Machine Learning Schulungen

Machine Learning Schulungen

Lokale, instruktorierte Live-Machine-Learning-Schulungen demonstrieren durch praktische Übungen, wie man maschinelle Lerntechniken und Werkzeuge zur Lösung von realen Problemen in verschiedenen Branchen anwendet NobleProg ML Kurse decken verschiedene Programmiersprachen und Frameworks, einschließlich Python, R-Sprache und Matlab Machine-Learning-Kurse werden für eine Reihe von Branchenanwendungen angeboten, einschließlich Finanzen, Bankwesen und Versicherungen und decken die Grundlagen des maschinellen Lernens sowie fortgeschrittenere Ansätze wie Deep Learning ab Machine Learning Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Fern-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Schweiz oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Schweiz Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.

Erfahrungsberichte

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Machine Learning Kurspläne

CodeNameDauerÜbersicht
aiintEin Überblick über künstliche Intelligenz7 StundenDieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Software-Architekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächste Prognose für ihre Entwicklung interessieren.
TorchTorch: Getting started with Machine and Deep Learning21 StundenTorch ist eine Open-Source-Bibliothek zum maschinellen Lernen und ein Framework für wissenschaftliches Rechnen, das auf der Lua-Programmiersprache basiert Es bietet eine Entwicklungsumgebung für Numerik, maschinelles Lernen und Computer Vision, mit besonderem Schwerpunkt auf Deep Learning und Convolutional Networks Es ist eines der schnellsten und flexibelsten Frameworks für Machine and Deep Learning und wird von Unternehmen wie Facebook, Google, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel und vielen anderen genutzt In diesem Kurs behandeln wir die Prinzipien von Torch, seine einzigartigen Eigenschaften und wie es in realen Anwendungen angewendet werden kann Wir durchlaufen durchgehend zahlreiche Hands-on-Übungen, demonstrieren und üben die erlernten Konzepte Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer ein tiefgehendes Verständnis der zugrunde liegenden Features und Fähigkeiten von Torch sowie seiner Rolle und seines Beitrags innerhalb des KI-Bereichs im Vergleich zu anderen Frameworks und Bibliotheken haben Die Teilnehmer haben auch die notwendige Praxis erhalten, um Torch in ihren eigenen Projekten zu implementieren Publikum Softwareentwickler und Programmierer, die Machine and Deep Learning innerhalb ihrer Anwendungen ermöglichen wollen Format des Kurses Überblick über Maschinen- und Deep Learning Inclass Codierungs- und Integrationsübungen Testfragen, die auf dem Weg verteilt wurden, um das Verständnis zu überprüfen .
encogadvEncog: Advanced Machine Learning14 StundenEncog ist ein Open Source-Framework zum maschinellen Lernen für Java undNet In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens kennen, um präzise neuronale Vorhersagemodelle zu erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Implementieren Sie verschiedene Optimierungstechniken für neuronale Netzwerke, um die Unter- und Überanpassung zu beheben Verstehen und wählen Sie aus einer Reihe von neuronalen Netzwerkarchitekturen Implementieren Sie überwachte Feed-Forward- und Feedback-Netzwerke Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
radvmlAdvanced Machine Learning with R21 StundenIn diesem instruierten Live-Training erlernen die Teilnehmer fortgeschrittene Techniken für Maschinelles Lernen mit R, während sie eine Realworld-Anwendung erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie Techniken wie Hyperparameter-Tuning und Deep Learning Unüberwachte Lerntechniken verstehen und implementieren Erstellen Sie ein Modell für die Verwendung in einer größeren Anwendung Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
pythonadvmlPython for Advanced Machine Learning21 StundenIn diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die relevantesten und fortschrittlichsten maschinellen Lerntechniken in Python kennen, während sie eine Reihe von Demo-Anwendungen mit Bild-, Musik-, Text- und Finanzdaten erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Implementieren Sie maschinelle Lernalgorithmen und Techniken zur Lösung komplexer Probleme Wenden Sie intensives Lernen und halbüberwachtes Lernen auf Anwendungen mit Bild-, Musik-, Text- und Finanzdaten an Push Python-Algorithmen auf ihr maximales Potenzial Verwenden Sie Bibliotheken und Pakete wie NumPy und Theano Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
