Deep Learning Training Courses

Deep Learning Training Courses

I corsi di formazione Deep Learning (DL) in diretta locale con istruttore dimostrano attraverso la pratica handson i fondamenti e le applicazioni di Deep Learning e argomenti di copertura come deep machine learning, deep structured learning e apprendimento gerarchico. La formazione Deep Learning è disponibile come formazione dal vivo in loco o formazione dal vivo a distanza. La formazione on-site in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente a Italia o nei centri di formazione aziendale 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 Deep Learning

Title
Duration
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Title
Duration
Overview
14 hours
Overview
Questo corso riguarda l'intelligenza artificiale (enfatizzando l'apprendimento automatico e l'apprendimento approfondito) nell'industria automobilistica Aiuta a determinare quale tecnologia può essere (potenzialmente) utilizzata in più situazioni in un'auto: dall'automazione semplice, al riconoscimento delle immagini al processo decisionale autonomo .
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 .
21 hours
Overview
Questo corso copre l'intelligenza artificiale (sottolineando l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo) .
28 hours
Overview
Questo corso ti fornirà la conoscenza delle reti neurali e in generale dell'algoritmo di apprendimento automatico, dell'apprendimento profondo (algoritmi e applicazioni) Questa formazione è più incentrata sui fondamentali, ma ti aiuterà a scegliere la tecnologia giusta: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, ecc Gli esempi sono fatti in TensorFlow .
14 hours
Overview
Questa sessione di formazione in classe conterrà presentazioni ed esempi basati su computer e esercizi di case study da intraprendere con le relative librerie di rete neurali e profonde .
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 .
7 hours
Overview
in questa formazione live, guidata da istruttori, i partecipanti impareranno come configurare e utilizzare OpenNMT per eseguire la traduzione di vari set di dati di esempio. Il corso inizia con una panoramica delle reti neurali che si applicano alla traduzione automatica. I partecipanti effettueranno esercitazioni dal vivo durante tutto il corso per dimostrare la loro comprensione dei concetti appresi e ottenere un feedback da parte dell'istruttore.

entro la fine di questa formazione, i partecipanti avranno le conoscenze e le pratiche necessarie per implementare una soluzione OpenNMT dal vivo.

i campioni di origine e di lingua di destinazione saranno predisposti in base ai requisiti del pubblico & #39; s.

formato del corso

- part lezione, parte di discussione, pesante pratica pratico
14 hours
Overview
OpenNN è una libreria di classi open source scritta in C ++ che implementa reti neurali, per l'uso in machine learning.

In questo corso esamineremo i principi delle reti neurali e useremo OpenNN per implementare un'applicazione di esempio.

Pubblico
Sviluppatori di software e programmatori che desiderano creare applicazioni Deep Learning.

Formato del corso
Lezione e discussione insieme a esercizi pratici.
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 .
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 .
21 hours
Overview
SINGA è una piattaforma di deep learning distribuita in generale per la formazione di modelli di deep deep learning su grandi set di dati È progettato con un modello di programmazione intuitivo basato sull'astrazione del livello Sono supportati vari modelli di deep learning popolari, ovvero modelli feedforward che includono reti neurali convoluzionali (CNN), modelli energetici come la macchina Boltzmann con restrizioni (RBM) e reti neurali ricorrenti (RNN) Molti layer incorporati sono forniti per gli utenti L'architettura SINGA è sufficientemente flessibile per eseguire framework di training sincroni, asincroni e ibridi SINGA supporta inoltre diversi schemi di partizionamento della rete neurale per parallelizzare la formazione di modelli di grandi dimensioni, ovvero partizionamento su dimensione batch, dimensione delle caratteristiche o partizionamento ibrido Pubblico Questo corso è rivolto a ricercatori, ingegneri e sviluppatori che cercano di utilizzare Apache SINGA come framework di apprendimento approfondito Dopo aver completato questo corso, i delegati: comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di SINGA 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, termini di incorporamento, costruzione di grafici e registrazione .
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 .
7 hours
Overview
Tensor2Tensor (T2T) è una libreria modulare ed estensibile per la formazione di modelli AI in diversi compiti, utilizzando diversi tipi di dati di allenamento, ad esempio: riconoscimento di immagini, traduzione, analisi, sottotitoli di immagini e riconoscimento vocale È gestito dal team di Google Brain In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come preparare un modello di apprendimento approfondito per risolvere più attività Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa il tensore tensoriale2, seleziona un set di dati e forma e valuta un modello di intelligenza artificiale Personalizza un ambiente di sviluppo utilizzando gli strumenti e i componenti inclusi in Tensor2Tensor Crea e utilizza un singolo modello per apprendere simultaneamente un numero di attività da più domini Utilizzare il modello per apprendere dalle attività con una grande quantità di dati di addestramento e applicare tali conoscenze alle attività in cui i dati sono limitati Ottieni risultati di elaborazione soddisfacenti utilizzando una singola GPU Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
21 hours
Overview
TensorFlow è una libreria popolare e di apprendimento automatico sviluppata da Google per il Deep Learning, il calcolo numerico e l'apprendimento automatico su larga scala. TensorFlow 2,0, rilasciato in gennaio 2019, è la versione più recente di TensorFlow e include miglioramenti nell'esecuzione desiderosa, compatibilità e coerenza API.

