
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
客戶評論
他的信息非常豐富,樂於助人。
Pratheep Ravy
課程: Predictive Modelling with R
Machine Translated
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
安創造了一個提問和學習的好環境。我們有很多樂趣,同時也學到了很多東西。
Gudrun Bickelq
課程: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
交互式部分,根據我們的特定需求量身定制。
Thomas Stocker
課程: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
我確實喜歡這些練習。
Office for National Statistics
課程: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
我真的很喜歡親自動手的方法。
Kevin De Cuyper
課程: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
材料範圍
Maciej Jonczyk
課程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
系統化ML領域的知識
Orange Polska
課程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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
我喜歡深度機器學習的新見解。
Josip Arneric
課程: Neural Network in R
Machine Translated
我們獲得了一些關於NN的知識,對我來說最有趣的是現在流行的新型NN。
Tea Poklepovic
課程: Neural Network in R
Machine Translated
我最喜歡R :)))中的圖表。
Faculty of Economics and Business Zagreb
課程: Neural Network in R
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
這是我用過的最好的動手編程課程之一。
Laura Kahn
課程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
這是我13年職業生涯中最優秀的在線培訓之一。保持偉大的工作!
課程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
很多練習,我可以直接在我的工作中使用。
Alior Bank S.A.
課程: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
真實數據的例子。
Alior Bank S.A.
課程: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
神經網絡,循環中的pROC。
Alior Bank S.A.
課程: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
理查德的訓練風格讓它變得有趣,所使用的真實世界的例子有助於將概念帶回家。
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
課程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
內容,因為我覺得非常有趣,並認為這將有助於我在大學的最後一年。
Krishan Mistry - NBrown Group
課程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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
這是我13年職業生涯中最優秀的在線培訓之一。保持偉大的工作!
課程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
AI課程大綱
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
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.
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。
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 。
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。
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Pandas to preform predictive analysis with machine learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data wrangling in Python.
- Conduct ETL operations for machine learning.
- Create data visualizations with Pandas
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.
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
在這一由講師引導的現場培訓中,學員將使用Python逐步創建簡單的計算機視覺應用程序,並從中習得計算機視覺的基礎知識。
在本次培訓結束後,學員將能夠:
- 了解計算機視覺的基礎知識
- 使用Python來實現計算機視覺任務
- 使用Python構建自己的計算機視覺應用程序
受衆
- 對計算機視覺感興趣的Python程序員
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
。
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
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
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.
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。
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 (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.