Machine Learning Training Courses

Machine Learning Training Courses

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

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Schema generale del corso ML (Machine Learning)

Nome del corso
Durata
Overview
Nome del corso
Durata
Overview
7 hours
This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at software engineers or anyone who wish to learn how to use Vertex AI to perform and complete machine learning activities.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand how Vertex AI works and use it as a machine learning platform.
- Learn about machine learning and NLP concepts.
- Know how to train and deploy machine learning models using Vertex AI.
7 hours
AlphaFold è un sistema Artificial Intelligence (AI) che esegue la previsione delle strutture proteiche. È sviluppato da Alphabet’s/Google’s DeepMind come un sistema di apprendimento profondo che può prevedere con precisione i modelli 3D delle strutture proteiche.

Questo allenamento guidato da istruttori, in diretta (online o on-site) è rivolto ai biologisti che vogliono capire come AlphaFold funziona e utilizzare i modelli AlphaFold come guide nei loro studi sperimentali.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

Conoscere i principi di base AlphaFold. Scopri come AlphaFold funziona. Imparare a interpretare AlphaFold le previsioni e i risultati.

Il formato del corso

Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
14 hours
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) è un software di visualizzazione del mining di dati open source. Fornisce una raccolta di algoritmi di apprendimento automatico per la preparazione dei dati, la classificazione, il clustering e altre attività di mining dei dati.

Questo istruttore guidato, la formazione in diretta (online o on-site) è rivolto ad analisti di dati e scienziati di dati che vogliono utilizzare Weka per svolgere compiti di mining dei dati.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

Installazione e configurazione Weka Comprendere il Weka ambiente e il lavoro. Eseguire i compiti di mining dei dati utilizzando Weka.

Il formato del corso

Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
14 hours
L'obiettivo di questo corso è quello di fornire una competenza di base nell'applicare Machine Learning metodi in pratica. Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Python e le sue varie biblioteche, e sulla base di un sacco di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i blocchi di costruzione più importanti di Machine Learning, come prendere decisioni di modelli di dati, interpretare le uscite degli algoritmi e valutare i risultati.

Il nostro obiettivo è quello di fornirvi le competenze per comprendere e utilizzare con fiducia gli strumenti più fondamentali della scatola di strumenti Machine Learning e evitare le cadute comuni delle applicazioni Data Science.
21 hours
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 .
28 hours
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.
28 hours
Questo è un corso di 4 giorni che introduce AI e la sua applicazione utilizzando il linguaggio di programmazione Python. C'è un'opzione per avere un giorno supplementare per intraprendere un progetto AI alla conclusione di questo corso.
21 hours
Profondamente Reinforcement Learning riferisce alla capacità di un agente artificiale " di imparare da prova e errore e punizioni. Un agente artifiziale mira a emulare un umano ' capacità di ottenere e costruire conoscenza proprio, direttamente da entrate prima come la visione. Per realizzare l'apprendimento di rafforzamento, vengono utilizzate le reti di apprendimento profonde e neurale. L'apprendimento di riforzamento è diverso dall'apprendimento macchina e non affida sugli approcchi di apprendimento superviso e non supervisati.

In questo instruttore, la formazione viva, i partecipanti imparanno i fondamentali della Deep Reinforcement Learning, in quanto passono attraverso la creazione di un Deep Learning Agente.

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

Capito i concetti chiavi dietro la Profonda Reinforcement Learning e possono distinguirlo da Machine Learning Applicare algoritmi avanzati Reinforcement Learning per risolvere problemi del mondo reale Construire un Deep Learning Agente

Audienza

Sviluppotori dati scientifici

Formato del corso

Parti, discussione parziale, esercizi e pratica pesante
28 hours
L'apprendimento automatico è un ramo dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di imparare senza essere esplicitamente programmati.

L'apprendimento profondo è un sub-campo di apprendimento automatico che utilizza metodi basati sulle rappresentazioni e le strutture dei dati di apprendimento come le reti neurali.

Python è un linguaggio di programmazione di alto livello famoso per la sua chiara sintasi e leggibilità del codice.

In questa formazione diretta da istruttori, i partecipanti impareranno come implementare modelli di apprendimento profondo per telecom utilizzando Python mentre passano attraverso la creazione di un modello di rischio di credito profondo.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

Comprendere i concetti fondamentali dell’apprendimento profondo. Scopri le applicazioni e gli usi dell'apprendimento profondo in telecom. Utilizzare Python, Keras, e TensorFlow per creare modelli di apprendimento profondo per telecom. Costruisci il tuo modello di profondità di apprendimento del cliente utilizzando Python.

Il formato del corso

Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
14 hours
Embedding Projector è un'applicazione web opensource per la visualizzazione dei dati utilizzati per addestrare i sistemi di machine learning Creato da Google, fa parte di TensorFlow Questo corso di formazione dal vivo con istruttore introduce i concetti alla base di Embedding Projector e accompagna i partecipanti attraverso la configurazione di un progetto dimostrativo Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Scopri come i dati vengono interpretati dai modelli di apprendimento automatico Navigare attraverso le viste 3D e 2D dei dati per comprendere come un algoritmo di apprendimento automatico lo interpreti Comprendere i concetti dietro Embeddings e il loro ruolo nella rappresentazione di vettori matematici per immagini, parole e numeri Esplora le proprietà di un incorporamento specifico per comprendere il comportamento di un modello Applicare Embedding Project ai casi d'uso del mondo reale come costruire un sistema di raccomandazione di canzoni per gli amanti della musica Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
7 hours
Questo corso è stato creato per manager, architetti di soluzioni, ufficiali di innovazione, CTO, architetti di software e chiunque sia interessato a una panoramica dell'intelligenza artificiale applicata e la previsione più vicina per il suo sviluppo.
7 hours
Questo corso di formazione è rivolto a persone che desiderano applicare le tecniche di Machine Learning base in applicazioni pratiche.

