人工智能培訓

人工智能培訓

由講師進行實時指導的人工智能本地培訓課程通過動手實踐演示如何實施人工智能解決方案以解決實際問題。 人工智能培訓形式包括“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

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人工智能課程大綱

代碼名稱時長概覽
aiintArtificial Intelligence Overview7 小時本課程是爲管理人員,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。
encogintroEncog: Introduction to Machine Learning14 小時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
undnnUnderstanding Deep Neural Networks35 小時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。
opennlpOpenNLP for Text Based Machine Learning14 小時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
mlbankingpython_Machine Learning for Banking (with Python)21 小時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
mlbankingrMachine Learning for Banking (with R)28 小時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
python_nlpNatural Language Processing with Deep Dive in Python and NLTK35 小時到培訓結束時,代表們將被充分配備基本的Python概念,並且應該能夠充分利用NLTK來實現大部分基于NLP和ML的操作。培訓旨在不僅提供執行知識,還提供其中技術的邏輯和操作知識。
matlabdlMatlab for Deep Learning14 小時在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何使用Matlab來設計、構建、可視化用于圖像識別的卷積神經網絡。

在培訓結束後,參與者將能夠:

- 建立深度學習的模式
- 使數據分類自動化
- 使用Caffe和TensorFlow-Keras的模型
- 使用多個GPU、雲或群集訓練數據

受衆

- 開發人員
- 工程師
- 領域專家

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
matlabpredanalyticsMatlab for Predictive Analytics21 小時預測性分析是使用數據分析來預測未來的過程。此過程使用數據以及數據挖掘、統計和機器學習技術創建可用來預測未來事件的預測模型。

在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何使用Matlab建立預測模型,並將其應用于大樣本數據集,以根據數據預測未來事件。

在培訓結束後,參與者將能夠:

- 創建預測模型來分析曆史和交易數據中的規律
- 使用預測建模來識別風險和機會
- 建立捕捉重要趨勢的數學模型
- 使用來自設備和業務系統的數據來減少浪費、節省時間或降低成本

受衆

- 開發人員
- 工程師
- 領域專家

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
tensorflowservingTensorFlow Serving7 小時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
mliosMachine Learning on iOS14 小時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
nlgPython for Natural Language Generation21 小時自然語言生成(NLG)是指由計算機生成自然語言文本或語音。 在這個有指導性的現場培訓中,參與者將學習如何使用Python通過從頭開始構建自己的NLG系統來生成高質量的自然語言文本。還將審查案例研究,並將相關概念應用于生成實驗室項目以生成內容。 在培訓結束後,參與者將能夠: 使用NLG爲各行業自動生成內容,從新聞到房地産,再到天氣和體育報道選擇和組織源內容,計劃語句,並准備一個自動生成原始內容的系統了解NLG管道並在每個階段應用正確的技術了解自然語言生成(NLG)系統的體系結構實施最適合的分析和排序算法和模型從公開可用的數據源中提取數據以及策劃數據庫以用作生成文本的材料用計算機生成的自動內容創建來替代手動和費力的書寫過程 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
pythontextmlPython: Machine Learning with Text21 小時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
encogadvEncog: Advanced Machine Learning14 小時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
dlfornlpDeep Learning for NLP (Natural Language Processing)28 小時NLP的深度學習使機器學習簡單到複雜的語言處理。當前可能的任務包括語言翻譯和照片的標題生成。 DL(深度學習)是ML(機器學習)的子集。 Python是一種流行的編程語言,包含用于NLP深度學習的庫。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習使用Python庫進行NLP(自然語言處理),因爲他們創建了一個處理一組圖片並生成字幕的應用程序。 在培訓結束後,參與者將能夠: 使用Python庫設計和編寫用于NLP的DL 創建讀取大量圖片並生成關鍵字的Python代碼創建Python代碼,從檢測到的關鍵字中生成字幕 聽衆 對語言學感興趣的程序員希望了解NLP(自然語言處理)的程序員 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
radvmlAdvanced Machine Learning with R21 小時在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習使用R進行機器學習的先進技術,以便他們逐步創建實際應用程序。 在培訓結束後,參與者將能夠: 使用技術作爲超參數調整和深度學習了解並實施無監督學習技巧將模型投入生産以用于更大的應用程序 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
pythonadvmlPython for Advanced Machine Learning21 小時在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習Python中最相關及最尖端的機器學習技術,因爲它們構建了一系列涉及圖像、音樂、文本和財務數據的演示應用程序。

