspellingsnauwkeurigheid verbeteren door verschillende modellen te combineren.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Amsterdam (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en data-analisten die voorspellende modellen willen automatiseren, evalueren en beheren met behulp van de machine learning-mogelijkheden van DataRobot.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Laad datasets in DataRobot om gegevens te analyseren, te beoordelen en de kwaliteit te controleren.
Bouw en train modellen om belangrijke variabelen te identificeren en voorspellingsdoelen te halen.
Interpreteer modellen om waardevolle inzichten te creëren die nuttig zijn bij het nemen van zakelijke beslissingen.
Bewaak en beheer modellen om geoptimaliseerde voorspellingsprestaties te behouden.
Deze instructeur-leden, live-training in Amsterdam (online of ter plaatse) is gericht op ingenieurs die feature engineering-technieken willen toepassen om gegevens beter te verwerken en betere machine learning-modellen te verkrijgen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Een optimale ontwikkelomgeving in te richten, inclusief alle benodigde Python-pakketten.
Belangrijke inzichten te verkrijgen door de kenmerken van een dataset te analyseren.
Machine learning-modellen te optimaliseren door de brute data zelf aan te passen.
Datasets op te schonen en te transformeren in voorbereiding op machine learning.
Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers in staat zijn te leren zonder expliciet geprogrammeerd te worden.
Deep learning is een subveld van machine learning dat methoden gebruikt die gebaseerd zijn op het leren van data-representaties en structuren zoals neurale netwerken.
Python is een hoog-niveau programmeertaal bekend om zijn duidelijke syntaxis en code-lesbaarheid.
In deze instructeurgeleide, live-training leren de deelnemers hoe ze deep learning-modellen voor telecom kunnen implementeren met behulp van Python, terwijl ze door het creëren van een diep leerend kredietrisicemodel gaan.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
De fundamentele concepten van deep learning te begrijpen.
De toepassingen en gebruiksgebieden van deep learning in telecom te leren kennen.
Python, Keras en TensorFlow te gebruiken om deep learning-modellen voor telecom te creëren.
Hun eigen diep leerend klantverliesvoorspellingsmodel te bouwen met behulp van Python.
Cursusopzet
Interactieve les en discussie.
Veel oefeningen en praktijk.
Handson implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsmogelijkheden
Voor een aangepaste training voor deze cursus, neemt u contact met ons op om een afspraak te maken.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Amsterdam (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers, data-analisten en ontwikkelaars die AutoML producten en functies willen verkennen om met minimale inspanning aangepaste ML-trainingsmodellen te maken en te implementeren.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Verken de productlijn AutoML om verschillende services voor verschillende gegevenstypen te implementeren.
Bereid gegevenssets voor en label ze om aangepaste ML-modellen te maken.
Train en beheer modellen om nauwkeurige en eerlijke machine learning-modellen te produceren.
Maak voorspellingen met behulp van getrainde modellen om te voldoen aan bedrijfsdoelstellingen en -behoeften.
Deze cursus is bedoeld voor mensen die al een achtergrond hebben in data science en statistiek. De uitleg is ontworpen om als herinnering te dienen voor hen die al vertrouwd zijn met de concepten, of om informatie te geven aan personen met een geschikte achtergrond.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Amsterdam (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Installeer en configureer Kubeflow on-premise en in de cloud met behulp van AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Bouw, implementeer en beheer ML-workflows op basis van Docker containers en Kubernetes.
Voer volledige machine learning-pijplijnen uit op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks te maken en te beheren.
Bouw ML-training, hyperparameterafstemming en het serveren van workloads op meerdere platforms.
Deze instructeur-ged真的ede, live training in Amsterdam (online of ter plaatse) is gericht op ingenieurs die Machine Learning werkbelastingen naar een AWS EC2-server willen implementeren.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Kubernetes, Kubeflow en andere benodigde software te installeren en configureren op AWS.
EKS (Elastic Kubernetes Service) te gebruiken om het werk van het initialiseren van een Kubernetes-cluster op AWS te vereenvoudigen.
Een Kubernetes-pijplijn te maken en in te zetten voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
TensorFlow ML-modellen te trainen en implementeren over meerdere GPUs en machines die parallel lopen.
Andere AWS-beheerde services te benutten om een ML-toepassing uit te breiden.
