Szkolenia Machine Learning w Toruniu

Szkolenia Machine Learning w Toruń

Lokalne, prowadzone przez instruktora szkolenia z zakresu uczenia maszynowo-maszynowego (ML) demonstrują poprzez praktyczną praktykę stosowania technik uczenia maszynowego i narzędzi do rozwiązywania rzeczywistych problemów w różnych gałęziach przemysłu. 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 Toruniu lub w centrach szkoleniowych korporacji NobleProg w Toruniu . Zdalne szkolenie na żywo odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu. NobleProg - Twój lokalny dostawca szkoleń

Machine Translated

Torun, ul.  Bydgoska 1
Szkolenia Machine Learning w naszym centrum szkoleniowym NobleProg Toruń. Sale szkoleniowe NobleProg w Toruniu znajdują się w biurze Coworking Toruń przy ulicy Bydgoskiej 1 Read more

Opinie uczestników

★★★★★
★★★★★

Machine Learning Szkolenia - Toruń

Plany szkoleń z technologii Machine Learning w Toruniu

Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
14 hours
Opis
Kurs obejmuje AI (kładąc nacisk na Machine Learning i Deep Learning ) w przemyśle Automotive . Pomaga określić, która technologia może być (potencjalnie) używana w wielu sytuacjach w samochodzie: od prostej automatyzacji, przez rozpoznawanie obrazów po autonomiczne podejmowanie decyzji.
14 hours
Opis
Ta sesja szkoleniowa oparta na zajęciach będzie poświęcona technikom uczenia maszynowego, z komputerowymi przykładami i studiami przypadków rozwiązywania problemów przy użyciu odpowiedniego programu językowego
14 hours
Opis
The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for processing natural language text. It supports the most common NLP tasks, such as language detection, tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing and coreference resolution.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to create models for processing text based data using OpenNLP. Sample training data as well customized data sets will be used as the basis for the lab exercises.

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

- Install and configure OpenNLP
- Download existing models as well as create their own
- Train the models on various sets of sample data
- Integrate OpenNLP with existing Java applications

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 hours
Opis
OpenFace to oparte na Pythonie i Torch oprogramowanie do rozpoznawania twarzy w czasie rzeczywistym oparte na badaniach FaceNet firmy Google W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać komponentów OpenFace do tworzenia i wdrażania przykładowej aplikacji rozpoznawania twarzy Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Pracuj z komponentami OpenFace, w tym dlib, OpenVC, Latarka i nn4, aby zaimplementować wykrywanie twarzy, wyrównanie i transformację Zastosuj OpenFace do aplikacji realworld, takich jak nadzór, weryfikacja tożsamości, wirtualna rzeczywistość, gry i identyfikacja powtarzających się klientów itp Publiczność Deweloperzy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
21 hours
Opis
Szkolenie dedykowane osobom, które chciałyby zapoznać się z obsługą programu alternatywnego do komercyjnego pakietu MATLAB. Kurs trzydniowy dostarcza kompleksowo informacje dotyczące poruszania się po środowisku i wykonywaniu pakietu OCTAVE w zastosowaniu do analizy danych i obliczeń inżynierskich. Adresatami szkolenia są osoby początkujące ale także ci, którzy znają program i chcieliby usystematyzować swoją wiedzę i podnieść umiejętności. Nie jest wymagana znajomość innych języków programowania ale w znacznym stopniu ułatwi to uczestnikom przyswajanie wiedzy. Na kursie pokazane zostaną możliwości wykorzystania program na wielu przykładach praktycznych.
14 hours
Opis
Ta sesja szkoleniowa oparta na zajęciach będzie zawierać prezentacje i przykłady oparte na komputerach oraz ćwiczenia studium przypadku, które należy przeprowadzić z odpowiednimi bibliotekami sieci neuronowych i głębokich
28 hours
Opis
Ten kurs daje wiedzę na temat sieci neuronowych i ogólnie algorytmu uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się (algorytmy i aplikacje).

To szkolenie bardziej koncentruje się na podstawach, ale pomoże ci wybrać odpowiednią technologię: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras itp. Przykłady zostały wykonane w TensorFlow .
21 hours
Opis
Ta sesja szkoleniowa oparta na zajęciach obejmie narzędzia do uczenia maszynowego z (sugerowanym) Python . Delegaci będą mieli do wykonania przykłady komputerowe i ćwiczenia studium przypadku.
21 hours
Opis
Ten kurs wprowadza metody uczenia maszynowego w aplikacjach robotyki.

