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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Schema generale del corso ML (Machine Learning)

Nome del corso
Durata
Overview
Nome del corso
Durata
Overview
35 hours
Overview
Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolta a professionisti che desiderano iniziare una carriera nel campo Data Science .

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

- Installa e configura Python e MySql.
- Comprendi cos'è Data Science e come può aggiungere valore praticamente a qualsiasi azienda.
- Scopri i fondamenti della codifica in Python
- Impara le tecniche di Machine Learning supervisionate e non supervisionate e come implementarle e interpretare i risultati.

Formato del corso

- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
14 hours
Overview
Questo corso copre l'IA (sottolineando l' Machine Learning e l' Deep Learning ) nell'industria Automotive . Aiuta a determinare quale tecnologia può essere (potenzialmente) utilizzata in situazioni multiple in un'automobile: dalla semplice automazione, dal riconoscimento delle immagini al processo decisionale autonomo.
7 hours
Overview
Questo corso di formazione è rivolto a persone che desiderano applicare le tecniche di Machine Learning base in applicazioni pratiche.

Pubblico

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

Esempi specifici di settore vengono utilizzati per rendere la formazione rilevante per il pubblico.
14 hours
Overview
OpenCV is a library of programming functions for deciphering images with computer algorithms. OpenCV 4 is the latest OpenCV release and it provides optimized modularity, updated algorithms, and more. With OpenCV 4 and Python, users will be able to view, load, and classify images and videos for advanced image recognition.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.

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

- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 hours
Overview
Il corso è dedicato a coloro che vorrebbero conoscere un programma alternativo al pacchetto commerciale MATLAB Il corso di formazione Threeday fornisce informazioni complete su come spostarsi nell'ambiente ed eseguire il pacchetto OCTAVE per l'analisi dei dati e calcoli di ingegneria I destinatari dell'allenamento sono principianti ma anche coloro che conoscono il programma e desiderano sistematizzare le proprie conoscenze e migliorare le proprie capacità La conoscenza di altri linguaggi di programmazione non è richiesta, ma faciliterà notevolmente l'acquisizione di conoscenze da parte degli studenti Il corso ti mostrerà come usare il programma in molti esempi pratici .
14 hours
Overview
Questa sessione di formazione in aula conterrà presentazioni ed esempi basati su computer ed esercitazioni di casi studio da intraprendere con le pertinenti biblioteche di reti neurali e profonde
28 hours
Overview
Questo corso ti fornirà conoscenze in reti neurali e generalmente in algoritmo di machine learning, deep learning (algoritmi e applicazioni).

Questa formazione è più focalizzata sui fondamenti, ma ti aiuterà a scegliere la tecnologia giusta: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , ecc. Gli esempi sono realizzati in TensorFlow .
21 hours
Overview
Questa sessione di formazione in aula esplorerà gli strumenti di apprendimento automatico con (suggerito) Python . I delegati avranno esempi basati su computer ed esercitazioni di casi studio da intraprendere.
21 hours
Overview
Questo corso introduce metodi di apprendimento automatico nelle applicazioni di robotica.

È un'ampia panoramica dei metodi, delle motivazioni e delle idee principali esistenti nel contesto del riconoscimento dei modelli.

Dopo un breve background teorico, i partecipanti eseguiranno un semplice esercizio usando open source (di solito R) o qualsiasi altro software popolare.
21 hours
Overview
l'obiettivo di questo corso è quello di fornire una competenza generale nell'applicazione dei metodi di Machine Learning nella pratica. Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Python e delle sue varie biblioteche, e sulla base di una moltitudine di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i più importanti elementi costitutivi del machine learning, come prendere decisioni di modellazione dei dati, interpretare il output degli algoritmi e convalidare i risultati.