questa formazione dal vivo dell'istruttore (in loco o a distanza) è rivolta a sviluppatori e data scientist che desiderano utilizzare Tensorflow 2,0 per costruire predittori, classificatori, modelli generativi, reti neurali e così via.

entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

- installare e configurare TensorFlow 2,0.
- comprendere i vantaggi di TensorFlow 2,0 rispetto alle versioni precedenti.
- costruire modelli di Deep Learning.
- implementare un classificatore di immagini avanzato.
- distribuire un modello di Deep learning per i dispositivi cloud, mobile e IoT.

formato del corso

- conferenza interattiva e discussione.
- un sacco di esercizi e pratica.
- implementazione hands-on in un ambiente lab Live.

Opzioni di personalizzazione del corso

- per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
- per ulteriori informazioni su TensorFlow, visita: https://www.tensorflow.org/
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 .
21 hours
Overview
TensorFlow è un'API di seconda generazione della libreria di software open source di Google per Deep Learning Il sistema è progettato per facilitare la ricerca nell'apprendimento automatico e per rendere facile e veloce la transizione dal prototipo di ricerca al sistema di produzione 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: 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 .
28 hours
Overview
Questo corso esplora, con esempi specifici, l'applicazione di Tensor Flow ai fini del riconoscimento dell'immagine Pubblico Questo corso è destinato agli ingegneri che cercano di utilizzare TensorFlow ai fini del riconoscimento di immagini Dopo aver completato questo corso, i delegati saranno in grado di: comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow eseguire le attività di installazione / produzione ambiente / architettura e configurazione valutare la qualità del codice, eseguire il debugging, il monitoraggio implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, costruzione di grafici e registrazione .
21 hours
Overview
Torch è una libreria di apprendimento automatico open source e un Framework di elaborazione scientifica basato sul linguaggio di programmazione Lua. Fornisce un ambiente di sviluppo per i numerici, l'apprendimento automatico e la visione artificiale, con particolare enfasi sull'apprendimento profondo e sulle reti convoluzionali. È uno dei Framework più veloci e flessibili per Machine e Deep Learning ed è utilizzato da aziende come Facebook, Google, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel e molti altri.

in questa formazione live, guidata da un istruttore, copriamo i principi di Torch, le sue caratteristiche uniche e come possono essere applicati nelle applicazioni del mondo reale. Attraversiamo numerosi esercizi pratici in tutto, dimostrando e praticando i concetti appresi.

entro la fine del corso, i partecipanti avranno una conoscenza approfondita delle caratteristiche e delle capacità sottostanti di Torch & #39; s, nonché del suo ruolo e contributo all'interno dello spazio AI rispetto ad altri Framework e librerie. I partecipanti avranno anche ricevuto la pratica necessaria per implementare Torch nei propri progetti.