在本次培訓結束後,參與者將能夠:

- 運用用于解決複雜問題的機器學習算法和技術
- 將深度學習和半監督學習應用于涉及圖像、音樂、文本和財務數據的應用程序
- 推動Python算法達到其最大潛力
- 使用例如NumPy和Theano的庫和包

受衆

- 開發人員
- 分析師
- 數據科學家

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
fijiFiji: Introduction to Scientific Image Processing21 小時斐濟是一個開源圖像處理軟件包,它捆綁了ImageJ(用于科學多維圖像的圖像處理程序)和一些用于科學圖像分析的插件。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習如何使用斐濟分布及其基礎ImageJ程序來創建圖像分析應用程序。 在培訓結束後,參與者將能夠: 使用斐濟先進的編程功能和軟件組件來擴展ImageJ 從重疊的瓷磚縫合大型3D圖像使用集成更新系統在啓動時自動更新斐濟安裝從各種腳本語言中進行選擇以構建自定義圖像分析解決方案使用斐濟強大的庫,如ImgLib,用于大型生物圖像數據集部署他們的應用程序並與其他科學家合作進行類似的項目 聽衆 科學家們研究人員開發商 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
rasberrypiopencvRaspberry Pi + OpenCV: Build a Facial Recognition System21 小時這個有指導意義的實時培訓介紹了從零開始構建面部識別系統所需的軟件,硬件和分步驟過程。面部識別也被稱爲人臉識別。 本實驗中使用的硬件包括Rasberry Pi,相機模塊,舵機(可選)等。參與者負責自行購買這些組件。使用的軟件包括OpenCV,Linux,Python等。 在培訓結束後,參與者將能夠: 在Rasberry Pi上安裝Linux,OpenCV和其他軟件實用程序和庫。 配置OpenCV以捕獲和檢測面部圖像。 了解將Rasberry Pi系統打包用于實際環境的各種選項。 使系統適應各種用例,包括監視,身份驗證等。 聽衆 開發商硬件/軟件技術人員所有行業的技術人員愛好者 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習 注意 其他硬件和軟件選項包括:Arduino,OpenFace,Windows等。如果您想使用其中的任何一種,請聯系我們安排。
openfaceOpenFace: Creating Facial Recognition Systems14 小時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
embeddingprojectorEmbedding Projector: Visualizing Your Training Data14 小時嵌入式投影儀是一款開源Web應用程序,用于可視化用于訓練機器學習系統的數據。由Google創建,它是TensorFlow的一部分。 這個有指導意義的現場培訓介紹了嵌入式投影儀背後的概念,並讓參與者通過演示項目的設置。 在培訓結束後,參與者將能夠: 探索機器學習模型如何解釋數據浏覽數據的3D和2D視圖以了解機器學習算法如何解釋它理解嵌入背後的概念及其在表示圖像,單詞和數字的數學向量中的作用。 探索特定嵌入的屬性以了解模型的行爲將嵌入項目應用于真實世界的用例,例如爲音樂愛好者建立歌曲推薦系統 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
t2tT2T: Creating Sequence to Sequence Models for Generalized Learning7 小時Tensor2Tensor(T2T)是一個模塊化,可擴展的庫,用于使用不同類型的訓練數據在不同任務中訓練AI模型,例如:圖像識別,翻譯,解析,圖像字幕和語音識別。它由Google Brain團隊維護。 在這種有指導性的現場培訓中,參與者將學習如何准備一種深度學習模式來解決多項任務。 在培訓結束後,參與者將能夠: 安裝tensor2tensor,選擇一個數據集,並訓練和評估一個AI模型使用Tensor2Tensor中包含的工具和組件自定義開發環境創建並使用單個模型同時從多個域中學習許多任務使用該模型從具有大量訓練數據的任務中學習,並將該知識應用于數據有限的任務使用單個GPU獲得令人滿意的處理結果 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
cognitivecomputingCognitive Computing: An Introduction for Business Managers7 小時認知計算是指包含機器學習,推理,自然語言處理,語音識別和視覺(物體識別),人機交互,對話和敘述生成等的系統。認知計算系統通常由多種技術共同組成,以共同處理內存中的“熱”上下文數據以及大批“冷”曆史數據。這類技術的例子包括Kafka,Spark,Elasticsearch,Cassandra和Hadoop。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習認知計算如何補充人工智能和大數據,以及如何使用特制系統來實現改善人機交互業務性能的類人行爲。 在這次培訓結束後,參與者將理解: 認知計算與人工智能(AI)之間的關系認知計算的固有概率本質以及如何將其用作商業優勢如何管理以意想不到的方式行事的認知計算系統哪些公司和軟件系統提供最引人注目的認知計算解決方案 聽衆 業務經理 課程的格式 講座,案例討論和練習
dsstneAmazon DSSTNE: Build a Recommendation System7 小時亞馬遜DSSTNE是一個開源庫,用于培訓和部署推薦模型。它允許單個GPU上的權重矩陣過大的模型在單個主機上進行培訓。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習如何使用DSSTNE構建推薦應用程序。 在培訓結束後,參與者將能夠: 用稀疏數據集作爲輸入來訓練推薦模型在多個GPU上擴展訓練和預測模型以模型並行的方式展開計算和存儲生成Amazonlike個性化産品推薦部署可以在繁重工作負載下擴展的生産准備應用程序 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
snorkelSnorkel: Rapidly Process Training Data7 小時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
PaddlePaddlePaddlePaddle21 小時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
MicrosoftCognitiveToolkitMicrosoft Cognitive Toolkit 2.x21 小時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。
textsum用Python進行文本摘要14 小時在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
bigdatabicriminalBig Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis35 小時技術進步和信息量的增加正在改變執法的執行方式。大數據所帶來的挑戰幾乎與大數據的承諾一樣令人生畏。有效地存儲數據是這些挑戰中的一個。有效地分析它是另一回事。 在這種有指導性的現場培訓中,與會者將學習如何使用大數據技術,評估其對現有流程和政策的影響,以及實施這些技術以確定犯罪活動和預防犯罪。世界各地執法機構的案例研究將進行審查,以了解他們的采用方式,挑戰和結果。 在培訓結束後,參與者將能夠: 將大數據技術與傳統的數據收集流程相結合,在調查過程中拼湊出一個故事實施工業大數據存儲和處理解決方案進行數據分析爲采用最適當的工具和程序來制定數據驅動的刑事調查方法提出建議 聽衆 具有技術背景的執法專家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
scilabScilab14 小時Scilab是用于科學數據處理的發展良好,免費且開源的高級語言。用于統計,圖形和動畫,模擬,信號處理,物理,優化等等,它的中心數據結構是矩陣,與諸如FORTRAN和C衍生物等替代品相比,簡化了許多類型的問題。它與C,Java和Python等語言兼容,使其適合用作現有系統的補充。 在這個有指導意義的培訓中,參與者將學習Scilab與Matlab等替代方案相比的優勢,Scilab語法的基礎知識以及一些高級功能,並根據需求與其他廣泛使用的語言進行交互。本課程將結束一個專注于圖像處理的簡短項目。 培訓結束後,學員將掌握Scilab的基本功能和一些先進功能,並有資源繼續擴展知識。 聽衆 數據科學家和工程師,尤其對圖像處理和面部識別感興趣 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和強化訓練,並帶有最終項目

