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。
NobleProg -- 您的本地培訓提供商
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
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。
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。
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。
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
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。
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。
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
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
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
14小時
概觀
OpenCV is a library of programming functions for deciphering images with computer algorithms. OpenCV 4 is the latest OpenCV release and it provides optimized modularity, updated algorithms, and more. With OpenCV 4 and Python, users will be able to view, load, and classify images and videos for advanced image recognition.
This instructor-led, live training (online or onsite) 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.
This instructor-led, live training (online or onsite) 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.
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。
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 。
21小時
概觀
MXNet is a flexible, open-source Deep Learning library that is popular for research prototyping and production. Together with the high-level Gluon API interface, Apache MXNet is a powerful alternative to TensorFlow and PyTorch.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Apache MXNet to build and deploy a deep learning model for image recognition.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache MXNet and its components.
- Understand MXNet's architecture and data structures.
- Use Apache MXNet's low-level and high-level APIs to efficiently build neural networks.
- Build a convolutional neural network for image classification.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Apache MXNet to build and deploy a deep learning model for image recognition.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache MXNet and its components.
- Understand MXNet's architecture and data structures.
- Use Apache MXNet's low-level and high-level APIs to efficiently build neural networks.
- Build a convolutional neural network for image classification.
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.
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。
14小時
概觀
MLOps (Machine Learning Operations) is the practice of integrating data science and operations to help manage the ML lifecycle. MLOps provides the ability to automate the reproduction of machine learning model development and training.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.
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.
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。
35小時
概觀
MLOps is a set of tools and methodologies for combining Machine Learning and DevOps practices. The goal of MLOps is to automate and optimize the deployment and maintenance of ML systems in production.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to evaluate the approaches and tools available today to make an intelligent decision on the path forward in adopting MLOps within their organization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure various MLOps frameworks and tools.
- Assemble the right kind of team with the right skills for constructing and supporting an MLOps system.
- Prepare, validate and version data for use by ML models.
- Understand the components of an ML Pipeline and the tools needed to build one.
- Experiment with different machine learning frameworks and servers for deploying to production.
- Operationalize the entire Machine Learning process so that it's reproduceable and maintainable.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to evaluate the approaches and tools available today to make an intelligent decision on the path forward in adopting MLOps within their organization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure various MLOps frameworks and tools.
- Assemble the right kind of team with the right skills for constructing and supporting an MLOps system.
- Prepare, validate and version data for use by ML models.
- Understand the components of an ML Pipeline and the tools needed to build one.
- Experiment with different machine learning frameworks and servers for deploying to production.
- Operationalize the entire Machine Learning process so that it's reproduceable and maintainable.
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.
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
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。
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。
21小時
概觀
MLflow is an open source platform for streamlining and managing the machine learning lifecycle. It supports any ML (machine learning) library, algorithm, deployment tool or language. Simply add MLflow to your existing ML code to share the code across any ML library being used within your organization.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go beyond building ML models and optimize the ML model creation, tracking, and deployment process.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure MLflow and related ML libraries and frameworks.
- Appreciate the importance of trackability, reproducability and deployability of an ML model
- Deploy ML models to different public clouds, platforms, or on-premise servers.
- Scale the ML deployment process to accommodate multiple users collaborating on a project.
- Set up a central registry to experiment with, reproduce, and deploy ML models.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go beyond building ML models and optimize the ML model creation, tracking, and deployment process.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure MLflow and related ML libraries and frameworks.
- Appreciate the importance of trackability, reproducability and deployability of an ML model
- Deploy ML models to different public clouds, platforms, or on-premise servers.
- Scale the ML deployment process to accommodate multiple users collaborating on a project.
- Set up a central registry to experiment with, reproduce, and deploy ML models.
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.
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
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
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
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
ML.NET is a framework for machine learning applications built upon the .NET development platform by Microsoft. It is extensible to multiple operating systems and can perform various machine learning prediction tasks. The central ML.NET tools are the ML.NET CLI and Model Builder which allow .NET developers to generate, train, and deploy machine learning models based on the objectives of an enterprise.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use ML.NET machine learning models to automatically derive projections from executed data analysis for enterprise applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install ML.NET and integrate it into the application development environment.
- Understand the machine learning principles behind ML.NET tools and algorithms.
- Build and train machine learning models to perform predictions with the provided data smartly.
- Evaluate the performance of a machine learning model using the ML.NET metrics.
- Optimize the accuracy of the existing machine learning models based on the ML.NET framework.
- Apply the machine learning concepts of ML.NET to other data science applications.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use ML.NET machine learning models to automatically derive projections from executed data analysis for enterprise applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install ML.NET and integrate it into the application development environment.
- Understand the machine learning principles behind ML.NET tools and algorithms.
- Build and train machine learning models to perform predictions with the provided data smartly.
- Evaluate the performance of a machine learning model using the ML.NET metrics.
- Optimize the accuracy of the existing machine learning models based on the ML.NET framework.
- Apply the machine learning concepts of ML.NET to other data science applications.
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.
14小時
概觀
模式匹配是一種用於在圖像中定位指定模式的技術。它可用於確定捕獲圖像中指定特徵的存在，例如工廠生產線中缺陷產品上的預期標籤或組件的指定尺寸。它不同於“ Pattern Recognition ”（它識別基於較大的相關樣本集合的一般模式），因為它具體決定了我們正在尋找的東西，然後告訴我們預期的模式是否存在。
課程格式
- 本課程介紹了模式匹配領域中使用的方法，技術和算法，因為它適用於Machine Vision 。
課程格式
- 本課程介紹了模式匹配領域中使用的方法，技術和算法，因為它適用於Machine Vision 。
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
.png "european space agency (esa)")
.jpg "european organization for nuclear research (cern)")
.jpg "procter & gamble (p&g)")
_ireland.gif "environmental protection agency (epa) ireland")
