由講師進行實時指導的機器學習本地培訓課程通過動手實踐演示如何應用機器學習技術和工具來解決各行業的現實問題。NobleProg機器學習課程涵蓋不同的編程語言和框架，包括Python、R語言、Matlab。機器學習課程適用于多種行業應用，包括金融、銀行、保險，涵蓋機器學習的基礎知識以及深度學習等更高級的方法。
機器學習培訓形式包括“現場實時培訓”和“遠程實時培訓”。現場實時培訓可在客戶位于台灣的所在場所或NobleProg位于台灣的企業培訓中心進行，遠程實時培訓可通過交互式遠程桌面進行。
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客戶評論
它非常互動，比預期更輕鬆和非正式。我們在當時涵蓋了很多主題，培訓師總是樂於接受更詳細的討論，或者更廣泛地討論主題及其相關方式。我覺得培訓給了我繼續學習的工具，相反，它是一次性會議，一旦你完成學習就會停止，這對於主題的規模和復雜性非常重要。
Jonathan Blease
課程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
培訓師知識淵博，包括我感興趣的領域。
Mohamed Salama
課程: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
這個話題非常有趣。
Wojciech Baranowski
課程: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
培訓師的理論知識和培訓後與參與者解決問題的意願。
Grzegorz Mianowski
課程: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
話題。很有意思！。
Piotr
課程: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
每個主題後的練習都非常有用，儘管最後太複雜了。一般來說，所提供的材料非常有趣並涉及！圖像識別練習很棒。
Dolby Poland Sp. z o.o.
課程: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
我認為，如果培訓是在波蘭語中完成的，那麼培訓師就可以更有效地分享他的知識。
Radek
課程: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
深度學習的全球概述。
Bruno Charbonnier
課程: Advanced Deep Learning
Machine Translated
這些練習非常實用，不需要Python的高級知識。
Alexandre GIRARD
課程: Advanced Deep Learning
Machine Translated
使用Eras對實例進行練習。意大利完全理解我們對此培訓的期望。
Paul Kassis
課程: Advanced Deep Learning
Machine Translated
我真的很感激克里斯對我們問題的明確答案。
Léo Dubus
課程: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
我一般都很喜歡知識淵博的教練。
Sridhar Voorakkara
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
我對這門課程的標準感到驚訝 - 我會說它是大學標準。
David Relihan
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
非常好的全面概述。 Go OD背景到原因Tensorflow工作，因為它確實。
Kieran Conboy
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
我喜歡有機會提出問題並對理論進行更深入的解釋。
Sharon Ruane
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
我們對這個主題有了更多的了解。我們公司內部的一些真實主題進行了一些很好的討論。
Sebastiaan Holman
課程: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
通過展示理論與實踐如何相輔相成，培訓提供了正確的基礎，使我們能夠進一步擴展。它實際上讓我對這個主題比以前更感興趣。
Jean-Paul van Tillo
課程: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
我非常喜歡主題的報導和深度。
Anirban Basu
課程: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
培訓師很容易解釋困難和高級話題。
Leszek K
課程: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
關於該主題的培訓師的深刻知識。
Sebastian Görg
課程: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
非常更新的方法或CPI（張量流，時代，學習）做機器學習。
Paul Lee
課程: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
非常靈活。
Frank Ueltzhöffer
課程: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
我一般都很喜歡靈活性。
Werner Philipp
課程: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
鑑於技術前景：未來哪種技術/流程可能變得更加重要;看，這項技術可以用於什麼。
Commerzbank AG
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
我從主題選擇中受益。訓練風格。練習方向。
Commerzbank AG
課程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
都很喜歡
蒙 李
課程: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
教練的指導和舉例
ORANGE POLSKA S.A.
課程: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
可以自己討論提議的問題。
ORANGE POLSKA S.A.