il nostro obiettivo è quello di darvi le competenze per capire e utilizzare gli strumenti più fondamentali dalla Toolbox di Machine Learning con fiducia ed evitare le insidie comuni delle applicazioni di Data Science.
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 .
14 hours
Overview
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare lo stack tecnologico iOS Machine Learning mentre passano attraverso la creazione e la distribuzione di un'app mobile iOS Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Crea un'app mobile in grado di elaborare immagini, analisi del testo e riconoscimento vocale Accedere ai modelli ML preained per l'integrazione con le app iOS Creare un modello ML personalizzato Aggiungi il supporto di Siri Voice alle app iOS Comprendere e utilizzare framework come coreML, Vision, CoreGraphics e GamePlayKit Usa linguaggi e strumenti come Python, Keras, Caffee, Tensorflow, scikit learn, libsvm, Anaconda e Spyder Pubblico Sviluppatori Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
14 hours
Overview
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 .
14 hours
Overview
La libreria Apache OpenNLP è un toolkit basato sull'apprendimento automatico per l'elaborazione di testi in linguaggio naturale Supporta le più comuni attività di NLP, come il riconoscimento della lingua, la tokenizzazione, la segmentazione delle frasi, la codifica di parti di componenti, l'estrazione di entità con nome, il chunking, l'analisi e la risoluzione di coreference In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come creare modelli per l'elaborazione di dati basati su testo utilizzando OpenNLP I dati di addestramento del campione e i set di dati personalizzati saranno utilizzati come base per gli esercizi di laboratorio Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa e configura OpenNLP Scarica modelli esistenti e creane di nuovi Formare i modelli su varie serie di dati campione Integrare OpenNLP con le applicazioni Java esistenti Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
14 hours
Overview
Lo scopo di questo corso è fornire una competenza di base nell'applicazione pratica dei metodi di Machine Learning . Attraverso l'uso del Python programmazione Python e delle sue varie librerie e basato su una moltitudine di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i più importanti elementi costitutivi di Machine Learning , come prendere decisioni sulla modellazione dei dati, interpretare i risultati degli algoritmi e convalidare i risultati.

Il nostro obiettivo è darti le competenze per comprendere e utilizzare gli strumenti più importanti della cassetta degli attrezzi di Machine Learning sicuro ed evitare le insidie comuni delle applicazioni di Data Science .
14 hours
Overview
Lo scopo di questo corso è fornire una competenza di base nell'applicazione pratica dei metodi di Machine Learning . Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Scala e delle sue varie librerie, e basato su una moltitudine di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i più importanti blocchi di Machine Learning , come prendere decisioni sulla modellazione dei dati, interpretare i risultati degli algoritmi e convalidare i risultati.

Il nostro obiettivo è darti le competenze per comprendere e utilizzare gli strumenti più importanti della cassetta degli attrezzi di Machine Learning sicuro ed evitare le insidie comuni delle applicazioni di Data Science .
28 hours
Overview
L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. R è un linguaggio di programmazione popolare nel settore finanziario. È utilizzato in applicazioni finanziarie che vanno dai principali programmi di trading ai sistemi di gestione del rischio.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come applicare tecniche e strumenti di apprendimento automatico per risolvere i problemi del mondo reale nel settore finanziario. R sarà usato come linguaggio di programmazione.

I partecipanti apprendono innanzitutto i principi chiave, quindi mettono in pratica le proprie conoscenze costruendo i propri modelli di apprendimento automatico e utilizzandoli per completare una serie di progetti di gruppo.

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

- Comprendi i concetti fondamentali nell'apprendimento automatico
- Scopri le applicazioni e gli usi dell'apprendimento automatico in ambito finanziario
- Sviluppa la propria strategia di trading algoritmica usando l'apprendimento automatico con R

Pubblico

- Sviluppatori
- Data scientist

Formato del corso

- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
21 hours
Overview
L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. Python è un linguaggio di programmazione famoso per la sua chiara sintassi e leggibilità. Offre un'eccellente raccolta di librerie e tecniche ben collaudate per lo sviluppo di applicazioni di apprendimento automatico.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come applicare tecniche e strumenti di apprendimento automatico per risolvere i problemi del mondo reale nel settore finanziario.

I partecipanti apprendono innanzitutto i principi chiave, quindi mettono in pratica le proprie conoscenze costruendo i propri modelli di apprendimento automatico e utilizzandoli per completare una serie di progetti di gruppo.

