I corsi di formazione in machine learning (ML) in diretta condotti da istruttori dimostrano attraverso pratiche pratiche come applicare tecniche di apprendimento automatico e strumenti per risolvere problemi reali in vari settori. I corsi NobleProg ML coprono diversi linguaggi di programmazione e framework, inclusi Python, linguaggio R e Matlab. I corsi di Machine Learning sono offerti per una serie di applicazioni industriali, tra cui finanza, servizi bancari e assicurativi e riguardano i fondamenti del Machine Learning e approcci più avanzati come Deep Learning. La formazione Machine Learning è disponibile come "allenamento 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 in Italia o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Italia . La formazione in remoto dal vivo viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo. NobleProg: il tuo fornitore di formazione locale
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Recensioni
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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Mi piacevano davvero gli esercizi
L M ERICSSON LIMITED
Corso: Machine Learning
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Possibilità di discutere autonomamente i problemi proposti
ORANGE POLSKA S.A.
Corso: Machine Learning and Deep Learning
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Comunicazione con i docenti
文欣 张
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Mi piace
lisa xie
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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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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Conoscenza ampia e aggiornata di esempi applicativi pratici e di successo.
ING Bank Śląski S.A.
Corso: Introduction to Deep Learning
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Un sacco di esercizi, ottima collaborazione con il gruppo.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Corso: Introduction to Deep Learning
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lavorare su colaboratori,
ING Bank Śląski S.A.
Corso: Introduction to Deep Learning
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Era ovvio che gli entusiasti degli argomenti presentati stavano guidando. Utilizzato esempi interessanti durante l'esercizio.
ING Bank Śląski S.A.
Corso: Introduction to Deep Learning
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Una vasta gamma di argomenti trattati e una conoscenza approfondita dei leader.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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mancanza
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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Grande conoscenza teorica e pratica dei docenti. Comunicabilità dei formatori. Durante il corso, potresti porre domande e ottenere risposte soddisfacenti.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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Parte pratica, dove abbiamo implementato algoritmi. Ciò ha permesso una migliore comprensione dell'argomento.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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esercizi ed esempi implementati su di loro
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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Esempi e argomenti discussi.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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Conoscenza sostanziale, impegno, un modo appassionato di trasferire conoscenza. Esempi pratici dopo una lezione teorica.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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Esercizi pratici preparati dal signor Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
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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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Identificazione umana e rilevamento cattivo punto del circuito
王 春柱 - 中移物联网
Corso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
dimostrare
中移物联网
Corso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Informazioni sull'area del viso.
中移物联网
Corso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
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
Machine Translated
Sta mostrando molti metodi con script pre-preparati: materiali molto ben preparati e facili da rintracciare
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Corso: Machine Learning – Data science
Machine Translated
Mi piace che la formazione sia stata focalizzata su esempi e programmazione. Ho pensato che fosse impossibile mettere così tanto contenuto in tre giorni di allenamento, ma mi sbagliavo. La formazione ha riguardato molti argomenti e tutto è stato svolto in modo molto dettagliato (in particolare la messa a punto dei parametri del modello - non mi aspettavo che ci sarebbe stato un tempo per questo e sono rimasto grato sorpreso).
Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Corso: Machine Learning – Data science
Machine Translated
Alternation theory / practice effective!
CIRAD
Corso: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Sottocategorie Machine Learning
Schema generale del corso ML (Machine Learning)
Nome del corso
Durata
Overview
Nome del corso
Durata
Overview
35 hours
Overview
Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolta a professionisti che desiderano iniziare una carriera nel campo Data Science .
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installa e configura Python e MySql.
- Comprendi cos'è Data Science e come può aggiungere valore praticamente a qualsiasi azienda.
- Scopri i fondamenti della codifica in Python
- Impara le tecniche di Machine Learning supervisionate e non supervisionate e come implementarle e interpretare i risultati.
Formato del corso
- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installa e configura Python e MySql.
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Formato del corso
- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
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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.
21 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 (onsite or remote) 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.
This instructor-led, live training (onsite or remote) 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:
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- 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
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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
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 (onsite or remote) 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.
This instructor-led, live training (onsite or remote) 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
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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 .
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
28 hours
Overview
Questo corso ti fornirà conoscenze in reti neurali e generalmente in algoritmo di machine learning, deep learning (algoritmi e applicazioni).
Questa formazione è più focalizzata sui fondamenti, ma ti aiuterà a scegliere la tecnologia giusta: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , ecc. Gli esempi sono realizzati in TensorFlow .
Questa formazione è più focalizzata sui fondamenti, ma ti aiuterà a scegliere la tecnologia giusta: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , ecc. Gli esempi sono realizzati in TensorFlow .
