Szkolenia Machine Learning

Szkolenia Machine Learning

Lokalne, prowadzone przez instruktorów szkolenia z zakresu uczenia maszynowego na żywo pokazują, jak zastosować praktyczne techniki uczenia maszynowego i narzędzia do rozwiązywania problemów w świecie rzeczywistym w różnych branżach Kursy NobleProg ML obejmują różne języki programowania i frameworki, w tym język Python, R i Matlab Kursy Machine Learning są oferowane dla szeregu aplikacji branżowych, w tym finansów, bankowości i ubezpieczeń, i obejmują podstawy uczenia maszynowego, a także bardziej zaawansowane podejścia, takie jak Deep Learning Szkolenie Machine Learning jest dostępne jako "szkolenie na miejscu" lub "szkolenie na żywo" Szkolenie na żywo w siedzibie klienta może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Polsce lub w centrach szkoleniowych korporacji NobleProg w Polsce Zdalne szkolenie na żywo odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu NobleProg Twój lokalny dostawca szkoleń.

Opinie uczestników

★★★★★
★★★★★

Plany szkoleń z technologii Machine Learning

KodNazwaCzas trwaniaCharakterystyka kursu
aiintArtificial Intelligence Overview7 godz. Kurs ten został stworzony dla menedżerów, architektów rozwiązań, specjalistów ds Innowacji, dyrektorów technicznych, architektów oprogramowania i każdego, kto jest zainteresowany przeglądem sztucznej inteligencji stosowanej i najbliższej prognozy jej rozwoju .
mlintroIntroduction to Machine Learning7 godz. Ten kurs jest przeznaczony dla osób, które chciałyby zastosować podstawowe techniki uczenia maszynowego w praktycznych zastosowaniach Publiczność Naukowcy danych i statystycy, którzy mają trochę znajomości uczenia maszynowego i wiedzą, jak programować R Nacisk kładziony jest na praktyczne aspekty przygotowania danych, modelowania, wykonywania, analizy post hoc i wizualizacji Celem jest praktyczne wprowadzenie do uczenia maszynowego uczestników zainteresowanych zastosowaniem metod w pracy Przykłady sektorowe służą do tego, aby szkolenie było odpowiednie dla publiczności .
annmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking21 godz. Sztuczna sieć neuronowa to komputerowy model danych wykorzystywany w opracowywaniu systemów sztucznej inteligencji (AI) zdolnych do wykonywania "inteligentnych" zadań Sieci neuronowe są powszechnie stosowane w aplikacjach Machine Learning (ML), które same są jedną z implementacji sztucznej inteligencji Deep Learning jest podzbiorem ML .
appliedmlApplied Machine Learning14 godz. Ten kurs jest przeznaczony dla osób, które chciałyby zastosować uczenie maszynowe w praktycznych zastosowaniach Publiczność Ten kurs jest przeznaczony dla naukowców i statystów zajmujących się danymi, którzy znają statystyki i umieją programować R (lub Python lub inny wybrany język) Nacisk kładziony jest na praktyczne aspekty przygotowania danych, modelowania, wykonywania, analizy post hoc i wizualizacji Celem jest dostarczenie praktycznych zastosowań uczenia maszynowego uczestnikom zainteresowanym zastosowaniem metod w pracy Przykłady sektorowe służą do tego, aby szkolenie było odpowiednie dla publiczności .
mlfunpythonMachine Learning Fundamentals with Python14 godz. Celem tego kursu jest zapewnienie podstawowej biegłości w stosowaniu metod uczenia maszynowego w praktyce Dzięki zastosowaniu języka programowania Python i jego różnych bibliotek, i na podstawie wielu praktycznych przykładów, ten kurs uczy, jak korzystać z najważniejszych elementów składowych uczenia maszynowego, jak podejmować decyzje dotyczące modelowania danych, interpretować wyniki algorytmów i sprawdź wyniki Naszym celem jest zapewnienie umiejętności rozumienia i korzystania z najbardziej podstawowych narzędzi z zestawu narzędziowego Machine Learning i unikania typowych pułapek aplikacji Data Sciences .
