Artificial Intelligence Training Courses

I corsi di formazione Artificial Intelligence (AI) con istruttori locali dimostrano attraverso attività pratiche come implementare le soluzioni AI per risolvere i problemi del mondo reale. La formazione AI è disponibile come formazione dal vivo in loco o formazione dal vivo a distanza. La formazione in loco può essere svolta presso la sede del cliente a Italia o nei centri di formazione NobleProg a Italia. La formazione in remoto dal vivo viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo. NobleProg, il tuo fornitore di formazione locale.

Recensioni

★★★★★

L'allenatore era così preparato e comprendeva le aree che mi interessavano.

Mohamed Salama

Corso: Data Mining & Machine Learning with R

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L'argomento è molto interessante.

Wojciech Baranowski

Corso: Introduction to Deep Learning

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Formazione teorica e volontà dei formatori di risolvere i problemi con i partecipanti dopo la formazione.

Grzegorz Mianowski

Corso: Introduction to Deep Learning

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Argomento. Molto interessante!.

Piotr

Corso: Introduction to Deep Learning

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Esercizi dopo ogni argomento sono stati davvero utili, nonostante ci fossero troppo complicati alla fine. In generale, il materiale presentato è stato molto interessante e coinvolgente! Gli esercizi con il riconoscimento delle immagini erano fantastici.

Dolby Poland Sp. z o.o.

Corso: Introduction to Deep Learning

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Penso che se l'addestramento fosse fatto in polacco, permetterebbe al formatore di condividere le sue conoscenze in modo più efficiente.

Radek

Corso: Introduction to Deep Learning

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La panoramica globale dell'apprendimento approfondito.

Bruno Charbonnier

Corso: Advanced Deep Learning

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Gli esercizi sono sufficientemente pratici e non richiedono un'alta conoscenza di Python.

Alexandre GIRARD

Corso: Advanced Deep Learning

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Fare esercizi su esempi reali usando Eras. L'Italia ha pienamente compreso le nostre aspettative su questa formazione.

Paul Kassis

Corso: Advanced Deep Learning

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Il soggetto. Sembrava interessante, ma me ne andai sapendo non molto più di prima.

Radoslaw Labedzki

Corso: Introduction to Deep Learning

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Mi è piaciuto che questo corso avesse un argomento molto interessante.

Wojciech Wilk

Corso: Introduction to Deep Learning

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Ho davvero apprezzato le risposte cristalline di Chris alle nostre domande.

Léo Dubus

Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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In generale mi è piaciuto l'allenatore esperto.

Sridhar Voorakkara

Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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Sono rimasto stupito dallo standard di questa classe - direi che era standard universitario.

David Relihan

Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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Ottima panoramica a tutto tondo. Buona conoscenza del motivo per cui Tensorflow opera come fa.

Kieran Conboy

Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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Mi è piaciuta l'opportunità di porre domande e ottenere spiegazioni più approfondite della teoria.

Sharon Ruane

Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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Abbiamo ottenuto molte più informazioni sull'argomento. Alcune belle discussioni sono state fatte con alcuni argomenti reali all'interno della nostra azienda.

Sebastiaan Holman

Corso: Machine Learning and Deep Learning

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La formazione ha fornito le giuste basi che ci consentono di approfondire ulteriormente, mostrando come la teoria e la pratica vanno di pari passo. In realtà mi ha fatto più interessare all'argomento di quanto non fossi prima.

Jean-Paul van Tillo

Corso: Machine Learning and Deep Learning

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Ho apprezzato molto la copertura e la profondità degli argomenti.

Anirban Basu

Corso: Machine Learning and Deep Learning

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Mi sono piaciute le nuove intuizioni nel deep machine learning.

Josip Arneric

Corso: Neural Network in R

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Abbiamo acquisito una certa conoscenza di NN in generale, e quello che è stato il più interessante per me sono stati i nuovi tipi di NN che sono popolari al giorno d'oggi.

Tea Poklepovic

Corso: Neural Network in R

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Ho apprezzato soprattutto i grafici in R :))).

