Курсы Machine Learning

Курсы Machine Learning

Местные, обучаемые в режиме реального времени курсы обучения машинного обучения демонстрируют практическую практику практического применения методов машинного обучения и инструментов для решения проблем реального мира в различных отраслях Курсы NobleProg ML охватывают различные языки программирования и фреймворки, включая язык Python, R и Matlab Курсы машинного обучения предлагаются для ряда отраслевых приложений, в том числе для финансов, банковского дела и страхования, а также для изучения основ машинного обучения, а также более продвинутых подходов, таких как глубокое обучение Обучение машинного обучения доступно как «живое обучение на месте» или «дистанционное живое обучение» На месте живое обучение может проводиться локально в помещениях клиента в Russia или в корпоративных учебных центрах NobleProg Russia , Дистанционное обучение в реальном времени осуществляется с помощью интерактивного удаленного рабочего стола NobleProg Ваш местный провайдер обучения.

Machine Translated

Отзывы

★★★★★
★★★★★

Machine Learning Содержание курса

Название курса
Продолжительность
Обзор
Название курса
Продолжительность
Обзор
35 часов
Обзор
Это живое обучение под руководством инструктора (локальное или дистанционное) предназначено для профессионалов, которые хотят начать карьеру в области Data Science .

К концу этого тренинга участники смогут:

- Установите и настройте Python и MySql.
- Понять, что такое Data Science и как она может повысить ценность практически любого бизнеса.
- Изучите основы кодирования в Python
- Изучите контролируемые и неконтролируемые методы Machine Learning , а также способы их применения и интерпретации результатов.

Формат курса

- Интерактивная лекция и обсуждение.
- Много упражнений и практики.
- Практическая реализация в среде живых лабораторий.

Параметры настройки курса

- Чтобы заказать индивидуальное обучение для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться.
14 часов
Обзор
Этот курс охватывает ИИ (подчеркивание машинного обучения и глубокого обучения) в автомобильной промышленности Это помогает определить, какая технология может (потенциально) использоваться во множестве ситуаций в автомобиле: от простой автоматизации, распознавания образов до автономного принятия решений ,.
21 часов
Обзор
MLOps is a set of tools and methodologies for combining Machine Learning and DevOps practices. The goal of MLOps is to automate and optimize the deployment and maintenance of ML systems in production.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at engineers who wish to evaluate the approaches and tools available today to make an intelligent decision on the path forward in adopting MLOps within their organization.

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

- Install and configure various MLOps frameworks and tools.
- Assemble the right kind of team with the right skills for constructing and supporting an MLOps system.
- Prepare, validate and version data for use by ML models.
- Understand the components of an ML Pipeline and the tools needed to build one.
- Experiment with different machine learning frameworks and servers for deploying to production.
- Operationalize the entire Machine Learning process so that it's reproduceable and maintainable.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 часов
Обзор
OpenFace - это основанный на Python и Torch open-source, программное обеспечение для распознавания лиц в реальном времени на основе исследования FaceNet компании Google В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать компоненты OpenFace для создания и развертывания образца приложения распознавания лиц К концу этого тренинга участники смогут: Работа с компонентами OpenFace, включая dlib, OpenVC, Torch и nn4 для реализации распознавания лиц, выравнивания и преобразования Применяйте OpenFace к приложениям реального мира, таким как наблюдение, проверка подлинности, виртуальная реальность, игры и идентификация постоянных клиентов и т Д Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Обзор
OpenCV is a library of programming functions for deciphering images with computer algorithms. OpenCV 4 is the latest OpenCV release and it provides optimized modularity, updated algorithms, and more. With OpenCV 4 and Python, users will be able to view, load, and classify images and videos for advanced image recognition.

This instructor-led, live training (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.
21 часов
Обзор
Курс предназначен для тех, кто хотел бы узнать альтернативную программу для коммерческого пакета MATLAB Обучение threeday предоставляет исчерпывающую информацию о перемещении по окружающей среде и выполнении пакета OCTAVE для анализа данных и инженерных расчетов Получатели обучения - это новички, но также те, кто знает программу и хотят систематизировать свои знания и улучшить свои навыки Знание других языков программирования не требуется, но это значительно облегчит приобретение знаний учениками Курс покажет вам, как использовать программу на многих практических примерах ,.
14 часов
Обзор
Эта учебная сессия, основанная на классе, будет содержать презентации и компьютерные примеры и упражнения для изучения конкретных ситуаций с соответствующими нейронными и глубокими сетевыми библиотеками ,.
28 часов
Обзор
Этот курс даст вам знания в нейронных сетях и, как правило, в алгоритме машинного обучения, глубоком изучении (алгоритмах и приложениях) Этот тренинг больше ориентируется на фундаментальные принципы, но поможет вам выбрать правильную технологию: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras и т Д Примеры сделаны в TensorFlow ,.
21 часов
Обзор
MXNet is a flexible, open-source Deep Learning library that is popular for research prototyping and production. Together with the high-level Gluon API interface, Apache MXNet is a powerful alternative to TensorFlow and PyTorch.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Apache MXNet to build and deploy a deep learning model for image recognition.