Jest to szeroki przegląd istniejących metod, motywacji i głównych pomysłów w kontekście rozpoznawania wzorców.

Po krótkim tle teoretycznym uczestnicy wykonają proste ćwiczenia z wykorzystaniem open source (zazwyczaj R) lub dowolnego innego popularnego oprogramowania.
21 hours
Opis
celem tego kursu jest zapewnienie ogólnej biegłości w stosowaniu metod uczenia maszynowego w praktyce. Dzięki użyciu języka programowania Python i jego różnych bibliotek, a w oparciu o wiele praktycznych przykładów ten kurs uczy, jak korzystać z najważniejszych bloków konstrukcyjnych Machine Learning, jak podejmować decyzje modelowania danych, interpretować dane wyjściowe algorytmów i sprawdzić poprawność wyników.

naszym celem jest, aby dać Ci umiejętności, aby zrozumieć i używać najbardziej podstawowych narzędzi z przybornika uczenia maszynowego pewnie i uniknąć typowych pułapek aplikacji Data Sciences.
14 hours
Opis
W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać ze stosu technologii iOS Machine Learning (ML), gdy przechodzą przez proces tworzenia i wdrażania aplikacji mobilnej iOS Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Stwórz aplikację mobilną zdolną do przetwarzania obrazu, analizy tekstu i rozpoznawania mowy Uzyskaj dostęp do nieskomplikowanych modeli ML do integracji z aplikacjami na iOS Utwórz niestandardowy model ML Dodaj obsługę Siri Voice do aplikacji na iOS Zrozum i używaj frameworków takich jak coreML, Vision, CoreGraphics i GamePlayKit Używaj języków i narzędzi, takich jak Python, Keras, Caffee, Tensorflow, scikit learn, libsvm, Anaconda i Spyder Publiczność Deweloperzy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
14 hours
Opis
OpenNN jest biblioteką klasy open-source napisaną w C ++, która implementuje sieci neuronowe, do wykorzystania w uczeniu maszynowym.

W tym kursie omawiamy zasady sieci neuronowych i wykorzystujemy OpenNN do implementacji przykładowej aplikacji.

Publiczność
Twórcy oprogramowania i programiści, którzy chcą tworzyć aplikacje Deep Learning.

Format kursu
Wykład i dyskusja połączone z praktycznymi ćwiczeniami.
7 hours
Opis
To szkolenie jest przeznaczone dla osób, które chcą zastosować podstawowe techniki Machine Learning w praktycznych zastosowaniach.

Publiczność

Naukowcy zajmujący się danymi i statystycy, którzy są zaznajomieni z uczeniem maszynowym i wiedzą, jak programować R. Kurs kładzie nacisk na praktyczne aspekty przygotowania danych / modelu, wykonania, analizy post hoc i wizualizacji. Celem jest przedstawienie praktycznego wprowadzenia do uczenia maszynowego uczestnikom zainteresowanym zastosowaniem metod w pracy

Przykłady specyficzne dla danego sektora są wykorzystywane do szkolenia odpowiedniego dla odbiorców.
14 hours
Opis
Celem tego kursu jest zapewnienie podstawowej biegłości w stosowaniu metod Machine Learning w praktyce. Dzięki wykorzystaniu platformy programistycznej R i jej różnych bibliotek oraz w oparciu o wiele praktycznych przykładów ten kurs uczy, jak korzystać z najważniejszych elementów składowych Machine Learning , 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 narzędzi Machine Learning oraz unikania typowych pułapek związanych z aplikacjami Data Science .
14 hours
Opis
Celem tego kursu jest zapewnienie podstawowej biegłości w stosowaniu metod Machine Learning w praktyce. Dzięki wykorzystaniu języka programowania Python i jego różnych bibliotek oraz na podstawie wielu praktycznych przykładów ten kurs uczy, w jaki sposób korzystać z najważniejszych elementów składowych Machine Learning , 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 narzędzi Machine Learning oraz unikania typowych pułapek związanych z aplikacjami Data Science .
14 hours
Opis
Celem tego kursu jest zapewnienie podstawowej biegłości w stosowaniu metod Machine Learning w praktyce. Dzięki zastosowaniu języka programowania Scala i jego różnych bibliotek oraz w oparciu o wiele praktycznych przykładów ten kurs uczy, jak korzystać z najważniejszych elementów składowych Machine Learning , jak podejmować decyzje dotyczące modelowania danych, interpretować wyniki algorytmów i zweryfikuj wyniki.