Faculty of Economics and Business Zagreb

Corso: Neural Network in R

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La profonda conoscenza del formatore sull'argomento.

Sebastian Görg

Corso: Introduction to Deep Learning

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Approccio molto aggiornato o CPI (flusso tensoriale, epoca, apprendimento) per l'apprendimento automatico.

Paul Lee

Corso: TensorFlow for Image Recognition

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Molto flessibile

Frank Ueltzhöffer

Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

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In genere mi è piaciuta la flessibilità.

Werner Philipp

Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

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Date le prospettive della tecnologia: quale tecnologia / processo potrebbe diventare più importante in futuro; vedi, per che cosa può essere usata la tecnologia.

Commerzbank AG

Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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Ho tratto beneficio dalla selezione degli argomenti. Stile di allenamento Orientamento alla pratica.

Commerzbank AG

Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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Approfondita trattazione di argomenti di apprendimento automatico, in particolare reti neurali. Demistificato molto dell'argomento.

Sacha Nandlall

Corso: Python for Advanced Machine Learning

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Questo è uno dei migliori esercizi pratici di programmazione che abbia mai seguito.

Laura Kahn

Corso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

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Questo è uno dei migliori corsi di formazione online che abbia mai seguito nella mia carriera di 13 anni. Continuate così!.

Corso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

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Lo stile di formazione di Richard lo rendeva interessante, gli esempi del mondo reale usati contribuivano a portare a casa i concetti.

Jamie Martin-Royle - NBrown Group

Corso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

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Il contenuto, come ho trovato molto interessante e penso che mi avrebbe aiutato nel mio ultimo anno all'Università.

Krishan Mistry - NBrown Group

Corso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

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esercizi

L M ERICSSON LIMITED

Corso: Machine Learning

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gli esercizi di laboratorio

Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED

Corso: Machine Learning

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Il modulo per appunti Jupyter, in cui è disponibile il materiale di formazione

L M ERICSSON LIMITED

Corso: Machine Learning

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C'erano molti esercizi e argomenti interessanti.

L M ERICSSON LIMITED

Corso: Machine Learning

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alcuni grandi esercizi di laboratorio analizzati e spiegati dal formatore in profondità (ad es. covarianti in regressione lineare, corrispondenti alla funzione reale)

L M ERICSSON LIMITED

Corso: Machine Learning

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È semplicemente fantastico che tutto il materiale, compresi gli esercizi, si trova sulla stessa pagina e quindi viene aggiornato al volo. La soluzione è rivelata alla fine. Freddo! Inoltre, apprezzo che Krzysztof abbia fatto uno sforzo extra per capire i nostri problemi e ci abbia suggerito le possibili tecniche.

Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED

Corso: Machine Learning

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Facile utilizzo della funzionalità VideoCapture per acquisire immagini video dalla fotocamera del portatile.

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Corso: Computer Vision with OpenCV

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Mi sono piaciuti i consigli forniti dal trainer su come utilizzare gli strumenti. Questo è qualcosa che non può essere ottenuto da internet e sono molto utili ..

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Corso: Computer Vision with OpenCV

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Mi sono piaciuti i consigli forniti dal trainer su come utilizzare gli strumenti. Questo è qualcosa che non può essere ottenuto da internet e sono molto utili ..

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Corso: Computer Vision with OpenCV

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È stato facile da seguire.

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Corso: Computer Vision with OpenCV

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la questione è stata ben presentata e in modo ordinato.

Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge

Corso: Introduction to R with Time Series Analysis

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Ho tratto beneficio dalla passione di insegnare e di concentrarmi sul rendere la cosa sensata.

Zaher Sharifi - GOSI

Corso: Advanced Deep Learning

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È uno su uno. Posso chiedere un sacco di domanda e anche chiedere al trainner di ripetere quando non ero chiaro su alcune cose.

