
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
Machine Translated
Recensioni
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
Machine Translated
L'allenatore era così preparato e comprendeva le aree che mi interessavano.
Mohamed Salama
Corso: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
L'argomento è molto interessante.
Wojciech Baranowski
Corso: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Formazione teorica e volontà dei formatori di risolvere i problemi con i partecipanti dopo la formazione.
Grzegorz Mianowski
Corso: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Argomento. Molto interessante!.
Piotr
Corso: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
La panoramica globale dell'apprendimento approfondito.
Bruno Charbonnier
Corso: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Gli esercizi sono sufficientemente pratici e non richiedono una conoscenza approfondita in Python .
Alexandre GIRARD
Corso: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Fare esercizi su esempi reali usando Eras. L'Italia ha pienamente compreso le nostre aspettative su questa formazione.
Paul Kassis
Corso: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Ho davvero apprezzato le risposte cristalline di Chris alle nostre domande.
Léo Dubus
Corso: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
In generale mi è piaciuto l'allenatore esperto.
Sridhar Voorakkara
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Sono rimasto stupito dallo standard di questa classe - direi che era standard universitario.
David Relihan
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
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
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
Machine Translated
Approfondita trattazione di argomenti di apprendimento automatico, in particolare reti neurali. Demistificato molto dell'argomento.
Sacha Nandlall
Corso: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
Mi piacevano davvero gli esercizi
L M ERICSSON LIMITED
Corso: Machine Learning
Machine Translated
gli esercizi di laboratorio
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Corso: Machine Learning
Machine Translated
Il modulo per appunti Jupyter, in cui è disponibile il materiale di formazione
L M ERICSSON LIMITED
Corso: Machine Learning
Machine Translated
C'erano molti esercizi e argomenti interessanti.
L M ERICSSON LIMITED
Corso: Machine Learning
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
Conoscenza ampia e aggiornata di esempi applicativi pratici e di successo.
ING Bank Śląski S.A.
Corso: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Un sacco di esercizi, ottima collaborazione con il gruppo.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Corso: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
lavorare su colaboratori,
ING Bank Śląski S.A.
Corso: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
mancanza
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
esercizi ed esempi implementati su di loro
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Esempi e argomenti discussi.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
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
Machine Translated
Esercizi pratici preparati dal signor Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Corso: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Ho tratto beneficio dalla passione di insegnare e di concentrarmi sul rendere la cosa sensata.
Zaher Sharifi - GOSI
Corso: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Sottocategorie Machine Learning
Schema generale del corso ML (Machine Learning)
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.
Questo addestramento dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolto agli ingegneri che desiderano conoscere l'applicabilità dell'intelligenza artificiale ai sistemi meccatronici.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Ottieni una panoramica dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza computazionale.
- Comprendere i concetti di reti neurali e diversi metodi di apprendimento.
- Scegli approcci di intelligenza artificiale in modo efficace per i problemi della vita reale.
- Implementare applicazioni AI nell'ingegneria meccatronica.
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.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use Keras to build and train a convolutional neural network.
- Use computer vision techniques to identify lanes in an autonomos driving project.
- Train a deep learning model to differentiate traffic signs.
- Simulate a fully autonomous car.
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/
Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolta a sviluppatori e data scientist che desiderano utilizzare Tensorflow 2.0 per creare predittori, classificatori, modelli generativi, reti neurali e così via.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installa e configura TensorFlow 2.0.
- Comprendi i vantaggi di TensorFlow 2.0 rispetto alle versioni precedenti.
- Costruire modelli di apprendimento profondo.
- Implementa un classificatore di immagini avanzato.
- Distribuisci un modello di apprendimento profondo su dispositivi cloud, mobili e IoT.
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.
- Per ulteriori informazioni su TensorFlow , visitare: https://www.tensorflow.org/
Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolta a persone che desiderano applicare tecniche di ingegneria delle caratteristiche per elaborare meglio i dati e ottenere modelli di apprendimento automatico migliori.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Imposta un ambiente di sviluppo ottimale, inclusi tutti i pacchetti Python necessari.
- Ottieni informazioni importanti analizzando le funzionalità di un set di dati.
- Ottimizza i modelli di apprendimento automatico attraverso l'adattamento dei dati grezzi stessi.
- Pulisci e trasforma i set di dati in preparazione all'apprendimento automatico.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at technical persons who wish to build machine learning models using algorithms such as GLM, Deep Learning and Random Forests.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure H2O.
- Create machine learning models using different popular algorithms.
- Evaluate models based on the type of data and business requirements.
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.
- To learn more about H2O, please visit: https://www.h2o.ai/
questa formazione diretta da istruttore (in loco o a distanza) è rivolta a data scientist che desiderano utilizzare H2O AutoML per automoinare il processo di creazione e selezione dei migliori algoritmi e parametri di machine learning.
entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- automatizza il flusso di lavoro di machine learning.