Naszym celem jest zapewnienie umiejętności rozumienia i korzystania z najbardziej podstawowych narzędzi z zestawu narzędzi Machine Learning oraz unikania typowych pułapek związanych z aplikacjami Data Science .
28 hours
Opis
Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania. R to popularny język programowania w branży finansowej. Jest wykorzystywany w aplikacjach finansowych, od podstawowych programów handlowych po systemy zarządzania ryzykiem.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak stosować techniki uczenia maszynowego i narzędzia do rozwiązywania rzeczywistych problemów w branży finansowej. R będzie używany jako język programowania.

Uczestnicy najpierw uczą się kluczowych zasad, a następnie wykorzystują swoją wiedzę w praktyce, budując własne modele uczenia maszynowego i wykorzystując je do realizacji wielu projektów zespołowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

- Zrozumienie podstawowych pojęć w uczeniu maszynowym
- Poznaj aplikacje i zastosowania uczenia maszynowego w finansach
- Opracuj własną algorytmiczną strategię handlową z wykorzystaniem uczenia maszynowego za pomocą R

Publiczność

- Deweloperzy
- Dane naukowców

Format kursu

- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
21 hours
Opis
Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania. Python to język programowania słynący z jasnej składni i czytelności. Oferuje doskonałą kolekcję sprawdzonych bibliotek i technik opracowywania aplikacji do uczenia maszynowego.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak stosować techniki uczenia maszynowego i narzędzia do rozwiązywania rzeczywistych problemów w branży finansowej.

Uczestnicy najpierw uczą się kluczowych zasad, a następnie wykorzystują swoją wiedzę w praktyce, budując własne modele uczenia maszynowego i wykorzystując je do realizacji wielu projektów zespołowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

- Zrozumienie podstawowych pojęć w uczeniu maszynowym
- Poznaj aplikacje i zastosowania uczenia maszynowego w finansach
- Opracuj własną algorytmiczną strategię handlową z wykorzystaniem uczenia maszynowego z Python

Publiczność

- Deweloperzy
- Dane naukowców

Format kursu

- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
21 hours
Opis
To szkolenie jest przeznaczone dla osób, które chciałyby zastosować Machine Learning w praktycznych zastosowaniach swojego zespołu. Szkolenie nie zagłębi się w szczegóły techniczne i skupi się wokół podstawowych pojęć i zastosowań biznesowych / operacyjnych.

Docelowi odbiorcy

- Inwestorzy i przedsiębiorcy AI
- Menedżerowie i inżynierowie, których firma zapuszcza się w przestrzeń AI
- Analitycy Business i inwestorzy
21 hours
Opis
Ten kurs obejmuje sztuczną inteligencję (podkreślanie Machine Learning i Deep Learning )
7 hours
Opis
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i używać OpenNMT do wykonywania tłumaczeń różnych przykładowych zestawów danych. Kurs rozpoczyna się od przeglądu sieci neuronowych w odniesieniu do tłumaczenia maszynowego. Uczestnicy przeprowadzą na żywo ćwiczenia w trakcie kursu, aby zademonstrować zrozumienie poznanych pojęć i uzyskać informacje zwrotne od instruktora.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mieli wiedzę i praktykę potrzebną do wdrożenia rozwiązania OpenNMT żywo.

Próbki języka źródłowego i docelowego zostaną wstępnie ustawione zgodnie z wymaganiami odbiorców.