Corso: Insurtech: A Practical Introduction for Managers

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Gli scambi informali che abbiamo avuto durante le lezioni mi hanno davvero aiutato ad approfondire la mia comprensione del tema

Explore

Corso: Deep Reinforcement Learning with Python

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La pazienza del formatore

European Space Agency (ESA/ESTEC)

Corso: Getting Started with Quantum Computing and Q#

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It is showing many methods with pre prepared scripts- very nicely prepared materials & easy to traceback

Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Corso: Machine Learning – Data science

I like that training was focused on examples and coding. I thought that it is impossible to pack so much content into three days of training, but I was wrong. Training covered many topics and everything was done in a very detailed manner (especially tuning of model's parameters - I didn't expected that there will be a time for this and I was gratly surprised).

Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Corso: Machine Learning – Data science

Questo è uno dei migliori corsi di formazione online che abbia mai seguito nella mia carriera di 13 anni. Continuate così!.

Corso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

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È uno su uno. Posso chiedere un sacco di domanda e anche chiedere al trainner di ripetere quando non ero chiaro su alcune cose.

Corso: Insurtech: A Practical Introduction for Managers

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Sottocategorie Artificial Intelligence

Schema generale del corso Artificial Intelligence

Title

Duration

Overview

Title

Duration

Overview

Artificial Intelligence Overview

7 hours

Overview

Questo corso è stato creato per manager, architetti di soluzioni, responsabili dell'innovazione, CTO, architetti di software e chiunque sia interessato a una panoramica dell'intelligenza artificiale applicata e delle previsioni più prossime per il suo sviluppo.

Machine Learning for Banking (with R)

28 hours

Overview

In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come applicare le tecniche di apprendimento automatico e gli strumenti per risolvere i problemi del mondo reale nel settore bancario R sarà usato come linguaggio di programmazione I partecipanti imparano innanzitutto i principi chiave, quindi mettono in pratica le loro conoscenze costruendo i propri modelli di apprendimento automatico e utilizzandoli per completare una serie di progetti dal vivo Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Professionisti del settore bancario con un background tecnico Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Deep Learning for Banking (with R)

28 hours

Overview

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere programmati esplicitamente L'apprendimento approfondito è un sottocampo di machine learning che utilizza metodi basati sull'apprendimento di rappresentazioni di dati e strutture come le reti neurali R è un linguaggio di programmazione popolare nel settore finanziario È utilizzato in applicazioni finanziarie che vanno dai principali programmi di trading ai sistemi di gestione del rischio In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come implementare modelli di deep learning per le attività bancarie utilizzando R mentre passano attraverso la creazione di un modello di rischio di credito deep learning Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Comprendere i concetti fondamentali dell'apprendimento profondo Impara le applicazioni e gli usi dell'apprendimento approfondito nel settore bancario Usa R per creare modelli di deep learning per il settore bancario Costruire il proprio modello di rischio di credito per l'apprendimento profondo usando R Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Deep Learning for Banking (with Python)

28 hours

Overview

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere programmati esplicitamente L'apprendimento approfondito è un sottocampo di machine learning che utilizza metodi basati sull'apprendimento di rappresentazioni di dati e strutture come le reti neurali Python è un linguaggio di programmazione di alto livello famoso per la sua chiara sintassi e leggibilità del codice In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come implementare modelli di deep learning per il banking utilizzando Python mentre passano attraverso la creazione di un modello di rischio di credito deep learning Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Comprendere i concetti fondamentali dell'apprendimento profondo Impara le applicazioni e gli usi dell'apprendimento approfondito nel settore bancario Usa Python, Keras e TensorFlow per creare modelli di deep learning per il settore bancario Costruire il proprio modello di rischio di credito per l'apprendimento profondo usando Python Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Deep Learning for Finance (with R)