Dit instructeurgeleide, live-training (online of on-site) is gericht op ingenieurs die Machine Learning-workloads willen implementeren in de Azure-cloud.
Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Kubernetes, Kubeflow en andere benodigde software te installeren en configureren op Azure.
Azure Kubernetes Service (AKS) te gebruiken om het werk van het initializeren van een Kubernetes-cluster in Azure te vereenvoudigen.
Een Kubernetes-pijplijn te maken en implementeren voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
TensorFlow ML-modellen te trainen en implementeren over meerdere GPUs en machines die parallel draaien.
Andere AWS-beheerde services te gebruiken om een ML-toepassing uit te breiden.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Amsterdam (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Installeer en configureer Kubeflow op locatie en in de cloud.
Bouw, implementeer en beheer ML-workflows op basis van Docker containers en Kubernetes.
Voer volledige machine learning-pijplijnen uit op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks te maken en te beheren.
Bouw ML-training, hyperparameterafstemming en het serveren van workloads op meerdere platforms.
Machine Learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers de mogelijkheid hebben om te leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. 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 machine learning-toepassingen.
In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze machine learning-technieken en -tools kunnen toepassen voor het oplossen van echte problemen in de banksector.
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.
Audiëntie
Ontwikkelaars
Datawetenschappers
Opzet van de cursus
Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening
Dit trainer-geloodste, live-training in Amsterdam (online of ter plaatse) is gericht op technische personen die willen leren hoe ze een machine learning-strategie kunnen implementeren terwijl de gebruik van big data wordt gemaximaliseerd.
Na afloop van deze training zullen de deelnemers:
Het evolutie- en trendsproces voor machine learning begrijpen.
Begrijpen hoe machine learning wordt gebruikt in verschillende sectoren.
Vertrouwd raken met de tools, vaardigheden en diensten die beschikbaar zijn om machine learning te implementeren binnen een organisatie.
Het gebruik van machine learning voor het verbeteren van data mining en analyse begrijpen.
Leren wat een data middle backend is en hoe deze wordt gebruikt door bedrijven.
Begrijpen welke rol big data en intelligente toepassingen spelen in verschillende sectoren.
Dit trainingsprogramma is bedoeld voor mensen die machine learning willen toepassen in praktische toepassingen voor hun team. Het training zal zich niet verdiepen in technische details en zal zich richten op basisconcepten en zakelijke/operationele toepassingen hiervan.
Doelgroep
Investeerders en AI-ondernemers
Managers en ingenieurs wiens bedrijf zich in de AI-branche stort
Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers de mogelijkheid hebben om te leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. 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 machine learning-toepassingen.
In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze machine learning-technieken en -tools kunnen toepassen voor het oplossen van echte problemen in de financiële sector.
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 zijn de deelnemers in staat om:
Begrijp de fundamentele concepten in machine learning
Leer de toepassingen en het gebruik van machine learning in finance
Ontwikkel hun eigen algoritmische handelsstrategie met behulp van machine learning met Python
Audiëntie
Ontwikkelaars
Datawetenschappers
Opzet van de cursus
Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening
Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die verder willen gaan dan het bouwen van ML-modellen en het creatie-, tracking- en implementatieproces van ML-modellen willen optimaliseren.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Installeer en configureer MLflow en gerelateerde ML-bibliotheken en -frameworks.
Waardeer het belang van traceerbaarheid, reproduceerbaarheid en inzetbaarheid van een ML-model
Implementeer ML-modellen in verschillende openbare clouds, platforms of on-premise servers.
Schaal het ML-implementatieproces zodat meerdere gebruikers aan een project kunnen samenwerken.
Zet een centraal register op om met ML-modellen te experimenteren, deze te reproduceren en te implementeren.
Dit opleidingstraject is bedoeld voor mensen die basis Machine Learning-technieken willen toepassen in praktische toepassingen.
Publiek
Datawetenschappers en statistici die een bepaalde bekendheid hebben met machine learning en weten hoe ze R moeten programmeren. De nadruk van dit opleidingscursus ligt op de praktische aspecten van data/modelvoorbereiding, uitvoering, post hoc-analyse en visualisatie. Het doel is om deelnemers een praktische inleiding tot machine learning te geven die geïnteresseerd zijn in het toepassen van de methoden op hun werk.
Sector-specifieke voorbeelden worden gebruikt om de training relevant te maken voor het publiek.