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

- Comprendi i concetti fondamentali nell'apprendimento automatico
- Scopri le applicazioni e gli usi dell'apprendimento automatico in ambito finanziario
- Sviluppa la propria strategia di trading algoritmica utilizzando l'apprendimento automatico con Python

Pubblico

- Sviluppatori
- Data scientist

Formato del corso

- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
21 hours
Overview
Questo corso di formazione è rivolto a persone che desiderano applicare l' Machine Learning in applicazioni pratiche per il proprio team. La formazione non si tufferà nei tecnicismi e verterà su concetti di base e applicazioni operative / operative degli stessi.

Destinatari

- Investitori e imprenditori AI
- Manager e ingegneri la cui azienda si sta avventurando nello spazio AI
- Analisti Business e investitori
21 hours
Overview
Questo corso copre l'IA (enfatizzando Machine Learning e Deep Learning )
7 hours
Overview
Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolta a persone tecniche che desiderano apprendere come implementare una strategia di apprendimento automatico massimizzando l'utilizzo dei big data.

Al termine di questa formazione, i partecipanti dovranno:

- Comprendi l'evoluzione e le tendenze dell'apprendimento automatico.
- Sapere come l'apprendimento automatico viene utilizzato in diversi settori.
- Acquisire familiarità con gli strumenti, le competenze e i servizi disponibili per implementare l'apprendimento automatico all'interno di un'organizzazione.
- Comprendi come l'apprendimento automatico può essere utilizzato per migliorare il data mining e l'analisi.
- Scopri cos'è un back-end di dati medio e come viene utilizzato dalle aziende.
- Comprendi il ruolo svolto dai big data e dalle applicazioni intelligenti in tutti i settori.

Formato del corso

- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
28 hours
Overview
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come applicare le tecniche e gli strumenti di apprendimento automatico per risolvere i problemi del mondo reale nel settore bancario. R sarà usato come linguaggio di programmazione.

I partecipanti apprendono innanzitutto i principi chiave, quindi mettono in pratica le proprie conoscenze costruendo i propri modelli di apprendimento automatico e utilizzandoli per completare una serie di progetti dal vivo.

Pubblico

- Sviluppatori
- Data scientist
- Professionisti bancari con un background tecnico

Formato del corso

- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
21 hours
Overview
Machine Learning è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. Python è un linguaggio di programmazione famoso per la sua chiara sintassi e leggibilità. Offre un'eccellente raccolta di librerie e tecniche ben collaudate per lo sviluppo di applicazioni di apprendimento automatico.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come applicare le tecniche e gli strumenti di apprendimento automatico per risolvere i problemi del mondo reale nel settore bancario.

I partecipanti apprendono innanzitutto i principi chiave, quindi mettono in pratica le proprie conoscenze costruendo i propri modelli di apprendimento automatico e utilizzandoli per completare una serie di progetti di gruppo.

Pubblico

- Sviluppatori
- Data scientist

Formato del corso

- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
14 hours
Overview
OpenFace è un software di riconoscimento facciale open source basato su Python e Torch basato sulla ricerca FaceNet di Google In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare i componenti di OpenFace per creare e distribuire un'applicazione di riconoscimento facciale di esempio Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Lavorare con i componenti di OpenFace, inclusi dlib, OpenVC, Torch e nn4 per implementare il rilevamento, l'allineamento e la trasformazione del volto Applica OpenFace alle applicazioni del mondo reale come sorveglianza, verifica dell'identità, realtà virtuale, giochi e identificazione dei clienti abituali, ecc Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
7 hours
Overview
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come impostare e utilizzare OpenNMT per eseguire la traduzione di vari set di dati di esempio. Il corso inizia con una panoramica delle reti neurali applicate alla traduzione automatica. I partecipanti eseguiranno esercitazioni dal vivo durante il corso per dimostrare la loro comprensione dei concetti appresi e ottenere feedback dall'istruttore.

Al termine di questa formazione, i partecipanti avranno le conoscenze e le pratiche necessarie per implementare una soluzione OpenNMT dal OpenNMT .

Campioni di lingua di origine e di destinazione saranno predisposti in base alle esigenze del pubblico.

