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
Es war sehr interaktiv und entspannter und informeller als erwartet. Wir haben in der Zeit viele Themen behandelt und der Trainer war immer offen dafür, im Detail oder allgemeiner über die Themen und ihre Zusammenhänge zu sprechen. Ich denke, das Training hat mir die Werkzeuge gegeben, um weiter zu lernen, im Gegensatz zu einer einmaligen Sitzung, in der das Lernen nach dem Abschluss aufhört, was angesichts des Umfangs und der Komplexität des Themas sehr wichtig ist.
Jonathan Blease
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Der Trainer war so sachkundig und schloss Bereiche ein, an denen ich interessiert war.
Mohamed Salama
Kurs: Data Mining & Machine Learning with R
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Das Thema ist sehr interessant.
Wojciech Baranowski
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Trainer theoretische Kenntnisse und Bereitschaft, die Probleme mit den Teilnehmern nach dem Training zu lösen.
Grzegorz Mianowski
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Thema. Sehr interessant!.
Piotr
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Übungen nach jedem Thema waren sehr hilfreich, obwohl es am Ende zu kompliziert war. Im Allgemeinen war das präsentierte Material sehr interessant und interessant! Übungen mit Bilderkennung waren großartig.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Ich denke, wenn das Training auf Polnisch gemacht würde, würde es dem Trainer erlauben, sein Wissen effizienter zu teilen.
Radek
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Der globale Überblick über Deep Learning.
Bruno Charbonnier
Kurs: Advanced Deep Learning
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Die Übungen sind ausreichend praktisch und erfordern keine hohen Python Kenntnisse.
Alexandre GIRARD
Kurs: Advanced Deep Learning
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Übungen an echten Beispielen mit Eras. Italien hat unsere Erwartungen an dieses Training vollkommen verstanden.
Paul Kassis
Kurs: Advanced Deep Learning
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Ich habe die kristallklaren Antworten von Chris auf unsere Fragen sehr geschätzt.
Léo Dubus
Kurs: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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Ich genoss im Allgemeinen den sachkundigen Trainer.
Sridhar Voorakkara
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Ich war erstaunt über den Standard dieser Klasse - ich würde sagen, dass es Universitätsstandard war.
David Relihan
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Sehr gute Rundumübersicht. Go od Hintergrund in warum Tensorflow arbeitet , wie es der Fall ist.
Kieran Conboy
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Ich mochte die Gelegenheiten, Fragen zu stellen und tiefergehende Erklärungen der Theorie zu bekommen.
Sharon Ruane
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Wir haben viel mehr Einblick in das Thema bekommen. Mit einigen echten Themen in unserem Unternehmen wurde eine nette Diskussion geführt.
Sebastiaan Holman
Kurs: Machine Learning and Deep Learning
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Die Schulung bot die richtige Grundlage, um weiter auszubauen und zu zeigen, wie Theorie und Praxis Hand in Hand gehen. Es hat mich tatsächlich mehr für das Thema interessiert als vorher.
Jean-Paul van Tillo
Kurs: Machine Learning and Deep Learning
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Ich habe die Berichterstattung und Tiefe der Themen sehr genossen.
Anirban Basu
Kurs: Machine Learning and Deep Learning
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Der Trainer erklärte sehr leicht schwierige und fortgeschrittene Themen.
Leszek K
Kurs: Artificial Intelligence Overview
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Das tiefe Wissen des Trainers über das Thema.
Sebastian Görg
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Sehr aktualisierter Ansatz oder CPI (Tensor Flow, Ära, lernen), um maschinelles Lernen zu tun.
Paul Lee
Kurs: TensorFlow for Image Recognition
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Sehr flexibel.
Frank Ueltzhöffer
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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Ich habe generell die Flexibilität genossen.
Werner Philipp
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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Voraussichtlicher Stand der Technologie: Welche Technologie / Prozess könnte in Zukunft wichtiger werden? sehen Sie, wofür die Technologie verwendet werden kann.
Commerzbank AG
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Ich habe von der Themenauswahl profitiert. Art des Trainings. Praxisorientierung.
Commerzbank AG
Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Alle mögen es
蒙 李
Kurs: Machine Learning Fundamentals with Python
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Art und Weise des Leitens und des Beispiels, das vom Trainer gegeben wird
ORANGE POLSKA S.A.
Kurs: Machine Learning and Deep Learning
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Möglichkeit, die vorgeschlagenen Themen selbst zu diskutieren
ORANGE POLSKA S.A.
Kurs: Machine Learning and Deep Learning
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Kommunikation mit Dozenten
文欣 张
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Gefällt mir
lisa xie
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Vertiefte Darstellung von Themen des maschinellen Lernens, insbesondere neuronaler Netze. Entmystifizierte viel von dem Thema.