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze de iOS Machine Learning (ML) technologiestack kunnen gebruiken terwijl ze stap voor stap door het maken en implementeren van een iOS mobiele app gaan.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Maak een mobiele app die geschikt is voor beeldverwerking, tekstanalyse en spraakherkenning
Access vooraf getrainde ML-modellen voor integratie in iOS apps
Een aangepast ML-model maken
Siri Voice-ondersteuning toevoegen aan iOS-apps
Frameworks zoals coreML, Vision, CoreGraphics en GamePlayKit begrijpen en gebruiken
Gebruik talen en tools zoals Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda en Spyder
Audiëntie
Ontwikkelaars
Vorm van de cursus
Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening
Deze door een instructeur geleide live-training (online of ter plekke) is gericht op ontwikkelaars die Google’s ML Kit willen gebruiken om machine learning-modellen te bouwen die zijn geoptimaliseerd voor verwerking op mobiele apparaten.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
De noodzakelijke ontwikkelomgeving instellen om met het ontwikkelen van machine learning-functies voor mobiele apps te beginnen.
Nieuwe machine learning-technologieën integreren in Android- en iOS-apps met behulp van de ML Kit APIs.
Bestaande apps verbeteren en optimaliseren met behulp van de ML Kit SDK voor op-apparaatverwerking en implementatie.
Dit instructeurgeleide, live training in Amsterdam (online of op locatie) is gericht op middenkundige zaken- en technische professionals die machine learning-technieken willen toepassen om echte bedrijfsuitdagingen te verhelpen met praktijkgerichte casestudies en hands-on tools.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
Inzicht krijgen in hoe machine learning past binnen moderne AI-systemen en zakenstrategieën.
Passende machine learning-methoden identificeren voor verschillende bedrijfsproblemen.
Zakelijke gegevens voorbereiden en transformeren voor machine learning-taken.
Kernmachine learning-technieken zoals classificatie, regressie, clustering en tijdsreeksvoorspelling toepassen.
Machine learning-modellen interpreteren en evalueren in de context van zakelijke besluitvorming.
Praktijkervaring opdoen door middel van casestudies en geleerde technieken toepassen op praktische scenario's.
Deze cursus introduceert machine learning-methoden in robotica-toepassingen.
Het is een brede overzicht van bestaande methoden, motivaties en hoofdideeën in de context van patroonherkenning.
Na een korte theoretische achtergrond zullen de deelnemers eenvoudige oefeningen uitvoeren met behulp van open source (meestal R) of andere populaire software.
Deze door een instructeur geleide live training in Amsterdam (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde data-analyse, ontwikkelaars of toekomstige datawetenschappers die machine learning-technieken willen toepassen in Python om inzichten te verkrijgen, voorspellingen te doen en gegevensgestuurde beslissingen te automatiseren.
Na voltooiing van deze cursus zullen de deelnemers in staat zijn om:
De belangrijkste machine learning-paradigma's te begrijpen en te onderscheiden.
Gegevensvoorbewerkingstechnieken en modelbeoordelingsmetrieken te verkennen.
Machine learning-algoritmen toe te passen op echte problemen met gegevens.
Python bibliotheken en Jupyter-notebooks te gebruiken voor praktische ontwikkeling.
Modellen te bouwen voor voorspelling, classificatie, aanbeveling en clustering.
Pattern Matching is een techniek die wordt gebruikt om gespecificeerde patronen in een afbeelding te lokaliseren. Het kan worden gebruikt om het bestaan van gespecificeerde kenmerken in een vastgelegd beeld te bepalen, bijvoorbeeld het verwachte label op een defect product in een fabriekslijn of de gespecificeerde afmetingen van een onderdeel. Het verschilt van "Pattern Recognition" (dat algemene patronen herkent op basis van grotere verzamelingen van verwante monsters) in die zin dat het specifiek dicteert waarnaar we op zoek zijn en ons vervolgens vertelt of het verwachte patroon bestaat of niet.
Vorm van de cursus
Deze cursus introduceert de benaderingen, technologieën en algoritmen die worden gebruikt op het gebied van patroonherkenning zoals dat van toepassing is op Machine Vision.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en softwareontwikkelaars die Random Forest willen gebruiken om machine learning-algoritmen te bouwen voor grote datasets.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De noodzakelijke ontwikkelomgeving in te stellen om te beginnen met het bouwen van machine learning-modellen met Random Forest.
