機器學習培訓

機器學習培訓

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

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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
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。
14小時
概觀
在這個有指導性的現場培訓中,參與者將學習如何在iOS移動應用的創建和部署階段使用iOS機器學習(ML)技術堆棧。 在培訓結束後,參與者將能夠: 創建一個能夠進行圖像處理,文本分析和語音識別的移動應用程序訪問預訓練的ML模型以集成到iOS應用程序中創建一個自定義ML模型將Siri語音支持添加到iOS應用程序理解和使用諸如coreML,Vision,CoreGraphics和GamePlayKit等框架使用Python,Keras,Caffee,Tensorflow,scikit learn,libsvm,Anaconda和Spyder等語言和工具 聽衆 開發商 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
14小時
概觀
Apache OpenNLP庫是用于處理自然語言文本的基于機器學習的工具包。它支持最常見的NLP任務,例如語言檢測,標記,句子分段,部分語音標記,命名實體提取,分塊,解析和共參考解析。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習如何創建使用OpenNLP處理基于文本的數據的模型。樣本培訓數據以及定制數據集將作爲實驗練習的基礎。 在培訓結束後,參與者將能夠: 安裝和配置OpenNLP 下載現有模型並創建自己的模型在各種樣本數據上訓練模型將OpenNLP與現有的Java應用程序集成 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
14小時
概觀
OpenFace是基于Python和Torch的開源,基于谷歌FaceNet研究的實時面部識別軟件。 在這個有指導的現場培訓中,參與者將學習如何使用OpenFace的組件來創建和部署樣本面部識別應用程序。 在培訓結束後,參與者將能夠: 使用OpenFace的組件,包括dlib,OpenVC,Torch和nn4來實現人臉檢測,對齊和轉換將OpenFace應用于真實世界的應用,如監控,身份驗證,虛擬現實,遊戲以及識別回頭客等。 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
21小時
概觀
課程專用于那些想了解商用MATLAB軟件包的替代程序的人。三年培訓提供了全面的環境信息,並執行OCTAVE包進行數據分析和工程計算。培訓對象是初學者,但也是那些了解該計劃並希望系統化他們的知識並提高他們的技能的人。不需要其他編程語言的知識,但它將極大地促進學習者獲取知識。本課程將向您展示如何在許多實際示例中使用該程序。
14小時
概觀
這個基於課堂的培訓課程將包含演示和基於計算機的示例和案例研究練習,以與相關的神經和深度網絡庫進行
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 。
21小時
概觀
這個基於課堂的培訓課程將使用(建議的) Python探索機器學習工具。代表們將進行基於計算機的實例和案例研究練習。
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。
21小時
概觀
本課程的目的是提供在實踐中應用機器學習方法的一般熟練程度。通過使用 Python 程式設計語言及其各種庫, 並基於大量的實際示例, 本課程教授如何使用機器學習最重要的構建塊, 如何做出資料建模決策, 解釋輸出並驗證結果

我們的目標是讓您能夠自信地理解和使用機器學習工具箱中最基本的工具, 並避免資料科學應用的常見陷阱。
14小時
概觀
這個基于課堂的培訓課程將探索機器學習技巧,基于計算機的例子和使用相關程序語言解決案例的練習
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。
14小時
概觀
OpenNN是一個用C ++編寫的開源類庫,它實現了神經網絡,用於機器學習。

在本課程中,我們將介紹神經網絡的原理,並使用OpenNN來實現示例應用程序。

聽眾
希望創建深度學習應用程序的軟件開發人員和程序員。

課程形式
講座和討論以及動手練習。
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。
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。
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。
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。 R是金融行業中流行的編程語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用程序。

在這個以講師為主導的現場培訓中,參與者將學習如何應用機器學習技術和工具來解決金融行業中的現實問題。 R將用作編程語言。

參與者首先學習關鍵原則,然後通過構建自己的機器學習模型並將其用於完成一些團隊項目,將他們的知識付諸實踐。

在培訓結束時,參與者將能夠:

- 理解機器學習的基本概念
- 了解金融機器學習的應用和用途
- 使用R的機器學習開發自己的算法交易策略

聽眾

- 開發商
- 數據科學家

課程形式

- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習
21小時
概觀
機器學習是人工智能的一個分支,指計算機可以在不被明確編程的情況下學習。

在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何應用機器學習技術和工具來解決財務的現實問題。Python將被用作編程語言。

參與者首先學習關鍵原則,然後通過建立自己的機器學習模型並使用模型來完成一些團隊項目以將所學知識運用到實踐中。

在本次培訓結束後,參與者將能夠:

- 了解機器學習的基本概念
- 了解機器學習在金融領域的應用和使用
- 使用Python機器學習開發自己的算法交易策略

受衆

- 開發人員
- 數據科學家

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
21小時
概觀
該培訓課程面向希望將Machine Learning應用於團隊實際應用的人員。培訓不會涉及技術問題,而是圍繞基礎概念和業務/運營應用。

目標觀眾

- 投資者和人工智能企業家
- 管理者和工程師,他們的公司正在進入AI領域
- Business分析師和投資者
21小時
概觀
本課程涵蓋AI(強調Machine Learning和Deep Learning )
7小時
概觀
這一由講師指導的實時培訓(現場或遠程)面向的是希望學習如何實施機器學習策略同時最大限度地利用大數據的技術人員。

在本次培訓結束後,學員將能夠:

