Machine Learning Schulungen

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Machine Learning Schulungen

Lokale, von einem Ausbilder geleitete Live Machine Learning (ML) Trainingskurse demonstrieren durch praktische Übungen, wie man maschinelle Lerntechniken und Werkzeuge anwendet, um reale Probleme in verschiedenen Branchen zu lösen. 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

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Erfahrungsberichte

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ML (Machine Learning) Unterkategorien

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ML (Machine Learning) Kurspläne

Title
Duration
Overview
Title
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Overview

Ein Überblick über künstliche Intelligenz

7 hours
Overview
Dieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Softwarearchitekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächste Prognose für deren Entwicklung interessieren.

Text Summarization with Python

14 hours
Overview
In Python Machine Learning kann die Textzusammenfassungsfunktion den eingegebenen Text lesen und eine Textzusammenfassung erstellen Diese Funktion ist über die Befehlszeile oder als Python API / Library verfügbar Eine aufregende Anwendung ist die schnelle Erstellung von Executive-Zusammenfassungen; Dies ist besonders nützlich für Organisationen, die umfangreiche Textdaten vor dem Erstellen von Berichten und Präsentationen überprüfen müssen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, mit Python eine einfache Anwendung zu erstellen, die automatisch eine Zusammenfassung des Eingabetextes generiert Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie ein Befehlszeilenprogramm, das den Text zusammenfasst Entwerfen und erstellen Sie Textzusammenfassungscode mithilfe von Python-Bibliotheken Bewerten Sie drei Python-Zusammenfassungsbibliotheken: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Turning Data into Intelligent Action with Cortana Intelligence

28 hours
Overview
,

Deep Learning for Finance (with Python)

28 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit des Codes bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python tiefe Lernmodelle für das Finanzwesen implementieren können, während sie ein Modell für eine tief gehende Aktienkursvorhersage entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Finanzwesen Verwenden Sie Python, Keras und TensorFlow, um tiefgründige Lernmodelle für das Finanzwesen zu erstellen Erstellen Sie mit Python ein eigenes Deep Learning-Kursmodell Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Deep Learning for Banking (with R)

28 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen mithilfe von R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Bankwesen
- Verwenden Sie R, um Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen zu erstellen
- Erstellen Sie mit R ein eigenes Deep Learning-Kreditrisikomodell

Publikum

- Entwickler
- Datenwissenschaftler

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Deep Learning for Banking (with Python)

28 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit des Codes bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python tiefe Lernmodelle für das Bankwesen implementieren, während sie ein kreatives Kreditrisiko-Modell entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Banking kennen Verwenden Sie Python, Keras und TensorFlow, um Deep-Learning-Modelle für das Banking zu erstellen Erstellen Sie mit Python ein eigenes Deep-Learning-Kreditrisikomodell Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Deep Learning for Finance (with R)

28 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für die Finanzierung mit R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Finanzbereich
- Verwenden Sie R, um vertiefte Lernmodelle für Finanzen zu erstellen
- Bauen Sie mit R ihr eigenes Deep Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell auf

Publikum

- Entwickler
- Datenwissenschaftler

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Machine Learning for Finance (with R)

28 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Finanzbranche zu lösen. Als Programmiersprache wird R verwendet.

Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen und sie für eine Reihe von Teamprojekten verwenden.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens im Finanzbereich kennen
- Entwickeln Sie ihre eigene algorithmische Handelsstrategie mithilfe von maschinellem Lernen mit R

Publikum

- Entwickler
- Datenwissenschaftler

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Machine Learning for Finance (with Python)

21 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Python ist eine Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit bekannt ist. Es bietet eine hervorragende Sammlung bewährter Bibliotheken und Techniken für die Entwicklung maschineller Lernanwendungen.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Finanzbranche zu lösen.

Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen und sie für eine Reihe von Teamprojekten verwenden.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens im Finanzbereich kennen
- Entwickeln Sie ihre eigene algorithmische Handelsstrategie mithilfe von maschinellem Lernen mit Python

Publikum

- Entwickler
- Datenwissenschaftler

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

28 hours
Overview
Deep Learning für NLP ermöglicht es einer Maschine, einfache bis komplexe Sprachverarbeitung zu erlernen Zu den derzeit möglichen Aufgaben gehören die Übersetzung von Sprachen und die Erstellung von Bildunterschriften für Fotos DL (Deep Learning) ist eine Teilmenge von ML (Machine Learning) Python ist eine beliebte Programmiersprache, die Bibliotheken für Deep Learning für NLP enthält In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, Python-Bibliotheken für NLP (Natural Language Processing) zu verwenden, während sie eine Anwendung erstellen, die eine Reihe von Bildern verarbeitet und Untertitel generiert Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Entwerfen und kodieren Sie DL für NLP mit Python-Bibliotheken Erstellen Sie Python-Code, der eine im Wesentlichen große Sammlung von Bildern liest und Schlüsselwörter generiert Erstellen Sie Python-Code, der Untertitel aus den erkannten Keywords generiert Publikum Programmierer mit Interesse an Linguistik Programmierer, die ein Verständnis für NLP (Natural Language Processing) suchen Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Understanding Deep Neural Networks

