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 Course Outlines

Название курса
Продолжительность
Обзор
Название курса
Продолжительность
Обзор
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 ,.
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 ,.
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
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 ,.
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
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
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
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 ,.
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.
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 ,.
21 часов
Обзор
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 ,.
21 часов
Обзор
Machine Learning - это подразделение Искусственного интеллекта, в котором 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 научатся применять методы машинного обучения и инструменты для решения проблем реального мира в банковской 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 Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
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/
14 часов
Обзор
Deeplearning4j - это open source, распределенная библиотека deeplayning, написанная для Java и Scala Интегрированный с Hadoop и Spark, DL4J предназначен для использования в бизнес-средах на распределенных графических процессорах и процессорах Word2Vec - это метод вычисления векторных представлений слов, представленных командой исследователей в Google под руководством Томаса Миколова Аудитория Этот курс направлен на исследователей, инженеров и разработчиков, стремящихся использовать Deeplearning4J для создания моделей Word2Vec ,.
35 часов
Обзор
Этот курс начинается с предоставления вам концептуальных знаний в нейронных сетях и, как правило, в алгоритме машинного обучения, глубоком изучении (алгоритмах и приложениях) Часть 1 (40%) этого обучения больше ориентирована на основы, но поможет вам выбрать правильную технологию: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras и т Д Часть 2 (20%) этого тренинга представляет Theano библиотеку python, которая упрощает запись моделей глубокого обучения Часть 3 (40%) обучения будет широко основана на Tensorflow 2-го поколения API-библиотеки открытого программного обеспечения Google для Deep Learning Примеры и handson будут сделаны в TensorFlow Аудитория Этот курс предназначен для инженеров, которые хотят использовать TensorFlow для своих проектов Deep Learning По завершении этого курса делегаты: хорошо разбираются в глубоких нейронных сетях (DNN), CNN и RNN понимать структуру и механизмы развертывания TensorFlow иметь возможность выполнять задачи установки и производства / архитектуры и конфигурации иметь возможность оценивать качество кода, выполнять отладку, мониторинг иметь возможность внедрять современное производство, например, модели обучения, строить графики и вести журнал Не все темы будут освещены в публичном классе продолжительностью 35 часов из-за обширной темы Продолжительность полного курса составит около 70 часов, а не 35 часов ,.
35 часов
Обзор
TensorFlow ™ - это библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для численного расчета с использованием графиков потока данных SyntaxNet представляет собой платформу для обработки естественного языка с использованием нейронной сети для TensorFlow Word2Vec используется для изучения векторных представлений слов, называемых «word embeddings» Word2vec - это, в частности, вычислительно-эффективная прогностическая модель для встраивания слов из исходного текста Он поставляется в двух вариантах: модели Continuous BagofWords (CBOW) и модели SkipGram (глава 31 и 32 в Mikolov et al) Используемые в тандеме, SyntaxNet и Word2Vec позволяют пользователям создавать модели Learned Embedding из ввода Natural Language Аудитория Этот курс предназначен для разработчиков и инженеров, которые намерены работать с моделями SyntaxNet и Word2Vec на своих графиках TensorFlow По завершении этого курса делегаты: понимать структуру и механизмы развертывания TensorFlow иметь возможность выполнять задачи установки и производства / архитектуры и конфигурации иметь возможность оценивать качество кода, выполнять отладку, мониторинг иметь возможность внедрять передовые технологии производства, такие как модели обучения, условия внедрения, построения графиков и ведения журнала ,.
7 часов
Обзор
Модуль обработки тензодаций (TPU) - это архитектура, которую Google использовал в течение нескольких лет внутри компании, и теперь она становится доступной для использования широкой публикой Он включает в себя несколько оптимизаций, специально предназначенных для использования в нейронных сетях, включая упрощенное матричное умножение и 8-битные целые числа вместо 16 бит, чтобы вернуть соответствующие уровни точности В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать инновации в процессорах TPU, чтобы максимизировать производительность своих собственных приложений ИИ По окончании обучения участники смогут: Обучать различным типам нейронных сетей на большом количестве данных Используйте TPU для ускорения процесса вывода до двух порядков Используйте TPU для обработки интенсивных приложений, таких как поиск изображений, облачное зрение и фотографии Аудитория Разработчики Исследователи Инженеры Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
Обзор
Факел - это библиотека обучения с открытым исходным кодом и научная вычислительная среда, основанная на языке программирования Lua Он обеспечивает среду разработки для численного моделирования, машинного обучения и компьютерного видения с особым акцентом на глубокое обучение и сверточные сети Это одна из самых быстрых и гибких систем для машинного и глубокого обучения и используется такими компаниями, как Facebook, Google, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel и многие другие В этом курсе мы рассмотрим принципы Torch, его уникальные возможности и способы их применения в приложениях realworld Мы проводим множество упражнений на все руки, демонстрируя и практикуя понятые понятия По окончании курса участники будут иметь полное понимание основных функций и возможностей Torch, а также его роли и вклада в пространство AI по сравнению с другими структурами и библиотеками Участники также получат необходимую практику для реализации Факела в своих собственных проектах Аудитория Разработчики программного обеспечения и программисты, желающие включить Machine и Deep Learning в свои приложения Формат курса Обзор машины и глубокого обучения Внеклассные программы кодирования и интеграции Тестовые вопросы посыпаются по пути, чтобы проверить понимание ,.
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

No course discounts for now.

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 to expand our presence in Russia!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Russia
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!