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
Era molto interattivo e più rilassato e informale del previsto. Abbiamo trattato molti argomenti nel tempo e il formatore è sempre stato propenso a parlare più in dettaglio o più in generale sugli argomenti e su come erano correlati. Sento che la formazione mi ha dato gli strumenti per continuare ad apprendere invece di essere una sessione unica in cui l'apprendimento si interrompe una volta finito, il che è molto importante data la scala e la complessità dell'argomento.
Jonathan Blease
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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L'allenatore era così preparato e comprendeva le aree che mi interessavano.
Mohamed Salama
Corso: Data Mining & Machine Learning with R
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L'argomento è molto interessante.
Wojciech Baranowski
Corso: Introduction to Deep Learning
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Formazione teorica e volontà dei formatori di risolvere i problemi con i partecipanti dopo la formazione.
Grzegorz Mianowski
Corso: Introduction to Deep Learning
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Argomento. Molto interessante!.
Piotr
Corso: Introduction to Deep Learning
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Esercizi dopo ogni argomento sono stati davvero utili, nonostante ci fossero troppo complicati alla fine. In generale, il materiale presentato è stato molto interessante e coinvolgente! Gli esercizi con il riconoscimento delle immagini erano fantastici.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Corso: Introduction to Deep Learning
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Penso che se l'addestramento fosse fatto in polacco, permetterebbe al formatore di condividere le sue conoscenze in modo più efficiente.
Radek
Corso: Introduction to Deep Learning
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La panoramica globale dell'apprendimento approfondito.
Bruno Charbonnier
Corso: Advanced Deep Learning
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Gli esercizi sono sufficientemente pratici e non richiedono una conoscenza approfondita in Python .
Alexandre GIRARD
Corso: Advanced Deep Learning
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Fare esercizi su esempi reali usando Eras. L'Italia ha pienamente compreso le nostre aspettative su questa formazione.
Paul Kassis
Corso: Advanced Deep Learning
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Ho davvero apprezzato le risposte cristalline di Chris alle nostre domande.
Léo Dubus
Corso: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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In generale mi è piaciuto l'allenatore esperto.
Sridhar Voorakkara
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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
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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
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Ho apprezzato molto la copertura e la profondità degli argomenti.
Anirban Basu
Corso: Machine Learning and Deep Learning
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Il formatore ha spiegato molto facilmente argomenti difficili e avanzati.
Leszek K
Corso: Artificial Intelligence Overview
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La profonda conoscenza del formatore sull'argomento.
Sebastian Görg
Corso: Introduction to Deep Learning
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Approccio molto aggiornato o CPI (flusso tensoriale, epoca, apprendimento) per l'apprendimento automatico.
Paul Lee
Corso: TensorFlow for Image Recognition
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Molto flessibile
Frank Ueltzhöffer
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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In genere mi è piaciuta la flessibilità.
Werner Philipp
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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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
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Ho tratto beneficio dalla selezione degli argomenti. Stile di allenamento Orientamento alla pratica.
Commerzbank AG
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Tutto come
蒙 李
Corso: Machine Learning Fundamentals with Python
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modo di condurre ed esempio dato dal trainer
ORANGE POLSKA S.A.
Corso: Machine Learning and Deep 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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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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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
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
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Sottocategorie Machine Learning
Schema generale del corso ML (Machine Learning)
Nome del corso
Durata
Overview
Nome del corso
Durata
Overview
7 hours
Overview
Questo corso è stato creato per manager, architetti delle soluzioni, responsabili dell'innovazione, CTO, architetti del software e chiunque sia interessato a una panoramica dell'intelligenza artificiale applicata e alle previsioni più vicine per il suo sviluppo.
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.
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.
21 hours
Overview
La meccatronica (nota anche come ingegneria meccatronica) è una combinazione di meccanica, elettronica e informatica.
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.
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.
21 hours
Overview
This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at developers who wish to build a self-driving car using deep learning techniques.
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.
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.
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/
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
TensorFlow è una libreria popolare e di apprendimento automatico sviluppata da Go ogle per l'apprendimento profondo, il calcolo numerico e l'apprendimento automatico su larga scala. TensorFlow 2.0, rilasciato a gennaio 2019, è la versione più recente di TensorFlow e include miglioramenti nell'esecuzione desiderata, compatibilità e coerenza API.
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 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/
14 hours
Overview
Feature Engineering è il processo di selezione e trasformazione dei dati per migliorare l'accuratezza degli algoritmi di machine learning. Richiede una profonda familiarità con i dati da parte di un esperto in materia.
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.
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.
14 hours
Overview
H2O is an open source predictive analytics platform. It supports R, Python, Scala, Java and REST.
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/
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/
14 hours
Overview
H2O AutoML è una piattaforma di intelligenza artificiale che automatizza il processo di creazione, selezione e ottimizzazione di un gran numero di modelli di machine learning.
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 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.
14 hours
Overview
auto-sklearn è un pacchetto python costruito attorno alla libreria di apprendimento automatico Scikit-learn. Cerca automaticamente l'algoritmo di apprendimento corretto per un nuovo set di dati di machine learning e ne ottimizza i parametri.
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 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.
14 hours
Overview
auto-keras (noto anche come Autokeras o auto keras) è una libreria Python open source per il Machine Learning automatizzato (AutoML).