35 hours
Overview
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AI Awareness for Telecom

14 hours
Overview
AI ist eine Sammlung von Technologien zum Aufbau intelligenter Systeme, die in der Lage sind, Daten und die damit verbundenen Aktivitäten zu verstehen, um "intelligente Entscheidungen" zu treffen. Für Telekommunikationsanbieter könnte die Erstellung von Anwendungen und Diensten, die AI verwenden, die Tür für einen verbesserten Betrieb und Service in Bereichen wie Wartung und Netzwerkoptimierung öffnen.

In diesem Kurs untersuchen wir die verschiedenen Technologien, aus denen AI besteht, und die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um sie einzusetzen. Während des gesamten Kurses untersuchen wir die spezifischen Anwendungen von AI in der Telekommunikationsbranche.

Publikum

- Netzwerktechniker
- Personal für Netzwerkoperationen
- Technische Manager für Telekommunikation

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, praktische Übungen

OpenNLP for Text Based Machine Learning

14 hours
Overview
Die Apache OpenNLP-Bibliothek ist ein auf maschinellem Lernen basierendes Toolkit zur Verarbeitung von Text in natürlicher Sprache Es unterstützt die gebräuchlichsten NLP-Aufgaben, wie z B Spracherkennung, Tokenisierung, Satzsegmentierung, Teil-Spech-Tagging, Namensentitätsextraktion, Chunking, Parsing und Koreferenzierung In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit OpenNLP Modelle für die Verarbeitung textbasierter Daten erstellen können Als Grundlage für die Laborübungen dienen sowohl Trainingsdaten als auch kundenspezifische Datensätze Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie OpenNLP Laden Sie bestehende Modelle herunter und erstellen Sie eigene Modelle Trainieren Sie die Modelle auf verschiedenen Sample-Datensätzen Integrieren Sie OpenNLP in vorhandene Java-Anwendungen Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Machine Learning for Banking (with Python)

21 hours
Overview
Machine Learning ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Python ist eine Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit bekannt ist. Es bietet eine hervorragende Sammlung bewährter Bibliotheken und Techniken für die Entwicklung maschineller Lernanwendungen.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Bankenbranche zu lösen.

Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen und sie für eine Reihe von Teamprojekten verwenden.

Publikum

- Entwickler
- Datenwissenschaftler

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Machine Learning for Banking (with R)

28 hours
Overview
In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Bankenbranche zu lösen. Als Programmiersprache wird R verwendet.

Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen und sie für die Durchführung einer Reihe von Live-Projekten verwenden.

Publikum

- Entwickler
- Datenwissenschaftler
- Bankfachleute mit technischem Hintergrund

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Matlab for Deep Learning

14 hours
Overview
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TensorFlow Serving

7 hours
Overview
TensorFlow Serving ist ein System, mit dem Machine-Learning-Modelle (ML) in der Produktion eingesetzt werden können In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie TensorFlow Serving konfigurieren und einsetzen, um ML-Modelle in einer Produktionsumgebung bereitzustellen und zu verwalten Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Trainieren, exportieren und bedienen Sie verschiedene TensorFlow-Modelle Testen und implementieren Sie Algorithmen mithilfe einer einzigen Architektur und einer Reihe von APIs Erweitern Sie TensorFlow Serving, um andere Arten von Modellen als TensorFlow-Modelle zu bedienen Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Machine Learning on iOS

14 hours
Overview
In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie den Technologie-Stack von iOS Machine Learning (ML) nutzen können, während sie die Erstellung und Bereitstellung einer mobilen iOS-App durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen Sie eine mobile App, die Bildverarbeitung, Textanalyse und Spracherkennung unterstützt Greifen Sie auf vortrainierte ML-Modelle zur Integration in iOS-Apps zu Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes ML-Modell Fügen Sie Siri Voice-Unterstützung für iOS-Apps hinzu Verstehen und verwenden Sie Frameworks wie CoreML, Vision, CoreGraphics und GamePlayKit Verwenden Sie Sprachen und Tools wie Python, Keras, Caffee, Tensorflow, Scikit lernen, libsvm, Anaconda und Spyder Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Python: Machine Learning with Text