mlrobot1Machine Learning for Robotics21 godz. Kurs wprowadza metody uczenia maszynowego w aplikacjach robotycznych Jest to szeroki przegląd istniejących metod, motywacji i głównych pomysłów w kontekście rozpoznawania wzorców Po krótkim doświadczeniu teoretycznym uczestnicy wykonają proste ćwiczenia z wykorzystaniem otwartego oprogramowania (zazwyczaj R) lub innego popularnego oprogramowania .
deeplearning1Introduction to Deep Learning21 godz. Ten kurs jest ogólnym przeglądem Deep Learning bez wchodzenia zbyt głęboko w żadne konkretne metody Jest odpowiedni dla osób, które chcą rozpocząć korzystanie z głębokiego uczenia się w celu zwiększenia dokładności przewidywania .
MLFWR1Machine Learning Fundamentals with R14 godz. Celem tego kursu jest zapewnienie podstawowej biegłości w stosowaniu metod uczenia maszynowego w praktyce Dzięki wykorzystaniu platformy programistycznej R i jej różnych bibliotek oraz wielu praktycznych przykładów, ten kurs uczy, jak korzystać z najważniejszych elementów uczenia maszynowego, jak podejmować decyzje dotyczące modelowania danych, interpretować wyniki algorytmów i sprawdź wyniki Naszym celem jest zapewnienie umiejętności rozumienia i korzystania z najbardziej podstawowych narzędzi z zestawu narzędziowego Machine Learning i unikania typowych pułapek aplikacji Data Sciences .
dladvAdvanced Deep Learning28 godz. Uczenie maszynowe jest gałęzią sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego zaprogramowania Głębokie uczenie się jest poddziedziną uczenia maszynowego, które wykorzystuje metody oparte na reprezentacji danych uczenia się i strukturach, takich jak sieci neuronowe .
dmmlrData Mining & Machine Learning with R14 godz. R jest darmowym językiem programowania open source do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki R jest używany przez coraz większą liczbę menedżerów i analityków danych wewnątrz korporacji i środowisk akademickich R ma szeroką gamę pakietów do eksploracji danych .
predioMachine Learning with PredictionIO21 godz. PredictionIO to serwer uczący się o otwartym kodzie źródłowym, zbudowany na szczycie stosu open source stateoftheart Publiczność Ten kurs jest skierowany do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą tworzyć silniki predykcyjne dla dowolnego zadania uczenia maszynowego .
mlfsasMachine Learning Fundamentals with Scala and Apache Spark14 godz. Celem tego kursu jest zapewnienie podstawowej biegłości w stosowaniu metod uczenia maszynowego w praktyce Dzięki użyciu języka programowania Scala i jego różnych bibliotek oraz wielu praktycznych przykładów, ten kurs uczy jak używać najważniejszych elementów uczenia maszynowego, jak podejmować decyzje dotyczące modelowania danych, interpretować wyniki algorytmów i sprawdź wyniki Naszym celem jest zapewnienie umiejętności rozumienia i korzystania z najbardziej podstawowych narzędzi z zestawu narzędziowego Machine Learning i unikania typowych pułapek aplikacji Data Sciences .
tf101Deep Learning with TensorFlow21 godz. TensorFlow to API drugiej generacji biblioteki Google Open Source dla Deep Learning System został zaprojektowany w celu ułatwienia badań w uczeniu maszynowym oraz umożliwienia szybkiego i łatwego przejścia od prototypu badań do systemu produkcyjnego Publiczność Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą korzystać z TensorFlow w swoich projektach Deep Learning Po ukończeniu tego kursu delegaci: zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow być w stanie wykonać zadania związane z instalacją / środowiskiem produkcyjnym / architekturą i konfiguracją być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie być w stanie wdrożyć zaawansowane produkty, takie jak modele szkoleniowe, tworzenie wykresów i rejestrowanie .
aiintrozeroFrom Zero to AI35 godz. Ten kurs jest tworzony dla osób, które nie mają wcześniejszego doświadczenia w zakresie prawdopodobieństwa i statystyk .
