Lokala, instruktörledda Live Artificial Intelligence (AI) -kurser visar genom praktisk praktik hur man implementerar AI-lösningar för att lösa verkliga problem. AI-träning är tillgänglig som "live-träning" eller "fjärr-live-träning". Utbildning på plats kan genomföras lokalt på kundlokaler i Sverige eller i NobleProgs företagsutbildningscenter i Sverige . Fjärrutbildning sker genom en interaktiv fjärrskrivbord. NobleProg - Din lokala utbildningsleverantör.
Machine Translated
Vittnesmål
Han var mycket informativ och hjälpsam.
Pratheep Ravy
Kurs: Predictive Modelling with R
Machine Translated
Det var mycket interaktivt och mer avslappnat och informellt än förväntat. Vi omfattade många ämnen på tiden och tränaren var alltid mottaglig för att prata mer i detalj eller mer allmänt om ämnena och hur de var relaterade. Jag tycker att träningen har gett mig verktygen för att fortsätta att lära sig i motsats till att det är en engångsperiod där lärandet slutar när du är klar vilket är mycket viktigt med tanke på ämnets skala och komplexitet.
Jonathan Blease
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Ann skapade en bra miljö för att ställa frågor och lära sig. Vi hade mycket roligt och lärde oss också mycket på samma gång.
Gudrun Bickelq
Kurs: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
Den interaktiva delen, skräddarsydd för våra specifika behov.
Thomas Stocker
Kurs: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
Jag tyckte om övningarna.
Office for National Statistics
Kurs: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Jag njöt verkligen av hands-on-metoden.
Kevin De Cuyper
Kurs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
utbud av material
Maciej Jonczyk
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
systematisering av kunskap inom ML
Orange Polska
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Tränaren var så kunnig och inkluderade områden jag var intresserad av.
Mohamed Salama
Kurs: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
Ämnet är väldigt intressant.
Wojciech Baranowski
Kurs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Tränare teoretisk kunskap och vilja att lösa problemen med deltagarna efter träningen.
Grzegorz Mianowski
Kurs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Ämne. Mycket intressant!.
Piotr
Kurs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Övningar efter varje ämne var verkligen hjälpsamma, trots att det var för komplicerat i slutet. I allmänhet var det presenterade materialet mycket intressant och involverat! Övningar med bildigenkänning var stora.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Kurs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Jag tror att om träning skulle ske på polska skulle det göra det möjligt för tränaren att dela sin kunskap effektivare.
Radek
Kurs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Den globala översikten av djupt lärande.
Bruno Charbonnier
Kurs: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Övningarna är tillräckligt praktiska och behöver inte ha hög kunskap i Python .
Alexandre GIRARD
Kurs: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Göra övningar på riktiga exempel med hjälp av Eras. Italien förstod helt våra förväntningar om denna utbildning.
Paul Kassis
Kurs: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Jag uppskattade verkligen kristallklara svaren på Chris till våra frågor.
Léo Dubus
Kurs: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
Jag har i allmänhet haft den kunniga tränaren.
Sridhar Voorakkara
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Jag var förvånad över standarden på den här klassen - jag skulle säga att det var universitetsstandard.
David Relihan
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Mycket bra översikt över hela världen. Go bakom bakgrund till varför Tensorflow fungerar som det gör.
Kieran Conboy
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Jag gillade möjligheterna att ställa frågor och få djupare förklaringar av teorin.
Sharon Ruane
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Vi har fått mycket mer inblick i ämnet. En del fina diskussioner gjordes med några riktiga ämnen inom vårt företag.
Sebastiaan Holman
Kurs: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Utbildningen gav rätt grund som gör att vi kan vidareutveckla oss genom att visa hur teori och praktik går hand i hand. Det fick mig faktiskt mer intresserad av ämnet än jag var tidigare.
Jean-Paul van Tillo
Kurs: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Jag har verkligen haft täckning och djup av ämnen.
Anirban Basu
Kurs: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Tränaren förklarade mycket enkelt svåra och avancerade ämnen.
Leszek K
Kurs: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Jag gillade de nya insikterna i djup maskininlärning.
Josip Arneric
Kurs: Neural Network in R
Machine Translated
Vi fick lite kunskap om NN i allmänhet, och det som var mest intressant för mig var de nya typerna av NN som är populära idag.
Tea Poklepovic
Kurs: Neural Network in R
Machine Translated
Jag tyckte mest om graferna i R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Kurs: Neural Network in R
Machine Translated
Trainernas djupa kunskaper om ämnet.
Sebastian Görg
Kurs: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Mycket uppdaterat tillvägagångssätt eller KPI (tensorflöde, era, lär) att göra maskininlärning.
Paul Lee
Kurs: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Mycket flexibel.
Frank Ueltzhöffer
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Jag har i allmänhet haft flexibilitet.
Werner Philipp
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Med tanke på tekniken: vilken teknik / process kan bli viktigare i framtiden; se vad tekniken kan användas till.
Commerzbank AG
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Jag fick nytta av ämnesval. Stil av träning. Övningsorientering.
Commerzbank AG
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Alla gillar det
蒙 李
Kurs: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
sätt att leda och exempel ges av tränaren
ORANGE POLSKA S.A.
Kurs: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Möjlighet att diskutera de föreslagna frågorna själv
ORANGE POLSKA S.A.
Kurs: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Kommunikation med föreläsare
文欣 张
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Gilla det
lisa xie
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Fördjupad täckning av maskininlärning, särskilt neurala nätverk. Demystified mycket av ämnet.
Sacha Nandlall
Kurs: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
Detta är en av de bästa praktiska med övningar programmeringskurser jag någonsin har tagit.
Laura Kahn
Kurs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Detta är en av de bästa online-träning som jag någonsin har tagit i min 13 åriga karriär. Fortsätt det stora arbetet !.
Kurs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
många övningar som jag direkt kan använda i mitt arbete.
Alior Bank S.A.
Kurs: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
Exempel på reella data.
Alior Bank S.A.
Kurs: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
neuralnet, pROC i en slinga.
Alior Bank S.A.
Kurs: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
Richards träningsstil höll det intressant, de verkliga världsexemplen som använde hjälpte till att driva begreppen hemma.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Innehållet, som jag tyckte var väldigt intressant och tycker att det skulle hjälpa mig i mitt sista år på universitetet.
Krishan Mistry - NBrown Group
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Jag gillade verkligen övningar
L M ERICSSON LIMITED
Kurs: Machine Learning
Machine Translated
laboratoriet övar
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Kurs: Machine Learning
Machine Translated
Detta är en av de bästa online-träning som jag någonsin har tagit i min 13 åriga karriär. Fortsätt det stora arbetet !.
Kurs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Artificial Intelligence läroplaner
Kurs Namn
Varaktighet
Översikt
Kurs Namn
Varaktighet
Översikt
7 timmar
This instructor-led, live training in Sverige (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.
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 timmar
AlphaFold är ett Artificial Intelligence (AI) system som utför förutsägelsen av proteinstrukturer. Det är utvecklat av Alphabet’s/Google’s DeepMind som ett djupt lärande system som kan noggrant förutsäga 3D-modeller av proteinstrukturer.
Denna instruktörledda, levande utbildning (online eller online) riktar sig till biologer som vill förstå hur AlphaFold fungerar och använder AlphaFold modeller som guider i sina experimentella studier.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
Förstå de grundläggande principerna för AlphaFold. Lär dig hur AlphaFold fungerar. Lär dig hur du tolkar AlphaFold förutsägelser och resultat.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
Denna instruktörledda, levande utbildning (online eller online) riktar sig till biologer som vill förstå hur AlphaFold fungerar och använder AlphaFold modeller som guider i sina experimentella studier.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
Förstå de grundläggande principerna för AlphaFold. Lär dig hur AlphaFold fungerar. Lär dig hur du tolkar AlphaFold förutsägelser och resultat.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
14 timmar
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) är en öppen källkod data mining visualisering programvara. Det tillhandahåller en samling av maskininlärning algoritmer för databeredning, klassificering, klustering och andra data mining aktiviteter.
Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till dataanalytiker och dataforskare som vill använda Weka för att utföra data mining uppgifter.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
Installera och konfigurera Weka Förstå Weka miljön och arbetsbanken. Utföra data mining uppgifter med hjälp av Weka.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till dataanalytiker och dataforskare som vill använda Weka för att utföra data mining uppgifter.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
Installera och konfigurera Weka Förstå Weka miljön och arbetsbanken. Utföra data mining uppgifter med hjälp av Weka.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
14 timmar
Syftet med denna kurs är att ge en grundläggande kompetens i tillämpningen av Machine Learning metoder i praktiken. Genom användningen av Python programmeringsspråket och dess olika bibliotek, och baserat på en mängd praktiska exempel, lär denna kurs hur man använder de viktigaste byggblockarna av Machine Learning, hur man gör data modellering beslut, tolkar utgångarna av algoritmerna och validerar resultaten.
Vårt mål är att ge dig färdigheterna att förstå och använda de mest grundläggande verktygen från verktygsfönstret med förtroende och undvika de vanliga bristerna i Data Science-applikationer.
Vårt mål är att ge dig färdigheterna att förstå och använda de mest grundläggande verktygen från verktygsfönstret med förtroende och undvika de vanliga bristerna i Data Science-applikationer.
21 timmar
I den här instruktörsledda träningen kommer deltagarna att lära sig de mest relevanta och skärande maskininlärningsteknikerna i Python, eftersom de bygger en serie demoapplikationer som innefattar bild, musik, text och ekonomiska data Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Implementera maskininlärningsalgoritmer och tekniker för att lösa komplexa problem Tillämpa djupt lärande och semisupervised lärande till applikationer som inbegriper bild, musik, text och ekonomiska data Push Python-algoritmer till deras maximala potential Använd bibliotek och paket som NumPy och Theano Publik utvecklare analytiker Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .
21 timmar
Det uppskattas att ostrukturerad data står för mer än 90 procent av all data, mycket av den i form av text. Blogginlägg, tweets, sociala medier och andra digitala publikationer bidrar kontinuerligt till den växande mängden data.
Den här instruktörsledda, levande kursen fokuserar på att ta fram insikter och mening från dessa data. Använda R Language och Natural Language Processing (NLP) bibliotek, kombinerar vi begrepp och tekniker från datavetenskap, artificiell intelligens och datorlingvistik att algoritm förstå innebörden bakom textdata. Dataprover finns tillgängliga på olika språk per kundkrav.
I slutet av den här utbildningen kommer deltagarna att kunna förbereda datasätt (stora och små) från olika källor och sedan använda rätt algoritmer för att analysera och rapportera om dess betydelse.
Kursformat
- Delföreläsning, delvis diskussion, tung praktisk övning, tillfälliga tester för att mäta förståelse
Den här instruktörsledda, levande kursen fokuserar på att ta fram insikter och mening från dessa data. Använda R Language och Natural Language Processing (NLP) bibliotek, kombinerar vi begrepp och tekniker från datavetenskap, artificiell intelligens och datorlingvistik att algoritm förstå innebörden bakom textdata. Dataprover finns tillgängliga på olika språk per kundkrav.
I slutet av den här utbildningen kommer deltagarna att kunna förbereda datasätt (stora och små) från olika källor och sedan använda rätt algoritmer för att analysera och rapportera om dess betydelse.
Kursformat
- Delföreläsning, delvis diskussion, tung praktisk övning, tillfälliga tester för att mäta förståelse
28 timmar
syftet med kursen är att ge allmän färdighet i att tillämpa maskin inlärnings metoder i praktiken. Genom att använda programmeringsspråket python och dess olika bibliotek, och baserat på en mängd praktiska exempel lär den här kursen Hur man använder de viktigaste Bygg stenarna i Machine Learning, hur man fattar beslut om data modellering, tolkar utdata från algoritmerna och validera resultaten.
vårt mål är att ge dig färdigheter att förstå och använda de mest grundläggande verktygen från verktygs lådan Machine Learning tryggt och säkert och undvika de vanliga fallgroparna i data Sciences applikationer.
vårt mål är att ge dig färdigheter att förstå och använda de mest grundläggande verktygen från verktygs lådan Machine Learning tryggt och säkert och undvika de vanliga fallgroparna i data Sciences applikationer.
28 timmar
Kursen introducerar språkfolk eller programmerare till NLP i Python. Under denna kurs kommer vi främst att använda nltk.org (Natural Language Tool Kit), men vi kommer också att använda andra bibliotek relevanta och användbara för NLP. För närvarande kan vi utföra denna kurs i Python 2.x eller Python 3.x. Exempel är på engelska eller mandarin (普通话). Andra språk kan också göras tillgängliga om det överenskommits innan bokningen.
35 timmar
Detta är en 5-dagars introduktion till Data Science och AI.
Kursen levereras med exempel och övningar med Python
Kursen levereras med exempel och övningar med Python
28 timmar
Detta är en 4-dagars kurs som introducerar AI och det's applikation med Python programmeringsspråk. Det finns ett alternativ att ha en extra dag att genomföra ett AI-projekt vid slutförandet av denna kurs.
21 timmar
Djup Reinforcement Learning hänvisar till förmågan för en "artificiell agent" att lära sig genom försöks- och fel- och belopp- och straff. En kunstlig agent syftar till att emulare en mänsklig ' förmåga att uppnå och konstruera kunskaper på sin egen, direkt från råinslag som vision. För att uppnå stärka lärning används djupa lärning och neuralnät. Lärning av återkraft är annorlunda från maskinlärning och litar inte på övervakade och oövervakade lärningsmetoder.
I denna instruktör, levd utbildning, kommer deltagare att lära grundläggande grundläggande på Djup Reinforcement Learning när de steg genom skapandet av en Deep Learning agent.
I slutet av denna utbildning kommer deltagare att kunna:
Förstå de viktigaste koncepterna bakom Djup Reinforcement Learning och kunna skilja den från Machine Learning Använda avancerade Reinforcement Learning algoritmer för att lösa verkliga världsproblem Bygga en Deep Learning Agent
Huvudställning
Utvecklar Datavetenskapliga
Formatet av kursen
Delföreläsning, deldiskussion, övningar och tung handspraxis
I denna instruktör, levd utbildning, kommer deltagare att lära grundläggande grundläggande på Djup Reinforcement Learning när de steg genom skapandet av en Deep Learning agent.
I slutet av denna utbildning kommer deltagare att kunna:
Förstå de viktigaste koncepterna bakom Djup Reinforcement Learning och kunna skilja den från Machine Learning Använda avancerade Reinforcement Learning algoritmer för att lösa verkliga världsproblem Bygga en Deep Learning Agent
Huvudställning
Utvecklar Datavetenskapliga
Formatet av kursen
Delföreläsning, deldiskussion, övningar och tung handspraxis
14 timmar
IBM Cloud Pak for Data är en multi-cloud mjukvaruplattform för insamling, organisation och analys av data för användning i AI.
Denna instruktörledda, levande utbildning (online eller on-site) riktar sig till datavetenskapsmän som vill använda IBM Cloud Pak för att förbereda data för användning i AI-lösningar.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
Installera och konfigurera Cloud Pak för data. Förena insamlingen, organisationen och analysen av data. Integrera Cloud Pak för Data med en mängd olika tjänster för att lösa vanliga affärsproblem. Genomföra arbetsflöden för att samarbeta med teammedlemmar om utvecklingen av en AI-lösning.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
Denna instruktörledda, levande utbildning (online eller on-site) riktar sig till datavetenskapsmän som vill använda IBM Cloud Pak för att förbereda data för användning i AI-lösningar.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
Installera och konfigurera Cloud Pak för data. Förena insamlingen, organisationen och analysen av data. Integrera Cloud Pak för Data med en mängd olika tjänster för att lösa vanliga affärsproblem. Genomföra arbetsflöden för att samarbeta med teammedlemmar om utvecklingen av en AI-lösning.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
28 timmar
Maskinlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att vara explicit programmerade.
Djup lärande är ett underfält av maskininlärning som använder metoder baserade på lärandata representationer och strukturer som neurala nätverk.
Python är ett högnivåprogrammeringsspråk känd för sin tydliga syntax och kodläsbarhet.
I denna instruktörledda, live-utbildning kommer deltagarna att lära sig hur man implementerar djuplärningsmodeller för telecom med hjälp av Python när de går igenom skapandet av en djuplärande kreditriskmodell.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
Förstå de grundläggande begreppen djupt lärande. Lär dig applikationerna och användningarna av djupt lärande i telecom. Använd Python, Keras och TensorFlow för att skapa djuplärningsmodeller för telecom. Bygg din egen djuplärande kundchurn prognosmodell med hjälp av Python.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
Djup lärande är ett underfält av maskininlärning som använder metoder baserade på lärandata representationer och strukturer som neurala nätverk.
Python är ett högnivåprogrammeringsspråk känd för sin tydliga syntax och kodläsbarhet.
I denna instruktörledda, live-utbildning kommer deltagarna att lära sig hur man implementerar djuplärningsmodeller för telecom med hjälp av Python när de går igenom skapandet av en djuplärande kreditriskmodell.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
Förstå de grundläggande begreppen djupt lärande. Lär dig applikationerna och användningarna av djupt lärande i telecom. Använd Python, Keras och TensorFlow för att skapa djuplärningsmodeller för telecom. Bygg din egen djuplärande kundchurn prognosmodell med hjälp av Python.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
14 timmar
Embedding Projector är en open source webbapplikation för visualisering av data som används för att träna maskininlärningssystem Skapat av Google är det en del av TensorFlow Denna instruktörsledda, levande träning introducerar koncepten bakom Embedding Projector och går deltagare genom installationen av ett demoprojekt Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Utforska hur data tolkas av maskininlärningsmodeller Navigera genom 3D- och 2D-visningar av data för att förstå hur en maskininlärningsalgoritm tolkar den Förstå begreppen bakom Embeddings och deras roll i att representera matematiska vektorer för bilder, ord och siffror Utforska egenskaperna för en specifik inbäddning för att förstå hur en modell fungerar Applicera Inbäddningsprojekt till realworld-användarfall, så att du bygger ett låtrekommendationssystem för musikälskare Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .
7 timmar
Denna kurs har skapats för chefer, lösningsarkitekter, innovationskontor, CTO, mjukvaruarkitekter och alla som är intresserade av en översikt över tillämpad artificiell intelligens och den närmaste prognosen för dess utveckling.
21 timmar
Kursen använder ett praktiskt förhållningssätt till undervisning OptaPlanner. Det ger deltagarna de verktyg som behövs för att utföra de grundläggande funktionerna i detta verktyg.
28 timmar
Denna fyra dagars kurs syftar till att lära hur genetiska algoritmer fungerar; det täcker också hur man väljer modellparametrar för en genetisk algoritm; det finns många applikationer för genetiska algoritmer i denna kurs och optimeringsproblem hanteras med de genetiska algoritmerna.
7 timmar
Detta är en klassbaserad träningspass i en presentation och Q & A-format
14 timmar
Intelligent processautomation, eller IPA, hänvisar till användningen av Artificial Intelligence (AI) , robotik och integration med tredje parts tjänster för att utöka kraften i RPA.
Denna instruktörsledda, live-utbildning (på plats eller fjärrkontroll) riktar sig till tekniska personer som vill installera eller utöka ett RPA-system med mer intelligenta förmågor.
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Installera och konfigurera UiPath IPA.
- Aktivera robotar för att hantera andra robotar.
- Använd datorsyn för att hitta skärmobjekt med noggrannhet.
- Aktivera robotar som kan upptäcka språkmönster och utföra sentimentanalys på ostrukturerat innehåll.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och träning.
- Praktisk implementering i en levande labbmiljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
- För mer UiPath om UiPath IPA, besök: https: // www. UiPath Com / rpa / intelligent-process-automatisering
Denna instruktörsledda, live-utbildning (på plats eller fjärrkontroll) riktar sig till tekniska personer som vill installera eller utöka ett RPA-system med mer intelligenta förmågor.
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Installera och konfigurera UiPath IPA.
- Aktivera robotar för att hantera andra robotar.
- Använd datorsyn för att hitta skärmobjekt med noggrannhet.
- Aktivera robotar som kan upptäcka språkmönster och utföra sentimentanalys på ostrukturerat innehåll.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och träning.
- Praktisk implementering i en levande labbmiljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
- För mer UiPath om UiPath IPA, besök: https: // www. UiPath Com / rpa / intelligent-process-automatisering
14 timmar
Mjukvarutestning är en process för att utvärdera giltigheten av en programvara programmets funktionalitet. Integrera artificiell intelligens i programvara testning miljö gör processen att AI driven, påskynda författande, utförande och underhåll av tester.
Den här instruktörsledda Live-träningen (på plats eller på distans) riktar sig till programvaru testare som vill ha en AI-driven mjukvaru testmiljö.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Automatisera enhets testgenerering och Parameterisering med AI.
- Tillämpa maskininlärnings inlärning i ett verkligt användningsfall.
- Automatisera generering och underhåll av API-tester med AI.
- Använd maskininlärningsmetoder för att självläka utförandet av Selenium tester.
Kursens format
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och praktik.
- Praktisk implementering i en Live-lab-miljö.
Anpassningsalternativ för kurs
- För att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
Den här instruktörsledda Live-träningen (på plats eller på distans) riktar sig till programvaru testare som vill ha en AI-driven mjukvaru testmiljö.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Automatisera enhets testgenerering och Parameterisering med AI.
- Tillämpa maskininlärnings inlärning i ett verkligt användningsfall.
- Automatisera generering och underhåll av API-tester med AI.
- Använd maskininlärningsmetoder för att självläka utförandet av Selenium tester.
Kursens format
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och praktik.
- Praktisk implementering i en Live-lab-miljö.
Anpassningsalternativ för kurs
- För att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
7 timmar
AI (Artificial Intelligence) är intelligens för maskiner att utföra specifika uppgifter genom att känna igen mönster i data. AI gör det möjligt för användare att tillväxt hack framgången i digitala marknadsföringskampanjer.
Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till marknadsförare som vill använda AI för att förbättra digitala marknadsföringsstrategier genom värdefulla kundinblick.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
Leverage AI-programvara för att förbättra hur varumärken ansluter till användare. Använd chatbots för att optimera användarupplevelsen. Öka produktiviteten och intäkterna genom automatisering av uppgifter.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till marknadsförare som vill använda AI för att förbättra digitala marknadsföringsstrategier genom värdefulla kundinblick.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
Leverage AI-programvara för att förbättra hur varumärken ansluter till användare. Använd chatbots för att optimera användarupplevelsen. Öka produktiviteten och intäkterna genom automatisering av uppgifter.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
21 timmar
Robotics är ett område i artificiell intelligens (AI) som hanterar programmering och design av intelligenta och effektiva maskiner.
Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till ingenjörer som vill programmera och skapa robotar genom grundläggande AI-metoder.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
Implementeringsfilter (Kalman och partiklar) för att göra det möjligt för roboten att hitta rörliga föremål i sin miljö. Implementera sökalgoritmer och rörelseplanering. Implementera PID kontroller för att reglera en robotens rörelse inom en miljö. Implementera SLAM-algoritmer för att göra det möjligt för en robot att kartlägga en okänd miljö.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till ingenjörer som vill programmera och skapa robotar genom grundläggande AI-metoder.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
Implementeringsfilter (Kalman och partiklar) för att göra det möjligt för roboten att hitta rörliga föremål i sin miljö. Implementera sökalgoritmer och rörelseplanering. Implementera PID kontroller för att reglera en robotens rörelse inom en miljö. Implementera SLAM-algoritmer för att göra det möjligt för en robot att kartlägga en okänd miljö.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
7 timmar
Artificial Intelligence (AI) är simulationen av mänsklig intelligens i maskiner som är programmerade för att tänka och agera som människor. Den täcker en mängd olika tekniker, såsom maskininlärning och djupinlärning, och används för olika affärs- och företagsapplikationer för att lösa organisatoriska utmaningar och behov.
Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till chefer och företagsledare som vill lära sig om grunderna i artificiell intelligens och hantera AI-projekt för sin organisation.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna förstå AI på teknisk nivå och strategisera med hjälp av organisationens data och resurser för att framgångsrikt hantera AI-projekt.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till chefer och företagsledare som vill lära sig om grunderna i artificiell intelligens och hantera AI-projekt för sin organisation.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna förstå AI på teknisk nivå och strategisera med hjälp av organisationens data och resurser för att framgångsrikt hantera AI-projekt.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
80 timmar
Robotics och Artificial Intelligence (AI) är kraftfulla verktyg för utvecklingen av säkerhetssystem i kärnkraftanläggningar.
I denna instruktörledda, live-utbildning (online eller online) kommer deltagarna att lära sig de olika teknikerna, ramar och tekniker för programmering av olika typer av robotar som ska användas inom området kärnteknik och miljösystem.
4 veckors kurs hålls 5 dagar i veckan. Varje dag är 4 timmar lång och består av föreläsningar, diskussioner och hands-on robotutveckling i en levande laboratorium miljö. Deltagarna kommer att slutföra olika verkliga projekt som är tillämpliga på deras arbete för att öva sina förvärvade kunskaper.
Huvudhardware för denna kurs kommer att simuleras i 3D genom simulering programvara. Koden kommer sedan att laddas på fysisk hårdvara (Arduino eller annan) för slutlig testning. Den ROS (Robot Operating System) öppna källramen, C++ och Python kommer att användas för programmering av robotarna.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
Förstå de viktigaste begreppen som används i robotteknik. Förstå och hantera interaktionen mellan programvara och hårdvara i ett robotsystem. Förstå och implementera de mjukvarukomponenter som stöder robotik. Bygg och kör en simulerad mekanisk robot som kan se, känna, bearbeta, navigera och interagera med människor genom röst. Förstå de nödvändiga elementen i artificiell intelligens (maskininlärning, djupinlärning, etc.) Används för att bygga en smart robot. Implementeringsfilter (Kalman och Partikel) för att göra det möjligt för roboten att hitta rörliga föremål i sin miljö. Implementera sökalgoritmer och rörelseplanering. Implementera PID kontroller för att reglera en robotens rörelse inom en miljö. Implementera SLAM-algoritmer för att göra det möjligt för en robot att kartlägga en okänd miljö. Test och problemlösning av en robot i realistiska scenarier.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Om hårdvarorna
Hardware kits kommer att bekräftas av instruktören före träningen. Kits kommer mer eller mindre att innehålla följande komponenter: Arduino Styrelsen Motorkontroll Avståndssensor Bluetooth slavar Prototypering bord och kablar USB-kabel Bilen Kit - Deltagarna kommer att behöva tillhandahålla sin egen maskinvara.
Kursanpassningsalternativ
För att anpassa någon del av denna kurs (programmeringsspråk, robotmodell, mikrokontroller, etc.) Vänligen kontakta oss för att arrangera.
I denna instruktörledda, live-utbildning (online eller online) kommer deltagarna att lära sig de olika teknikerna, ramar och tekniker för programmering av olika typer av robotar som ska användas inom området kärnteknik och miljösystem.
4 veckors kurs hålls 5 dagar i veckan. Varje dag är 4 timmar lång och består av föreläsningar, diskussioner och hands-on robotutveckling i en levande laboratorium miljö. Deltagarna kommer att slutföra olika verkliga projekt som är tillämpliga på deras arbete för att öva sina förvärvade kunskaper.
Huvudhardware för denna kurs kommer att simuleras i 3D genom simulering programvara. Koden kommer sedan att laddas på fysisk hårdvara (Arduino eller annan) för slutlig testning. Den ROS (Robot Operating System) öppna källramen, C++ och Python kommer att användas för programmering av robotarna.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
Förstå de viktigaste begreppen som används i robotteknik. Förstå och hantera interaktionen mellan programvara och hårdvara i ett robotsystem. Förstå och implementera de mjukvarukomponenter som stöder robotik. Bygg och kör en simulerad mekanisk robot som kan se, känna, bearbeta, navigera och interagera med människor genom röst. Förstå de nödvändiga elementen i artificiell intelligens (maskininlärning, djupinlärning, etc.) Används för att bygga en smart robot. Implementeringsfilter (Kalman och Partikel) för att göra det möjligt för roboten att hitta rörliga föremål i sin miljö. Implementera sökalgoritmer och rörelseplanering. Implementera PID kontroller för att reglera en robotens rörelse inom en miljö. Implementera SLAM-algoritmer för att göra det möjligt för en robot att kartlägga en okänd miljö. Test och problemlösning av en robot i realistiska scenarier.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Om hårdvarorna
Hardware kits kommer att bekräftas av instruktören före träningen. Kits kommer mer eller mindre att innehålla följande komponenter: Arduino Styrelsen Motorkontroll Avståndssensor Bluetooth slavar Prototypering bord och kablar USB-kabel Bilen Kit - Deltagarna kommer att behöva tillhandahålla sin egen maskinvara.
Kursanpassningsalternativ
För att anpassa någon del av denna kurs (programmeringsspråk, robotmodell, mikrokontroller, etc.) Vänligen kontakta oss för att arrangera.
120 timmar
Robotics och Artificial Intelligence (AI) är kraftfulla verktyg för utvecklingen av säkerhetssystem i kärnkraftanläggningar.
I denna instruktörledda, live-utbildning (online eller online) kommer deltagarna att lära sig de olika teknikerna, ramar och tekniker för programmering av olika typer av robotar som ska användas inom området kärnteknik och miljösystem.
Kursen 6 veckor hålls 5 dagar i veckan. Varje dag är 4 timmar lång och består av föreläsningar, diskussioner och hands-on robotutveckling i en levande laboratorium miljö. Deltagarna kommer att slutföra olika verkliga projekt som är tillämpliga på deras arbete för att öva sina förvärvade kunskaper.
Huvudhardware för denna kurs kommer att simuleras i 3D genom simulering programvara. Den ROS (Robot Operating System) öppna källramen, C++ och Python kommer att användas för programmering av robotarna.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
Förstå de viktigaste begreppen som används i robotteknik. Förstå och hantera interaktionen mellan programvara och hårdvara i ett robotsystem. Förstå och implementera de mjukvarukomponenter som stöder robotik. Bygg och kör en simulerad mekanisk robot som kan se, känna, bearbeta, navigera och interagera med människor genom röst. Förstå de nödvändiga elementen i artificiell intelligens (maskininlärning, djupinlärning, etc.) Används för att bygga en smart robot. Implementeringsfilter (Kalman och Partikel) för att göra det möjligt för roboten att hitta rörliga föremål i sin miljö. Implementera sökalgoritmer och rörelseplanering. Implementera PID kontroller för att reglera en robotens rörelse inom en miljö. Implementera SLAM-algoritmer för att göra det möjligt för en robot att kartlägga en okänd miljö. Utöka en robot's förmåga att utföra komplexa uppgifter genom Deep Learning. Test och problemlösning av en robot i realistiska scenarier.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
För att anpassa någon del av denna kurs (programmeringsspråk, robotmodell, etc.) Vänligen kontakta oss för att arrangera.
I denna instruktörledda, live-utbildning (online eller online) kommer deltagarna att lära sig de olika teknikerna, ramar och tekniker för programmering av olika typer av robotar som ska användas inom området kärnteknik och miljösystem.
Kursen 6 veckor hålls 5 dagar i veckan. Varje dag är 4 timmar lång och består av föreläsningar, diskussioner och hands-on robotutveckling i en levande laboratorium miljö. Deltagarna kommer att slutföra olika verkliga projekt som är tillämpliga på deras arbete för att öva sina förvärvade kunskaper.
Huvudhardware för denna kurs kommer att simuleras i 3D genom simulering programvara. Den ROS (Robot Operating System) öppna källramen, C++ och Python kommer att användas för programmering av robotarna.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
Förstå de viktigaste begreppen som används i robotteknik. Förstå och hantera interaktionen mellan programvara och hårdvara i ett robotsystem. Förstå och implementera de mjukvarukomponenter som stöder robotik. Bygg och kör en simulerad mekanisk robot som kan se, känna, bearbeta, navigera och interagera med människor genom röst. Förstå de nödvändiga elementen i artificiell intelligens (maskininlärning, djupinlärning, etc.) Används för att bygga en smart robot. Implementeringsfilter (Kalman och Partikel) för att göra det möjligt för roboten att hitta rörliga föremål i sin miljö. Implementera sökalgoritmer och rörelseplanering. Implementera PID kontroller för att reglera en robotens rörelse inom en miljö. Implementera SLAM-algoritmer för att göra det möjligt för en robot att kartlägga en okänd miljö. Utöka en robot's förmåga att utföra komplexa uppgifter genom Deep Learning. Test och problemlösning av en robot i realistiska scenarier.
Format för kursen
Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.
Kursanpassningsalternativ
För att anpassa någon del av denna kurs (programmeringsspråk, robotmodell, etc.) Vänligen kontakta oss för att arrangera.
7 timmar
Utbildningen riktar sig till personer som vill lära sig grunderna i neurala nätverk och deras tillämpningar.
14 timmar
Denna kurs är en introduktion till tillämpning av neurala nätverk i verkliga problem med R-projektprogram.
14 timmar
Denna utbildning är för människor som vill använda Machine Learning i praktiska tillämpningar.
Publik
Denna kurs är för datavetare och statistiker som känner till statistik och vet hur man programmerar R (eller Python eller annat valt språk). Tyngdpunkten i denna kurs ligger på de praktiska aspekterna av data / modellberedning, exekvering, post hoc-analys och visualisering.
Syftet är att ge praktiska applikationer för Machine Learning till deltagare som är intresserade av att tillämpa metoderna på jobbet.
Sektorspecifika exempel används för att göra utbildningen relevant för publiken.
Publik
Denna kurs är för datavetare och statistiker som känner till statistik och vet hur man programmerar R (eller Python eller annat valt språk). Tyngdpunkten i denna kurs ligger på de praktiska aspekterna av data / modellberedning, exekvering, post hoc-analys och visualisering.
Syftet är att ge praktiska applikationer för Machine Learning till deltagare som är intresserade av att tillämpa metoderna på jobbet.
Sektorspecifika exempel används för att göra utbildningen relevant för publiken.
21 timmar
Artificial Neural Network är en beräkningsmodell som används vid utvecklingen av Artificial Intelligence (AI) -system som kan utföra "intelligenta" uppgifter. Neural Networks används ofta i Machine Learning (ML) -applikationer, som själva är en implementering av AI. Deep Learning är en delmängd av ML.
21 timmar
Artificial Neural Network är en beräkningsmodell som används vid utvecklingen av Artificial Intelligence (AI) -system som kan utföra "intelligenta" uppgifter. Neural Networks används ofta i Machine Learning (ML) -applikationer, som själva är en implementering av AI. Deep Learning är en delmängd av ML.
Last Updated:
Kommande AI (Artificial Intelligence) Kurser
Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
2022-06-22 09:30
21 timmar
Machine Learning
2022-06-22 09:30
21 timmar
Machine Learning with Python – 2 Days
2022-07-05 09:30
14 timmar
Applied Machine Learning
2022-07-19 09:30
14 timmar
Machine Learning Fundamentals with R
2022-07-27 09:30
14 timmar
Andra länder
Konsult
Helg Artificiell Intelligens kurs, kvällAI (Artificial Intelligence) utbildning, Artificiell Intelligens bootcamp, AI instruktörledd, Helg Artificial Intelligence utbildning, Kväll Artificiell Intelligens kurs, AI coaching, AI (Artificial Intelligence) instruktör, Artificial Intelligence tränare, AI (Artificial Intelligence) kurs, Artificial Intelligence klasser, Artificiell Intelligens on-site, AI (Artificial Intelligence) privata kurser, Artificiell Intelligens en till en utbildningHelg AI kurs, kvällAI utbildning, AI bootcamp, AI (Artificial Intelligence) instruktörledd, Helg AI (Artificial Intelligence) utbildning, Kväll AI kurs, Artificial Intelligence coaching, AI instruktör, AI (Artificial Intelligence) tränare, Artificial Intelligence kurs, Artificial Intelligence (AI) klasser, Artificial Intelligence on-site, AI privata kurser, AI en till en utbildning