課程: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
與講師的交流環節
文欣 张
課程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
都喜歡
lisa xie
課程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
深入報導機器學習主題，特別是神經網絡。揭開了很多話題的神秘面紗。
Sacha Nandlall
課程: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
我真的很喜歡練習
L M ERICSSON LIMITED
課程: Machine Learning
Machine Translated
實驗練習
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
課程: Machine Learning
Machine Translated
Jupyter筆記本表格，其中提供培訓材料
L M ERICSSON LIMITED
課程: Machine Learning
Machine Translated
有很多練習和有趣的話題。
L M ERICSSON LIMITED
課程: Machine Learning
Machine Translated
一些偉大的實驗室練習由教練深入分析和解釋（例如線性回歸中的協變量，匹配實際功能）
L M ERICSSON LIMITED
課程: Machine Learning
Machine Translated
包括練習在內的所有材料都在同一頁面上然後它會立即更新。最終揭示了解決方案。涼！此外，我很欣賞Krzysztof花了很多精力去理解我們的問題，並向我們提出了可行的技巧。
Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED
課程: Machine Learning
Machine Translated
領先和實際應用示例的大量和最新知識。
ING Bank Śląski S.A.
課程: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
很多練習，與團隊很好的合作。
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
課程: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
關於colaborators的工作，
ING Bank Śląski S.A.
課程: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
很明顯，所提出主題的愛好者都在領先。運動時使用了有趣的例子。
ING Bank Śląski S.A.
課程: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
涵蓋廣泛的主題和領導者的實質性知識。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
缺乏
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
講師的大量理論和實踐知識。培訓師的溝通能力。在課程中，您可以提出問題並獲得滿意的答案。
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
實用部分，我們實現了算法。這樣可以更好地理解該主題。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
練習和實施的例子
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
討論的例子和問題。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
實質性知識，承諾，熱情的知識轉移方式。理論講座後的實例。
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Maciej先生準備的實踐練習
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
我受益於教學的熱情，並專注於使事情變得合情合理。
Zaher Sharifi - GOSI
課程: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Machine Learning (ML)子類別
機器學習課程大綱
課程名稱
課程時長
概觀
課程名稱
課程時長
概觀
7小時
概觀
本課程是為管理人員，解決方案架構師，創新人員，CTO，軟件架構師以及對應用人工智能概述及其最近發展預測感興趣的人員而創建的。
7小時
概觀
本培訓課程面向希望在實際應用中應用基本Machine Learning技術的人員。
聽眾
熟悉機器學習並熟悉如何編程的數據科學家和統計學家。本課程的重點是數據/模型準備，執行，事後分析和可視化的實際方面。目的是向有興趣在工作中應用這些方法的參與者提供機器學習的實用介紹
行業特定示例用於使培訓與受眾相關。
聽眾
熟悉機器學習並熟悉如何編程的數據科學家和統計學家。本課程的重點是數據/模型準備，執行，事後分析和可視化的實際方面。目的是向有興趣在工作中應用這些方法的參與者提供機器學習的實用介紹
行業特定示例用於使培訓與受眾相關。
14小時
概觀
本培訓課程面向希望在實際應用中應用Machine Learning人員。
聽眾
本課程適用於對統計學有一定了解並且知道如何編寫R（或Python或其他選定語言）的數據科學家和統計學家。本課程的重點是數據/模型準備，執行，事後分析和可視化的實踐方面。
目的是為有興趣在工作中應用這些方法的參與者提供Machine Learning實際應用。
行業特定示例用於使培訓與受眾相關。
聽眾
本課程適用於對統計學有一定了解並且知道如何編寫R（或Python或其他選定語言）的數據科學家和統計學家。本課程的重點是數據/模型準備，執行，事後分析和可視化的實踐方面。
目的是為有興趣在工作中應用這些方法的參與者提供Machine Learning實際應用。
行業特定示例用於使培訓與受眾相關。
14小時
概觀
本課程的目的是提供在實踐中應用Machine Learning方法的基本熟練程度。通過使用Python編程語言及其各種庫，並基於大量實際示例，本課程教授如何使用Machine Learning最重要的構建塊，如何制定數據建模決策，解釋算法的輸出和驗證結果。
我們的目標是讓您自信地理解和使用Machine Learning工具箱中最基本的工具，並避免Data Science應用程序的常見缺陷。
我們的目標是讓您自信地理解和使用Machine Learning工具箱中最基本的工具，並避免Data Science應用程序的常見缺陷。
14小時
概觀
本課程的目的是提供在實踐中應用Machine Learning方法的基本熟練程度。通過使用R編程平台及其各種庫，並基於大量實際示例，本課程教授如何使用Machine Learning最重要的構建塊，如何制定數據建模決策，解釋算法的輸出和驗證結果。
我們的目標是讓您自信地理解和使用Machine Learning工具箱中最基本的工具，並避免Data Science應用程序的常見缺陷。
我們的目標是讓您自信地理解和使用Machine Learning工具箱中最基本的工具，並避免Data Science應用程序的常見缺陷。
21小時
概觀
人工神經網絡是一種計算數據模型，用於開發能夠執行“智能”任務的Artificial Intelligence (AI)系統。 Neural Networks通常用於Machine Learning （ML）應用程序，它們本身就是AI的一種實現。 Deep Learning是ML的一個子集。
21小時
概觀
This course will be a combination of theory and practical work with specific examples used throughout the event.