dl4jirDeepLearning4J for Image Recognition21 godz. Deeplearning4j to OpenSource DeepLearning Software dla Java i Scala na Hadoop i Spark Publiczność Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów i programistów, którzy chcą wykorzystać DeepLearning4J w swoich projektach rozpoznawania obrazów .
systemmlApache SystemML for Machine Learning14 godz. Apache SystemML jest rozproszoną i deklaratywną platformą uczenia maszynowego SystemML zapewnia deklaratywne uczenie maszynowe (ang Largescale machine learning - ML), którego celem jest elastyczna specyfikacja algorytmów ML i automatyczne generowanie hybrydowych planów runtime, począwszy od pojedynczego węzła, obliczeń z pamięci, do obliczeń rozproszonych na Apache Hadoop i Apache Spark Publiczność Ten kurs jest odpowiedni dla badaczy Machine Learning, programistów i inżynierów, którzy chcą wykorzystać SystemML jako podstawę uczenia maszynowego .
tfirTensorFlow for Image Recognition28 godz. Ten kurs bada, za pomocą konkretnych przykładów, zastosowanie Tensor Flow do celów rozpoznawania obrazu Publiczność Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow do celów Image Recognition Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą mogli: zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow przeprowadzić instalację / środowisko produkcyjne / zadania i konfigurację architektury ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie wdrażaj zaawansowane produkty, takie jak modele szkoleniowe, tworzenie wykresów i rejestrowanie .
dlvDeep Learning for Vision21 godz. Publiczność Ten kurs jest odpowiedni dla naukowców i inżynierów Deep Learning zainteresowanych wykorzystaniem dostępnych narzędzi (głównie open source) do analizy obrazów komputerowych Ten kurs dostarcza przykładów roboczych .
aiautoArtificial Intelligence in Automotive14 godz. Ten kurs obejmuje AI (podkreślając uczenie maszynowe i głębokie uczenie się) w przemyśle motoryzacyjnym Pomaga ustalić, która technologia może (potencjalnie) być zastosowana w wielu sytuacjach w samochodzie: od prostej automatyzacji, rozpoznawania obrazu po autonomiczne podejmowanie decyzji .
tsflw2vNatural Language Processing with TensorFlow35 godz. TensorFlow ™ to biblioteka oprogramowania open source do obliczeń numerycznych z wykorzystaniem wykresów przepływu danych SyntaxNet jest strukturą przetwarzania naturalnych języków dla sieci TensorFlow Word2Vec służy do nauki reprezentacji wektorów słów, zwanych "osadzaniem słów" Word2vec jest szczególnie wydajnym obliczeniowo modelem predykcyjnym do nauki osadzania słów z nieprzetworzonego tekstu Występuje w dwóch wersjach: Continuous BagofWords (CBOW) i SkipGram (rozdział 31 i 32 w Mikolov et al) Używany w tandemie, SyntaxNet i Word2Vec pozwala użytkownikom generować modele Learned Embedding z wejścia Natural Language Publiczność Ten kurs jest przeznaczony dla programistów i inżynierów, którzy zamierzają pracować z modelami SyntaxNet i Word2Vec na swoich wykresach TensorFlow Po ukończeniu tego kursu delegaci: zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow być w stanie wykonać zadania związane z instalacją / środowiskiem produkcyjnym / architekturą i konfiguracją być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie umieć wdrażać zaawansowane produkty, takie jak modele szkoleniowe, terminy osadzania, tworzenie wykresów i rejestrowanie .
NeuralnettfNeural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example28 godz. Ten kurs da ci wiedzę w zakresie sieci neuronowych i ogólnie algorytmu uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się (algorytmy i aplikacje) Szkolenie koncentruje się bardziej na podstawach, ale pomoże Ci wybrać odpowiednią technologię: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, itp Przykłady są wykonane w TensorFlow .
mldtMachine Learning and Deep Learning21 godz. Ten kurs obejmuje AI (podkreślając uczenie maszynowe i głębokie uczenie się) .
aitechArtificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP21 godz.