dsstneAmazon DSSTNE: Build a Recommendation System7 StundenAmazon DSSTNE ist eine OpenSource-Bibliothek zum Trainieren und Implementieren von Empfehlungsmodellen Damit können Modelle mit Gewichtsmatrizen, die für eine einzelne GPU zu groß sind, auf einem einzelnen Host trainiert werden In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie DSSTNE zum Erstellen einer Empfehlungsanwendung verwendet werden kann Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Trainieren Sie ein Empfehlungsmodell mit sparse Datensätzen als Eingabe Skalieren Sie Trainings- und Vorhersagemodelle über mehrere GPUs Verteilen Sie Berechnung und Speicherung modellparallel Generieren Sie amazonike personalisierte Produktempfehlungen Stellen Sie eine produktionsbereite Anwendung bereit, die bei hohen Arbeitslasten skaliert werden kann Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
mldlnlpintroML、DL與NLP入門與進階大綱14 StundenZiel dieses Kurses ist es, Grundkenntnisse in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zu vermitteln Durch den Einsatz der Programmiersprache Python und seiner verschiedenen Bibliotheken und anhand einer Vielzahl praktischer Beispiele vermittelt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Bausteine ​​des maschinellen Lernens nutzt, Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und validiere die Ergebnisse Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus der Machine Learning Toolbox sicher zu verstehen und anzuwenden und die üblichen Fallstricke von Data Sciences Anwendungen zu vermeiden .
snorkelSnorkel: Rapidly Process Training Data7 StundenSnorkel ist ein System zum schnellen Erstellen, Modellieren und Verwalten von Trainingsdaten Es konzentriert sich auf die beschleunigte Entwicklung von strukturierten oder "dunklen" Datenextraktionsanwendungen für Domänen, in denen große beschriftete Trainingssätze nicht verfügbar oder leicht zu erhalten sind In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer Techniken zum Extrahieren von Werten aus unstrukturierten Daten wie Text, Tabellen, Zahlen und Bildern durch Modellierung von Trainingsdaten mit Snorkel kennen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Programmatische Erstellung von Trainingssätzen zur Kennzeichnung von umfangreichen Trainingssätzen Trainiere hochwertige Endmodelle, indem du zuerst laute Trainingssätze modellierst Verwenden Sie Snorkel, um schwache Überwachungstechniken zu implementieren und die Datenprogrammierung auf schwach überwachte Maschinenlernsysteme anzuwenden Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
facebooknmtFacebook NMT: Setting up a Neural Machine Translation System7 StundenFairseq ist ein von Facebok entwickeltes OpenSource Sequenzsequenz-Lern-Toolkit für den Einsatz in Neural Machine Translation (NMT) In diesem Training lernen die Teilnehmer, wie man mit Fairseq den Sample-Inhalt übersetzt Am Ende dieser Schulung haben die Teilnehmer das Wissen und die Praxis, um eine Live-basierte maschinelle Übersetzungslösung auf Fairseq-Basis zu implementieren Publikum Lokalisierungsspezialisten mit technischem Hintergrund Globale Content-Manager Lokalisierungsingenieure Softwareentwickler, die für die Implementierung globaler Content-Lösungen verantwortlich sind Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, schwere Handson-Praxis Hinweis Wenn Sie bestimmte Inhalte in der Ausgangs- und Zielsprache verwenden möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren .
intrdplrngrsneuingIntroduction Deep Learning & Neural Networks for Engineers21 StundenTyp: Theoretische Ausbildung mit Bewerbungen, die mit den Studenten auf Lasagne oder Keras nach der pädagogischen Gruppe flussaufwärts entschieden wurden Lehrmethode: Präsentation, Austausch und Fallstudien Künstliche Intelligenz, nachdem sie viele wissenschaftliche Felder zerstört hatte, revolutionierte eine große Anzahl von Wirtschaftszweigen (Industrie, Medizin, Kommunikation usw) Dennoch ist seine Präsentation in den großen Medien oft eine Fantasie, sehr weit entfernt von den Bereichen, in denen maschinelles Lernen oder tiefes Lernen tatsächlich stattfindet Das Ziel dieser Schulung ist es, Ingenieuren, die bereits Computerwerkzeuge beherrschen (einschließlich einer Software-Programmierbasis), eine Einführung in Deep Learning und seine verschiedenen Spezialisierungsbereiche und damit zu den wichtigsten existierenden Netzwerkarchitekturen zu geben heute Wenn die mathematischen Grundlagen während des Kurses abgerufen werden, wird ein Niveau der Mathematik des Typs BAC + 2 für mehr Komfort empfohlen Es ist absolut möglich, die mathematische Achse zu überspringen, um nur eine "System" -Vision zu behalten, aber dieser Ansatz wird Ihr Verständnis des Themas enorm einschränken .
opennmtOpenNMT: Setting Up a Neural Machine Translation System7 StundenOpenNMT ist ein Fullfeatured, Opensource (MIT) neuronales Maschinenübersetzungssystem, das das mathematische Toolkit Torch verwendet In diesem Training lernen die Teilnehmer, wie OpenNMT eingerichtet und verwendet wird, um verschiedene Beispieldatensätze zu übersetzen Der Kurs beginnt mit einem Überblick über neuronale Netze, wie sie für die maschinelle Übersetzung gelten Die Teilnehmer führen während des Kurses Live-Übungen durch, um ihr Verständnis der erlernten Konzepte zu demonstrieren und Feedback vom Kursleiter zu erhalten Am Ende dieser Schulung haben die Teilnehmer das Wissen und die Praxis, um eine Live-OpenNMT-Lösung zu implementieren Quell- und Zielsprachmuster werden entsprechend den Anforderungen der Zielgruppe vorbereitet Publikum Lokalisierungsspezialisten mit technischem Hintergrund Globale Content-Manager Lokalisierungsingenieure Softwareentwickler, die für die Implementierung globaler Content-Lösungen verantwortlich sind Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, schwere Handson-Praxis .
mlentreMachine Learning Concepts for Entrepreneurs and Managers21 StundenDieser Kurs richtet sich an Personen, die Machine Learning in praktischen Anwendungen für ihr Team anwenden möchten Das Training wird nicht in technische Details eintauchen und sich um grundlegende Konzepte und geschäftliche / operative Anwendungen derselben drehen Zielgruppe Investoren und KI-Unternehmer Manager und Ingenieure, deren Unternehmen in den KI-Bereich vorstößt Business Analysten & Investoren .
octnpOctave not only for programmers21 StundenDer Kurs richtet sich an diejenigen, die ein alternatives Programm zum kommerziellen MATLAB-Paket kennenlernen möchten Das dreitägige Training bietet umfassende Informationen über die Bewegung in der Umwelt und die Durchführung des OCTAVE-Pakets für Datenanalyse und technische Berechnungen Die Trainingsempfänger sind Anfänger, aber auch diejenigen, die das Programm kennen und ihr Wissen systematisieren und ihre Fähigkeiten verbessern möchten Kenntnisse in anderen Programmiersprachen sind nicht erforderlich, erleichtern aber den Lernenden den Erwerb von Wissen Der Kurs zeigt Ihnen, wie Sie das Programm in vielen praktischen Beispielen verwenden .
OpenNNOpenNN: Implementing Neural Networks14 StundenOpenNN ist eine in C ++ geschriebene OpenSource-Klassenbibliothek, die neuronale Netzwerke zur Verwendung im maschinellen Lernen implementiert In diesem Kurs gehen wir auf die Prinzipien neuronaler Netzwerke ein und verwenden OpenNN, um eine Beispielanwendung zu implementieren Publikum Softwareentwickler und Programmierer, die Deep Learning-Anwendungen erstellen möchten Format des Kurses Vortrag und Diskussion in Verbindung mit praktischen Übungen .
datamodelingPattern Recognition35 StundenDieser Kurs bietet eine Einführung in das Gebiet der Mustererkennung und des maschinellen Lernens Es befasst sich mit praktischen Anwendungen in den Bereichen Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Data Mining und Bioinformatik Der Kurs ist interaktiv und beinhaltet viele praktische Übungen, Feedback von Lehrern und Tests der erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten Publikum Datenanalytiker Doktoranden, Forscher und Praktiker .
mlintroIntroduction to Machine Learning7 StundenDieser Kurs richtet sich an Personen, die grundlegende maschinelle Lerntechniken in praktischen Anwendungen anwenden möchten.

