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

標題
Duration
Overview
標題
Duration
Overview
14 hours
Overview
本課程涵蓋汽車行業的AI(強調機器學習和深度學習)。它有助于確定哪種技術可以(可能)用于汽車中的多種情況:從簡單的自動化,圖像識別到自主決策。
14 hours
Overview
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 hours
Overview
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 hours
Overview
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 hours
Overview
這個基于課堂的培訓課程將包含演示和基于計算機的示例以及與相關的神經和深層網絡庫進行的案例學習練習
28 hours
Overview
本課程將爲您提供有關神經網絡和機器學習算法,深度學習(算法和應用)方面的知識。 此培訓更注重基礎知識,但會幫助您選擇正確的技術:TensorFlow,Caffe,Teano,DeepDrive,Keras等。這些示例均在TensorFlow中制作。
21 hours
Overview
這個基于課堂的培訓課程將使用(建議的)Python探索機器學習工具。代表們將進行基于計算機的示例和案例學習練習。
21 hours
Overview
本課程介紹機器人應用中的機器學習方法。

它是對模式識別背景下現有方法,動機和主要思想的廣泛概述。

在簡短的理論背景之後,參與者將使用開源(通常爲R)或任何其他流行軟件進行簡單的練習。
21 hours
Overview
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 hours
Overview
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 hours
Overview
該培訓課程面向希望在實際應用中應用基本機器學習技術的人員。

聽衆

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/模型准備,執行,事後分析和可視化的實踐方面。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