This course is aimed at developers and data scientists who wish to understand and implement AI within their applications. Special focus is given to Data Analysis, Distributed AI and NLP.

w2vdl4jNLP with Deeplearning4j14 godz. Deeplearning4j jest otwartą, rozproszoną biblioteką deeplearning napisaną dla Java i Scala Zintegrowany z Hadoop i Spark, DL4J jest przeznaczony do stosowania w środowiskach biznesowych na rozproszonych procesorach graficznych i procesorach Word2Vec to metoda obliczania reprezentacji wektorów słów wprowadzona przez zespół naukowców w Google pod kierownictwem Tomasa Mikolova Publiczność Ten kurs jest skierowany do naukowców, inżynierów i programistów, którzy chcą wykorzystać Deeplearning4J do budowy modeli Word2Vec .
dl4jMastering Deeplearning4j21 godz. Deeplearning4j to pierwsza komercyjna, opensourceowa, rozproszona biblioteka dogłębnego pisania napisana dla Java i Scala Zintegrowany z Hadoop i Spark, DL4J jest przeznaczony do stosowania w środowiskach biznesowych na rozproszonych procesorach graficznych i procesorach Publiczność Kurs jest skierowany do inżynierów i programistów, którzy chcą wykorzystać Deeplearning4j w swoich projektach Po tym kursie delegaci będą mogli: .
singaMastering Apache SINGA21 godz. SINGA jest ogólnie dostępną platformą do głębokiego uczenia się do szkolenia dużych modeli głębokiego uczenia się w dużych zestawach danych Został zaprojektowany z intuicyjnym modelem programowania opartym na abstrakcji warstw Obsługiwanych jest wiele popularnych modeli głębokiego uczenia się, a mianowicie modele z wyprzedzeniem, w tym splotowe sieci neuronowe (CNN), modele energetyczne, takie jak ograniczona maszyna Boltzmanna (RBM) i nawracające sieci neuronowe (RNN) Dla użytkowników udostępniono wiele warstw wbudowanych Architektura SINGA jest wystarczająco elastyczna, aby uruchamiać synchroniczne, asynchroniczne i hybrydowe struktury szkoleniowe SINGA obsługuje również różne schematy partycjonowania sieci neuronowych, aby zrównoleglić szkolenie dużych modeli, a mianowicie partycjonowanie na wymiarze wsadowym, wymiarze funkcji lub partycjonowaniu hybrydowym Publiczność Ten kurs jest skierowany do naukowców, inżynierów i programistów, którzy chcą wykorzystać Apache SINGA jako ramy do głębokiego uczenia się Po ukończeniu tego kursu delegaci: zrozumieć strukturę SINGA i mechanizmy jej wdrażania być w stanie wykonać zadania związane z instalacją / środowiskiem produkcyjnym / architekturą i konfiguracją być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie umieć wdrażać zaawansowane produkty, takie jak modele szkoleniowe, terminy osadzania, tworzenie wykresów i rejestrowanie .
spmllibApache Spark MLlib35 godz. MLlib to biblioteka uczenia maszynowego (ML) Sparka Jego celem jest uczynienie praktycznego uczenia maszynowego skalowalnym i łatwym Składa się ze wspólnych algorytmów uczenia się i narzędzi, w tym klasyfikacji, regresji, grupowania, filtrowania grupowego, redukcji wymiarów, a także prymitywów optymalizacji niskiego poziomu i interfejsów API wyższego poziomu potoku Dzieli się na dwa pakiety: sparkmllib zawiera oryginalne API zbudowane na RDD sparkml zapewnia wyższy poziom API zbudowany na bazie DataFrames do budowy potoków ML Publiczność Ten kurs jest skierowany do inżynierów i programistów, którzy chcą wykorzystać wbudowaną bibliotekę maszyn dla Apache Spark .
caffeDeep Learning for Vision with Caffe21 godz. Caffe jest głęboką strukturą uczenia się stworzoną z myślą o ekspresji, szybkości i modułowości Ten kurs dotyczy zastosowania Caffe jako platformy do głębokiego uczenia się do rozpoznawania obrazów za pomocą MNIST jako przykładu Publiczność Ten kurs jest odpowiedni dla badaczy i inżynierów Deep Learning zainteresowanych wykorzystaniem Caffe jako frameworka Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą mogli: zrozumieć strukturę Caffe i mechanizmy jej wdrażania przeprowadzić instalację / środowisko produkcyjne / zadania i konfigurację architektury ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie wdrażaj zaawansowaną produkcję, np modele szkoleniowe, wdrażanie warstw i logowanie .
datamodelingPattern Recognition35 godz. Ten kurs stanowi wprowadzenie w dziedzinie rozpoznawania wzorców i uczenia maszynowego Dotyka praktycznych zastosowań w statystykach, informatyce, przetwarzaniu sygnałów, wizji komputerowej, eksploracji danych i bioinformatyce Kurs jest interaktywny i zawiera wiele ćwiczeń handson, opinie instruktorów oraz testowanie nabytej wiedzy i umiejętności Publiczność Analitycy danych Doktoranci, badacze i praktycy .
patternmatchingPattern Matching14 godz.

Pattern Matching is a technique used to locate specified patterns within an image. It can be used to determine the existence of specified characteristics within a captured image, for example the expected label on a defective product in a factory line or the specified dimensions of a component. It is different from "Pattern Recognition" (which recognizes general patterns based on larger collections of related samples) in that it specifically dictates what we are looking for, then tells us whether the expected pattern exists or not.

Audience
    Engineers and developers seeking to develop machine vision applications
    Manufacturing engineers, technicians and managers

Format of the course
    This course introduces the approaches, technologies and algorithms used in the field of pattern matching as it applies to Machine Vision.