- addestrare e sintonizzare automaticamente molti modelli di Machine Learning entro un intervallo di tempo specificato.
- Train accatastati Ensemble per arrivare a modelli di ensemble altamente predittivi.
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.
questa formazione dal vivo dell'istruttore (in loco o a distanza) è rivolta a professionisti del machine learning che desiderano utilizzare auto-sklearn per automatizzare il processo di selezione e ottimizzazione di un modello di machine learning.
entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- automatizza il processo di formazione di modelli di Machine Learning altamente efficienti.
- costruire modelli di apprendimento automatico altamente accurati, ignorando i compiti più noiosi di selezionare, addestrare e testare diversi modelli.
- utilizzare il potere di machine learning per risolvere i problemi di business del mondo reale.
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.
questa formazione Live (in loco o remota) guidata da istruttori è rivolta a data scientist e a persone meno tecniche che desiderano utilizzare auto-keras per automatizzare il processo di selezione e ottimizzazione di un modello di machine learning.
entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- automatizza il processo di formazione di modelli di Machine Learning altamente efficienti.
- Cerca automaticamente i migliori parametri per i modelli di Deep Learning.
- costruire modelli di apprendimento automatico altamente accurati.
- utilizzare il potere di machine learning per risolvere i problemi di business del mondo reale.
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 auto-keras, si prega di visitare: https://autokeras.com/
questa formazione diretta da istruttore (in loco o a distanza) è rivolta a persone tecniche con un background in Machine Learning che desiderano ottimizzare i modelli di Machine Learning utilizzati per rilevare modelli complessi nei Big Data.
entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- installare e valutare vari strumenti AutoML open source.
- Train modelli di apprendimento automatico di alta qualità.
- risolvere in modo efficiente diversi tipi di problemi di apprendimento automatico supervisionati.
- scrivere solo il codice necessario per avviare il processo di Machine Learning automatizzato.
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 AutoML, si prega di visitare: https://www.automl.org/
L'apprendimento profondo è un sottocampo dell'apprendimento automatico che utilizza metodi basati su rappresentazioni di dati di apprendimento e strutture come le reti neurali.
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 come implementare modelli di deep learning per le telecomunicazioni utilizzando Python mentre passano attraverso la creazione di un modello di rischio di credito di deep learning.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i concetti fondamentali dell'apprendimento profondo.
- Scopri le applicazioni e gli usi del deep learning nelle telecomunicazioni.
- Usa Python , Keras e TensorFlow per creare modelli di deep learning per le telecomunicazioni.
- Costruisci il proprio modello di previsione di abbandono dei clienti di deep learning usando Python .
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o a distanza) è rivolta agli ingegneri del software che desiderano sviluppare reti neurali e modelli avanzati di deep learning utilizzando Keras e Python.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Applica il deep learning con metodi di apprendimento supervisionati o non supervisionati.
- Sviluppa, addestra e implementa reti neurali simultanee e reti neurali ricorrenti.
- Usa Keras e Python per creare modelli di deep learning per risolvere problemi che coinvolgono immagini, testo, suoni e altro ancora.
Formato del corso
- Lezione interattiva e discussione.
- Un sacco di esercizi e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, vi preghiamo di contattarci per organizzare.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare RapidMiner Studio per la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico e la distribuzione di modelli predittivi.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installa e configura RapidMiner
- Prepara e visualizza i dati con RapidMiner
- Convalida dei modelli di apprendimento automatico
- Mashup dei dati e creazione di modelli predittivi
- Operazionalizzare l'analisi predittiva all'interno di un processo aziendale
- RapidMiner problemi e ottimizza RapidMiner
Pubblico
- Data scientist
- ingegneri
- Sviluppatori
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
Nota
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto), esaminiamo le varie tecnologie che compongono l'IA, nonché i set di abilità e il quadro mentale necessari per utilizzarli per la pianificazione della città. Copriamo anche strumenti e approcci per la raccolta e l'organizzazione di dati rilevanti da utilizzare nell'intelligenza artificiale, incluso il data mining.
Pubblico
- Urbanisti
- architetti
- Sviluppatori
- Funzionari del trasporto
Formato del corso
- Parte della lezione, parte della discussione e una serie di esercizi interattivi.