21小時
概觀
本課程介紹機器人應用中的機器學習方法。
它概述了模式識別背景下的現有方法，動機和主要思想。
在簡短的理論背景之後，參與者將使用開源（通常為R）或任何其他流行軟件進行簡單的練習。
它概述了模式識別背景下的現有方法，動機和主要思想。
在簡短的理論背景之後，參與者將使用開源（通常為R）或任何其他流行軟件進行簡單的練習。
21小時
概觀
MATLAB is a numerical computing environment and programming language developed by MathWorks.
21小時
概觀
人工神經網絡是一種計算數據模型，用於開發能夠執行“智能”任務的Artificial Intelligence (AI)系統。 Neural Networks通常用於Machine Learning （ML）應用程序，它們本身就是AI的一種實現。 Deep Learning是ML的一個子集。
28小時
概觀
機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。
14小時
概觀
本課程的目的是提供在實踐中應用Machine Learning方法的基本熟練程度。通過使用Scala編程語言及其各種庫，並基於大量實際示例，本課程教授如何使用Machine Learning最重要的構建塊，如何制定數據建模決策，解釋算法的輸出和驗證結果。
我們的目標是讓您自信地理解和使用Machine Learning工具箱中最基本的工具，並避免Data Science應用程序的常見缺陷。
我們的目標是讓您自信地理解和使用Machine Learning工具箱中最基本的工具，並避免Data Science應用程序的常見缺陷。
14小時
概觀
R是用于統計計算，數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的管理人員和數據分析人員所使用。 R有各種各樣的數據挖掘軟件包。
21小時
概觀
TensorFlow是Go ogle Deep Learning開源軟件庫的第二代API。該系統旨在促進機器學習的研究，並使其從研究原型到生產系統的快速和輕鬆過渡。
聽眾
本課程面向希望將TensorFlow用於Deep Learning項目的工程師
完成本課程後，代表們將：
- 了解TensorFlow的結構和部署機制
- 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
- 能夠評估代碼質量，執行調試，監控
- 能夠實現高級生產，如培訓模型，構建圖形和記錄
聽眾
本課程面向希望將TensorFlow用於Deep Learning項目的工程師
完成本課程後，代表們將：
- 了解TensorFlow的結構和部署機制
- 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
- 能夠評估代碼質量，執行調試，監控
- 能夠實現高級生產，如培訓模型，構建圖形和記錄
21小時
概觀
PredictionIO是一個開源的Machine Learning服務器，建立在最先進的開源堆棧之上。
聽眾
本課程面向希望為任何機器學習任務創建預測引擎的開發人員和數據科學家。
聽眾
本課程面向希望為任何機器學習任務創建預測引擎的開發人員和數據科學家。
14小時
概觀
Apache SystemML是一個分佈式和聲明性的機器學習平台。
SystemML提供聲明式大規模機器學習（ML），旨在靈活地規範ML算法和自動生成混合運行時計劃，範圍從單節點，內存計算到Apache Hadoop和Apache Spark上的分佈式計算。
聽眾
本課程適合Machine Learning研究人員，開發人員和工程師，他們希望利用SystemML作為機器學習的框架。
SystemML提供聲明式大規模機器學習（ML），旨在靈活地規範ML算法和自動生成混合運行時計劃，範圍從單節點，內存計算到Apache Hadoop和Apache Spark上的分佈式計算。
