
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
Lui è stato molto istruttivo e utile.
Pratheep Ravy
Corso: Predictive Modelling with R
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Era molto interattivo e più rilassato e informale del previsto. Abbiamo trattato molti argomenti nel tempo e il formatore è sempre stato propenso a parlare più in dettaglio o più in generale sugli argomenti e su come erano correlati. Sento che la formazione mi ha dato gli strumenti per continuare ad apprendere invece di essere una sessione unica in cui l'apprendimento si interrompe una volta finito, il che è molto importante data la scala e la complessità dell'argomento.
Jonathan Blease
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Ann ha creato un ambiente fantastico per fare domande e imparare. Ci siamo divertiti molto e abbiamo anche imparato molto allo stesso tempo.
Gudrun Bickelq
Corso: Introduction to the use of neural networks
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La parte interattiva, adattata alle nostre esigenze specifiche.
Thomas Stocker
Corso: Introduction to the use of neural networks
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Mi sono piaciuti gli esercizi.
Office for National Statistics
Corso: Natural Language Processing with Python
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Ho davvero apprezzato l'approccio pratico.
Kevin De Cuyper
Corso: Computer Vision with OpenCV
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gamma di materiali
Maciej Jonczyk
Corso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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sistematizzare le conoscenze nel campo della ML
Orange Polska
Corso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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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 una conoscenza approfondita in 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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Ho davvero apprezzato le risposte cristalline di Chris alle nostre domande.
Léo Dubus
Corso: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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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 generale. Go od fondo sul perché tensorflow funziona come lo fa.
Kieran Conboy
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
La formazione ha fornito le giuste basi che ci consentono di espanderci ulteriormente, mostrando come teoria e pratica vadano di pari passo. In realtà mi ha interessato di più l'argomento di quanto non fossi prima.
Jean-Paul van Tillo
Corso: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Ho apprezzato molto la copertura e la profondità degli argomenti.
Anirban Basu
Corso: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Il formatore ha spiegato molto facilmente argomenti difficili e avanzati.
Leszek K
Corso: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Mi sono piaciute le nuove intuizioni nel deep machine learning.
Josip Arneric
Corso: Neural Network in R
Machine Translated
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
Machine Translated
Ho apprezzato soprattutto i grafici in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Corso: Neural Network in R
Machine Translated
La profonda conoscenza del formatore sull'argomento.
Sebastian Görg
Corso: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Approccio molto aggiornato o CPI (flusso tensoriale, epoca, apprendimento) per l'apprendimento automatico.
Paul Lee
Corso: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Molto flessibile
Frank Ueltzhöffer
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
In genere mi è piaciuta la flessibilità.
Werner Philipp
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
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
Machine Translated
Ho tratto beneficio dalla selezione degli argomenti. Stile di allenamento Orientamento alla pratica.
Commerzbank AG
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Tutto come
蒙 李
Corso: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
modo di condurre ed esempio dato dal trainer
ORANGE POLSKA S.A.
Corso: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Possibilità di discutere autonomamente i problemi proposti
ORANGE POLSKA S.A.
Corso: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Comunicazione con i docenti
文欣 张
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Mi piace
lisa xie
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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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 corsi pratici di programmazione che abbia mai seguito.
Laura Kahn
Corso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
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
Machine Translated
un sacco di esercizi che posso usare direttamente nel mio lavoro.
Alior Bank S.A.
Corso: Sieci Neuronowe w R
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Esempi su dati reali.
Alior Bank S.A.
Corso: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
neuralnet, pROC in un ciclo.
Alior Bank S.A.
Corso: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
Mi piacevano davvero gli 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
Machine Translated
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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Schema generale del corso Artificial Intelligence
- Understand how Vertex AI works and use it as a machine learning platform.
- Learn about machine learning and NLP concepts.
- Know how to train and deploy machine learning models using Vertex AI.
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Conoscere i principi di base AlphaFold.
Scopri come AlphaFold funziona.
Imparare a interpretare AlphaFold le previsioni e i risultati.
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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Installazione e configurazione Weka
Comprendere il Weka ambiente e il lavoro.
Eseguire i compiti di mining dei dati utilizzando Weka.
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
- Learn what is ProjectQ and what it is used for.
- Use the ProjectQ framework to perform quantum programming.
- Translate quantum programs to any back-end.
- Parte lezione, parte discussione, pratica pratica pesante, prove occasionali per valutare la comprensione
- Capito i concetti chiavi dietro la Profonda Reinforcement Learning e possono distinguirlo da Machine Learning Applicare algoritmi avanzati Reinforcement Learning per risolvere problemi del mondo reale Construire un Deep Learning Agente
- Sviluppotori dati scientifici
- Parti, discussione parziale, esercizi e pratica pesante
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Installare e configurare Cloud Pak per i dati.
