Artificial Intelligence Training Courses | Artificial Intelligence (AI) Training Courses

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

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Schema generale del corso Artificial Intelligence

Nome del corso
Durata
Overview
Nome del corso
Durata
Overview
14 hours
Overview
Questo corso copre l'IA (sottolineando l' Machine Learning e l' Deep Learning ) nell'industria Automotive . Aiuta a determinare quale tecnologia può essere (potenzialmente) utilizzata in situazioni multiple in un'automobile: dalla semplice automazione, dal riconoscimento delle immagini al processo decisionale autonomo.
14 hours
Overview
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, OpenNN i principi delle reti neurali e utilizziamo OpenNN per implementare un'applicazione di esempio.

Formato del corso

- Lezione e discussione abbinate ad esercitazioni pratiche.
14 hours
Overview
Questa sessione di formazione in aula conterrà presentazioni ed esempi basati su computer ed esercitazioni di casi studio da intraprendere con le pertinenti biblioteche di reti neurali e profonde
21 hours
Overview
Il corso è dedicato a coloro che vorrebbero conoscere un programma alternativo al pacchetto commerciale MATLAB Il corso di formazione Threeday fornisce informazioni complete su come spostarsi nell'ambiente ed eseguire il pacchetto OCTAVE per l'analisi dei dati e calcoli di ingegneria I destinatari dell'allenamento sono principianti ma anche coloro che conoscono il programma e desiderano sistematizzare le proprie conoscenze e migliorare le proprie capacità La conoscenza di altri linguaggi di programmazione non è richiesta, ma faciliterà notevolmente l'acquisizione di conoscenze da parte degli studenti Il corso ti mostrerà come usare il programma in molti esempi pratici .
28 hours
Overview
OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) è una libreria open source con licenza BSD che include diverse centinaia di algoritmi di visione artificiale.

Pubblico

Questo corso è rivolto a ingegneri e architetti che cercano di utilizzare OpenCV per progetti di visione artificiale
14 hours
Overview
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.
14 hours
Overview
OpenFace è un software di riconoscimento facciale open source basato su Python e Torch basato sulla ricerca FaceNet di Google In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare i componenti di OpenFace per creare e distribuire un'applicazione di riconoscimento facciale di esempio Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Lavorare con i componenti di OpenFace, inclusi dlib, OpenVC, Torch e nn4 per implementare il rilevamento, l'allineamento e la trasformazione del volto Applica OpenFace alle applicazioni del mondo reale come sorveglianza, verifica dell'identità, realtà virtuale, giochi e identificazione dei clienti abituali, ecc Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
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 .
7 hours
Overview
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come impostare e utilizzare OpenNMT per eseguire la traduzione di vari set di dati di esempio. Il corso inizia con una panoramica delle reti neurali applicate alla traduzione automatica. I partecipanti eseguiranno esercitazioni dal vivo durante il corso per dimostrare la loro comprensione dei concetti appresi e ottenere feedback dall'istruttore.

Al termine di questa formazione, i partecipanti avranno le conoscenze e le pratiche necessarie per implementare una soluzione OpenNMT dal OpenNMT .

Campioni di lingua di origine e di destinazione saranno predisposti in base alle esigenze del pubblico.

Formato del corso

- Parte lezione, parte discussione, pratica pratica pesante
21 hours
Overview
Questo corso utilizza un approccio pratico all'insegnamento di OptaPlanner . Fornisce ai partecipanti gli strumenti necessari per eseguire le funzioni di base di questo strumento.
21 hours
Overview
Si stima che i dati non strutturati rappresentino oltre il 90 percento di tutti i dati, in gran parte sotto forma di testo. Post di blog, tweet, social media e altre pubblicazioni digitali si aggiungono continuamente a questo crescente corpus di dati.

Questo corso dal vivo con istruttore è incentrato sull'estrazione di approfondimenti e significato da questi dati. Utilizzando le librerie R Language and Natural Language Processing (NLP) , combiniamo concetti e tecniche di informatica, intelligenza artificiale e linguistica computazionale per comprendere algoritmicamente il significato dietro i dati di testo. Esempi di dati sono disponibili in varie lingue per esigenze del cliente.

Al termine di questa formazione i partecipanti saranno in grado di preparare set di dati (grandi e piccoli) da fonti disparate, quindi applicare gli algoritmi giusti per analizzare e riferire sul suo significato.

Formato del corso

- Parte lezione, parte discussione, pratica pratica pesante, prove occasionali per valutare la comprensione
21 hours
Overview
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) è una piattaforma di apprendimento approfondito scalabile sviluppata da Baidu In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come usare PaddlePaddle per abilitare l'apprendimento approfondito nelle loro applicazioni di prodotti e servizi Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Configura e configura PaddlePaddle Configurare una rete neurale convoluzionale (CNN) per il riconoscimento di immagini e il rilevamento di oggetti Impostare una rete neurale ricorrente (RNN) per l'analisi dei sentimenti Impostare un apprendimento approfondito sui sistemi di raccomandazione per aiutare gli utenti a trovare risposte Prevedere le percentuali di clic (CTR), classificare i set di immagini di grandi dimensioni, eseguire il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), classificare le ricerche, rilevare virus informatici e implementare un sistema di raccomandazione Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
14 hours
Overview
Pattern Matching è una tecnica utilizzata per individuare i pattern specificati all'interno di un'immagine. Può essere utilizzato per determinare l'esistenza di caratteristiche specifiche all'interno di un'immagine acquisita, ad esempio l'etichetta prevista su un prodotto difettoso in una linea di fabbrica o le dimensioni specificate di un componente. È diverso da " Pattern Recognition " (che riconosce modelli generali basati su raccolte più ampie di campioni correlati) in quanto detta in modo specifico ciò che stiamo cercando, quindi ci dice se il modello previsto esiste o meno.

