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
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.
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
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。
7小時
概觀
Wolfram系統的集成環境使其成為分析和呈現數據的有效工具。本課程涵蓋與分析相關的Wolfram語言的各個方面，包括統計計算，可視化，數據導入和導出以及報告的自動生成。
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。
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
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
7小時
概觀
浮潛是一個快速創建，建模和管理培訓數據的系統。它側重于加速開發結構化或“黑暗”的數據提取應用程序，該應用程序適用于大型標注培訓集不可用或不易獲取的領域。 在這種有指導意義的現場培訓中，參與者將學習通過使用Snorkel建模訓練數據，從非結構化數據（如文本，表格，圖形和圖像）中提取價值的技術。 在培訓結束後，參與者將能夠： 以編程方式創建訓練集以啓用大量訓練集的標簽通過首先對噪音訓練集進行建模來訓練高質量的最終模型使用呼吸管實施弱監督技術，並將數據編程應用于弱監督的機器學習系統 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
28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。
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
Encog是Java和Net的開源機器學習框架。 在這個有指導意義的現場培訓中，參與者將學習先進的機器學習技術，以建立精確的神經網絡預測模型。 在培訓結束後，參與者將能夠： 實施不同的神經網絡優化技術來解決欠擬合和過擬合問題了解並從衆多神經網絡體系結構中進行選擇實施有監督的前饋和反饋網絡 聽衆 開發商分析師數據科學家 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習
14小時
概觀
Encog是Java和Net的開源機器學習框架。 在這個有指導意義的現場培訓中，參與者將學習如何使用ENCOG創建各種神經網絡組件。將討論真實世界的案例研究，並探討基于機器語言的解決這些問題的方法。 在培訓結束後，參與者將能夠： 使用標准化過程爲神經網絡准備數據實施前饋網絡和傳播訓練方法實施分類和回歸任務使用Encog基于GUI的工作台對神經網絡進行建模和訓練將神經網絡支持集成到實際應用程序中 聽衆 開發商分析師數據科學家 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，參與者將學習如何使用正確的機器學習和NLP（自然語言處理）技術從基于文本的數據中提取價值。
在本次培訓結束後，參與者將能夠：
- 用高質量、可重用的代碼解決基于文本的數據科學問題
- 運用scikit-learn的不同方面（分類、聚類、回歸、降維）來解決問題
- 使用基于文本的數據建立有效的機器學習模型
- 創建一個數據集並從非結構化文本中提取特征
- 用Matplotlib可視化數據
- 構建和評估模型以獲得洞察力
- 解決文本編碼錯誤
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
在本次培訓結束後，參與者將能夠：
- 用高質量、可重用的代碼解決基于文本的數據科學問題
- 運用scikit-learn的不同方面（分類、聚類、回歸、降維）來解決問題
- 使用基于文本的數據建立有效的機器學習模型
- 創建一個數據集並從非結構化文本中提取特征
- 用Matplotlib可視化數據
- 構建和評估模型以獲得洞察力
- 解決文本編碼錯誤
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
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
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
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
21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。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
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
14小時
概觀
The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for processing natural language text. It supports the most common NLP tasks, such as language detection, tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing and coreference resolution.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to create models for processing text based data using OpenNLP. Sample training data as well customized data sets will be used as the basis for the lab exercises.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure OpenNLP
- Download existing models as well as create their own
- Train the models on various sets of sample data
- Integrate OpenNLP with existing Java applications
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn how to create models for processing text based data using OpenNLP. Sample training data as well customized data sets will be used as the basis for the lab exercises.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure OpenNLP
- Download existing models as well as create their own
- Train the models on various sets of sample data
- Integrate OpenNLP with existing Java applications
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14小時
概觀
在Python機器學習中，文本摘要功能可以讀取輸入文本並生成文本摘要。這個功能可以從命令行或從Python API / 庫中獲得。一個令人興奮的應用是執行摘要的快速創建；這對在做報告和演講前需要審閱大量文本數據的組織特別有用。
在這一由講師引導的現場培訓中，學員將學習使用Python創建一個簡單的可自動生成輸入文本摘要的應用程序。
在本次培訓結束後，學員將能夠：
- 使用一個命令行工具來總結文本。
- 使用Python庫設計和創建文本摘要代碼。
- 評估三個Python摘要庫：sumy 0.7.0、psisummarization 1.0.4、readless 1.0.17
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
在這一由講師引導的現場培訓中，學員將學習使用Python創建一個簡單的可自動生成輸入文本摘要的應用程序。
在本次培訓結束後，學員將能夠：
- 使用一個命令行工具來總結文本。
- 使用Python庫設計和創建文本摘要代碼。
- 評估三個Python摘要庫：sumy 0.7.0、psisummarization 1.0.4、readless 1.0.17
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
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
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
28小時
概觀
Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. R is a popular programming language in the financial industry. It is used in financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in the finance industry. R will be used as the programming language.