Format kursu

- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ciężka praktyka praktyczna
21 hours
Opis
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep Learning) to skalowalna platforma do głębokiego uczenia się opracowana przez Baidu W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z PaddlePaddle, aby umożliwić głębokie uczenie się w swoich produktach i usługach Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Skonfiguruj i skonfiguruj PaddlePaddle Stwórz Convolutional Neural Network (CNN) do rozpoznawania obrazów i wykrywania obiektów Skonfiguruj powtarzalną sieć neuronową (RNN) do analizy sentymentów Skonfiguruj głęboką naukę w systemach rekomendacji, aby pomóc użytkownikom znaleźć odpowiedzi Przewidzieć współczynniki klikalności (CTR), klasyfikować zbiory obrazów wielkoskalowych, wykonywać optyczne rozpoznawanie znaków (OCR), wyszukiwać w rankingu, wykrywać wirusy komputerowe i wdrażać system rekomendacji Publiczność Deweloperzy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
28 hours
Opis
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak stosować techniki uczenia maszynowego i narzędzia do rozwiązywania rzeczywistych problemów w branży bankowej. R będzie używany jako język programowania.

Uczestnicy najpierw uczą się kluczowych zasad, a następnie wykorzystują swoją wiedzę w praktyce, budując własne modele uczenia maszynowego i wykorzystując je do realizacji wielu projektów na żywo.

Publiczność

- Deweloperzy
- Dane naukowców
- Specjaliści bankowi z zapleczem technicznym

Format kursu

- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
21 hours
Opis
TensorFlow to popularna biblioteka do uczenia maszynowego opracowana przez Go ogle do głębokiego uczenia się, obliczeń numerycznych i uczenia maszynowego na dużą skalę. TensorFlow 2.0, wydany w styczniu 2019 r., Jest najnowszą wersją TensorFlow i zawiera ulepszenia w TensorFlow wykonywaniu, kompatybilności i spójności API.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i badaczy danych, którzy chcą korzystać z Tensorflow 2.0 do budowania predyktorów, klasyfikatorów, modeli generatywnych, sieci neuronowych i tak dalej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

- Zainstaluj i skonfiguruj TensorFlow 2.0.
- TensorFlow zalety TensorFlow 2.0 w porównaniu z poprzednimi wersjami.
- Twórz modele głębokiego uczenia się.
- Zaimplementuj zaawansowany klasyfikator obrazów.
- Wdróż model głębokiego uczenia się w chmurze, urządzeniach mobilnych i IoT.

Format kursu

- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Dużo ćwiczeń i ćwiczeń.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia się.
- Aby dowiedzieć się więcej o TensorFlow , odwiedź: https://www.tensorflow.org/
35 hours
Opis
Kurs rozpoczyna się od przekazania wiedzy pojęciowej w sieciach neuronowych i ogólnie w algorytmie uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się (algorytmy i aplikacje).

Część 1 (40%) tego szkolenia skupia się bardziej na podstawach, ale pomoże ci wybrać odpowiednią technologię: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras itp.

Część 2 (20%) tego szkolenia przedstawia Theano - bibliotekę Pythona, która ułatwia pisanie modeli głębokiego uczenia.

Część 3 (40%) szkolenia byłaby w dużej mierze oparta na Tensorflow - API drugiej generacji biblioteki oprogramowania open source Go ogle dla Deep Learning . Wszystkie przykłady i wskazówki powstałyby w TensorFlow .

Publiczność

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą korzystać z TensorFlow w swoich projektach Deep Learning

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy:

-

dobrze rozumie głębokie sieci neuronowe (DNN), CNN i RNN

-

zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow

-

być w stanie wykonywać zadania związane z instalacją / produkcją / architekturą / konfiguracją

-

być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie

-

być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele szkoleniowe, tworzenie wykresów i rejestrowanie
35 hours
Opis
TensorFlow ™ to biblioteka oprogramowania typu open source do obliczeń numerycznych z wykorzystaniem wykresów przepływu danych.

SyntaxNet to neuronowa sieć przetwarzania języka naturalnego dla TensorFlow .

Word 2Vec służy do uczenia wektorowych reprezentacji słów, zwanych „osadzaniem słów”. Word 2vec jest szczególnie wydajnym obliczeniowo modelem predykcyjnym do nauki osadzania słów z surowego tekstu. Występuje w dwóch wariantach: modelu Continuous Bag-of- Word (CBOW) i Skip-Gram (rozdział 3.1 i 3.2 w Mikolov i in.).

Używany w tandemie SyntaxNet i Word 2Vec umożliwia użytkownikom generowanie modeli Learned Embedding z wejścia Natural Language.

Publiczność

Kurs jest skierowany do programistów i inżynierów, którzy zamierzają pracować z modelami SyntaxNet i Word 2Vec w swoich wykresach TensorFlow .