Sacha Nandlall
Kurs: Python for Advanced Machine Learning
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Ich mochte wirklich Übungen
L M ERICSSON LIMITED
Kurs: Machine Learning
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die Laborübungen
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Kurs: Machine Learning
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Das Jupyter Notebook-Formular, in dem das Trainingsmaterial zur Verfügung steht
L M ERICSSON LIMITED
Kurs: Machine Learning
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Es gab viele Übungen und interessante Themen.
L M ERICSSON LIMITED
Kurs: Machine Learning
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einige großartige Übungen, die vom Trainer ausführlich analysiert und erklärt wurden (zB Kovarianten in der linearen Regression, die der realen Funktion entsprechen)
L M ERICSSON LIMITED
Kurs: Machine Learning
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Es ist einfach toll, dass alle Materialien einschließlich der Übungen auf der gleichen Seite sind und dann sofort aktualisiert werden. Die Lösung wird am Ende enthüllt. Cool! Ich weiß es auch zu schätzen, dass Krzysztof sich mehr Mühe gegeben hat, unsere Probleme zu verstehen und uns mögliche Techniken vorgeschlagen hat.
Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED
Kurs: Machine Learning
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Großes und aktuelles Wissen über führende und praktische Anwendungsbeispiele.
ING Bank Śląski S.A.
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Viele Übungen, sehr gute Zusammenarbeit mit der Gruppe.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Arbeit an Kolaboratoren,
ING Bank Śląski S.A.
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Es war offensichtlich, dass die Enthusiasten der präsentierten Themen führend waren. Benutzte interessante Beispiele während des Trainings.
ING Bank Śląski S.A.
Kurs: Introduction to Deep Learning
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Eine breite Palette von Themen abgedeckt und umfangreiches Wissen der Führungskräfte.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Mangel
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Großes theoretisches und praktisches Wissen der Dozenten. Kommunikativität von Trainern. Während des Kurses können Sie Fragen stellen und zufriedenstellende Antworten erhalten.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Praktischer Teil, bei dem wir Algorithmen implementiert haben. Dies ermöglichte ein besseres Verständnis des Themas.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Übungen und Beispiele auf ihnen implementiert
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Beispiele und diskutierte Themen.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Substanzielles Wissen, Engagement, eine leidenschaftliche Art Wissen zu vermitteln. Praktische Beispiele nach einem theoretischen Vortrag.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Praktische Übungen von Herrn Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Ich habe von der Leidenschaft zum Lehren profitiert und mich darauf konzentriert, Dinge sinnvoll zu machen.
Zaher Sharifi - GOSI
Kurs: Advanced Deep Learning
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ML (Machine Learning) Unterkategorien
ML (Machine Learning) Kurspläne
Name des Kurses
Dauer
Überblick
Name des Kurses
Dauer
Überblick
14 Stunden
Überblick
Dieser Kurs behandelt KI (mit Schwerpunkt auf Machine Learning und Deep Learning ) in der Automotive . Es hilft zu bestimmen, welche Technologie (potenziell) in mehreren Situationen in einem Auto eingesetzt werden kann: von der einfachen Automatisierung über die Bilderkennung bis hin zur autonomen Entscheidungsfindung.
21 Stunden
Überblick
Ziel dieses Kurses ist es, allgemeine Kenntnisse in der Anwendung von maschinellen Lernmethoden in der Praxis zu vermitteln. Durch den Einsatz der Programmiersprache Python und ihrer verschiedenen Bibliotheken und anhand einer Vielzahl von Praxisbeispielen vermittelt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Bausteine des maschinellen Lernens nutzt, wie man Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ausgänge der Algorithmen und Validierung der Ergebnisse.
Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus dem Werkzeugkasten Maschinenlerntechnik sicher zu verstehen und zu nutzen und die üblichen Fallstricke von Datenwissenschaften zu vermeiden.
Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus dem Werkzeugkasten Maschinenlerntechnik sicher zu verstehen und zu nutzen und die üblichen Fallstricke von Datenwissenschaften zu vermeiden.