28 hours

Overview

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere programmati esplicitamente L'apprendimento approfondito è un sottocampo di machine learning che utilizza metodi basati sull'apprendimento di rappresentazioni di dati e strutture come le reti neurali R è un linguaggio di programmazione popolare nel settore finanziario È utilizzato in applicazioni finanziarie che vanno dai principali programmi di trading ai sistemi di gestione del rischio In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti apprenderanno come implementare modelli di deep learning per la finanza usando R mentre passano attraverso la creazione di un modello di previsione dei prezzi delle azioni in deep learning Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Comprendere i concetti fondamentali dell'apprendimento profondo Impara le applicazioni e gli usi del deep learning in finanza Usa R per creare modelli di deep learning per la finanza Costruire il proprio modello di previsione dei prezzi delle azioni per l'apprendimento profondo usando R Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Machine Learning for Finance (with R)

28 hours

Overview

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere programmati esplicitamente R è un linguaggio di programmazione popolare nel settore finanziario È utilizzato in applicazioni finanziarie che vanno dai principali programmi di trading ai sistemi di gestione del rischio In questo corso di formazione dal vivo istruito, i partecipanti impareranno come applicare le tecniche di apprendimento automatico e gli strumenti per risolvere i problemi del mondo reale nel settore finanziario R sarà usato come linguaggio di programmazione I partecipanti imparano innanzitutto i principi chiave, quindi mettono in pratica le loro conoscenze costruendo i propri modelli di apprendimento automatico e utilizzandoli per completare una serie di progetti di gruppo Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Comprendere i concetti fondamentali nell'apprendimento automatico Impara le applicazioni e gli usi del machine learning in finanza Sviluppa la propria strategia di trading algoritmica usando machine learning con R Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Computer Vision with Python

14 hours

Overview

Computer Vision è un campo che implica l'estrazione, l'analisi e la comprensione automatica di informazioni utili dai media digitali Python è un linguaggio di programmazione di alto livello famoso per la sua chiara sintassi e leggibilità del codice In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti apprenderanno le nozioni di base di Computer Vision mentre passano attraverso la creazione di un set di semplici applicazioni di Computer Vision usando Python Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Comprendere le basi della Computer Vision Usa Python per implementare le attività di Computer Vision Costruisci i propri sistemi di rilevamento di volti, oggetti e movimento Pubblico Programmatori Python interessati a Computer Vision Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Machine Learning for Finance (with Python)

21 hours

Overview

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere programmati esplicitamente Python è un linguaggio di programmazione famoso per la sua chiara sintassi e leggibilità Offre un'eccellente raccolta di librerie e tecniche ben collaudate per lo sviluppo di applicazioni di machine learning In questo corso di formazione dal vivo istruito, i partecipanti impareranno come applicare le tecniche di apprendimento automatico e gli strumenti per risolvere i problemi del mondo reale nel settore finanziario I partecipanti imparano innanzitutto i principi chiave, quindi mettono in pratica le loro conoscenze costruendo i propri modelli di apprendimento automatico e utilizzandoli per completare una serie di progetti di gruppo Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Comprendere i concetti fondamentali nell'apprendimento automatico Impara le applicazioni e gli usi del machine learning in finanza Sviluppa la propria strategia di trading algoritmica usando machine learning con Python Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis

35 hours

Overview

I progressi delle tecnologie e la crescente quantità di informazioni stanno trasformando il modo in cui vengono condotte le forze dell'ordine Le sfide poste dai Big Data sono quasi scoraggianti quanto le promesse di Big Data Memorizzare i dati in modo efficiente è una di queste sfide; analizzarlo efficacemente è un altro In questo corso di formazione dal vivo istruito, i partecipanti apprenderanno la mentalità con cui affrontare le tecnologie dei Big Data, valutare il loro impatto sui processi e le politiche esistenti e implementare queste tecnologie allo scopo di identificare l'attività criminale e prevenire il crimine Verranno esaminati casi di studio da organizzazioni di polizia di tutto il mondo per ottenere informazioni sugli approcci, le sfide e i risultati di adozione Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Combina la tecnologia Big Data con i tradizionali processi di raccolta dei dati per ricostruire una storia durante un'indagine Implementare soluzioni di archiviazione e elaborazione di big data industriali per l'analisi dei dati Preparare una proposta per l'adozione degli strumenti e dei processi più adeguati per consentire un approccio basato sui dati alle indagini criminali Pubblico Specialisti di Law Enforcement con un background tecnico Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