Nadchodzące szkolenia z technologii Machine Learning

SzkolenieData KursuCena szkolenia [Zdalne / Stacjonarne]
Artificial Intelligence for City Planning - Zielona Góra, ul. Reja 6śr., 2018-08-29 09:001990PLN / 2740PLN
Amazon DSSTNE: Build a recommendation system - Warszawa, ul. Złota 3/11śr., 2018-08-29 09:001660PLN / 2160PLN
Machine Learning Fundamentals with Python - Rzeszów, Plac Wolności 13śr., 2018-08-29 09:003330PLN / 4080PLN
Python: Machine Learning with Text - Poznań, Garbary 100/63pt., 2018-08-31 09:004990PLN / 5990PLN
Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) - Bydgoszcz, ul. Dworcowa 94pon., 2018-09-03 09:006650PLN / 7900PLN
Szkolenie Machine Learning, Machine Learning boot camp, Szkolenia Zdalne Machine Learning, szkolenie wieczorowe Machine Learning, szkolenie weekendowe Machine Learning, Kurs Machine Learning,Kursy Machine Learning, Trener Machine Learning, instruktor Machine Learning, kurs zdalny Machine Learning, edukacja zdalna Machine Learning, nauczanie wirtualne Machine Learning, lekcje UML, nauka przez internet Machine Learning, e-learning Machine Learning, kurs online Machine Learning, wykładowca Machine Learning

Kursy w promocyjnej cenie

Szkolenie Miejscowość Data Kursu Cena szkolenia [Zdalne / Stacjonarne]
Adobe InDesign Katowice ul. Opolska 22 czw., 2018-08-16 09:00 850PLN / 1600PLN
Wprowadzenie do pakietu Microsoft Office - programy Word i Excel Gdynia, ul. Ejsmonda 2 pon., 2018-08-20 09:00 1280PLN / 2280PLN
Business Process Management Szczecin, ul. Sienna 9 pon., 2018-08-20 09:00 8230PLN / 9730PLN
Rola testera w Agile Wrocław, ul.Ludwika Rydygiera 2a/22 śr., 2018-08-22 09:00 990PLN / 1490PLN
Distributed Messaging with Apache Kafka Warszawa, ul. Złota 3/11 pon., 2018-08-27 09:00 1970PLN / 2720PLN
Automatyzacja testów za pomocą Selenium i Jenkins Warszawa, ul. Złota 3 pon., 2018-08-27 09:00 4940PLN / 5790PLN
Advanced Python Gdynia, ul. Ejsmonda 2 wt., 2018-08-28 09:00 3950PLN / 5200PLN
Building Interactive Applications with React, Redux and GraphQL Katowice ul. Opolska 22 wt., 2018-08-28 09:00 3950PLN / 5200PLN
Customer Relationship Management (CRM) Gdynia, ul. Ejsmonda 2 czw., 2018-08-30 09:00 990PLN / 1490PLN
Certyfikacja OCUP2 UML 2.5 - Przygotowanie do egzaminu OCUP2 Foundation Warszawa, ul. Złota 3/11 pon., 2018-09-10 09:00 4940PLN / 5940PLN
Wzorce projektowe w języku PHP Szczecin, ul. Sienna 9 wt., 2018-09-25 09:00 1970PLN / 2720PLN
Modelowanie BPMN 2.0 dla Analityków Biznesowych Katowice ul. Opolska 22 śr., 2018-09-26 09:00 1970PLN / 2720PLN
Efektywna komunikacja interpersonalna i rozwiązywanie konfliktów Wrocław, ul.Ludwika Rydygiera 2a/22 śr., 2018-10-03 09:00 1970PLN / 2720PLN
Visual Basic for Applications (VBA) w Microsoft Office Access i Excel Gdańsk, ul. Grodzka 19 pon., 2018-10-15 09:00 1280PLN / 2280PLN
Strategic Thinking Kraków, ul. Rzemieślnicza 1 pon., 2018-11-26 09:00 2960PLN / 3960PLN
Analiza i projektowanie obiektowe za pomocą języka UML Kraków, ul. Rzemieślnicza 1 wt., 2018-12-04 09:00 3950PLN / 4950PLN

Newsletter z promocjami

Zapisz się na nasz newsletter i otrzymuj informacje o aktualnych zniżkach na kursy otwarte.
Szanujemy Twoją prywatność, dlatego Twój e-mail będzie wykorzystywany jedynie w celu wysyłki naszego newslettera, nie będzie udostępniony ani sprzedany osobom trzecim.
W dowolnej chwili możesz zmienić swoje preferencje co do otrzymywanego newslettera bądź całkowicie się z niego wypisać.

Zaufali nam