De voordelen van Random Forest te begrijpen en te leren hoe je het kunt implementeren om classificatie- en regressieproblemen op te lossen.
Te leren hoe je grote datasets kunt beheren en de verschillende beslissingsbomen in Random Forest kunt interpreteren.
De prestaties van machine learning-modellen te evalueren en te optimaliseren door hyperparameters af te stellen.
RapidMiner is een open source datawetenschapssoftwareplatform voor snelle prototyping en ontwikkeling van applicaties. Het omvat een geïntegreerde omgeving voor gegevensvoorbereiding, machine learning, deep learning, text mining en voorspellende analyses.
In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze RapidMiner Studio kunnen gebruiken voor gegevensvoorbereiding, machine learning en implementatie van voorspellende modellen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Installeren en configureren RapidMiner
Gegevens voorbereiden en visualiseren met RapidMiner
Machine learning-modellen valideren
Mashup data en creëer voorspellende modellen
Operationaliseren van predictive analytics binnen een bedrijfsproces
Problemen oplossen en optimaliseren RapidMiner
Audiëntie
Datawetenschappers
Ingenieurs
Ontwikkelaars
Vorm van de cursus
Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening
Notitie
Om een training op maat voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.
Lees meer...
Laatst bijgewerkt:
Reviews (7)
Duidelijkheid en tempo van de uitleg
Federica Galeazzi - Aethra Telecomunications SRL
Cursus - AI-Powered Cybersecurity: Advanced Threat Detection & Response
Automatisch vertaald
Ik heb de training volledig naar mijn zin gevonden en ik waardeerde het diepere inzicht in het onderwerp Machine Learning. De balans tussen theorie en praktische toepassingen was perfect, vooral de hands-on coderingsessies vond ik zeer waardevol. De trainer gaf boeiende voorbeelden en goed uitgewerkte oefeningen die de leerervaring verrijkt hebben. Het cursusprogramma behandelde een breed scala aan onderwerpen, en Abhi toonde uitstekende expertise door alle vragen met duidelijkheid en gemak te beantwoorden.
Valentina
Cursus - Machine Learning
Automatisch vertaald
De training gaf een interessant overzicht van diepleermodellen en gerelateerde methoden. Het onderwerp was voor mij nogal nieuw, maar nu voel ik me alsof ik echt een idee heb van wat AI en ML kunnen inhouden, waar deze termen voor staan en hoe ze voordelig kunnen worden gebruikt. In het algemeen vond ik het fijn om te beginnen met de statistische achtergrond en de basisleermodellen zoals lineaire regressie, met name de oefeningen ertussen.
Konstantin - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Cursus - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
Automatisch vertaald
De trainer beantwoordde mijn vragen precies en gaf mij tips. De trainer zette de deelnemers goed aan tot deelname, wat ik ook leuk vond. Wat de inhoud betreft, Python-oefeningen.
Dawid - P4 Sp z o. o.
Cursus - Introduction to Machine Learning
Automatisch vertaald
We hadden een overzicht over Machine Learning, Neuronale Netwerken, AI met praktische voorbeelden.
Catalin - DB Global Technology SRL
Cursus - Machine Learning and Deep Learning
Automatisch vertaald
De trainer toonde aan dat hij een goed begrip van het onderwerp heeft.
Machine Learning (ML) training cursus in Amsterdam, Machine Learning opleiding cursus in Amsterdam, Weekend Machine Learning cursus in Amsterdam, Avond Machine Learning (ML) training in Amsterdam, ML (Machine Learning) instructeur geleid Amsterdam, Machine Learning (ML) op locatie in Amsterdam, ML (Machine Learning) instructeur in Amsterdam, Machine Learning (ML) on-site in Amsterdam, ML (Machine Learning) privé cursus in Amsterdam, Machine Learning een op een opleiding in Amsterdam, Avond Machine Learning (ML) cursus in Amsterdam, ML (Machine Learning) coaching in Amsterdam, Weekend ML (Machine Learning) training in Amsterdam, Machine Learning een op een training in Amsterdam, Machine Learning (ML) boot camp in Amsterdam, Machine Learning (ML) instructeur geleid in Amsterdam,Machine Learning (ML) lessen in Amsterdam, Machine Learning (ML) trainer in Amsterdam