28 hours

Overview

Deep Learning for NLP consente a una macchina di apprendere l'elaborazione del linguaggio da semplice a complessa Tra le attività attualmente possibili sono la traduzione in lingua e la generazione di didascalie per le foto DL (Deep Learning) è un sottoinsieme di ML (Machine Learning) Python è un linguaggio di programmazione popolare che contiene librerie per Deep Learning for NLP In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno a utilizzare le librerie Python per NLP (Natural Language Processing) mentre creano un'applicazione che elabora una serie di immagini e genera didascalie Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Progettare e codificare DL per NLP usando le librerie Python Crea un codice Python che legge una collezione enorme di immagini e genera parole chiave Crea codice Python che genera didascalie dalle parole chiave rilevate Pubblico Programmatori con interesse per la linguistica Programmatori che cercano una comprensione della PNL (Natural Language Processing) Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Text Summarization with Python

14 hours

Overview

In Python Machine Learning, la funzione Riepilogo testo è in grado di leggere il testo di input e produrre un riepilogo del testo Questa funzionalità è disponibile dalla riga di comando o come API / libreria Python Un'applicazione entusiasmante è la rapida creazione di sommari esecutivi; questo è particolarmente utile per le organizzazioni che hanno bisogno di rivedere grandi quantità di dati testuali prima di generare report e presentazioni In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno a usare Python per creare una semplice applicazione che generi automaticamente un sommario del testo di input Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Utilizzare uno strumento della riga di comando che riepiloga il testo Progetta e crea codice di riepilogo del testo usando le librerie Python Valutare tre librerie di riepilogo di Python: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Understanding Deep Neural Networks

35 hours

Overview

Questo corso inizia con il fornire conoscenze concettuali nelle reti neurali e in generale in algoritmi di apprendimento automatico, deep learning (algoritmi e applicazioni) La parte 1 (40%) di questa formazione è più focalizzata sui fondamentali, ma ti aiuterà a scegliere la tecnologia giusta: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, ecc La parte 2 (20%) di questa formazione introduce Theano in una libreria python che semplifica la scrittura di modelli di deep learning La parte 3 (40%) della formazione sarebbe ampiamente basata sull'API di seconda generazione di Tensorflow della libreria di software open source di Google per Deep Learning Gli esempi e gli handson saranno tutti fatti in TensorFlow Pubblico Questo corso è destinato agli ingegneri che cercano di usare TensorFlow per i loro progetti di Deep Learning Dopo aver completato questo corso, i delegati: avere una buona conoscenza delle reti neurali profonde (DNN), CNN e RNN comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow essere in grado di svolgere compiti di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debugging, il monitoraggio essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, costruzione di grafici e registrazione Non tutti gli argomenti saranno trattati in un'aula pubblica con 35 ore di durata a causa della vastità del tema La durata del corso completo sarà di circa 70 ore e non di 35 ore .

OpenNLP for Text Based Machine Learning

14 hours

Overview

La libreria Apache OpenNLP è un toolkit basato sull'apprendimento automatico per l'elaborazione di testi in linguaggio naturale Supporta le più comuni attività di NLP, come il riconoscimento della lingua, la tokenizzazione, la segmentazione delle frasi, la codifica di parti di componenti, l'estrazione di entità con nome, il chunking, l'analisi e la risoluzione di coreference In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come creare modelli per l'elaborazione di dati basati su testo utilizzando OpenNLP I dati di addestramento del campione e i set di dati personalizzati saranno utilizzati come base per gli esercizi di laboratorio Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa e configura OpenNLP Scarica modelli esistenti e creane di nuovi Formare i modelli su varie serie di dati campione Integrare OpenNLP con le applicazioni Java esistenti Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Machine Learning for Banking (with Python)