聽眾
本課程適合Machine Learning研究人員，開發人員和工程師，他們希望利用SystemML作為機器學習的框架。
28小時
概觀
本課程通過具體的例子探討了Tensor Flow在圖像識別方面的應用
聽眾
本課程適用於尋求將TensorFlow用於圖像識別的工程師
完成本課程後，代表們將能夠：
- 了解TensorFlow的結構和部署機制
- 執行安裝/生產環境/架構任務和配置
- 評估代碼質量，執行調試，監控
- 實施先進的生產，如培訓模型，建立圖表和記錄
聽眾
本課程適用於尋求將TensorFlow用於圖像識別的工程師
完成本課程後，代表們將能夠：
- 了解TensorFlow的結構和部署機制
- 執行安裝/生產環境/架構任務和配置
- 評估代碼質量，執行調試，監控
- 實施先進的生產，如培訓模型，建立圖表和記錄
35小時
概觀
TensorFlow ™是一個使用數據流圖進行數值計算的開源軟件庫。
SyntaxNet是TensorFlow的神經網絡自然語言處理框架。
Word 2Vec用於學習單詞的矢量表示，稱為“單詞嵌入”。 Word 2vec是一種特別計算有效的預測模型，用於學習原始文本中的單詞嵌入。它有兩種形式，連續Bag-of- Word模型（CBOW）和Skip-Gram模型（Mikolov等人的第3.1和3.2章）。
使用串聯，SyntaxNet和Word 2Vec允許用戶從自然語言輸入生成學習嵌入模型。
聽眾
本課程面向打算在TensorFlow圖中使用SyntaxNet和Word 2Vec模型的開發人員和工程師。
完成本課程後，代表們將：
- 了解TensorFlow的結構和部署機制
- 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
- 能夠評估代碼質量，執行調試，監控
- 能夠實現高級生產，如培訓模型，嵌入術語，構建圖形和記錄
SyntaxNet是TensorFlow的神經網絡自然語言處理框架。
Word 2Vec用於學習單詞的矢量表示，稱為“單詞嵌入”。 Word 2vec是一種特別計算有效的預測模型，用於學習原始文本中的單詞嵌入。它有兩種形式，連續Bag-of- Word模型（CBOW）和Skip-Gram模型（Mikolov等人的第3.1和3.2章）。
使用串聯，SyntaxNet和Word 2Vec允許用戶從自然語言輸入生成學習嵌入模型。
聽眾
本課程面向打算在TensorFlow圖中使用SyntaxNet和Word 2Vec模型的開發人員和工程師。
完成本課程後，代表們將：
- 了解TensorFlow的結構和部署機制
- 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
- 能夠評估代碼質量，執行調試，監控
- 能夠實現高級生產，如培訓模型，嵌入術語，構建圖形和記錄
14小時
概觀
Deeplearning4j是一個為Java和Scala編寫的開源分佈式深度學習庫。 DL4J與Hadoop和Spark集成，旨在用於分佈式GPU和CPU的業務環境。
Word 2Vec是一種計算由Tomas Mikolov領導的Go ogle研究團隊引入的單詞矢量表示的方法。
聽眾
本課程面向尋求利用Deeplearning4J構建Word 2Vec模型的研究人員，工程師和開發人員。
Word 2Vec是一種計算由Tomas Mikolov領導的Go ogle研究團隊引入的單詞矢量表示的方法。
聽眾
本課程面向尋求利用Deeplearning4J構建Word 2Vec模型的研究人員，工程師和開發人員。
21小時
概觀
Deeplearning4j是第一個為Java和Scala編寫的商業級開源分佈式深度學習庫。 DL4J與Hadoop和Spark集成，旨在用於分佈式GPU和CPU的業務環境。
聽眾
本課程面向希望在項目中使用Deeplearning4j工程師和開發人員。
完成本課程後，代表們將能夠：
聽眾