21 hours
Overview
MXNet is a flexible, open-source Deep Learning library that is popular for research prototyping and production. Together with the high-level Gluon API interface, Apache MXNet is a powerful alternative to TensorFlow and PyTorch.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Apache MXNet to build and deploy a deep learning model for image recognition.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache MXNet and its components.
- Understand MXNet's architecture and data structures.
- Use Apache MXNet's low-level and high-level APIs to efficiently build neural networks.
- Build a convolutional neural network for image classification.
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.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Apache MXNet to build and deploy a deep learning model for image recognition.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache MXNet and its components.
- Understand MXNet's architecture and data structures.
- Use Apache MXNet's low-level and high-level APIs to efficiently build neural networks.
- Build a convolutional neural network for image classification.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
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21 hours
Overview
Questa sessione di formazione in aula esplorerà gli strumenti di apprendimento automatico con (suggerito) Python . I delegati avranno esempi basati su computer ed esercitazioni di casi studio da intraprendere.
21 hours
Overview
Questo corso introduce metodi di apprendimento automatico nelle applicazioni di robotica.
È un'ampia panoramica dei metodi, delle motivazioni e delle idee principali esistenti nel contesto del riconoscimento dei modelli.
Dopo un breve background teorico, i partecipanti eseguiranno un semplice esercizio usando open source (di solito R) o qualsiasi altro software popolare.
È un'ampia panoramica dei metodi, delle motivazioni e delle idee principali esistenti nel contesto del riconoscimento dei modelli.
Dopo un breve background teorico, i partecipanti eseguiranno un semplice esercizio usando open source (di solito R) o qualsiasi altro software popolare.
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.
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.
14 hours
Overview
MLOps (Machine Learning Operations) is the practice of integrating data science and operations to help manage the ML lifecycle. MLOps provides the ability to automate the reproduction of machine learning model development and training.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.
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.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
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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 .
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 .
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
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
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.
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
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 .
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 .
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 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 .
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 .
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
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
L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. 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 apprendimento automatico.
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.
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 utilizzando l'apprendimento automatico con Python
Pubblico
- Sviluppatori
- Data scientist
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
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.
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 utilizzando l'apprendimento automatico con Python
Pubblico
- Sviluppatori
- Data scientist
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
21 hours
Overview
Questo corso di formazione è rivolto a persone che desiderano applicare l' Machine Learning in applicazioni pratiche per il proprio team. La formazione non si tufferà nei tecnicismi e verterà su concetti di base e applicazioni operative / operative degli stessi.
Destinatari
- Investitori e imprenditori AI
- Manager e ingegneri la cui azienda si sta avventurando nello spazio AI
- Analisti Business e investitori
Destinatari
- Investitori e imprenditori AI
- Manager e ingegneri la cui azienda si sta avventurando nello spazio AI
- Analisti Business e investitori
21 hours
Overview
Questo corso copre l'IA (enfatizzando Machine Learning e Deep Learning )
7 hours
Overview
Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolta a persone tecniche che desiderano apprendere come implementare una strategia di apprendimento automatico massimizzando l'utilizzo dei big data.
Al termine di questa formazione, i partecipanti dovranno:
- Comprendi l'evoluzione e le tendenze dell'apprendimento automatico.
- Sapere come l'apprendimento automatico viene utilizzato in diversi settori.
- Acquisire familiarità con gli strumenti, le competenze e i servizi disponibili per implementare l'apprendimento automatico all'interno di un'organizzazione.
- Comprendi come l'apprendimento automatico può essere utilizzato per migliorare il data mining e l'analisi.
- Scopri cos'è un back-end di dati medio e come viene utilizzato dalle aziende.
- Comprendi il ruolo svolto dai big data e dalle applicazioni intelligenti in tutti i settori.
Formato del corso
- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
Al termine di questa formazione, i partecipanti dovranno:
- Comprendi l'evoluzione e le tendenze dell'apprendimento automatico.
- Sapere come l'apprendimento automatico viene utilizzato in diversi settori.
- Acquisire familiarità con gli strumenti, le competenze e i servizi disponibili per implementare l'apprendimento automatico all'interno di un'organizzazione.
- Comprendi come l'apprendimento automatico può essere utilizzato per migliorare il data mining e l'analisi.
- Scopri cos'è un back-end di dati medio e come viene utilizzato dalle aziende.
- Comprendi il ruolo svolto dai big data e dalle applicazioni intelligenti in tutti i settori.
Formato del corso
- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
28 hours
Overview
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come applicare le tecniche e gli strumenti di apprendimento automatico per risolvere i problemi del mondo reale nel settore bancario. 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 dal vivo.
Pubblico
- Sviluppatori
- Data scientist
- Professionisti bancari con un background tecnico
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
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 dal vivo.
Pubblico
- Sviluppatori
- Data scientist
- Professionisti bancari con un background tecnico
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
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 .
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.
Formato del corso
- Lezione e discussione abbinate ad esercitazioni pratiche.
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 .
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 .
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