人工智能培訓 | Artificial Intelligence (AI)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。

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客戶評論

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AI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
本課程專為有興趣從書面英語文本中提取意義的人設計,儘管知識也可以應用於其他人類語言。

該課程將介紹如何使用人類撰寫的文本,如博客文章,推文等...

例如,分析師可以設置一種算法,該算法將根據廣泛的數據源自動得出結論。
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。
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 。
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
21小時
概觀
本課程採用實用的方法教授OptaPlanner 。它為參與者提供了執行此工具基本功能所需的工具。
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。
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
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
28小時
概觀
OpenCV (開源Computer視覺庫:http://opencv.org)是一個開源的BSD許可庫,包含數百種計算機視覺算法。

聽眾

本課程面向尋求將OpenCV用於計算機視覺項目的工程師和建築師
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。
14小時
概觀
這個基於課堂的培訓課程將包含演示和基於計算機的示例和案例研究練習,以與相關的神經和深度網絡庫進行
21小時
概觀
這個基于課堂的培訓課程將結合人工智能和機器人在商業中的應用,探索NLP技術。代表們將使用Python進行基于計算機的示例和案例研究解決練習
21小時
概觀
據估計, 非結構化資料占所有資料的 9 0% 以上, 其中大部分是文本形式的。博客帖子、推特、社交媒體和其他數位出版物不斷增加了這一不斷增長的資料



本講師指導的現場課程的核心是從這些資料中提取見解和意義。利用 R 語言和自然語言處理 (NLP) 庫, 我們將電腦科學、人工智慧和計算語言學的概念和技術結合起來, 以演算法方式理解文本資料背後的含義。資料樣本可根據客戶要求提供各種語言版本.

到本培訓結束時, 學員將能夠準備來自不同來源的資料集 (大小), 然後應用正確的演算法分析和報告其意義

課程 的

格式

- 部分講座、部分討論、繁重的動手實踐、偶爾的測試來衡量理解
21小時
概觀
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
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
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 。
7小時
概觀
該培訓針對的是那些想要學習神經網絡及其應用基礎知識的人。
21小時
概觀
這個基於課堂的培訓課程將使用(建議的) Python探索機器學習工具。代表們將進行基於計算機的實例和案例研究練習。
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。
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。
14小時
概觀
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
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。
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。
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。
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。
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
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
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