Po ukończeniu tego kursu delegaci:

- zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow
- być w stanie wykonać zadania i konfigurację środowiska instalacji / produkcji / architektury
- być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
- być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele treningowe, terminy osadzania, wykresy budowlane i rejestrowanie
7 hours
Opis
The Tensor Processing Unit (TPU) is the architecture which Google has used internally for several years, and is just now becoming available for use by the general public. It includes several optimizations specifically for use in neural networks, including streamlined matrix multiplication, and 8-bit integers instead of 16-bit in order to return appropriate levels of precision。

In this instructor-led, live training, participants will learn how to take advantage of the innovations in TPU processors to maximize the performance of their own AI applications.

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

- Train various types of neural networks on large amounts of data.
- Use TPUs to speed up the inference process by up to two orders of magnitude.
- Utilize TPUs to process intensive applications such as image search, cloud vision and photos.

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
21 hours
Opis
Torch jest biblioteką uczenia maszynowego typu open source i naukowym środowiskiem komputerowym opartym na języku programowania Lua . Zapewnia środowisko programistyczne dla liczb, uczenia maszynowego i wizji komputerowej, ze szczególnym naciskiem na głębokie uczenie się i sieci splotowe. Jest to jedna z najszybszych i najbardziej elastycznych platform dla Deep Learning maszynowego i Deep Learning i jest używana przez firmy takie jak Facebook , Go ogle, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel i wiele innych.

W tym instruktażowym szkoleniu na żywo omawiamy zasady Torch , jej unikalne cechy oraz sposób, w jaki można ją stosować w aplikacjach rzeczywistych. Przez cały czas przechodzimy przez wiele praktycznych ćwiczeń, demonstrując i ćwicząc nabyte pojęcia.

Do końca kursu uczestnicy będą dokładnie rozumieć podstawowe cechy i możliwości Torch , a także jej rolę i wkład w przestrzeń sztucznej inteligencji w porównaniu z innymi strukturami i bibliotekami. Uczestnicy otrzymają również praktykę niezbędną do wdrożenia Torch we własnych projektach.

Format kursu

- Przegląd maszyn i Deep Learning
- Ćwiczenia z kodowania i integracji w klasie
- Pytania testowe posypane po drodze, aby sprawdzić zrozumienie
28 hours
Opis
Ten kurs omawia, wraz z konkretnymi przykładami, zastosowanie Tensor Flow do celów rozpoznawania obrazów

Publiczność

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow do celów rozpoznawania obrazów

Po ukończeniu tego kursu delegaci będą mogli:

- zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow
- wykonać zadania i konfigurację środowiska instalacji / produkcji / architektury
- ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
- wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele treningowe, wykresy budowlane i rejestrowanie
21 hours
Opis
TensorFlow jest 2nd Generation API Go otwartej biblioteki oprogramowania źródłowego OGLE za Deep Learning . System został zaprojektowany w celu ułatwienia badań nad uczeniem maszynowym oraz w celu szybkiego i łatwego przejścia od prototypu badawczego do systemu produkcyjnego.

Publiczność

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą używać TensorFlow do swoich projektów Deep Learning

Po ukończeniu tego kursu delegaci:

- zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow
- być w stanie wykonać zadania i konfigurację środowiska instalacji / produkcji / architektury
- być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
- być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele treningowe, wykresy budowlane i rejestrowanie
Szkolenie Machine Learning w Toruniu, szkolenie wieczorowe Machine Learning w Toruniu, szkolenie weekendowe Machine Learning w Toruniu, Machine Learning boot camp w Toruniu, kurs zdalny ML (Machine Learning) w Toruniu, edukacja zdalna ML (Machine Learning) w Toruniu, Kursy ML (Machine Learning) w Toruniu, Trener Machine Learning w Toruniu, Kurs Machine Learning (ML) w Toruniu, instruktor Machine Learning (ML) w Toruniu, nauczanie wirtualne ML (Machine Learning) w Toruniu, kurs online Machine Learning (ML) w Toruniu, wykładowca Machine Learning (ML) w Toruniu, nauka przez internet ML (Machine Learning) w Toruniu, lekcje Machine Learning (ML) w Toruniu

Kursy w promocyjnej cenie

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

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Poland!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Poland
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!