本地，講師指導的現場機器學習（ML）培訓課程通過實踐練習演示如何應用機器學習技術和工具來解決各行各業的現實問題。 NobleProg ML課程涵蓋不同的編程語言和框架，包括Python，R語言和Matlab。機器學習課程適用於多種行業應用，包括金融，銀行和保險，涵蓋機器學習的基礎知識以及深度學習等更高級的方法。機器學習培訓可用作“現場實時培訓”或“遠程實時培訓”。現場培訓可以在當地的客戶場所進行台灣或者在NobleProg的企業培訓中心台灣 。遠程實時培訓通過交互式遠程桌面進行。 NobleProg - 您當地的培訓機構
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客戶評論
可以自己討論提議的問題。
ORANGE POLSKA S.A.
課程: Machine Learning and Deep Learning
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與講師的交流環節
文欣 张
課程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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都喜歡
lisa xie
課程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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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
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我真的很喜歡練習
L M ERICSSON LIMITED
課程: Machine Learning
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實驗練習
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
課程: Machine Learning
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Jupyter筆記本表格，其中提供培訓材料
L M ERICSSON LIMITED
課程: Machine Learning
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有很多練習和有趣的話題。
L M ERICSSON LIMITED
課程: Machine Learning
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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
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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
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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
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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
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關於colaborators的工作，
ING Bank Śląski S.A.
課程: Introduction to Deep Learning
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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
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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
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缺乏
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
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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
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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
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練習和實施的例子
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
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討論的例子和問題。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
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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
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Maciej先生準備的實踐練習
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
課程: Understanding Deep Neural Networks
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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
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人間識別和電路板壞點檢測
王 春柱 - 中移物联网
課程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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演示
中移物联网
課程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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關於面部區域。
中移物联网
課程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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我們在講座期間的非正式交流確實説明我加深了對這個問題的理解
Explore
課程: 用Python進行深度強化學習
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它展示了許多預備腳本的方法 - 非常精心準備的材料和易於追溯
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
課程: Machine Learning – Data science
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我喜歡那種培訓專注於實例和編碼。我認為在三天的訓練中包含這麼多內容是不可能的，但我錯了。培訓涵蓋了許多主題，一切都以非常詳細的方式完成（特別是調整模型的參數 - 我沒想到會有時間這樣，我很驚訝）。
Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
課程: Machine Learning – Data science
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交替理論/實踐有效！
CIRAD
課程: MATLAB與機器學習入門
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進步演示和方法的應用
Aurélien Briffaz - CIRAD
課程: MATLAB與機器學習入門
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可用性和適應性，問題的答案
Jean-Michel MEOT - CIRAD
課程: MATLAB與機器學習入門
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討論的問題，進行的練習（示例），培訓的氛圍，與培訓師的聯繫，位置。
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
課程: Octave not only for programmers
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很多實用技巧
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
課程: Deep Learning with TensorFlow
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許多與解決方案實施相關的信息
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
課程: Deep Learning with TensorFlow
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來自各種AI / IT / SQL / IoT問題的講師的大量實用技巧和知識。
ABB Sp. z o.o.
課程: Deep Learning with TensorFlow
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我喜歡它更側重於不同文本摘要方法的方法
課程: 用Python進行文本摘要
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大量信息，所有問題解答，有趣的例子
A1 Telekom Austria AG
課程: Deep Learning for Telecom (with Python)
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培訓師是學科領域和相關理論方面的專家，具有出色的應用程序
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
課程: Applied AI from Scratch in Python
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我從零知識開始，到最後，我得以建立和訓練自己的網絡。
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
課程: TensorFlow for Image Recognition
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Ewa has a passion for the subject and a huge wealth of knowledge. She impressed all of us with her knowledge and kept us all focused through the day.
Rock Solid Knowledge Ltd
課程: Machine Learning – Data science
Even with having to miss a day due to customer meetings, I feel I have a much clearer understanding of the processes and techniques used in Machine Learning and when I would use one approach over another. Our challenge now is to practice what we have learned and start to apply it to our problem domain
Richard Blewett - Rock Solid Knowledge Ltd
課程: Machine Learning – Data science
So much breadth and topics covered. I felt it was a huge subject to try and cover in 3 days - the trainer did what they could to cover everything almost exactly on time!
Rock Solid Knowledge Ltd
課程: Machine Learning – Data science
我喜歡它更側重於不同文本摘要方法的方法
課程: 用Python進行文本摘要
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Machine Learning (ML)子類別
機器學習課程大綱
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 安裝和配置Python和MySql。
- 了解什麼是Data Science ，以及它如何為幾乎任何業務增加價值。
- 了解Python編碼的基礎
- 學習有監督和無監督的Machine Learning技術，以及如何實現它們並解釋結果。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 很多練習和練習。
- 在現場實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 要請求此課程的定制培訓，請與我們聯繫以安排。
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。
This instructor-led, live training (onsite or remote) 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.
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 。
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。
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。
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。
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。
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
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
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
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。
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
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
課程形式
- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
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
這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠程）是針對希望了解人工智能在機電一體化系統中的適用性的工程師。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 獲得人工智能，機器學習和計算智能的概述。
- 理解神經網絡和不同學習方法的概念。
- 有效地選擇人工智能方法來解決現實問題。
- 在機電一體化工程中實現AI應用。
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。
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。
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
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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
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
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