Formato del corso

- Parte lezione, parte discussione, pratica pratica pesante
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.
7 hours
Overview
Tensor2Tensor (T2T) è una libreria modulare ed estensibile per la formazione di modelli AI in diversi compiti, utilizzando diversi tipi di dati di allenamento, ad esempio: riconoscimento di immagini, traduzione, analisi, sottotitoli di immagini e riconoscimento vocale È gestito dal team di Google Brain In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come preparare un modello di apprendimento approfondito per risolvere più attività Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa il tensore tensoriale2, seleziona un set di dati e forma e valuta un modello di intelligenza artificiale Personalizza un ambiente di sviluppo utilizzando gli strumenti e i componenti inclusi in Tensor2Tensor Crea e utilizza un singolo modello per apprendere simultaneamente un numero di attività da più domini Utilizzare il modello per apprendere dalle attività con una grande quantità di dati di addestramento e applicare tali conoscenze alle attività in cui i dati sono limitati Ottieni risultati di elaborazione soddisfacenti utilizzando una singola GPU Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
35 hours
Overview
Questo corso inizia con la conoscenza concettuale delle reti neurali e generalmente dell'algoritmo di machine learning, deep learning (algoritmi e applicazioni).

La parte 1 (40%) di questa formazione è più focalizzata sui fondamenti, ma ti aiuterà a scegliere la giusta tecnologia: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , ecc.

La parte 2 (20%) di questa formazione introduce Theano, una libreria Python che semplifica la scrittura di modelli di apprendimento profondo.

La parte 3 (40%) della formazione sarebbe ampiamente basata su Tensorflow - API di seconda generazione della libreria software open source di Go ogle per Deep Learning . Gli esempi e le istruzioni sarebbero state fatte in TensorFlow .

Pubblico

Questo corso è destinato agli ingegneri che desiderano utilizzare TensorFlow per i loro progetti di Deep Learning

Dopo aver completato questo corso, i delegati dovranno:

-

avere una buona conoscenza delle reti neurali profonde (DNN), CNN e RNN

-

comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow

-

essere in grado di eseguire attività di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione

-

essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio

-

essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, creazione di grafici e registrazione
35 hours
Overview
TensorFlow ™ è una libreria software open source per il calcolo numerico utilizzando grafici del flusso di dati.

SyntaxNet è un framework di elaborazione del linguaggio naturale in rete neurale per TensorFlow .

Word 2Vec viene utilizzato per l'apprendimento di rappresentazioni vettoriali di parole, chiamate "incorporamenti di parole". Word 2vec è un modello predittivo particolarmente efficiente dal punto di vista computazionale per l'apprendimento di incorporamenti di parole dal testo non elaborato. È disponibile in due versioni, il modello Bag-of- Word s continuo (CBOW) e il modello Skip-Gram (capitolo 3.1 e 3.2 in Mikolov et al.).

Utilizzato in tandem, SyntaxNet e Word 2Vec consente agli utenti di generare modelli di incorporamento appresi dall'input in linguaggio naturale.

Pubblico

Questo corso è rivolto a sviluppatori e ingegneri che intendono lavorare con i modelli SyntaxNet e Word 2Vec nei loro grafici TensorFlow .

Dopo aver completato questo corso, i delegati dovranno:

- comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow
- essere in grado di eseguire attività di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione
- essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio
- essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, termini di incorporamento, creazione di grafici e registrazione
7 hours
Overview
La Tensor Processing Unit (TPU) è l'architettura che Google ha utilizzato internamente per diversi anni e che sta diventando disponibile al pubblico Include diverse ottimizzazioni specifiche per l'uso in reti neurali, tra cui la moltiplicazione della matrice ottimizzata e gli interi a 8 bit invece di 16 bit per restituire livelli appropriati di precisione In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come sfruttare le innovazioni nei processori TPU per massimizzare le prestazioni delle proprie applicazioni AI Alla fine della formazione, i partecipanti saranno in grado di: Formare vari tipi di reti neurali su grandi quantità di dati Utilizzare TPU per accelerare il processo di inferenza di un massimo di due ordini di grandezza Utilizza TPU per elaborare applicazioni intensive come la ricerca di immagini, la visione cloud e le foto Pubblico Sviluppatori ricercatori ingegneri Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
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