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

- Install and configure Apache MXNet and its components.
- Understand MXNet's architecture and data structures.
- Use Apache MXNet's low-level and high-level APIs to efficiently build neural networks.
- Build a convolutional neural network for image classification.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 часов
Обзор
Эта обучающая сессия, основанная на классе, будет изучать инструменты машинного обучения с помощью (предлагаемого) Python Делегаты будут иметь компьютерные примеры и упражнения для изучения конкретных ситуаций ,.
21 часов
Обзор
Этот курс представляет методы машинного обучения в приложениях для робототехники Это широкий обзор существующих методов, мотивов и основных идей в контексте распознавания образов После короткого теоретического опыта участники будут выполнять простые упражнения с использованием open source (обычно R) или любого другого популярного программного обеспечения ,.
21 часов
Обзор
Целью этого курса является обеспечение общего мастерства в применении методов машинного обучения на практике Благодаря использованию языка программирования Python и его различных библиотек и на основе множества практических примеров, этот курс учит, как использовать наиболее важные строительные блоки машинного обучения, как принимать решения моделирования данных, интерпретировать результаты алгоритмов и подтвердите результаты Наша цель - дать вам навыки, чтобы понять и использовать самые фундаментальные инструменты из инструментария машинного обучения уверенно и избежать общих ошибок приложений Data Sciences ,.
14 часов
Обзор
MLOps (Machine Learning Operations) is the practice of integrating data science and operations to help manage the ML lifecycle. MLOps provides the ability to automate the reproduction of machine learning model development and training.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.