21 hours

Overview

Machine Learning è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere programmati esplicitamente Python è un linguaggio di programmazione famoso per la sua chiara sintassi e leggibilità Offre un'eccellente raccolta di librerie e tecniche ben collaudate per lo sviluppo di applicazioni di machine learning In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come applicare le tecniche di apprendimento automatico e gli strumenti per risolvere i problemi del mondo reale nel settore bancario I partecipanti imparano innanzitutto i principi chiave, quindi mettono in pratica le loro conoscenze costruendo i propri modelli di apprendimento automatico e utilizzandoli per completare una serie di progetti di gruppo Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Natural Language Processing with Deep Dive in Python and NLTK

35 hours

Overview

Entro la fine della formazione, i delegati dovrebbero essere sufficientemente equipaggiati con i concetti python essenziali e dovrebbero essere in grado di utilizzare in modo sufficiente NLTK per implementare la maggior parte delle operazioni basate su NLP e ML La formazione mira a fornire non solo una conoscenza esecutiva ma anche la conoscenza logica e operativa della tecnologia in essa contenuta .

Turning Data into Intelligent Action with Cortana Intelligence

28 hours

Overview

Cortana Intelligence Suite è un insieme di prodotti e servizi integrati su Microsoft Azure Cloud che consentono alle entità di trasformare i dati in azioni intelligenti In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare i componenti che fanno parte della Cortana Intelligence Suite per creare applicazioni intelligenti datadrive Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Scopri come utilizzare gli strumenti Cortana Intelligence Suite Acquisire le ultime conoscenze di gestione e analisi dei dati Utilizza i componenti Cortana per trasformare i dati in azioni intelligenti Utilizzare Cortana per creare applicazioni da zero e avviarlo nel cloud Pubblico Scienziati di dati I programmatori Sviluppatori I gestori architetti Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Matlab for Deep Learning

14 hours

Overview

In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come usare Matlab per progettare, costruire e visualizzare una rete neurale convoluzionale per il riconoscimento dell'immagine Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Costruisci un modello di apprendimento profondo Automatizza l'etichettatura dei dati Lavora con i modelli di Caffe e TensorFlowKeras Allena i dati utilizzando più GPU, il cloud o i cluster Pubblico Sviluppatori ingegneri Esperti di dominio Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Matlab for Predictive Analytics

21 hours

Overview

L'analisi predittiva è il processo di utilizzo dell'analisi dei dati per fare previsioni sul futuro Questo processo utilizza i dati insieme a tecniche di data mining, statistiche e machine learning per creare un modello predittivo per la previsione di eventi futuri In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come usare Matlab per costruire modelli predittivi e applicarli a grandi serie di dati di esempio per prevedere eventi futuri basati sui dati Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Creare modelli predittivi per analizzare i modelli nei dati storici e transazionali Utilizzare la modellazione predittiva per identificare rischi e opportunità Costruisci modelli matematici che catturino tendenze importanti Utilizzare i dati di dispositivi e sistemi aziendali per ridurre gli sprechi, risparmiare tempo o ridurre i costi Pubblico Sviluppatori ingegneri Esperti di dominio Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

TensorFlow Serving

7 hours

Overview

TensorFlow Serving è un sistema per servire modelli di machine learning (ML) alla produzione In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come configurare e utilizzare TensorFlow Serving per distribuire e gestire i modelli ML in un ambiente di produzione Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Addestrare, esportare e servire vari modelli di TensorFlow Testare e distribuire algoritmi utilizzando un'unica architettura e un insieme di API Estendi TensorFlow Serve per servire altri tipi di modelli oltre ai modelli TensorFlow Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Machine Learning on iOS

14 hours

Overview

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare lo stack tecnologico iOS Machine Learning mentre passano attraverso la creazione e la distribuzione di un'app mobile iOS Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Crea un'app mobile in grado di elaborare immagini, analisi del testo e riconoscimento vocale Accedere ai modelli ML preained per l'integrazione con le app iOS Creare un modello ML personalizzato Aggiungi il supporto di Siri Voice alle app iOS Comprendere e utilizzare framework come coreML, Vision, CoreGraphics e GamePlayKit Usa linguaggi e strumenti come Python, Keras, Caffee, Tensorflow, scikit learn, libsvm, Anaconda e Spyder Pubblico Sviluppatori Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Python for Natural Language Generation