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 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/
14 hours
Overview
AutoML è un software di apprendimento automatico di facile utilizzo che automatizza gran parte del lavoro necessario per selezionare un algoritmo di apprendimento automatico ideale, le sue impostazioni dei parametri e i metodi di pre-elaborazione.
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/
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/
28 hours
Overview
Questo è un corso di 4 giorni che introduce l'IA e la sua applicazione usando il Python programmazione Python . C'è un'opzione per avere un giorno in più per intraprendere un progetto di intelligenza artificiale al completamento di questo corso.
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.
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
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
14 hours
Overview
Keras è un open source Python libreria di rete neurale per la creazione di reti neurali di deep learning. Keras offre un insieme intuitivo di astrazioni, semplificando lo sviluppo di reti neurali e modelli di deep learning.
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.
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
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14 hours
Overview
RapidMiner è una piattaforma software open source per la scienza dei dati per la prototipazione e lo sviluppo rapidi di applicazioni. Include un ambiente integrato per la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico, l'apprendimento approfondito, l'estrazione del testo e l'analisi predittiva.
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, 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.
14 hours
Overview
Come saranno le città in futuro? Come si può usare Artificial Intelligence (AI) per migliorare l'urbanistica? In che modo l'IA può essere utilizzata per rendere le città più efficienti, vivibili, più sicure e rispettose dell'ambiente?
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 (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.
14 hours
Overview
Machine Learning è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. Deep Learning è un sottocampo del Machine Learning che tenta di imitare il funzionamento del cervello umano nel prendere decisioni. È addestrato con i dati al fine di fornire automaticamente soluzioni ai problemi. Deep Learning offre grandi opportunità per l'industria medica che si trova su una miniera d'oro di dati.
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.
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.
14 hours
Overview
L'algebra lineare è una branca della matematica che si occupa di vettori, matrici e trasformazioni lineari La conoscenza dell'algebra lineare aiuta ingegneri e sviluppatori a migliorare le loro capacità di apprendimento automatico La comprensione dei concetti di algebra lineare consente loro di comprendere meglio i principi alla base delle tecniche di apprendimento automatico e quindi di risolvere i problemi più velocemente In questo corso di formazione dal vivo istruito, i partecipanti impareranno i fondamenti dell'algebra lineare mentre affrontano la soluzione di un problema di apprendimento automatico usando metodi di algebra lineare Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Comprendere i concetti fondamentali di algebra lineare Impara le abilità di algebra lineare necessarie per l'apprendimento automatico Usa strutture e concetti di algebra lineare quando lavori con dati, immagini, algoritmi, ecc Risolvi un problema di apprendimento automatico usando l'algebra lineare Pubblico Sviluppatori ingegneri Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Nota Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, vi preghiamo di contattarci per organizzare .
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
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.
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 .
21 hours
Overview
Introduzione :
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.
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.
21 hours
Overview
L'apprendimento di rinforzo profondo si riferisce alla capacità di un "agente artificiale" di apprendere attraverso prove ed errori e premi e punizioni. Un agente artificiale mira a emulare la capacità di un essere umano di ottenere e costruire conoscenze da solo, direttamente da input grezzi come la visione. Per realizzare l'apprendimento per rinforzo, vengono utilizzati l'apprendimento profondo e le reti neurali. L'apprendimento per rinforzo è diverso dall'apprendimento automatico e non si basa su approcci di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
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 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
14 hours
Overview
L'intelligenza artificiale è una raccolta di tecnologie per la costruzione di sistemi intelligenti in grado di comprendere i dati e le attività che li circondano per prendere "decisioni intelligenti". Per i fornitori di telecomunicazioni, la creazione di applicazioni e servizi che utilizzano l'intelligenza artificiale potrebbe aprire le porte a operazioni e servizi migliorati in settori quali la manutenzione e l'ottimizzazione della rete.
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 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
28 hours
Overview
Cortana Intelligence Suite è un pacchetto di prodotti e servizi integrati su Microsoft Azure Cloud che consente alle entità di trasformare i dati in azioni intelligenti.
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 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
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 la finanza usando Python mentre passano attraverso la creazione di un modello di predizione dei prezzi delle azioni in 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 del deep learning in finanza Usa Python, Keras e TensorFlow per creare modelli di deep learning per la finanza Costruire il proprio modello di previsione dei prezzi delle azioni 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
L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. 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. 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 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
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
35 hours
Overview
This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to build, deploy, and manage machine learning workflows on Kubernetes.
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.
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.
Prossimi corsi ML (Machine Learning)
2021-05-18 09:30:00
14 ore
2021-05-21 09:30:00
7 ore
2021-06-02 09:30:00
14 ore
2021-06-14 09:30:00
7 ore
2021-06-17 09:30:00
14 ore
Other countries
Consulting
Fine settimana Machine Learning corsi, Sera ML (Machine Learning) training, Machine Learning centro di addestramento, Machine Learning con istruttore, Fine settimana Machine Learning training, Sera Machine Learning (ML) corsi, Machine Learning coaching, ML (Machine Learning) istruttore, Machine Learning (ML) trainer, Machine Learning (ML) corsi di formazione, Machine Learning (ML) classi, Machine Learning in loco, Machine Learning corsi privati, ML (Machine Learning) training individuale
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