21 hours
Overview
In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, wie sie das richtige maschinelle Lernen und NLP-Techniken (Natural Language Processing) einsetzen, um aus textbasierten Daten Nutzen zu ziehen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Lösen Sie textbasierte Probleme der Datenwissenschaft mit qualitativ hochwertigem, wiederverwendbarem Code Wenden Sie verschiedene Aspekte von scikitlearn an (Klassifikation, Clustering, Regression, Dimensionalitätsreduktion), um Probleme zu lösen Erstellen Sie effektive maschinelle Lernmodelle mit textbasierten Daten Erstellen Sie ein Dataset und extrahieren Sie Features aus unstrukturiertem Text Visualisieren Sie Daten mit Matplotlib Erstellen und bewerten Sie Modelle, um Einblicke zu gewinnen Beheben Sie Textcodierungsfehler Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Encog: Introduction to Machine Learning

14 hours
Overview
Encog 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 .

Encog: Advanced Machine Learning

14 hours
Overview
Encog 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 .

Building Intelligent Mobile Applications

35 hours
Overview
,

Deep Reinforcement Learning with Python

21 hours
Overview
Deep Reinforcement Learning bezieht sich auf die Fähigkeit eines "künstlichen Agenten", durch Versuch und Irrtum und Belohnungen und Bestrafungen zu lernen. Ein künstlicher Agent soll die Fähigkeit eines Menschen nachahmen, Wissen selbstständig zu erlangen und aufzubauen, direkt aus rohen Inputs wie dem Sehen. Um verstärkendes Lernen zu realisieren, werden Deep Learning und neuronale Netze verwendet. Reinforcement Learning unterscheidet sich vom maschinellen Lernen und beruht nicht auf überwachten und unbeaufsichtigten Lernansätzen.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen des Deep Reinforcement-Lernens kennen, während sie die Erstellung eines Deep Learning Agenten durchlaufen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehen Sie die Schlüsselkonzepte hinter Deep Reinforcement Learning und unterscheiden Sie es vom Machine Learning
- Wenden Sie fortschrittliche Algorithmen für das Reinforcement Learning an, um Probleme aus der Praxis zu lösen
- Erstellen Sie einen Deep Learning Agent

Publikum

- Entwickler
- Data Scientists

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Python for Advanced Machine Learning

21 hours
Overview
In 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 .

AutoML

14 hours
Overview
AutoML ist eine benutzerfreundliche Software für das Erlernen von Maschinen, die einen Großteil der Arbeit automatisiert, die für die Auswahl eines idealen Algorithmus für das maschinelle Lernen, seine Parametereinstellungen und Vorverarbeitungsmethoden benötigt wird.

Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich an technische Personen mit Hintergrund im maschinellen Lernen, die die maschinellen Lernmodelle optimieren wollen, die zur Erkennung komplexer Muster in Big Data eingesetzt werden.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

- installieren und bewerten Sie verschiedene Open-Source-AutoML-Tools
. - Train hochwertige Modelle für das maschinelle Lernen
. - Lösung verschiedener Arten von überwachten Maschinenlernproblemen.
- Schreiben Sie nur den notwendigen Code, um den automatisierten maschinellen Lernprozess
zu initiieren.

Format der

- interaktiven Vortrag und Diskussion
. - Viele Übungen und Übungen
. - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld
.

- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um
zu arrangieren. - Um mehr über AutoML zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://www.automl.org/

Artificial Intelligence for Mechatronics

21 hours
Overview
Mechatronik (auch Mechatronik genannt) ist eine Kombination aus Mechanik, Elektronik und Informatik.

Diese Live-Schulung (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Ingenieure, die sich mit der Anwendbarkeit künstlicher Intelligenz auf mechatronische Systeme befassen möchten.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verschaffen Sie sich einen Überblick über künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Computerintelligenz.
- Verstehen Sie die Konzepte neuronaler Netze und verschiedener Lernmethoden.
- Wählen Sie künstliche Intelligenz-Ansätze effektiv für reale Probleme.
- Implementierung von KI-Anwendungen in der Mechatronik.

Format des Kurses

- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Deep Learning for Self Driving Cars

21 hours
Overview
,

Deep Learning with Keras

21 hours
Overview
Keras ist eine hochrangige neuronale Netzwerk-API für schnelle Entwicklung und Experimente. Es verläuft auf TensorFlow, CNTK oder Theano

.

Diese von Lehrern geleitete Live-Ausbildung (vor Ort oder Fernbedienung) richtet sich an technische Personen, die ein tiefes Lernmodell für die Bilderkennung anwenden

möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

- installieren und Keras konfigurieren.
- schnell Prototypen-Tiefenlernmodelle
. - Umsetzung eines Konvolutions-Netzwerks.
- ein wiederkehrendes Netzwerk
implementieren. - Führe ein tiefgreifendes Lernmodell sowohl auf einer CPU als auch auf GPU
aus.