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

- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 часов
Обзор
В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать стек технологии iOS Machine Learning (ML), поскольку они выполняют шаг по созданию и развертыванию мобильного приложения iOS К концу этого тренинга участники смогут: Создание мобильного приложения, способного обрабатывать изображения, текстовый анализ и распознавание речи Доступ к предварительно подготовленным моделям ML для интеграции в приложения iOS Создание пользовательской модели ML Добавить поддержку Siri Voice для приложений iOS Понимать и использовать такие рамки, как coreML, Vision, CoreGraphics и GamePlayKit Используйте языки и инструменты, такие как Python, Keras, Caffee, Tensorflow, scikit learn, libsvm, Anaconda и Spyder Аудитория Разработчики Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Обзор
Эта обучающая сессия, основанная на классе, будет изучать методы машинного обучения с использованием компьютерных примеров и упражнений по изучению конкретных ситуаций с использованием соответствующей программы ,.
7 часов
Обзор
OpenNMT - полнофункциональная, с открытым исходным кодом (MIT) система нейронного перевода, которая использует математический инструментарий Torch В этом упражнении участники узнают, как настроить и использовать OpenNMT для перевода различных наборов данных выборки Курс начинается с обзора нейронных сетей применительно к машинным переводам Участники будут проводить живые упражнения на протяжении всего курса, чтобы продемонстрировать свое понимание понятий и получить отзывы от инструктора К концу этого обучения участники получат знания и практику, необходимые для реализации живого решения OpenNMT Исходные и целевые языковые образцы будут заранее согласованы с требованиями аудитории Аудитория Специалисты по локализации с технической базой Глобальные менеджеры контента Инженеры по локализации Разработчики программного обеспечения, отвечающие за внедрение глобальных решений для контента Формат курса Лекция по части, часть обсуждения, тяжелая практика handson ,.
7 часов
Обзор
Этот учебный курс предназначен для людей, которые хотели бы применять базовые методы машинного обучения в практических приложениях Аудитория Ученые данных и статистик, которые знакомы с машинным обучением и знают, как программировать R Основное внимание в этом курсе уделяется практическим аспектам подготовки данных / моделей, их выполнения, постходового анализа и визуализации Цель состоит в том, чтобы дать практическое введение в машинное обучение участникам, заинтересованным в применении методов на работе Секторные примеры используются, чтобы сделать обучение релевантным для аудитории ,.
14 часов
Обзор
Целью этого курса является предоставление базового знания в применении методов машинного обучения на практике Благодаря использованию платформы программирования R и ее различных библиотек и на основе множества практических примеров этот курс учит, как использовать наиболее важные строительные блоки машинного обучения, как принимать решения моделирования данных, интерпретировать результаты алгоритмов и подтвердите результаты Наша цель - дать вам навыки, чтобы понять и использовать самые фундаментальные инструменты из инструментария машинного обучения уверенно и избежать общих ошибок приложений Data Sciences ,.
14 часов
Обзор
Целью этого курса является предоставление базового знания в применении методов машинного обучения на практике Благодаря использованию языка программирования Python и его различных библиотек и на основе множества практических примеров, этот курс учит, как использовать наиболее важные строительные блоки машинного обучения, как принимать решения моделирования данных, интерпретировать результаты алгоритмов и подтвердите результаты Наша цель - дать вам навыки, чтобы понять и использовать самые фундаментальные инструменты из инструментария машинного обучения уверенно и избежать общих ошибок приложений Data Sciences ,.
14 часов
Обзор
Целью этого курса является предоставление базового знания в применении методов машинного обучения на практике Благодаря использованию языка программирования Scala и его различных библиотек и на основе множества практических примеров, этот курс учит, как использовать наиболее важные строительные блоки машинного обучения, как принимать решения моделирования данных, интерпретировать результаты алгоритмов и подтвердите результаты Наша цель - дать вам навыки, чтобы понять и использовать самые фундаментальные инструменты из инструментария машинного обучения уверенно и избежать общих ошибок приложений Data Sciences ,.
28 часов
Обзор
Машиноведение - это отрасль Искусственного интеллекта, в которой компьютеры имеют возможность учиться, не будучи явно запрограммированными R - популярный язык программирования в финансовой индустрии Он используется в финансовых приложениях, начиная от основных программ торговли и заканчивая системами управления рисками В этом обученном, живом обучении участники узнают, как применять методы машинного обучения и инструменты для решения проблем реального мира в финансовой отрасли R будет использоваться в качестве языка программирования Участники сначала изучают ключевые принципы, затем внедряют свои знания на практике, создавая свои собственные модели машинного обучения и используя их для выполнения ряда командных проектов К концу этого тренинга участники смогут: Понимать фундаментальные концепции машинного обучения Изучение приложений и использование машинного обучения в области финансов Разработка собственной алгоритмической торговой стратегии с использованием машинного обучения с помощью R Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
Обзор
Машиноведение - это отрасль Искусственного интеллекта, в которой компьютеры имеют возможность учиться, не будучи явно запрограммированными Python - это язык программирования, известный своим четким синтаксисом и удобочитаемостью Он предлагает отличную коллекцию проверенных библиотек и методов разработки приложений машинного обучения В этом обученном, живом обучении участники узнают, как применять методы машинного обучения и инструменты для решения проблем реального мира в финансовой отрасли Участники сначала изучают ключевые принципы, затем внедряют свои знания на практике, создавая свои собственные модели машинного обучения и используя их для выполнения ряда командных проектов К концу этого тренинга участники смогут: Понимать фундаментальные концепции машинного обучения Изучение приложений и использование машинного обучения в области финансов Разработка собственной алгоритмической торговой стратегии с использованием машинного обучения с Python Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
Обзор
Этот учебный курс предназначен для людей, которые хотели бы применять машинное обучение в практических приложениях для своей команды Обучение не будет погружаться в технические аспекты и не будет вращаться вокруг базовых концепций и бизнес-приложений Целевая аудитория Инвесторы и предприниматели Менеджеры и инженеры, чья компания рисковала в пространство AI Бизнес-аналитики и инвесторы ,.
21 часов
Обзор
Этот курс охватывает ИИ (с акцентом на машинное обучение и глубокое обучение) ,.
7 часов
Обзор
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at technical persons who wish to learn how to implement a machine learning strategy while maximizing the use of big data.

By the end of this training, participants will:

- Understand the evolution and trends for machine learning.
- Know how machine learning is being used across different industries.
- Become familiar with the tools, skills and services available to implement machine learning within an organization.
- Understand how machine learning can be used to enhance data mining and analysis.
- Learn what a data middle backend is, and how it is being used by businesses.
- Understand the role that big data and intelligent applications are playing across industries.