近期人工智能培訓課程

課程日期價格【遠程 / 傳統課堂】
Deep Learning for Finance (with Python) - 全球運籌中心, 台中週一, 2019-01-07 09:30¥46800 / ¥68800
Deep Learning for Finance (with Python) - Taipei, Aurora週一, 2019-01-21 09:30¥46800 / ¥68800
Deep Learning for Finance (with Python) - 台北, Concord週一, 2019-02-04 09:30¥46800 / ¥68800
Deep Learning for Finance (with Python) - The Hsinchu Wishun centre二, 2019-02-05 09:30¥46800 / ¥68800
Deep Learning for Finance (with Python) - 全球運籌中心, 台中週一, 2019-03-04 09:30¥46800 / ¥68800
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促銷課程

課程地址日期價格【遠程 / 傳統課堂】
Agile Project Management with Scrum全球運籌中心, 台中二, 2019-01-08 09:30¥17820 / ¥32820
Advanced Automation with AnsibleThe Hsinchu Wishun centre二, 2019-01-08 09:30¥17820 / ¥32820
The Compliance and MLRO Refresher Programme全球運籌中心, 台中二, 2019-01-15 09:30¥10530 / ¥22030
Advanced Go ProgrammingThe Hsinchu Wishun centre週一, 2019-02-04 09:30¥31590 / ¥50090
IoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and InvestorsThe Hsinchu Wishun centre二, 2019-04-09 09:30N/A / ¥50090

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