Publikum

Datenwissenschaftler und Statistiker, die etwas mit maschinellem Lernen vertraut sind und wissen, wie man R programmiert. Der Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf den praktischen Aspekten der Daten / Modellvorbereitung, Ausführung, Post-hoc-Analyse und Visualisierung. Ziel ist es, den Teilnehmern, die sich für die Anwendung der Methoden bei der Arbeit interessieren, eine praktische Einführung in das maschinelle Lernen zu geben

Branchenspezifische Beispiele werden verwendet, um das Training für das Publikum relevant zu machen.
mldtMachine Learning and Deep Learning21 StundenDieser Kurs umfasst KI (Schwerpunkt Maschinelles Lernen und Deep Learning) .
aiautoArtificial Intelligence in Automotive14 StundenDieser Kurs behandelt KI (Schwerpunkt Maschinelles Lernen und Deep Learning) in der Automobilindustrie Es hilft zu bestimmen, welche Technologie (potenziell) in mehreren Situationen in einem Auto verwendet werden kann: von einfacher Automatisierung, Bilderkennung bis hin zu autonomer Entscheidungsfindung .
aiintrozeroFrom Zero to AI35 StundenDieser Kurs wurde für Personen entwickelt, die noch keine Erfahrung mit Wahrscheinlichkeit und Statistik haben .
systemmlApache SystemML for Machine Learning14 StundenApache SystemML ist eine verteilte und deklarative Maschine Lernplattform SystemML bietet ein deklaratives Large-Scale Machine Learning (ML) zur flexiblen Spezifikation von ML-Algorithmen und zur automatischen Generierung hybrider Laufzeitpläne von Einzelknoten-, Inmemory-Berechnungen bis hin zu verteilten Berechnungen auf Apache Hadoop und Apache Spark Publikum Dieser Kurs eignet sich für Machine Learning-Forscher, Entwickler und Ingenieure, die SystemML als Framework für maschinelles Lernen nutzen möchten .
predioMachine Learning with PredictionIO21 StundenPredictionIO ist ein Open-Source-Machine-Learning-Server, der auf einem State-of-the-Art-Open-Source-Stack aufbaut Publikum Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die vorausschauende Engines für jede maschinelle Lernaufgabe erstellen möchten .
dmmlrData Mining & Machine Learning with R14 StundenR ist eine Open Source-freie Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafik R wird von einer wachsenden Zahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen genutzt R verfügt über eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining .
mlfsasMachine Learning Fundamentals with Scala and Apache Spark14 StundenZiel dieses Kurses ist es, Grundkenntnisse in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zu vermitteln Durch den Einsatz der Programmiersprache Scala und ihrer verschiedenen Bibliotheken und anhand einer Vielzahl praktischer Beispiele vermittelt dieser Kurs die wichtigsten Bausteine ​​des maschinellen Lernens, wie man Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und validiere die Ergebnisse Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus der Machine Learning Toolbox sicher zu verstehen und anzuwenden und die üblichen Fallstricke von Data Sciences Anwendungen zu vermeiden .
matlabml1Introduction to Machine Learning with MATLAB21 StundenMATLAB is a numerical computing environment and programming language developed by MathWorks.
mlrobot1Machine Learning for Robotics21 StundenDieser Kurs stellt maschinelle Lernmethoden in Robotikanwendungen vor.

Es gibt einen breiten Überblick über bestehende Methoden, Motivationen und Hauptideen im Kontext der Mustererkennung.

