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
★★★★★
★★★★★
Я действительно оценил кристально чистые ответы Криса на наши вопросы. Léo Dubus
Léo Dubus
Курсы: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
Знающий тренер
Sridhar Voorakkara
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Я был поражен стандартом этого класса, я бы сказал, что это университетский стандарт. ,
David Relihan
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Очень хороший круглый обзор. Хороший фон в том, почему Tensorflow работает так же, как и он
Kieran Conboy
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Мне нравились возможности задавать вопросы и более подробно объяснять теорию. ,
Sharon Ruane
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Мы получили гораздо больше информации в этом вопросе. Некоторые приятные дискуссии были сделаны с некоторыми реальными темами в нашей компании
Sebastiaan Holman
Курсы: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Тренинг обеспечил правильный фундамент, который позволяет нам дальше расширяться, демонстрируя, как теория и практика идут рука об руку. На самом деле меня больше заинтересовал предмет, чем раньше
Jean-Paul van Tillo
Курсы: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Охват и глубина тем
Anirban Basu
Курсы: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Тренер очень легко объяснил сложные и продвинутые темы.
Leszek K
Курсы: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Глубокое знание тренера по теме
Sebastian Görg
Курсы: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Очень обновленный подход или api (tensorflow, kera, tflearn) для машинного обучения
Paul Lee
Курсы: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Очень гибкий
Frank Ueltzhöffer
Курсы: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
гибкость
Werner Philipp
Курсы: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Учитывая перспективы технологии: какие технологии / процесс могут стать более важными в будущем; см., для чего технология может быть использована
Commerzbank AG
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Выбор темы. Стиль обучения. Ориентация на практику
Commerzbank AG
Курсы: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Все как это 李 蒙 -
蒙 李
Курсы: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
способ проведения и пример, данный тренером ORANGE POLSKA S.A.
ORANGE POLSKA S.A.
Курсы: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Возможность самостоятельно обсудить предлагаемые вопросы ORANGE POLSKA S.A.
ORANGE POLSKA S.A.
Курсы: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Общение с преподавателями 张 文欣 - Accenture
文欣 张
Курсы: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Нравится
lisa xie
Курсы: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Непосредственный охват вопросов машинного обучения, особенно нейронных сетей. Демистифицировал много темы
Sacha Nandlall
Курсы: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
Мне искренне нравились упражнения
L M ERICSSON LIMITED
Курсы: Machine Learning
Machine Translated
много информации, ответы на все вопросы, интересные примеры
A1 Telekom Austria AG
Курсы: Deep Learning for Telecom (with Python)
Machine Translated
Тренер был профессионалом в предметной области и смежной теории с превосходным применением
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Курсы: Applied AI from Scratch in Python
Machine Translated
Я начал с почти нулевого знания, и к концу я смог построить и обучить свои собственные сети.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Курсы: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Практике
INTELLIGENT HIVES SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
Курсы: Machine Learning – Data science
Machine Translated
и то, как
NetWorkS! Sp. z o.o.
Курсы: AI Awareness for Telecom
Machine Translated
Томаш действительно хорошо знает информацию, и курс был хорошо темп.
Raju Krishnamurthy - Google
Курсы: TensorFlow Extended (TFX)
Machine Translated
Упражнения
Orange Szkolenia sp. z o.o.
Курсы: Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
Machine Translated
Компетентность и поведение.
Orange Szkolenia sp. z o.o.
Курсы: Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
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 ,.
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 ,.
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) - это масштабируемая платформа глубокого обучения, разработанная Baidu В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать PaddlePaddle, чтобы обеспечить глубокое обучение в своих продуктах и приложениях К концу этого тренинга участники смогут: Настройка и настройка PaddlePaddle Настройте сверточную нейронную сеть (CNN) для распознавания изображений и обнаружения объектов Настройте повторяющуюся нейронную сеть (RNN) для анализа настроений Настройте глубокое обучение в системах рекомендаций, чтобы помочь пользователям найти ответы Прогнозировать рейтинг кликов (CTR), классифицировать наборы изображений большого масштаба, выполнять оптическое распознавание символов (OCR), поиск рангов, обнаруживать компьютерные вирусы и внедрять систему рекомендаций Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
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 ,.
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 ,.
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 ,.
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 ,.
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 (online or onsite) 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.
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 ,.
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 ,.
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 ,.
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 (online or onsite) 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.
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 ,.
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 ,.
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 (online or onsite) 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.
PredictionIO - это сервер с открытым исходным кодом для машинного обучения, созданный на основе стека с открытым исходным кодом stateoftheart Аудитория Этот курс предназначен для разработчиков и ученых, которые хотят создавать интеллектуальные механизмы для любой задачи машинного обучения ,.
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 (online or onsite) 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.
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 ,.
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 ,.
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 ,.
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 ,.
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 ,.
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 ,.
MLflow is an open source platform for streamlining and managing the machine learning lifecycle. It supports any ML (machine learning) library, algorithm, deployment tool or language. Simply add MLflow to your existing ML code to share the code across any ML library being used within your organization.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go beyond building ML models and optimize the ML model creation, tracking, and deployment process.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure MLflow and related ML libraries and frameworks. - Appreciate the importance of trackability, reproducability and deployability of an ML model - Deploy ML models to different public clouds, platforms, or on-premise servers. - Scale the ML deployment process to accommodate multiple users collaborating on a project. - Set up a central registry to experiment with, reproduce, and deploy ML models.
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.
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 ,.
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 ,.
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 ,.
Pattern Matching - это метод, используемый для определения заданных шаблонов в изображении Его можно использовать для определения наличия определенных характеристик в захваченном изображении, например ожидаемой метки на дефектном продукте в заводской строке или указанных размерах компонента Он отличается от «Распознавания образов» (который распознает общие шаблоны, основанные на более крупных наборах связанных образцов) тем, что он конкретно диктует то, что мы ищем, а затем говорит нам, существует ли ожидаемый шаблон или нет Аудитория Инженеры и разработчики, стремящиеся разработать приложения для машинного зрения Инженеры-технолоджи, техники и менеджеры Формат курса В этом курсе представлены подходы, технологии и алгоритмы, используемые в области сопоставления шаблонов, как это применимо к Machine Vision ,.
Pandas is a Python library for data manipulation and analysis. Using Pandas, users can perform predictive analysis through machine learning.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Pandas to preform predictive analysis with machine learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data wrangling in Python. - Conduct ETL operations for machine learning. - Create data visualizations with Pandas
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.
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: