Lokala instruktörledda Live Machine Learning (ML) -kurser visar genom praktisk praktik hur man tillämpar maskininlärningstekniker och verktyg för att lösa verkliga problem i olika branscher. NobleProg ML kurser omfattar olika programmeringsspråk och ramverk, inklusive Python, R language och Matlab. Maskininlärningskurser erbjuds för ett antal industriapplikationer, däribland Finans, Bank och Försäkring, och täcker grunden för maskinlärning samt mer avancerade tillvägagångssätt som Deep Learning. Maskininlärningsträning är tillgänglig som "live-träning på plats" eller "fjärrsträning". 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

★★★★★

Ref material att använda senare var mycket bra.

PAUL BEALES- Seagate Technology.

Kurs: Applied Machine Learning

Machine Translated

Vad tyckte du mest om träningen ?: Gick mig bra med att använda R för att bygga maskininlärningssystem för verkliga situationer. Jag kan använda detta i mitt arbete genast. Detta var en utmärkt kurs. En av de bästa jag har haft.

Matthew Thomas - British Telecom

Kurs: Applied Machine Learning

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

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 stor kunskap i Python att göra.

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

Ämnet. Det verkade intressant, men jag lämnade inte veta mer än tidigare.

Radoslaw Labedzki

Kurs: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Jag gillade att den här kursen hade ett mycket intressant ämne.

Wojciech Wilk

Kurs: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Jag uppskattade verkligen kristallklara svaren på Chris till våra frågor.

Léo Dubus

Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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 allroundöversikt. Bra 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 den rätta grunden som gör att vi kan expandera vidare genom att visa hur teori och praktik går hand i hand. Det fick mig faktiskt mer intresserad av ämnet än jag var förut.

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

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

Fördjupad täckning av maskininlärning, särskilt neurala nätverk. Demystified mycket av ämnet.

Sacha Nandlall

Kurs: Python for Advanced Machine Learning

Machine Translated

övningar

L M ERICSSON LIMITED

Kurs: Machine Learning

Machine Translated

laboratoriet övar

Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED

Kurs: Machine Learning

Machine Translated

Jupyter-anteckningsboken, där träningsmaterialet är tillgängligt

L M ERICSSON LIMITED

Kurs: Machine Learning

Machine Translated

Det fanns många övningar och intressanta ämnen.

L M ERICSSON LIMITED

Kurs: Machine Learning

Machine Translated

några bra labövningar analyseras och förklaras av tränaren i djupet (t.ex. covariants i linjär regression, som matchar den verkliga funktionen)

L M ERICSSON LIMITED

Kurs: Machine Learning

Machine Translated

Det är bara bra att allt material inklusive övningarna är på samma sida och då blir det uppdaterat på flygningen. Lösningen avslöjas i slutet. Häftigt! Jag uppskattar också att Krzysztof tog extra ansträngning för att förstå våra problem och föreslog oss möjliga tekniker.

Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED

Kurs: Machine Learning

Machine Translated

Jag var nytta av passionen att undervisa och fokusera på att göra saker förnuftiga.

Zaher Sharifi - GOSI

Kurs: Advanced Deep Learning

Machine Translated

Om ansikte område.

中移物联网

Kurs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

Machine Translated

De informella utbyten vi hade under föreläsningarna hjälpte mig verkligen att fördjupa min förståelse av ämnet

Explore

Kurs: Deep Reinforcement Learning with Python

Machine Translated

Det visar många metoder med förberedda skript - mycket snyggt förberedda material och lätt att spåra

Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Kurs: Machine Learning – Data science

Machine Translated

Jag gillar att utbildningen var fokuserad på exempel och kodning. Jag tänkte att det är omöjligt att packa så mycket innehåll i tre dagars träning, men jag tog fel. Träningen täckte många ämnen och allt gjordes på ett mycket detaljerat sätt (speciellt inställning av modellens parametrar - jag förväntade mig inte att det skulle finnas en tid för detta och jag blev överraskad överraskad).

Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Kurs: Machine Learning – Data science

Machine Translated

Mycket information relaterad till implementering av lösningar

Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.

Kurs: Deep Learning with TensorFlow

Machine Translated

En mängd praktiska tips och kunskaper om läraren från ett brett spektrum av AI / IT / SQL / IoT-frågor.

ABB Sp. z o.o.

Kurs: Deep Learning with TensorFlow

Machine Translated

Jag gillar att det fokuserar mer på hur de olika metoderna för sammanfattning av text används

Kurs: Text Summarization with Python

Machine Translated

Jag gillar att det fokuserar mer på hur de olika metoderna för sammanfattning av text används

Kurs: Text Summarization with Python

Machine Translated

Machine Learning (ML) underkategorier

Machine Learning läroplaner

Titel

Varaktighet

Översikt

Titel

Varaktighet

Översikt

Artificial Intelligence Overview

7 timmar

Översikt

Kursen har skapats för chefer, lösningar arkitekter, innovationsofficer, CTOs, software arkitekter och alla som är intresserade av en överblick över tillämpad artificiell intelligens och närmaste prognos för sin utveckling.

Text Summarization with Python

14 timmar

Översikt

I Python Machine Learning kan funktionen Text Summarization läsa inmatningstexten och skapa en textöversikt Denna funktion är tillgänglig från kommandoraden eller som ett Python API / Bibliotek En spännande ansökan är den snabba upprättandet av verkställande sammanfattningar Detta är särskilt användbart för organisationer som behöver granska stora kroppar av textdata innan de genererar rapporter och presentationer I den här instruktörsledningen, live-träning, lär deltagarna att använda Python för att skapa en enkel applikation som autogenererar en sammanfattning av inmatad text Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Använd ett kommandoradsverktyg som sammanfattar text Skapa och skapa text Summarization-kod med Python-bibliotek Utvärdera tre Python-sammanfattningsbiblioteken: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Turning Data into Intelligent Action with Cortana Intelligence

28 timmar

Översikt

Cortana Intelligence Suite är ett paket med integrerade produkter och tjänster i Microsoft Azure Cloud som gör att enheter kan omvandla data till intelligenta åtgärder I den här instruktörsledda träningsutbildningen lär deltagarna att använda de komponenter som ingår i Cortana Intelligence Suite för att bygga datadrivena intelligenta applikationer Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Lär dig hur du använder Cortana Intelligence Suite-verktyg Skaffa den senaste kunskapen om datahantering och analys Använd Cortana-komponenter för att göra data till intelligent åtgärd Använd Cortana för att bygga program från början och starta det på molnet Publik Datavetenskapare programmerare utvecklare chefer arkitekter Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Deep Learning for Finance (with Python)

28 timmar

Översikt

Deep Learning for Banking (with R)

28 timmar

Översikt

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att uttryckligen programmeras. Djupt lärande är ett underfält av maskininlärning som använder metoder baserade på lärandedata-representationer och strukturer som neurala nätverk. R är ett populärt programmeringsspråk inom finansbranschen. Det används i finansiella applikationer som sträcker sig från kärnhandelsprogram till riskhanteringssystem.

I denna instruktörsledda, live-utbildning kommer deltagarna att lära sig att implementera djupa inlärningsmodeller för bank med R när de går igenom skapandet av en djup inlärningsriskmodell.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

- Förstå de grundläggande begreppen djup inlärning
- Lär dig applikationer och användningar av djup inlärning i bank
- Använd R för att skapa djupa inlärningsmodeller för bank
- Bygg upp sin egen djupa inlärnings kreditriskmodell med R

Publik

- utvecklare
- Datavetare

Kursformat

- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Deep Learning for Banking (with Python)

28 timmar

Översikt

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmåga att lära sig utan att uttryckligen programmeras Djupinlärning är ett underfält av maskininlärning som använder metoder baserade på att lära sig datarepresentationer och strukturer som neurala nätverk Python är ett högkvalitets programmeringsspråk känt för sin tydliga syntax och kodläsbarhet I den här instruktörsledda träningen kommer deltagarna att lära sig hur man genomför djupa inlärningsmodeller för banker med Python, eftersom de går igenom skapandet av en djupinlärningsmodell för kreditrisk Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Förstå de grundläggande begreppen djupt lärande Lär dig applikationer och användningsområden för djupt lärande i bank Använd Python, Keras och TensorFlow för att skapa djupa inlärningsmodeller för bank Bygg din egen djupt lärande kreditrisk modell med Python Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Deep Learning for Finance (with R)

28 timmar

Översikt

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att uttryckligen programmeras. Djupt lärande är ett underfält av maskininlärning som använder metoder baserade på lärandedata-representationer och strukturer som neurala nätverk. R är ett populärt programmeringsspråk inom finansbranschen. Det används i finansiella applikationer som sträcker sig från kärnhandelsprogram till riskhanteringssystem.

I denna instruktörsledda, live-utbildning, kommer deltagarna att lära sig att implementera djupa inlärningsmodeller för ekonomi med R när de går igenom skapandet av en djup inlärning av aktiekursmodell.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

- Förstå de grundläggande begreppen djup inlärning
- Lär dig applikationer och användningar av djup inlärning inom ekonomi
- Använd R för att skapa djupa inlärningsmodeller för ekonomi
- Bygg upp sin egen djupa inlärning av aktiekursmodell med R

Publik

- utvecklare
- Datavetare

Kursformat

- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Machine Learning for Finance (with R)

28 timmar

Översikt

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att uttryckligen programmeras. R är ett populärt programmeringsspråk inom finansbranschen. Det används i finansiella applikationer som sträcker sig från kärnhandelsprogram till riskhanteringssystem.

I denna instruktörsledda, liveutbildning, kommer deltagarna att lära sig att tillämpa maskininlärningstekniker och verktyg för att lösa verkliga problem i finansbranschen. R kommer att användas som programmeringsspråk.

Deltagarna lär sig först de viktigaste principerna, sedan implementerar sina kunskaper genom att bygga sina egna maskininlärningsmodeller och använda dem för att slutföra ett antal teamprojekt.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

- Förstå de grundläggande begreppen i maskininlärning
- Lär dig applikationer och användningar av maskininlärning inom finans
- Utveckla sin egen algoritmiska handelsstrategi med maskininlärning med R

Publik

- utvecklare
- Datavetare

Kursformat

- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Machine Learning for Finance (with Python)

21 timmar

Översikt

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmåga att lära sig utan att uttryckligen programmeras Python är ett programmeringsspråk som är känt för sin tydliga syntax och läsbarhet Det erbjuder en utmärkt samling välutbildade bibliotek och tekniker för att utveckla maskininlärningsprogram I den här instruktörsutbildningen, levande träning, kommer deltagarna att lära sig att tillämpa maskininlärningstekniker och verktyg för att lösa realworldproblem i finansbranschen Deltagarna lär sig först de viktigaste principerna, sedan sätta sin kunskap i praktiken genom att bygga sina egna maskininlärningsmodeller och använda dem för att slutföra ett antal teamprojekt Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Förstå de grundläggande begreppen i maskininlärning Lär dig applikationer och användningsområden för maskininlärning i ekonomi Utveckla sin egen algoritmiska handelsstrategi med maskininlärning med Python Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

28 timmar

Översikt

Deep Learning för NLP tillåter en maskin att lära sig enkel till komplex språkbehandling Bland de uppgifter som för närvarande är möjliga är språköversättning och bildgenerering för foton DL (Deep Learning) är en delmängd av ML (Machine Learning) Python är ett populärt programmeringsspråk som innehåller bibliotek för Deep Learning för NLP I den här instruktörsledda träningen lär deltagarna att använda Python-bibliotek för NLP (Natural Language Processing) eftersom de skapar en applikation som behandlar en uppsättning bilder och genererar bildtexter Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Design och kod DL för NLP med Python-bibliotek Skapa Python-kod som läser en väldigt stor samling bilder och genererar nyckelord Skapa Python-kod som genererar bildtexter från de upptäckta sökorden Publik Programmerare med intresse för lingvistik Programmerare som söker en förståelse för NLP (Natural Language Processing) Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Understanding Deep Neural Networks

35 timmar

Översikt

AI Awareness for Telecom

14 timmar

Översikt

AI är en samling av tekniker för att bygga intelligenta system som kan förstå data och aktiviteter som omger data för att göra "intelligenta beslut" För telekomleverantörer kan byggnadstillämpningar och tjänster som använder AI öppna dörren för förbättrad drift och service inom områden som underhåll och nätverksoptimering I denna kurs undersöker vi de olika tekniker som utgör AI och de färdigheter som krävs för att de ska kunna användas Under hela kursen undersöker vi AIs specifika applikationer inom telekombranschen Publik Nätverk ingenjörer Nätverksoperatörspersonal Telekom tekniska chefer Kursens format Delföreläsning, diskussion, handsonövningar .

OpenNLP for Text Based Machine Learning

14 timmar

Översikt

Apache OpenNLP-biblioteket är en maskinbaserad verktygslåda för bearbetning av naturlig språktext Den stöder de vanligaste NLP-uppgifterna, till exempel språkdetektering, tokenisering, punktsegmentering, partofspeech-taggning, namngiven enhåndsutvinning, chunking, parsing och coreference-upplösning I den här instruktörsledningen, direktutbildning, kommer deltagarna att lära sig att skapa modeller för behandling av textbaserad data med hjälp av OpenNLP Provutbildningsdata samt anpassade dataset kommer att användas som underlag för laborationerna Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Installera och konfigurera OpenNLP Ladda ner befintliga modeller samt skapa egna Träna modellerna på olika uppsättningar av provdata Integrera OpenNLP med befintliga Java-applikationer Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Machine Learning for Banking (with Python)

21 timmar

Översikt

Machine Learning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att uttryckligen programmeras. Python är ett programmeringsspråk känt för sin tydliga syntax och läsbarhet. Det erbjuder en utmärkt samling testade bibliotek och tekniker för att utveckla applikationer för maskininlärning.

I denna instruktörsledda, live-utbildning kommer deltagarna att lära sig att tillämpa maskininlärningstekniker och verktyg för att lösa verkliga problem i bankbranschen.

Deltagarna lär sig först de viktigaste principerna, sedan implementerar sina kunskaper genom att bygga sina egna maskininlärningsmodeller och använda dem för att slutföra ett antal teamprojekt.

Publik

- utvecklare
- Datavetare

Kursformat

- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Machine Learning for Banking (with R)

28 timmar

Översikt

I denna instruktörsledda, live-utbildning kommer deltagarna att lära sig att tillämpa maskininlärningstekniker och verktyg för att lösa verkliga problem i bankbranschen. R kommer att användas som programmeringsspråk.

Deltagarna lär sig först de viktigaste principerna, sedan implementerar sina kunskaper genom att bygga sina egna maskininlärningsmodeller och använda dem för att slutföra ett antal liveprojekt.

Publik

- utvecklare
- Datavetare
- Bankpersonal med teknisk bakgrund

Kursformat

- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Matlab for Deep Learning

14 timmar

Översikt

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig att använda Matlab för att designa, bygga och visualisera ett invändigt neuralt nätverk för bildigenkänning.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

- Bygg en djup inlärningsmodell
- Automatisera datamärkning
- Arbeta med modeller från Caffe och TensorFlow - Keras
- Träna data med hjälp av flera GPU er, molnet eller kluster

Publik

- utvecklare
- ingenjörer
- Domänexperter

Kursformat

- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

TensorFlow Serving

7 timmar

Översikt

TensorFlow Serving är ett system för att betjäna modeller för maskininlärning (ML) till produktion.

I denna instruktörsledda, live-träning kommer deltagarna att lära sig att konfigurera och använda TensorFlow Serving för att distribuera och hantera ML-modeller i en produktionsmiljö.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

- Träna, exportera och servera olika TensorFlow modeller
- Testa och distribuera algoritmer med en enda arkitektur och uppsättning API: er
- TensorFlow Servering för att tjäna andra typer av modeller utöver TensorFlow modeller

Publik

- utvecklare
- Datavetare

Kursformat

- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Machine Learning on iOS

14 timmar

Översikt

I den här instruktörsledda träningen kommer deltagarna att lära sig hur man använder IOS Machine Learning (ML) -teknikstacken som de, som de går igenom skapandet och implementeringen av en iOS-mobilapp Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Skapa en mobilapp som kan hantera bildbehandling, textanalys och taligenkänning Få åtkomliga ML-modeller för integration i iOS-appar Skapa en anpassad ML-modell Lägg till Siri Voice stöd till iOS-appar Förstå och använd ramar som coreML, Vision, CoreGraphics och GamePlayKit Använd språk och verktyg som Python, Keras, Caffee, Tensorflow, Scikit Learning, Libsvm, Anaconda och Spyder Publik utvecklare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Python: Machine Learning with Text

21 timmar

Översikt

I den här instruktörsledda träningen kommer deltagarna att lära sig hur man använder rätt maskininlärning och NLP (Natural Language Processing) tekniker för att extrahera värde från textbaserad data Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Lös textbaserade datavetenskapsproblem med högkvalitativ, återanvändbar kod Applicera olika aspekter av scikitlearn (klassificering, kluster, regression, dimensionalitetsminskning) för att lösa problem Bygg effektiva maskininlärningsmodeller med textbaserad data Skapa en dataset och extrahera funktioner från ostrukturerad text Visualisera data med Matplotlib Bygg och utvärdera modeller för att få insikt Felsök textkodningsfel Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Encog: Introduction to Machine Learning

14 timmar

Översikt

Encog är en open source-maskininlärningsram för Java ochNet I den här instruktörsledningen, levande träning, kommer deltagarna att lära sig hur man skapar olika neurala nätverkskomponenter med hjälp av ENCOG Realworld fallstudier diskuteras och maskinbaserade lösningar på dessa problem kommer att undersökas Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Förbered data för neurala nätverk med hjälp av normaliseringsprocessen Genomföra foder framåt nätverk och propagation träning metoder Genomföra klassificerings- och regressionsuppgifter Modell och träna neurala nätverk med hjälp av Encogs GUI-baserade arbetsbänk Integrera neuralt nätverkstöd till realworld-applikationer Publik utvecklare analytiker Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Encog: Advanced Machine Learning

14 timmar

Översikt

Encog är en open source-maskininlärningsram för Java ochNet I den här instruktörsledda träningen kommer deltagarna att lära sig avancerade maskininlärningstekniker för att bygga exakta neurala nätverksprediktiga modeller Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Implementera olika optimeringstekniker för neurala nätverk för att lösa underfitting och överfitting Förstå och välj från ett antal neurala nätverksarkitekturer Implementera övervakade feed forward och feedback nätverk Publik utvecklare analytiker Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Building Intelligent Mobile Applications

35 timmar

Översikt

Deep Reinforcement Learning with Python

21 timmar

Översikt

Deep Reinforcement Learning hänvisar till förmågan hos ett "konstgjordt medel" att lära genom prövning och fel och belöningar och straff. Ett konstgjort medel syftar till att efterlikna människans förmåga att få och konstruera kunskap på egen hand, direkt från råa insatser som vision. För att förverkliga förstärkningslärande används djup inlärning och neurala nätverk. Förstärkningslärande skiljer sig från maskininlärning och förlitar sig inte på övervakade och oövervakade inlärningsmetoder.

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig grunderna för Deep Reinforcement Learning när de går igenom skapandet av ett Deep Learning Agent.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

- Förstå nyckelbegreppen bakom Deep Reinforcement Learning och kunna skilja det från Machine Learning
- Använd avancerade algoritmer för förstärkning av lärande för att lösa problem i verkliga världen
- Bygg ett Deep Learning Agent

Publik

- utvecklare
- Datavetare

Kursformat

- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Python for Advanced Machine Learning

21 timmar

Översikt

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 .

AutoML

14 timmar

Översikt

AutoML är ett användarvänligt maskin inlärnings program som automatiserar mycket av det arbete som behövs för att välja en ideal maskininlärningsalgoritm, dess parameter inställningar och Pre-processing-metoder.

denna instruktörsledda, direktsända utbildning (på plats eller på distans) riktar sig till tekniska personer med en bakgrund inom maskin inlärning som vill optimera maskin inlärnings modellerna som används för att upptäcka komplexa mönster i stordata.

i slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

- installera och utvärdera olika öppen källkod AutoML verktyg.
- träna högkvalitativa maskin inlärnings modeller.
- effektivt lösa olika typer av övervakade maskin inlärnings problem.
- Skriv bara den nödvändiga koden för att initiera automatiserad maskin inlärnings processen.

format för kursen

- interaktiv föreläsning och diskussion.
- massor av övningar och praktik.
- hands-on implementering i en Live-lab miljö.

kurs anpassnings alternativ

- att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
- att lära sig mer om AutoML, besök: https://www.automl.org/

Artificial Intelligence for Mechatronics

21 timmar

Översikt

Mekatronik (aka mechatronic engineering) är en kombination av mekanik, elektronik och datavetenskap.