Formato del corso

- Questo corso introduce gli approcci, le tecnologie e gli algoritmi utilizzati nel campo del pattern matching in quanto si applica a Machine Vision .
21 hours
Overview
PredictionIO è un Machine Learning Server open source basato su stack open source all'avanguardia.

Pubblico

Questo corso è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano creare motori predittivi per qualsiasi attività di apprendimento automatico.
14 hours
Overview
R è un linguaggio di programmazione gratuito open source per elaborazione statistica, analisi dei dati e grafica. R è utilizzato da un numero crescente di manager e analisti di dati all'interno di aziende e università. R ha una vasta gamma di pacchetti per il data mining.
14 hours
Overview
Pandas is a Python library for data manipulation and analysis. Using Pandas, users can perform predictive analysis through machine learning.

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.
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 .
14 hours
Overview
Computer Vision è un campo che prevede 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 sintassi chiara e la leggibilità del codice.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno le basi di Computer Vision mentre passano attraverso la creazione di un set di semplici applicazioni di Computer Vision usando Python .

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

- Comprendi le basi di Computer Vision
- Utilizzare Python per implementare le attività di Computer Vision
- Costruisci i loro sistemi di rilevamento di volti, oggetti e movimenti

Pubblico

- Programmatori Python interessati a Computer Vision

Formato del corso

- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
21 hours
Overview
Questa sessione di formazione in aula esplorerà le tecniche di PNL in combinazione con l'applicazione di AI e Robotica nel mondo degli affari I delegati intraprenderanno degli esempi basati sul computer e degli esercizi di risoluzione dei casi di studio usando Python .
21 hours
Overview
Questo corso è stato progettato per le persone interessate ad estrarre significato dal testo scritto in inglese, sebbene la conoscenza possa essere applicata anche ad altre lingue umane.

Il corso tratterà di come utilizzare il testo scritto da esseri umani, come post di blog, tweet, ecc ...

Ad esempio, un analista può impostare un algoritmo che raggiungerà automaticamente una conclusione basata su un'estesa fonte di dati.
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 .
14 hours
Overview
Questa sessione di formazione in aula esplorerà tecniche di apprendimento automatico, con esempi basati su computer e esercizi di risoluzione di casi di studio utilizzando un programma pertinente languauge .
28 hours
Overview
L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. 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 con istruttore, i partecipanti impareranno come applicare tecniche e strumenti di apprendimento automatico per risolvere i problemi del mondo reale nel settore finanziario. R sarà usato come linguaggio di programmazione.

I partecipanti apprendono innanzitutto i principi chiave, quindi mettono in pratica le proprie conoscenze costruendo i propri modelli di apprendimento automatico e utilizzandoli per completare una serie di progetti di gruppo.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

- Comprendi i concetti fondamentali nell'apprendimento automatico
- Scopri le applicazioni e gli usi dell'apprendimento automatico in ambito finanziario
- Sviluppa la propria strategia di trading algoritmica usando l'apprendimento automatico con R

Pubblico

- Sviluppatori
- Data scientist

Formato del corso

- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
21 hours
Overview
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.
14 hours
Overview
Lo scopo di questo corso è fornire una competenza di base nell'applicazione pratica dei metodi di Machine Learning . Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Scala e delle sue varie librerie, e basato su una moltitudine di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i più importanti blocchi di Machine Learning , come prendere decisioni sulla modellazione dei dati, interpretare i risultati degli algoritmi e convalidare i risultati.

Il nostro obiettivo è darti le competenze per comprendere e utilizzare gli strumenti più importanti della cassetta degli attrezzi di Machine Learning sicuro ed evitare le insidie comuni delle applicazioni di Data Science .
14 hours
Overview
Lo scopo di questo corso è fornire una competenza di base nell'applicazione pratica dei metodi di Machine Learning . Attraverso l'uso del Python programmazione Python e delle sue varie librerie e basato su una moltitudine di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i più importanti elementi costitutivi di Machine Learning , come prendere decisioni sulla modellazione dei dati, interpretare i risultati degli algoritmi e convalidare i risultati.

Il nostro obiettivo è darti le competenze per comprendere e utilizzare gli strumenti più importanti della cassetta degli attrezzi di Machine Learning sicuro ed evitare le insidie comuni delle applicazioni di Data Science .
14 hours
Overview
Lo scopo di questo corso è fornire una competenza di base nell'applicazione pratica dei metodi di Machine Learning . Attraverso l'uso della piattaforma di programmazione R e delle sue varie librerie e sulla base di una moltitudine di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i più importanti blocchi di Machine Learning , come prendere decisioni sulla modellazione dei dati, interpretare i risultati degli algoritmi e convalidare i risultati.

Il nostro obiettivo è darti le competenze per comprendere e utilizzare gli strumenti più importanti della cassetta degli attrezzi di Machine Learning sicuro ed evitare le insidie comuni delle applicazioni di Data Science .
7 hours
Overview
Questo corso di formazione è rivolto a persone che desiderano applicare le tecniche di Machine Learning base in applicazioni pratiche.

Pubblico

Scienziati e statistici che hanno una certa familiarità con l'apprendimento automatico e sanno come programmare R. L'enfasi di questo corso è sugli aspetti pratici della preparazione dei dati / modello, esecuzione, analisi e visualizzazione post hoc. Lo scopo è fornire un'introduzione pratica all'apprendimento automatico ai partecipanti interessati all'applicazione dei metodi di lavoro

Esempi specifici di settore vengono utilizzati per rendere la formazione rilevante per il pubblico.
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 .
35 hours
Overview
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.

Prossimi corsi Artificial Intelligence

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