formato del corso

- Panoramica delle
di Machine e Deep Learning - gli esercizi di codifica e integrazione in classe
- domande di test cosparso lungo la strada per controllare la comprensione
7 hours
Overview
La Tensor Processing Unit (TPU) è l'architettura che Google ha utilizzato internamente per diversi anni e che sta diventando disponibile al pubblico Include diverse ottimizzazioni specifiche per l'uso in reti neurali, tra cui la moltiplicazione della matrice ottimizzata e gli interi a 8 bit invece di 16 bit per restituire livelli appropriati di precisione In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come sfruttare le innovazioni nei processori TPU per massimizzare le prestazioni delle proprie applicazioni AI Alla fine della formazione, i partecipanti saranno in grado di: Formare vari tipi di reti neurali su grandi quantità di dati Utilizzare TPU per accelerare il processo di inferenza di un massimo di due ordini di grandezza Utilizza TPU per elaborare applicazioni intensive come la ricerca di immagini, la visione cloud e le foto Pubblico Sviluppatori ricercatori ingegneri Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
35 hours
Overview
TensorFlow ™ è una libreria software open source per il calcolo numerico che utilizza i grafici del flusso di dati SyntaxNet è un framework di elaborazione del linguaggio naturale neuralnetwork per TensorFlow Word2Vec viene utilizzato per l'apprendimento di rappresentazioni vettoriali di parole, chiamate "raduni di parole" Word2vec è un modello predittivo particolarmente efficiente dal punto di vista computazionale per l'apprendimento delle immersioni di parole dal testo non elaborato È disponibile in due versioni: il modello Continuous BagofWords (CBOW) e il modello SkipGram (capitolo 31 e 32 in Mikolov et al) Utilizzato in tandem, SyntaxNet e Word2Vec consentono agli utenti di generare modelli di Embedded Learned dall'input di Natural Language Pubblico Questo corso è rivolto a sviluppatori e ingegneri che intendono lavorare con i modelli SyntaxNet e Word2Vec nei loro grafici TensorFlow Dopo aver completato questo corso, i delegati: 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, termini di incorporamento, costruzione di grafici e registrazione .
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 .
21 hours
Overview
Microsoft Cognitive Toolkit 2x (in precedenza CNTK) è un toolkit open source e commerciale che consente di addestrare algoritmi di apprendimento approfondito per apprendere come il cervello umano Secondo Microsoft, CNTK può essere 510 volte più veloce di TensorFlow su reti ricorrenti e da 2 a 3 volte più veloce di TensorFlow per le attività basate sull'imaging In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare Microsoft Cognitive Toolkit per creare, addestrare e valutare algoritmi di deep learning da utilizzare in applicazioni AI commerciali che coinvolgono diversi tipi di dati come dati, parlato, testo e immagini Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Accedi a CNTK come libreria da un programma Python, C # o C ++ Utilizza CNTK come strumento autonomo di apprendimento automatico attraverso il proprio linguaggio di descrizione del modello (BrainScript) Utilizzare la funzionalità di valutazione del modello CNTK da un programma Java Combina DNN feedforward, reti convoluzionali (CNN) e reti ricorrenti (RNN / LSTM) Scala la capacità di calcolo su CPU, GPU e macchine multiple Accedi a enormi set di dati utilizzando linguaggi di programmazione e algoritmi esistenti Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Nota Se desideri personalizzare qualsiasi parte di questo corso, incluso il linguaggio di programmazione scelto, ti preghiamo di contattarci per organizzare .
21 hours
Overview
keras è un'API di reti neurali di alto livello per lo sviluppo veloce e la sperimentazione. Funziona in cima a TensorFlow, CNTK, o Theano.

questa formazione diretta da istruttore (in loco o a distanza) è rivolta a persone tecniche che desiderano applicare un modello di Deep Learning alle applicazioni di riconoscimento delle immagini.

entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

- installare e configurare keras.
- rapidamente prototipare modelli di Deep Learning.
- implementare una rete convoluzionale.
- implementare una rete ricorrente.
- eseguire un modello di Deep Learning su una CPU e GPU.

formato del corso

- conferenza interattiva e discussione.
- un sacco di esercizi e pratica.
- implementazione hands-on in un ambiente lab Live.

Opzioni di personalizzazione del corso

- per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
- per saperne di più su keras, si prega di visitare: https://keras.io/
21 hours
Overview
Artificial Neural Network è un modello di dati computazionale utilizzato nello sviluppo di sistemi di Intelligenza Artificiale (AI) in grado di svolgere compiti "intelligenti". Le reti neurali sono comunemente utilizzate nelle applicazioni di Machine Learning (ML), che sono esse stesse un'implementazione dell'IA. Apprendimento profondo è un sottoinsieme di ML.
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 .
28 hours
Overview
This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
21 hours
Overview
Artificial Neural Network è un modello di dati computazionale utilizzato nello sviluppo di sistemi di Intelligenza Artificiale (AI) in grado di svolgere compiti "intelligenti". Le reti neurali sono comunemente utilizzate nelle applicazioni di Machine Learning (ML), che sono esse stesse un'implementazione dell'IA. Apprendimento profondo è un sottoinsieme di ML.
21 hours
Overview
Caffe è un framework di apprendimento profondo fatto con espressione, velocità e modularità in mente Questo corso esplora l'applicazione del Caffe come framework di apprendimento approfondito per il riconoscimento di immagini usando MNIST come esempio Pubblico Questo corso è adatto a ricercatori e ingegneri del Deep Learning interessati a utilizzare Caffe come framework Dopo aver completato questo corso, i delegati saranno in grado di: comprendere la struttura e i meccanismi di distribuzione di Caffe eseguire le attività di installazione / produzione ambiente / architettura e configurazione valutare la qualità del codice, eseguire il debugging, il monitoraggio implementare produzioni avanzate come modelli di formazione, implementazione di livelli e registrazione .
21 hours
Overview
Questo corso è una panoramica generale per il Deep Learning senza andare troppo in profondità in alcun metodo specifico. È adatto alle persone che desiderano iniziare a utilizzare l'apprendimento profondo per migliorare la precisione della previsione.
21 hours
Overview
Deeplearning4j è la prima libreria di deeplearning distribuita per OpenOffice e Java per Java e Scala Integrato con Hadoop e Spark, DL4J è progettato per l'utilizzo in ambienti aziendali su GPU e CPU distribuite Pubblico Questo corso è rivolto a ingegneri e sviluppatori che cercano di utilizzare Deeplearning4j nei loro progetti Dopo questo corso i delegati saranno in grado di: .
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