Nach einem kurzen theoretischen Hintergrund werden die Teilnehmer einfache Übungen mit Open Source (normalerweise R) oder einer anderen gängigen Software durchführen.
annmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking21 StundenDas künstliche neuronale Netzwerk ist ein computergestütztes Datenmodell, das bei der Entwicklung von Systemen für künstliche Intelligenz (KI) verwendet wird, die "intelligente" Aufgaben ausführen können. Neuronale Netze werden häufig in Machine Learning (ML) -Anwendungen verwendet, die selbst eine Implementierung von AI sind. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML.
MLFWR1Machine Learning Fundamentals with R14 StundenZiel dieses Kurses ist es, Grundkenntnisse in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zu vermitteln Durch den Einsatz der R - Programmierplattform und ihrer verschiedenen Bibliotheken vermittelt dieser Kurs anhand einer Vielzahl von praktischen Beispielen, wie man die wichtigsten Bausteine ​​des maschinellen Lernens nutzt, Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und validiere die Ergebnisse Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus der Machine Learning Toolbox sicher zu verstehen und anzuwenden und die üblichen Fallstricke von Data Sciences Anwendungen zu vermeiden .
mlfunpythonMachine Learning Fundamentals with Python14 StundenZiel dieses Kurses ist es, Grundkenntnisse in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zu vermitteln Durch den Einsatz der Programmiersprache Python und seiner verschiedenen Bibliotheken und anhand einer Vielzahl praktischer Beispiele vermittelt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Bausteine ​​des maschinellen Lernens nutzt, Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und validiere die Ergebnisse Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus der Machine Learning Toolbox sicher zu verstehen und anzuwenden und die üblichen Fallstricke von Data Sciences Anwendungen zu vermeiden .
appliedmlAngewandtes Maschinelles Lernen14 StundenDer Übungskurs ist für alle diejenigen gedacht, die "Machine Learning" in praktischen Applikationen anwenden möchten

Teilnehmer

Dieser Kurs ist für Data Scientists und Statistiker, die Grundkenntnisse in Statistik haben und wissen, wie man R programmiert. Der Schwerpunkt des Kurses liegt auf dem praktischen Aspekt von Daten/Modell-Vorbereitung, Execution, post hoc Analyse und Visualisierung.

Das Ziel ist es, den Teilnehmern praktische Kenntnisse im Maschinellen Lernen zu vermitteln.

Bereichsspezifische Beispiele erhöhen die Relevanz der Schulung für die Teilnehmer.
encogintroEncog: Introduction to Machine Learning14 StundenEncog ist ein Open Source-Framework zum maschinellen Lernen für Java undNet In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von ENCOG verschiedene neuronale Netzwerkkomponenten erstellen können Realworld-Fallstudien werden diskutiert und maschinensprachliche Lösungen für diese Probleme werden untersucht Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Bereiten Sie Daten für neuronale Netze unter Verwendung des Normalisierungsprozesses vor Implementieren Sie Feed-Forward-Netzwerke und Fortpflanzungs-Trainingsmethoden Implementieren Sie Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben Modellieren und trainieren Sie neurale Netzwerke mithilfe der GUI-basierten Workbench von Encog Integrieren Sie die neuronale Netzwerkunterstützung in Realworld-Anwendungen Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Zukünftige Machine Learning Kurse

CourseSchulungsdatumKurspreis (Fernkurs / Schulungsraum)
Machine Learning for Finance (with R) - BernMo, 2018-10-08 09:307000EUR / 7800EUR
Python: Machine Learning with Text - ZürichMi, 2018-10-10 09:305250EUR / 5900EUR
Machine Learning Fundamentals with Python - BaselMo, 2018-10-15 09:303500EUR / 4000EUR
Machine Learning Schulung, Machine Learning boot camp, Machine Learning Abendkurse, Machine Learning Wochenendkurse, Machine Learning Kurs, Machine Learning Training, Machine Learning Seminar, Machine Learning Seminare, Machine Learning Privatkurs, Machine Learning Coaching, Machine Learning Lehrer

Sonderangebote

Course Ort Schulungsdatum Kurspreis (Fernkurs / Schulungsraum)
WebServices mit SOAP und WSDL - Grundlagen Bern Do, 2018-10-11 09:30 2700EUR / 3200EUR
IoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and Investors Bern Mo, 2018-10-22 09:30 4725EUR / 5375EUR
Test automation with HP UFT Bern Mo, 2018-10-29 09:30 4455EUR / 5105EUR
Apache Solr - Server für Volltextsuche Bern Mi, 2018-10-31 09:30 2700EUR / 3200EUR
Transact SQL für Fortgeschrittene Bern Mi, 2018-11-14 09:30 1485EUR / 1835EUR
Git für Benutzer Bern Do, 2018-11-22 09:30 1350EUR / 1700EUR

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