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.
28 часов
Обзор
В этом обученном, живом обучении участники научатся применять методы машинного обучения и инструменты для решения проблем реального мира в банковской отрасли R будет использоваться в качестве языка программирования Участники сначала изучают ключевые принципы, затем внедряют свои знания на практике, создавая свои собственные модели машинного обучения и используя их для завершения ряда живых проектов Аудитория Разработчики Ученые данных Банковские специалисты с техническим опытом Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Обзор
Библиотека Apache OpenNLP представляет собой набор инструментальных средств для машинного обучения для обработки текста естественного языка Он поддерживает наиболее распространенные задачи NLP, такие как обнаружение языка, токенизация, сегментация предложения, маркировка partofspeech, извлечение именованного объекта, разбиение на разделы, разбор и разрешение ядра В этом обученном, живом обучении участники узнают, как создавать модели для обработки текстовых данных с использованием OpenNLP В качестве основы для лабораторных упражнений будут использоваться примеры учебных данных, а также настроенные наборы данных К концу этого тренинга участники смогут: Установка и настройка OpenNLP Загрузите существующие модели, а также создайте свои собственные Обучить модели различным наборам данных выборки Интеграция OpenNLP с существующими приложениями Java Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Обзор
OpenNN - это библиотека классов openource, написанная на C ++, которая реализует нейронные сети, для использования в машинных процессах В этом курсе мы рассмотрим принципы нейронных сетей и используем OpenNN для реализации примера приложения Аудитория Разработчики программного обеспечения и программисты, желающие создавать приложения Deep Learning Формат курса Лекция и обсуждение в сочетании с упражнениями handson ,.
21 часов
Обзор
Microsoft Cognitive Toolkit 2x (ранее CNTK) - это инструментарий с открытым исходным кодом, коммерческий инструмент, который тренирует алгоритмы глубокого обучения, чтобы учиться, как человеческий мозг Согласно Microsoft, CNTK может быть на 510x быстрее, чем TensorFlow в повторяющихся сетях, и в 2 - 3 раза быстрее, чем TensorFlow для задач с изображениями В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать Microsoft Cognitive Toolkit для создания, обучения и оценки алгоритмов глубокого обучения для использования в коммерческих приложениях AI с использованием нескольких типов данных, таких как данные, речь, текст и изображения К концу этого тренинга участники смогут: Доступ к CNTK в виде библиотеки из программы Python, C # или C ++ Используйте CNTK как автономный инструмент для машинного обучения через собственный язык описания модели (BrainScript) Используйте функциональность оценки модели CNTK из программы Java Объединение DNN с продолжением, сверточные сети (CNN) и повторяющиеся сети (RNNs / LSTM) Масштабная вычислительная мощность на процессорах, графических процессорах и нескольких машинах Доступ к массивным наборам данных с использованием существующих языков программирования и алгоритмов Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson Заметка Если вы хотите настроить любую часть этого обучения, в том числе язык программирования по выбору, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться ,.
21 часов
Обзор
TensorFlow is a popular and machine learning library developed by Google for deep learning, numeric computation, and large-scale machine learning. TensorFlow 2.0, released in Jan 2019, is the newest version of TensorFlow and includes improvements in eager execution, compatibility and API consistency.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers and data scientists who wish to use Tensorflow 2.0 to build predictors, classifiers, generative models, neural networks and so on.

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

- Install and configure TensorFlow 2.0.
- Understand the benefits of TensorFlow 2.0 over previous versions.
- Build deep learning models.
- Implement an advanced image classifier.
- Deploy a deep learning model to the cloud, mobile and IoT devices.

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.
- To learn more about TensorFlow, please visit: https://www.tensorflow.org/
выходные Machine Learning курсы, курсы Machine Learning выходного дня, вечерние Machine Learning курсы, Machine Learning технические учебные курсы, Machine Learning буткемп, Machine Learning буткэмп, Machine Learning курсы с инструктором, Machine Learning тренинг с инструктором, выходной Machine Learning тренинг, тренинг Machine Learning выходного дня, вечерние Machine Learning курсы, Machine Learning коачинг, Machine Learning тренерство, Machine Learning тренинг, Machine Learning инструктор, Machine Learning тренер, Machine Learning коач, Machine Learning курсы, Machine Learning занятия, Machine Learning локальные, Machine Learning частные занятия, Machine Learning частные курсы, Machine Learning индивидуальный тренинг, Machine Learning индивидуальные занятия

Скидки

В настоящее время акции не проводятся

Информационная рассылка

Мы уважаем конфиденциальность Ваших персональных данных. Мы обязуемся не передавать Ваши данные третьим лицам. Вы всегда можете изменить свои настройки конфиденциальности или полностью отказаться от подписки.

Наши клиенты

is growing fast!

We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Russia!

As a NobleProg Trainer you will be responsible for:

  • delivering training and consultancy Worldwide
  • preparing training materials
  • creating new courses outlines
  • delivering consultancy
  • quality management

At the moment we are focusing on the following areas:

  • Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
  • SOA, BPM, BPMN
  • Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
  • R, Python
  • Mobile Development (iOS, Android)
  • LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
  • You need to have patience and ability to explain to non-technical people

To apply, please create your trainer-profile by going to the link below:

Apply now!

This site in other countries/regions