Nota
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti prenderanno parte a una serie di discussioni, esercitazioni e analisi di casi studio per comprendere i fondamenti del Deep Learning . Verranno valutati gli strumenti e le tecniche di Deep Learning più importanti e verranno svolte esercitazioni per preparare i partecipanti allo svolgimento della propria valutazione e implementazione delle soluzioni di Deep Learning all'interno delle proprie organizzazioni.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i fondamenti del Deep Learning
- Impara le tecniche di Deep Learning e le loro applicazioni nel settore
- Esaminare i problemi in medicina che possono essere risolti con le tecnologie di Deep Learning
- Esplora i case study di Deep Learning in medicina
- Formulare una strategia per l'adozione delle ultime tecnologie in Deep Learning per la risoluzione di problemi in medicina
Pubblico
- I gestori
- Professionisti medici in ruoli di leadership
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
Nota
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
Il deep learning sta diventando una componente principale del futuro design del prodotto che vuole incorporare l'intelligenza artificiale al centro dei loro modelli. Entro i prossimi 5-10 anni, gli strumenti di sviluppo del deep learning , le librerie e le lingue diventeranno componenti standard di ogni toolkit di sviluppo software. Finora Go ogle, Sales Force, Facebook , Amazon hanno utilizzato con successo l'intelligenza artificiale di apprendimento profondo per incrementare il loro business. Le applicazioni andavano dalla traduzione automatica automatica, all'analisi delle immagini, all'analisi dei video, all'analisi del movimento, alla generazione di pubblicità mirata e molto altro.
Questo corso è rivolto a quelle organizzazioni che vogliono incorporare il Deep Learning come parte molto importante della loro strategia di prodotto o servizio. Di seguito è riportato lo schema del corso di apprendimento profondo che possiamo personalizzare per diversi livelli di dipendenti / parti interessate di un'organizzazione.
Destinatari:
(A seconda del pubblico target, i materiali del corso saranno personalizzati)
dirigenti
Una panoramica generale dell'intelligenza artificiale e di come si adatta alla strategia aziendale, con sessioni di breakout su pianificazione strategica, roadmap tecnologiche e allocazione delle risorse per garantire il massimo valore.
Capi progetto
Come pianificare un progetto di intelligenza artificiale, compresa la raccolta e la valutazione dei dati, la pulizia e la verifica dei dati, lo sviluppo di un modello di prova di concetto, l'integrazione nei processi aziendali e la consegna all'interno dell'organizzazione.
Sviluppatori
Corsi tecnici approfonditi, con focus su reti neurali e deep learning, analisi di immagini e video (CNN), analisi del suono e del testo (NLP) e introduzione dell'IA nelle applicazioni esistenti.
commessi
Una panoramica generale dell'intelligenza artificiale e di come può soddisfare le esigenze dei clienti, proposte di valore per vari prodotti e servizi e come dissipare i timori e promuovere i benefici dell'IA.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti apprenderanno i fondamenti del Deep Reinforcement Learning mentre passano attraverso la creazione di un Deep Learning Agent.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i concetti chiave alla base del Deep Reinforcement Learning ed essere in grado di distinguerlo dal Machine Learning
- Applica algoritmi avanzati di apprendimento di rinforzo per risolvere i problemi del mondo reale
- Costruisci un agente di Deep Learning
Pubblico
- Sviluppatori
- Scienziati dei dati
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
In questo corso esaminiamo le varie tecnologie che compongono l'IA e le competenze necessarie per metterle in pratica. Durante il corso, esaminiamo le applicazioni specifiche dell'IA nel settore delle telecomunicazioni.
Pubblico
- Ingegneri di rete
- Personale addetto alle operazioni di rete
- Responsabili tecnici delle telecomunicazioni
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni pratiche
In questa formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare i componenti che fanno parte della Cortana Intelligence Suite per creare applicazioni intelligenti basate sui dati.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Scopri come utilizzare gli strumenti di Cortana Intelligence Suite
- Acquisire le ultime conoscenze sulla gestione e l'analisi dei dati
- Utilizza i componenti Cortana per trasformare i dati in azioni intelligenti
- Usa Cortana per creare applicazioni da zero e avviarlo sul cloud
Pubblico
- Data scientist
- I programmatori
- Sviluppatori
- I gestori
- architetti
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come implementare modelli di apprendimento profondo per il settore bancario utilizzando R mentre passano attraverso la creazione di un modello di rischio di credito di apprendimento profondo.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i concetti fondamentali dell'apprendimento profondo
- Scopri le applicazioni e gli usi del deep learning nel settore bancario
- Usa R per creare modelli di deep learning per il settore bancario
- Costruire il proprio modello di rischio di credito per l'apprendimento approfondito utilizzando R
Pubblico
- Sviluppatori
- Data scientist
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Kubeflow on premise and in the cloud using AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
- Build, deploy, and manage ML workflows based on Docker containers and Kubernetes.
- Run entire machine learning pipelines on diverse architectures and cloud environments.
- Using Kubeflow to spawn and manage Jupyter notebooks.
- Build ML training, hyperparameter tuning, and serving workloads across multiple platforms.