Format der

- interaktiven Vortrag und Diskussion
. - Viele Übungen und Übungen
. - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld
.

- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um
zu arrangieren. - Um mehr über Keras zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://keras.io/

Deep Learning with TensorFlow 2.0

21 hours
Overview
TensorFlow ist eine beliebte und maschinelles Lernen Bibliothek entwickelt von Go Ogle für tiefe Lernen, numerische Berechnung und Groß maschinellen Lernen. TensorFlow 2.0, veröffentlicht im Januar 2019, ist die neueste Version von TensorFlow und enthält Verbesserungen in TensorFlow auf eifrige Ausführung, Kompatibilität und API-Konsistenz.

Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Tensorflow 2.0 verwenden möchten, um Prädiktoren, Klassifikatoren, generative Modelle, neuronale Netzwerke usw. zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Installieren und konfigurieren Sie TensorFlow 2.0.
- Verstehen Sie die Vorteile von TensorFlow 2.0 gegenüber früheren Versionen.
- Bauen Sie Deep-Learning-Modelle auf.
- Implementieren Sie einen erweiterten Bildklassifikator.
- Stellen Sie ein Deep-Learning-Modell für Cloud-, Mobil- und IoT-Geräte bereit.

Format des Kurses

- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
- Um mehr über TensorFlow zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://www.tensorflow.org/

Feature Engineering for Machine Learning

14 hours
Overview
Beim Feature-Engineering werden Daten ausgewählt und transformiert, um die Genauigkeit von Algorithmen für maschinelles Lernen zu verbessern. Es erfordert eine tiefe Vertrautheit mit den Daten eines Fachexperten.

Dieses Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Personen, die Feature-Engineering-Techniken anwenden möchten, um Daten besser zu verarbeiten und bessere Modelle für maschinelles Lernen zu erhalten.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Richten Sie eine optimale Entwicklungsumgebung ein, einschließlich aller erforderlichen Python Pakete.
- Erhalten Sie wichtige Erkenntnisse, indem Sie die Merkmale eines Datensatzes analysieren.
- Optimieren Sie maschinelle Lernmodelle durch Anpassung der Rohdaten.
- Bereinigen und transformieren Sie Datensätze zur Vorbereitung auf maschinelles Lernen.

Format des Kurses

- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Zukünftige Machine Learning (ML) Kurse

Deep Learning for Banking (with Python)

2019-09-10 09:30:00
Bern
Fernkurs
5000EUR
 Schulungsraum
6200EUR
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Deep Learning for Banking (with R)

2019-09-10 09:30:00
Bern
Fernkurs
5000EUR
 Schulungsraum
6200EUR
Read more

Matlab for Deep Learning

2019-09-10 09:30:00
Bern
Fernkurs
2500EUR
 Schulungsraum
3200EUR
Read more

Matlab for Deep Learning

2019-09-11 09:30:00
Basel
Fernkurs
2500EUR
 Schulungsraum
3200EUR
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Deep Learning for Finance (with R)

2019-09-16 09:30:00
Basel
Fernkurs
5000EUR
 Schulungsraum
6200EUR
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Consulting

Machine Learning Consulting
Machine Learning Schulung, Machine Learning boot camp, Machine Learning Abendkurse, ML (Machine Learning) Wochenendkurse, ML (Machine Learning) Kurs, Machine Learning Training, ML (Machine Learning) Seminar, Machine Learning (ML) Seminare, Machine Learning (ML) Privatkurs, ML (Machine Learning) Coaching, Machine Learning Lehrer

Sonderangebote

jBPM für Prozessdesigner

Di, 2019-09-03 09:30
Zürich
Fernkurs
5000EUR
4500EUR
 Schulungsraum
6200EUR
5700EUR
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Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R

Di, 2019-09-03 09:30
Bern
Fernkurs
1250EUR
1125EUR
 Schulungsraum
1700EUR
1575EUR
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Managen von Geschäftsprozessen mit ProcessMaker

Do, 2019-10-03 09:30
Zürich
Fernkurs
2500EUR
2250EUR
 Schulungsraum
3200EUR
2950EUR
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Machine Learning in business – AI/Robotics

Do, 2019-10-17 09:30
Zürich
Fernkurs
2500EUR
2250EUR
 Schulungsraum
3200EUR
2950EUR
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ROS: Programming for Robotics

Mo, 2019-12-09 09:30
Bern
Fernkurs
3750EUR
3375EUR
 Schulungsraum
4700EUR
4325EUR
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