Pubblico

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

Esempi specifici di settore vengono utilizzati per rendere la formazione rilevante per il pubblico.
14 hours
Questo corso di formazione è rivolto a persone che desiderano applicare l' Machine Learning in applicazioni pratiche.

Pubblico

Questo corso è rivolto a data scientist e statistici che hanno una certa familiarità con le statistiche e sanno programmare R (o Python o altra lingua scelta). L'enfasi di questo corso è sugli aspetti pratici della preparazione, esecuzione, analisi e visualizzazione di dati / modelli.

Lo scopo è quello di fornire applicazioni pratiche Machine Learning ai partecipanti interessati ad applicare i metodi di lavoro.

Esempi specifici di settore vengono utilizzati per rendere la formazione rilevante per il pubblico.
14 hours
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 .
21 hours
La rete neurale artificiale è un modello di dati computazionale utilizzato nello sviluppo di sistemi di Artificial Intelligence (AI) in grado di eseguire attività "intelligenti". Neural Networks sono comunemente utilizzate nelle applicazioni di Machine Learning (ML), che sono esse stesse un'implementazione dell'IA. Deep Learning è un sottoinsieme di ML.
21 hours
This course will be a combination of theory and practical work with specific examples used throughout the event.
21 hours
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.
21 hours
MATLAB is a numerical computing environment and programming language developed by MathWorks.
14 hours
Lo scopo di questo corso è fornire una competenza di base nell'applicazione pratica dei metodi di Machine Learning . Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Scala e delle sue varie librerie, e basato su una moltitudine di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i più importanti blocchi di Machine Learning , come prendere decisioni sulla modellazione dei dati, interpretare i risultati degli algoritmi e convalidare i risultati.

Il nostro obiettivo è darti le competenze per comprendere e utilizzare gli strumenti più importanti della cassetta degli attrezzi di Machine Learning sicuro ed evitare le insidie comuni delle applicazioni di Data Science .
14 hours
R è un linguaggio di programmazione open source gratuito per la computazione statistica, l'analisi dei dati e la grafica. La ricerca viene utilizzata da un numero crescente di manager e analisti di dati all'interno delle società e delle accademie. R ha una vasta gamma di pacchetti per l'estrazione dei dati.
21 hours
PredictionIO è un Machine Learning Server open source basato su stack open source all'avanguardia.

Pubblico

Questo corso è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano creare motori predittivi per qualsiasi attività di apprendimento automatico.
35 hours
Questo corso è stato creato per le persone che non hanno precedenti esperienze in probabilità e statistiche .
21 hours
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 .
21 hours
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
7 hours
Snorkel è un sistema per creare, modellare e gestire rapidamente i dati di allenamento Si concentra sull'accelerazione dello sviluppo di applicazioni di estrazione dati strutturate o "oscure" per domini in cui non sono disponibili o facili da ottenere insiemi di formazione con etichette di grandi dimensioni In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno le tecniche per estrarre valore da dati non strutturati come testo, tabelle, figure e immagini attraverso la modellazione dei dati di allenamento con Snorkel Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Crea programmaticamente set di allenamento per abilitare l'etichettatura di set di allenamento di massa Prepara modelli di qualità elevata modellando prima i set di allenamento rumorosi Utilizzare Snorkel per implementare le deboli tecniche di supervisione e applicare la programmazione dei dati ai sistemi di apprendimento automatico con sistema debolmente supervisionato Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
14 hours
Encog è un framework di apprendimento automatico opensource per Java eNet In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti apprenderanno tecniche avanzate di apprendimento automatico per la costruzione di modelli predittivi di reti neurali accurate Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Implementare diverse tecniche di ottimizzazione delle reti neurali per risolvere underfitting e overfitting Comprendere e scegliere tra un certo numero di architetture di rete neurali Implementare reti di feed-back e feedback supervisionate Pubblico Sviluppatori Gli analisti Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
14 hours
Encog è un framework di apprendimento automatico opensource per Java eNet In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come creare vari componenti della rete neurale usando ENCOG Verranno discusse le casistiche di Realworld e verranno esplorate le soluzioni basate su linguaggio macchina per questi problemi Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Preparare i dati per le reti neurali utilizzando il processo di normalizzazione Implementare reti feed-forward e metodologie di formazione sulla propagazione Implementare compiti di classificazione e regressione Modella e addestra reti neurali usando il workbench basato su GUI di Encog Integrare il supporto di rete neurale in applicazioni realworld Pubblico Sviluppatori Gli analisti Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
21 hours
In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come utilizzare le giuste tecniche di apprendimento automatico e le tecniche di PNL (Natural Language Processing) per estrarre valore dai dati basati su testo Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Risolvi problemi di data science basati su testo con codice riutilizzabile di alta qualità Applicare diversi aspetti di scikitlearn (classificazione, clustering, regressione, riduzione della dimensionalità) per risolvere i problemi Costruire modelli di apprendimento automatico efficaci utilizzando dati basati su testo Creare un set di dati ed estrarre le caratteristiche dal testo non strutturato Visualizza i dati con Matplotlib Costruisci e valuta i modelli per ottenere informazioni dettagliate Risolvi errori di codifica del testo Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
14 hours
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 .
28 hours
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

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