21 hours

Overview

Generazione di linguaggio naturale (NLG) si riferisce alla produzione di testo o discorso in linguaggio naturale da un computer In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come usare Python per produrre testi di alta qualità in linguaggio naturale costruendo da zero il proprio sistema NLG Verranno inoltre esaminati casi di studio e i concetti pertinenti saranno applicati a progetti di laboratorio dal vivo per la generazione di contenuti Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Usa NLG per generare automaticamente contenuti per vari settori, dal giornalismo, al settore immobiliare, ai rapporti meteo e sportivi Seleziona e organizza il contenuto sorgente, pianifica le frasi e prepara un sistema per la generazione automatica del contenuto originale Comprendere la pipeline NLG e applicare le tecniche corrette in ogni fase Comprendere l'architettura di un sistema di generazione di linguaggio naturale (NLG) Implementare gli algoritmi e i modelli più adatti per l'analisi e l'ordinazione Estrarre dati da fonti di dati pubblicamente disponibili e database curati da utilizzare come materiale per il testo generato Sostituisci i processi di scrittura manuali e laboriosi con la creazione di contenuti automatizzati generati da computer Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Python: Machine Learning with Text

21 hours

Overview

In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come utilizzare le giuste tecniche di apprendimento automatico e le tecniche di PNL (Natural Language Processing) per estrarre valore dai dati basati su testo Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Risolvi problemi di data science basati su testo con codice riutilizzabile di alta qualità Applicare diversi aspetti di scikitlearn (classificazione, clustering, regressione, riduzione della dimensionalità) per risolvere i problemi Costruire modelli di apprendimento automatico efficaci utilizzando dati basati su testo Creare un set di dati ed estrarre le caratteristiche dal testo non strutturato Visualizza i dati con Matplotlib Costruisci e valuta i modelli per ottenere informazioni dettagliate Risolvi errori di codifica del testo Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Encog: Introduction to Machine Learning

14 hours

Overview

Encog è un framework di apprendimento automatico opensource per Java eNet In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come creare vari componenti della rete neurale usando ENCOG Verranno discusse le casistiche di Realworld e verranno esplorate le soluzioni basate su linguaggio macchina per questi problemi Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Preparare i dati per le reti neurali utilizzando il processo di normalizzazione Implementare reti feed-forward e metodologie di formazione sulla propagazione Implementare compiti di classificazione e regressione Modella e addestra reti neurali usando il workbench basato su GUI di Encog Integrare il supporto di rete neurale in applicazioni realworld Pubblico Sviluppatori Gli analisti Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Encog: Advanced Machine Learning

14 hours

Overview

Encog è un framework di apprendimento automatico opensource per Java eNet In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti apprenderanno tecniche avanzate di apprendimento automatico per la costruzione di modelli predittivi di reti neurali accurate Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Implementare diverse tecniche di ottimizzazione delle reti neurali per risolvere underfitting e overfitting Comprendere e scegliere tra un certo numero di architetture di rete neurali Implementare reti di feed-back e feedback supervisionate Pubblico Sviluppatori Gli analisti Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Advanced Machine Learning with R

21 hours

Overview

In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti apprenderanno tecniche avanzate per l'apprendimento automatico con R quando passeranno attraverso la creazione di un'applicazione Realworld Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Utilizzare le tecniche come tuning hyperparameter e deep learning Comprendere e implementare tecniche di apprendimento non supervisionate Metti in produzione un modello da utilizzare in un'applicazione più grande Pubblico Sviluppatori Gli analisti Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Python for Advanced Machine Learning

21 hours

Overview

In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti apprenderanno le tecniche di machine learning più rilevanti e all'avanguardia in Python mentre costruiscono una serie di applicazioni demo che includono immagini, musica, testo e dati finanziari Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Implementare algoritmi e tecniche di apprendimento automatico per risolvere problemi complessi Applicare l'apprendimento approfondito e l'apprendimento semisupervato alle applicazioni che coinvolgono immagini, musica, testo e dati finanziari Spingere gli algoritmi Python al massimo potenziale Usa librerie e pacchetti come NumPy e Theano Pubblico Sviluppatori Gli analisti Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Machine Learning with Python