本課程面向希望在項目中使用Deeplearning4j工程師和開發人員。
完成本課程後，代表們將能夠：
21小時
概觀
SINGA是一個通用的分佈式深度學習平台，用於在大型數據集上訓練大型深度學習模型。它採用基於圖層抽象的直觀編程模型設計。支持各種流行的深度學習模型，即包括卷積神經網絡（CNN）的前饋模型，諸如受限玻爾茲曼機（RBM）的能量模型和遞歸神經網絡（RNN）。為用戶提供了許多內置層。 SINGA架構足夠靈活，可以運行同步，異步和混合培訓框架。 SINGA還支持不同的神經網絡劃分方案來並行化大型模型的訓練，即分批維度，特徵維度或混合分區。
聽眾
本課程面向希望利用Apache SINGA作為深度學習框架的研究人員，工程師和開發人員。
完成本課程後，代表們將：
- 了解SINGA的結構和部署機制
- 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
- 能夠評估代碼質量，執行調試，監控
- 能夠實現高級生產，如培訓模型，嵌入術語，構建圖形和記錄
聽眾
本課程面向希望利用Apache SINGA作為深度學習框架的研究人員，工程師和開發人員。
完成本課程後，代表們將：
- 了解SINGA的結構和部署機制
- 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
- 能夠評估代碼質量，執行調試，監控
- 能夠實現高級生產，如培訓模型，嵌入術語，構建圖形和記錄
21小時
概觀
Deeplearning4j是一款適用於Java和Scala的開源深度學習軟件，適用於Hadoop和Spark。
聽眾
本課程面向希望在圖像識別項目中使用DeepLearning4J的工程師和開發人員。
聽眾
本課程面向希望在圖像識別項目中使用DeepLearning4J的工程師和開發人員。
21小時
概觀
Caffe是一個深刻的學習框架，以表達，速度和模塊化為基礎。
本課程以MNIST為例，探討了Caffe作為圖像識別的深度學習框架的應用
聽眾
本課程適合有興趣使用Caffe作為框架的Deep Learning研究人員和工程師。
完成本課程後，代表們將能夠：
- 了解Caffe的結構和部署機制
- 執行安裝/生產環境/架構任務和配置
- 評估代碼質量，執行調試，監控
- 實施高級生產，如培訓模型，實施圖層和日誌記錄
本課程以MNIST為例，探討了Caffe作為圖像識別的深度學習框架的應用
聽眾
本課程適合有興趣使用Caffe作為框架的Deep Learning研究人員和工程師。
完成本課程後，代表們將能夠：
- 了解Caffe的結構和部署機制
- 執行安裝/生產環境/架構任務和配置
- 評估代碼質量，執行調試，監控
- 實施高級生產，如培訓模型，實施圖層和日誌記錄
14小時
概觀
本課程涵蓋Automotive行業的AI（強調Machine Learning和Deep Learning ）。它有助於確定哪種技術（可能）在汽車的多種情況下使用：從簡單的自動化，圖像識別到自主決策。
28小時
概觀
本課程將為您提供神經網絡知識，通常用於機器學習算法，深度學習（算法和應用程序）。
這種訓練更注重基本面，但會幫助你選擇合適的技術： TensorFlow ， Caffe ，泰亞諾，DeepDrive， Keras ，等等這些例子中所作TensorFlow 。
這種訓練更注重基本面，但會幫助你選擇合適的技術： TensorFlow ， Caffe ，泰亞諾，DeepDrive， Keras ，等等這些例子中所作TensorFlow 。
近期機器學習培訓課程
2021-05-31 09:30:00
21 時間：
2021-06-01 09:30:00
28 時間：
2021-06-28 09:30:00
21 時間：
2021-07-05 09:30:00
28 時間：
2021-07-08 09:30:00
14 時間：
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