行業特定示例用于使培訓與受衆相關。
7 hours
Overview
OpenNMT是一個全功能的開源(MIT)神經機器翻譯系統,它利用了Torch數學工具包。 在這次培訓中,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。本課程首先概述神經網絡,並將其應用于機器翻譯。參加者將在整個課程中進行實況演練,以展示他們對所學概念的理解,並從指導員那裏獲得反饋。 在培訓結束後,參與者將具備實施OpenNMT現場解決方案所需的知識和實踐。 根據觀衆的要求,預先安排源語言和目標語言樣本。 聽衆 具有技術背景的本地化專家全球內容管理員本地化工程師負責實施全球內容解決方案的軟件開發人員 課程的格式 部分講座,部分討論,沈重的練習
14 hours
Overview
本課程的目的是提供在實踐中應用機器學習方法的基本能力。通過使用R編程平台及其各種庫,並基于大量實際案例,本課程將教授如何使用機器學習的最重要組成部分,如何進行數據建模決策,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機器學習工具箱中最基本的工具,並避免數據科學應用程序的常見缺陷。
14 hours
Overview
本課程的目的是提供在實踐中應用機器學習方法的基本能力。通過使用Python編程語言及其各種庫,並基于大量實際示例,本課程將教授如何使用機器學習的最重要組成部分,如何進行數據建模決策,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機器學習工具箱中最基本的工具,並避免數據科學應用程序的常見缺陷。
14 hours
Overview
本課程的目的是提供在實踐中應用機器學習方法的基本能力。通過使用Scala編程語言及其各種庫,並基于大量實際示例,本課程將教授如何使用機器學習的最重要組成部分,如何進行數據建模決策,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機器學習工具箱中最基本的工具,並避免數據科學應用程序的常見缺陷。
28 hours
Overview
機器學習是人工智能的一個分支,其中計算機有能力學習而不被明確編程。 R是金融行業流行的編程語言。它用于金融應用,從核心交易計劃到風險管理系統。 在這種有指導性的現場培訓中,學員將學習如何應用機器學習技術和工具來解決金融行業的現實問題。 R將被用作編程語言。 參與者首先要學習的關鍵原則,然後通過建立自己的機器學習模型並使用它們來完成一些團隊項目來將他們的知識付諸實踐。 在培訓結束後,參與者將能夠: 理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R機器學習開發自己的算法交易策略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 hours
Overview
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 hours
Overview
此培訓課程面向希望將機器學習應用于團隊實際應用的人員。培訓不會涉及技術問題,並圍繞基本概念和業務/運營應用程序。 目標聽衆投資者和AI創業者管理人員和工程師的公司正在冒險進入人工智能領域業務分析師和投資者
21 hours
Overview
本課程涵蓋人工智能(強調機器學習和深度學習)
28 hours
Overview
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
14 hours
Overview
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 hours
Overview
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。
21 hours
Overview
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。
7 hours
Overview
TensorFlow Serving是一個爲機器學習(ML)模型提供服務的系統。 在這個有指導的現場培訓中,參與者將學習如何配置和使用TensorFlow Serving在生産環境中部署和管理ML模型。 在培訓結束後,參與者將能夠: 培訓,出口和服務各種TensorFlow模型使用單一架構和一組API來測試和部署算法擴展TensorFlow服務于TensorFlow型號之外的其他類型的模型 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 hours
Overview
Deeplearning4j是爲Java和Scala編寫的開源分布式深度學習庫。與Hadoop和Spark集成,DL4J被設計用于分布式GPU和CPU的商業環境。 Word2Vec是一種計算由Tomas Mikolov領導的Google研究小組介紹的詞語向量表示的方法。 聽衆 本課程面向尋求利用Deeplearning4J構建Word2Vec模型的研究人員,工程師和開發人員。
35 hours
Overview
本課程首先向您介紹神經網絡的概念知識,一般用于機器學習算法,深度學習(算法和應用)。 第一部分(40%)的培訓更注重基礎知識,但會幫助您選擇正確的技術:TensorFlow,Caffe,Theano,DeepDrive,Keras等。 本次培訓的第二部分(20%)介紹了Theano python庫,使得深入學習模型的編寫變得輕松。 第三部分(40%)的培訓將廣泛地基于Google的深度學習開源軟件庫Tensorflow第二代API。示例和操作都將在TensorFlow中完成。 聽衆 本課程面向尋求將TensorFlow用于深度學習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/生産環境/架構任務和配置能夠評估代碼質量,執行調試和監控能夠實施先進的生産,如培訓模型,建築圖表和日志由于主題的廣泛性,並不是所有主題都會在35小時的公共課堂中進行討論。 完整課程的時間將爲70小時左右,而不是35小時。
35 hours
Overview
TensorFlow™是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。 Word2Vec用于學習單詞的矢量表示,稱爲“單詞嵌入”。 Word2vec是一種用于從原始文本中學習單詞嵌入的特別計算有效的預測模型。它有兩種風格,連續BagofWords模型(CBOW)和SkipGram模型(Mikolov等人的第31章和第32章)。 SyntaxNet和Word2Vec允許用戶從自然語言輸入中生成Learned Embedding模型。 聽衆 本課程面向那些打算在TensorFlow圖表中使用SyntaxNet和Word2Vec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/生産環境/架構任務和配置能夠評估代碼質量,執行調試和監控能夠實施先進的生産,如培訓模式,嵌入術語,建築圖和日志
7 hours
Overview
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
21 hours
Overview
Torch是一個開源的機器學習庫和基于Lua編程語言的科學計算框架。它爲數字,機器學習和計算機視覺提供了一個開發環境,特別強調深度學習和卷積網絡。它是機器和深度學習中速度最快,最靈活的框架之一,由Facebook,Google,Twitter,NVIDIA,AMD,Intel等公司使用。 在本課程中,我們將介紹Torch的原理,其獨特功能以及如何將其應用于現實世界的應用程序。我們在整個過程中經曆了許多簡單的練習,展示並練習所學的概念。 在課程結束時,與其他框架和圖書館相比,參與者將全面了解Torch的基本功能和功能,以及其在AI空間中的角色和貢獻。參與者還將接受必要的練習,以在自己的項目中實施火炬。 聽衆 希望在其應用程序中啓用機器和深度學習的軟件開發人員和程序員 課程的格式 機器和深度學習概述 Inclass編碼和集成練習測試問題隨之而來,以檢查理解 。
28 hours
Overview
本課程通過具體示例探討Tensor Flow在圖像識別中的應用 聽衆 本課程面向尋求將TensorFlow用于圖像識別目的的工程師 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/生産環境/架構任務和配置評估代碼質量,執行調試和監控實施先進的生産,如培訓模型,建築圖和記錄

近期機器學習培訓課程

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