21 hours

Overview

l'obiettivo di questo corso è quello di fornire una competenza generale nell'applicazione dei metodi di Machine Learning nella pratica. Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Python e delle sue varie biblioteche, e sulla base di una moltitudine di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i più importanti elementi costitutivi del machine learning, come prendere decisioni di modellazione dei dati, interpretare il output degli algoritmi e convalidare i risultati.

il nostro obiettivo è quello di darvi le competenze per capire e utilizzare gli strumenti più fondamentali dalla Toolbox di Machine Learning con fiducia ed evitare le insidie comuni delle applicazioni di Data Science.

Fiji: Introduction to Scientific Image Processing

21 hours

Overview

Fiji è un pacchetto di elaborazione di immagini opensource che unisce ImageJ (un programma di elaborazione di immagini per immagini multidimensionali scientifiche) e una serie di plugin per l'analisi di immagini scientifiche In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare la distribuzione Fiji e il relativo programma ImageJ sottostante per creare un'applicazione di analisi delle immagini Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Usa le funzionalità avanzate di programmazione e i componenti software di Fiji per estendere ImageJ Cuci grandi immagini 3d da piastrelle sovrapposte Aggiorna automaticamente un'installazione Fiji all'avvio utilizzando il sistema di aggiornamento integrato Seleziona da un'ampia selezione di linguaggi di scripting per creare soluzioni personalizzate di analisi delle immagini Usa le potenti librerie delle Fiji, come ImgLib, su grandi set di dati bioimage Distribuire la loro applicazione e collaborare con altri scienziati su progetti simili Pubblico Scienziati ricercatori Sviluppatori Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Raspberry Pi + OpenCV for Facial Recognition

21 hours

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Questo corso di formazione dal vivo con istruttore introduce il software, l'hardware e il processo stepbystep necessari per costruire da zero un sistema di riconoscimento facciale Il riconoscimento facciale è anche noto come riconoscimento facciale L'hardware utilizzato in questo laboratorio include Rasberry Pi, un modulo fotocamera, servi (opzionale), ecc I partecipanti sono responsabili dell'acquisto di questi componenti stessi Il software utilizzato include OpenCV, Linux, Python, ecc Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa Linux, OpenCV e altre utilità e librerie software su un Rasberry Pi Configura OpenCV per acquisire e rilevare immagini facciali Comprendere le varie opzioni per il confezionamento di un sistema Rasberry Pi da utilizzare in ambienti realworld Adattare il sistema a una varietà di casi d'uso, tra cui sorveglianza, verifica dell'identità, ecc Pubblico Sviluppatori Tecnici hardware / software Persone tecniche in tutti i settori hobbisti Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Nota Altre opzioni hardware e software includono: Arduino, OpenFace, Windows, ecc Se si desidera utilizzare uno di questi, si prega di contattarci per organizzare .

Deep Learning for Finance (with Python)

28 hours

Overview

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere programmati esplicitamente L'apprendimento approfondito è un sottocampo di machine learning che utilizza metodi basati sull'apprendimento di rappresentazioni di dati e strutture come le reti neurali Python è un linguaggio di programmazione di alto livello famoso per la sua chiara sintassi e leggibilità del codice In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come implementare modelli di deep learning per la finanza usando Python mentre passano attraverso la creazione di un modello di predizione dei prezzi delle azioni in deep learning Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Comprendere i concetti fondamentali dell'apprendimento profondo Impara le applicazioni e gli usi del deep learning in finanza Usa Python, Keras e TensorFlow per creare modelli di deep learning per la finanza Costruire il proprio modello di previsione dei prezzi delle azioni per l'apprendimento profondo usando Python Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

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Artificial Intelligence (AI) with H2O

2019-07-15 09:30:00

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Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis

2019-07-15 09:30:00

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9950EUR

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