Denna instruktörsledda, live-utbildning (på plats eller fjärrkontroll) riktar sig till ingenjörer som vill lära sig om tillämpningen av konstgjord intelligens på mekatroniska system.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

- Få en översikt över artificiell intelligens, maskininlärning och beräkningsintelligens.
- Förstå begreppen neurala nätverk och olika inlärningsmetoder.
- Välj effektiva metoder för konstgjord intelligens för verkliga problem.
- Implementera AI-applikationer i mekatronisk teknik.

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.

Deep Learning for Self Driving Cars

21 timmar

Översikt

Deep learning is a subfield of machine learning. It uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks.

Keras is a high-level neural networks API for fast development and experimentation. It runs on top of TensorFlow, CNTK, or Theano.

This instructor-led, live training (onsite or remote) 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 computer vision techniques to identify lanes.
- Use Keras to build and train convolutional neural networks.
- Train a deep learning model to differentiate traffic signs.
- Simulate a fully autonomous car.

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.

Deep Learning with Keras

21 timmar

Översikt

keras är en hög nivå neurala nätverk API för snabb utveckling och experiment. Det körs ovanpå TensorFlow, CNTK, eller theano.

denna instruktörsledda, levande utbildning (på plats eller fjärrkontroll) riktar sig till tekniska personer som vill tillämpa djup inlärnings modell för bild igenkännings program.

i slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

- installera och konfigurera keras.
- snabbt prototyp djupa inlärnings modeller.
- implementera en convolutional nätverk.
- implementera ett återkommande nätverk.
- kör en djup Learning-modell på både en CPU och GPU.

format för kursen

- interaktiv föreläsning och diskussion.
- massor av övningar och praktik.
- hands-on implementering i en Live-lab miljö.

kurs anpassnings alternativ

- att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
- om du vill veta mer om keras, besök: https://keras.io/

Deep Learning with TensorFlow 2.0

21 timmar

Översikt

Feature Engineering for Machine Learning

14 timmar

Översikt

Feature Engineering är processen att välja och omvandla data för att förbättra noggrannheten för maskininlärningsalgoritmer. Det kräver djup förtrogenhet med uppgifterna från en ämnes expert.

denna instruktörsledda, levande utbildning (på plats eller fjärrkontroll) riktar sig till personer som vill tillämpa funktionen tekniker för att bättre bearbeta data och få bättre maskin inlärning modeller.

i slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

- skapa en optimal utvecklings miljö, inklusive alla nödvändiga python-paket.
- få viktiga insikter genom att analysera funktionerna i en data uppsättning.
- optimera maskin inlärnings modeller genom anpassning av rå data själv.
- Clean och transformera data uppsättningar som förberedelse för maskin inlärning.

format för kursen

- interaktiv föreläsning och diskussion.
- massor av övningar och praktik.
- hands-on implementering i en Live-lab miljö.

kurs anpassnings alternativ

- att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

Kommande Machine Learning Kurser

Deep Learning with TensorFlow

2019-09-09 09:30:00

Malmö, Stadskärna

Remote

3750EUR

Classroom

4550EUR

Deep Learning with TensorFlow

2019-09-09 09:30:00

Göteborg

Remote

3750EUR

Classroom

4550EUR

TensorFlow for Image Recognition

2019-09-09 09:30:00

Malmö, Stadskärna

Remote

5000EUR

Classroom

6000EUR

Deep Learning for Medicine

2019-09-11 09:30:00

Göteborg

Remote

2500EUR

Classroom

3100EUR

TensorFlow for Image Recognition

2019-09-16 09:30:00

Linköping

Remote

5000EUR

Classroom

6000EUR

Other regions

;Stockholm Uppsala Skåne Västra Götaland Västmanland Örebro Östergötland

Other countries

These courses are also available in other countries ››

Consulting

Machine Learning Consulting

Helg ML (Machine Learning) kurs, kvällMachine Learning utbildning, Machine Learning (ML) bootcamp, ML (Machine Learning) instruktörledd, Helg ML (Machine Learning) utbildning, Kväll ML (Machine Learning) kurs, Machine Learning coaching, Machine Learning instruktör, ML (Machine Learning) tränare, Machine Learning kurs, ML (Machine Learning) klasser, ML (Machine Learning) on-site, Machine Learning (ML) privata kurser, Machine Learning en till en utbildning