- 了解機器學習的發展和趨勢。
- 了解機器學習如何在不同行業中使用。
- 熟悉在組織內實現機器學習的工具、技能、服務。
- 了解機器學習如何用于增強數據挖掘和分析。
- 了解數據中台是什麽,以及企業如何使用它。
- 了解大數據和智能應用程序在各個行業中的作用。

課程形式

- 互動講座和討論。
- 大量練習和實操。
- 在現場實驗室環境中動手實現。

課程自定義選項

- 如需本課程的定制培訓,請聯系我們以作安排。
28小時
概觀
在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何應用機器學習技術和工具來解決銀行業的現實問題。R將被用作編程語言。

參與者首先學習關鍵原則,然後通過建立自己的機器學習模型並使用模型來完成一些現場項目以將所學知識運用到實踐中。

受衆

- 開發人員
- 數據科學家
- 具有技術背景的銀行專業人士

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
7小時
概觀
在這個由講師指導的實時培訓中,參與者將學習如何設置和使用OpenNMT來執行各種樣本數據集的翻譯。本課程首先概述了適用於機器翻譯的神經網絡。參與者將在整個課程中進行實踐練習,以展示他們對所學習概念的理解並從教師那裡獲得反饋。

在本次培訓結束時,參與者將擁有實施OpenNMT實時解決方案所需的知識和實踐。

源和目標語言樣本將根據受眾的要求進行預先安排。

課程格式

- 部分講座,部分討論,重點實踐練習
21小時
概觀
PaddlePaddle(並行分布式深度學習)是百度開發的可擴展的深度學習平台。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習如何使用PaddlePaddle在其産品和服務應用中實現深度學習。 在培訓結束後,參與者將能夠: 設置並配置PaddlePaddle 建立用于圖像識別和物體檢測的卷積神經網絡(CNN) 爲情感分析設置一個循環神經網絡(RNN) 在推薦系統上建立深度學習,以幫助用戶找到答案預測點擊率(CTR),對大規模圖像集進行分類,執行光學字符識別(OCR),排名搜索,檢測計算機病毒以及實施推薦系統。 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
21小時
概觀
Microsoft Cognitive Toolkit 2x(以前的CNTK)是一種開源的商業級工具包,可以訓練深度學習算法,以便像人類大腦一樣學習。根據微軟的說法,CNTK在循環網絡上的速度可能比TensorFlow快510倍,對于與圖像相關的任務來說,TensorFlow的速度要快2-3倍。 在這種有指導性的現場培訓中,參與者將學習如何使用Microsoft Cognitive Toolkit來創建,訓練和評估深度學習算法,以用于涉及多種類型數據(如數據,語音,文本和圖像)的商業級AI應用程序。 在培訓結束後,參與者將能夠: 從Python,C#或C ++程序中將CNTK作爲庫訪問通過自己的模型描述語言(BrainScript),使用CNTK作爲獨立的機器學習工具。 使用Java程序中的CNTK模型評估功能結合前饋DNN,卷積網絡(CNN)和循環網絡(RNN / LSTM) 在CPU,GPU和多台機器上擴展計算能力使用現有的編程語言和算法訪問海量數據集 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習 注意 如果您想定制此培訓的任何部分,包括選擇的編程語言,請聯系我們安排。
21小時
概觀
TensorFlow是開發的流行和機器學習庫Go眄深學習,數值計算和大規模機器學習。 TensorFlow 2.0於2019年1月發布,是TensorFlow的最新版本,包括對急切執行,兼容性和API一致性的改進。

這種以講師為主導的現場培訓(現場或遠程)針對希望使用Tensorflow 2.0構建預測器,分類器,生成模型,神經網絡等的開發人員和數據科學家。

在培訓結束時,參與者將能夠:

- 安裝和配置TensorFlow 2.0。
- 了解TensorFlow 2.0與以前版本相比的優勢。
- 建立深度學習模型。
- 實現高級圖像分類器。
- 將深度學習模型部署到雲,移動和物聯網設備。

課程格式

- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。

課程自定義選項

- 要申請本課程的定制培訓,請聯繫我們安排。
- 要了解有關TensorFlow更多信息,請訪問:https://www.tensorflow.org/
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。
35小時
概觀
本課程首先介紹神經網絡的概念知識,通常還包括機器學習算法,深度學習(算法和應用程序)。

本次培訓的一部分-1(40%)更注重基本面,但會幫助你選擇合適的技術: TensorFlow , Caffe ,Theano,DeepDrive, Keras等。

本次培訓的第2部分(20%)介紹了Theano--一個python庫,可以輕鬆編寫深度學習模型。

第3部分(40%)的培訓將廣泛基於Tensorflow - Go ogle的Deep Learning開源軟件庫的第二代API。示例和動手都將在TensorFlow 。

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:

-

對深度神經網絡(DNN),CNN和RNN有很好的理解

-

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
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
7小時
概觀
張量處理單元(TPU)是Google多年來在內部使用的體系結構,現在才變得可供普通大衆使用。它包括幾個專門用于神經網絡的優化,包括簡化的矩陣乘法,以及8位整數而不是16位,以便返回適當的精度級別。 在這個有指導意義的現場培訓中,與會者將學習如何利用TPU處理器的創新優勢,最大限度地提高他們自己的AI應用程序的性能。 在培訓結束時,參與者將能夠: 對大量數據訓練各種類型的神經網絡使用熱塑性聚氨酯加速推理過程高達兩個數量級利用TPU處理密集型應用,如圖像搜索,雲視覺和照片 聽衆 開發商研究人員工程師數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
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