Participants first learn the key principles, then put their knowledge into practice by building their own machine learning models and using them to complete a number of team projects.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts in machine learning
- Learn the applications and uses of machine learning in finance
- Develop their own algorithmic trading strategy using machine learning with R
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in the finance industry. R will be used as the programming language.
Participants first learn the key principles, then put their knowledge into practice by building their own machine learning models and using them to complete a number of team projects.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts in machine learning
- Learn the applications and uses of machine learning in finance
- Develop their own algorithmic trading strategy using machine learning with R
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28小時
概觀
Cortana Intelligence Suite是Microsoft Azure Cloud上的一系列集成產品和服務，使實體能夠將數據轉換為智能操作。
在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用屬於Cortana Intelligence Suite的組件來構建數據驅動的智能應用程序。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解如何使用Cortana Intelligence Suite工具
- 獲取數據管理和分析的最新知識
- 使用Cortana組件將數據轉換為智能操作
- 使用Cortana從頭開始構建應用程序並在雲上啟動它
聽眾
- 數據科學家
- 程序員
- 開發商
- 經理
- 建築師
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用屬於Cortana Intelligence Suite的組件來構建數據驅動的智能應用程序。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解如何使用Cortana Intelligence Suite工具
- 獲取數據管理和分析的最新知識
- 使用Cortana組件將數據轉換為智能操作
- 使用Cortana從頭開始構建應用程序並在雲上啟動它
聽眾
- 數據科學家
- 程序員
- 開發商
- 經理
- 建築師
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
14小時
概觀
AI是用於構建智能係統的技術集合，能夠理解數據和圍繞數據的活動以做出“智能決策”。對於電信提供商而言，構建利用AI的應用程序和服務可以為維護和網絡優化等領域的改進操作和服務打開大門。
在本課程中，我們將研究構成AI的各種技術以及使用它們所需的技能。在整個課程中，我們將研究AI在電信行業中的特定應用。
聽眾
- 網絡工程師
- 網絡運營人員
- 電信技術經理
課程形式
- 部分講座，部分討論，動手練習
在本課程中，我們將研究構成AI的各種技術以及使用它們所需的技能。在整個課程中，我們將研究AI在電信行業中的特定應用。
聽眾
- 網絡工程師
- 網絡運營人員
- 電信技術經理
課程形式
- 部分講座，部分討論，動手練習
近期機器學習培訓課程
15-11-2021 09:30
28 時間：
17-11-2021 09:30
21 時間：
06-12-2021 09:30
21 時間：
15-12-2021 09:30
21 時間：
15-12-2021 09:30
14 時間：
ML (Machine Learning),培訓,課程,培訓課程, 企業ML (Machine Learning)培訓, 短期機器學習培訓, Machine Learning (ML)課程, ML (Machine Learning)周末培訓, 機器學習晚上培訓, ML (Machine Learning)訓練, 學習Machine Learning (ML), Machine Learning (ML)老師, 學機器學習班, 機器學習遠程教育, 一對一Machine Learning (ML)課程, 小組Machine Learning (ML)課程, Machine Learning (ML)培訓師, 機器學習輔導班, 機器學習教程, ML (Machine Learning)私教, Machine Learning (ML)輔導, Machine Learning (ML)講師
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