Unificare la raccolta, l’organizzazione e l’analisi dei dati.
Integrare Cloud Pak per i dati con una varietà di servizi per risolvere problemi aziendali comuni.
Implementa i flussi di lavoro per collaborare con i membri della squadra sullo sviluppo di una soluzione AI.
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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Comprendere i concetti fondamentali dell’apprendimento profondo.
Scopri le applicazioni e gli usi dell'apprendimento profondo in telecom.
Utilizzare Python, Keras, e TensorFlow per creare modelli di apprendimento profondo per telecom.
Costruisci il tuo modello di profondità di apprendimento del cliente utilizzando Python.
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
- Installa e configura UiPath IPA.
- Abilita i robot per gestire altri robot.
- Applicare la visione computerizzata per individuare con precisione gli oggetti dello schermo.
- Abilita i robot in grado di rilevare schemi linguistici ed eseguire analisi del sentiment su contenuti non strutturati.
- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
- Per ulteriori informazioni su UiPath IPA, visitare: https: // www. UiPath .com / rpa / automazione dei processi intelligenti
- Automatizza la generazione e la parametrizzazione degli unit test con l'ia.
- Applica l'apprendimento automatico in un caso d'uso reale.
- Automatizza la generazione e la manutenzione dei test API con l'iaatura.
- Usa i metodi di apprendimento automatico per auto-guarire l'esecuzione di Selenium test.
- Lezione interattiva e discussione.
- Un sacco di esercizi e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, vi preghiamo di contattarci per organizzare.
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Leverage software AI per migliorare il modo in cui i marchi si collegano agli utenti.
Utilizzare chatbots per ottimizzare l’esperienza utente.
Aumentare la produttività e il reddito attraverso l'automazione dei compiti.
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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Implementa i filtri (Kalman e particelle) per consentire al robot di localizzare oggetti in movimento nel suo ambiente.
Implementazione di algoritmi di ricerca e di pianificazione del movimento.
Implementazione PID controlli per regolare il movimento di un robot all'interno di un ambiente.
Implementa gli algoritmi SLAM per consentire a un robot di mappare un ambiente sconosciuto.
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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Comprendere i concetti chiave utilizzati nelle tecnologie robotiche.
Comprendere e gestire l’interazione tra software e hardware in un sistema robotico.
Comprendere e implementare i componenti software che sostengono la robotica.
Costruisci e gestisci un robot meccanico simulato che può vedere, sentire, elaborare, navigare e interagire con gli esseri umani attraverso la voce.
Comprendere gli elementi necessari dell’intelligenza artificiale (apprendimento automatico, apprendimento profondo, ecc.) Per costruire un robot intelligente.
I filtri di implementazione (Kalman e particelle) permettono al robot di localizzare oggetti in movimento nel suo ambiente.
Implementazione di algoritmi di ricerca e di pianificazione del movimento.
Implementazione PID controlli per regolare il movimento di un robot all'interno di un ambiente.
Implementa gli algoritmi SLAM per consentire a un robot di mappare un ambiente sconosciuto.
Testare e risolvere i problemi di un robot in scenari reali.
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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I kit hardware saranno confermati dall'insegnante prima dell'allenamento. I kit contengono più o meno i seguenti componenti:
Arduino Il Consiglio
Il motore controller
Sensore di distanza
bluetooth schiavo
Prototyping tavolo e cavi
Il cavo USB
Il kit di veicolo
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Per personalizzare qualsiasi parte di questo corso (lingua di programmazione, modello robot, microcontroller, ecc.) Si prega di contattarci per organizzare.
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Comprendere i concetti chiave utilizzati nelle tecnologie robotiche.
Comprendere e gestire l’interazione tra software e hardware in un sistema robotico.
Comprendere e implementare i componenti software che sostengono la robotica.
Costruisci e gestisci un robot meccanico simulato che può vedere, sentire, elaborare, navigare e interagire con gli esseri umani attraverso la voce.
Comprendere gli elementi necessari dell’intelligenza artificiale (apprendimento automatico, apprendimento profondo, ecc.) Per costruire un robot intelligente.
I filtri di implementazione (Kalman e particelle) permettono al robot di localizzare oggetti in movimento nel suo ambiente.
Implementazione di algoritmi di ricerca e di pianificazione del movimento.
Implementazione PID controlli per regolare il movimento di un robot all'interno di un ambiente.
Implementa gli algoritmi SLAM per consentire a un robot di mappare un ambiente sconosciuto.
Estendere la capacità di un robot di svolgere compiti complessi attraverso Deep Learning.
Testare e risolvere i problemi di un robot in scenari reali.
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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Per personalizzare qualsiasi parte di questo corso (lingua di programmazione, modello robot, ecc.) Si prega di contattarci per organizzare.
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