21 Stunden
Überblick
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) ist eine von Baidu entwickelte skalierbare Deep-Learning-Plattform In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, PaddlePaddle zu verwenden, um tiefes Lernen in ihren Produkt- und Serviceanwendungen zu ermöglichen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Richten Sie PaddlePaddle ein und konfigurieren Sie es Richten Sie ein Convolutional Neural Network (CNN) für die Bilderkennung und Objekterkennung ein Richten Sie ein Recurrent Neural Network (RNN) für die Stimmungsanalyse ein Richten Sie Deep Learning auf Empfehlungssystemen ein, damit Benutzer Antworten finden können Klickraten (Click-through-Rate - CTR) vorhersagen, großformatige Bildsätze klassifizieren, optische Zeichenerkennung (OCR) durchführen, Suchanfragen einordnen, Computerviren erkennen und ein Empfehlungssystem implementieren Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
14 Stunden
Überblick
OpenNN ist eine in C ++ geschriebene Open-Source-Klassenbibliothek, die neuronale Netzwerke für maschinelles 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, begleitet von praktischen Übungen.
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, begleitet von praktischen Übungen.
7 Stunden
Überblick
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie OpenNMT eingerichtet und verwendet OpenNMT , um die Übersetzung verschiedener Beispieldatensätze durchzuführen. Der Kurs beginnt mit einem Überblick über neuronale Netze, wie sie für die maschinelle Übersetzung gelten. Die Teilnehmer führen während des gesamten Kurses Live-Übungen durch, um ihr Verständnis der erlernten Konzepte zu demonstrieren und Feedback vom Kursleiter zu erhalten.
Am Ende dieser Schulung verfügen die Teilnehmer über das Wissen und die Praxis, um eine Live- OpenNMT Lösung zu implementieren.
Quell- und Zielsprachenbeispiele werden nach den Anforderungen des Publikums vorbestellt.
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, viel Praxis
Am Ende dieser Schulung verfügen die Teilnehmer über das Wissen und die Praxis, um eine Live- OpenNMT Lösung zu implementieren.
Quell- und Zielsprachenbeispiele werden nach den Anforderungen des Publikums vorbestellt.
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, viel Praxis
14 Stunden
Überblick
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 .
14 Stunden
Überblick
OpenFace ist Python und Torch-basierte Echtzeit-Gesichtserkennungssoftware, die auf der FaceNet-Forschung von Google basiert In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe der OpenFace-Komponenten eine Musteranwendung für die Gesichtserkennung erstellen und bereitstellen können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Arbeiten Sie mit OpenFace-Komponenten, einschließlich dlib, OpenVC, Torch und nn4, um Gesichtserkennung, Ausrichtung und Transformation zu implementieren Wenden Sie OpenFace auf Realworld-Anwendungen wie Überwachung, Identitätsüberprüfung, Virtual Reality, Spiele und Identifizierung von Stammkunden usw an Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
14 Stunden
Überblick
OpenCV is a library of programming functions for deciphering images with computer algorithms. OpenCV 4 is the latest OpenCV release and it provides optimized modularity, updated algorithms, and more. With OpenCV 4 and Python, users will be able to view, load, and classify images and videos for advanced image recognition.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.
By the end of this training, participants will be able to:
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- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
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21 Stunden
Überblick
Der 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 .
14 Stunden
Überblick
Diese auf Klassenräumen basierende Schulungssitzung enthält Präsentationen und computergestützte Beispiele sowie Fallstudien, die mit relevanten neuronalen und tiefen Netzwerkbibliotheken durchgeführt werden sollen
28 Stunden
Überblick
Dieser Kurs vermittelt Kenntnisse in neuronalen Netzen und allgemein in maschinellem Lernalgorithmus, Deep Learning (Algorithmen und Anwendungen).
Diese Schulung konzentriert sich mehr auf die Grundlagen, hilft Ihnen jedoch bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras usw. Die Beispiele wurden in TensorFlow .
Diese Schulung konzentriert sich mehr auf die Grundlagen, hilft Ihnen jedoch bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras usw. Die Beispiele wurden in TensorFlow .
21 Stunden
Überblick
MXNet is a flexible, open-source Deep Learning library that is popular for research prototyping and production. Together with the high-level Gluon API interface, Apache MXNet is a powerful alternative to TensorFlow and PyTorch.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Apache MXNet to build and deploy a deep learning model for image recognition.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache MXNet and its components.
- Understand MXNet's architecture and data structures.
- Use Apache MXNet's low-level and high-level APIs to efficiently build neural networks.
- Build a convolutional neural network for image classification.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Apache MXNet to build and deploy a deep learning model for image recognition.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache MXNet and its components.
- Understand MXNet's architecture and data structures.
- Use Apache MXNet's low-level and high-level APIs to efficiently build neural networks.
- Build a convolutional neural network for image classification.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
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21 Stunden
Überblick
In dieser auf Klassenräumen basierenden Schulungssitzung werden maschinelle Lernwerkzeuge mit (empfohlenem) Python . Die Teilnehmer erhalten computergestützte Beispiele und Fallstudien.
21 Stunden
Überblick
Dieser Kurs führt in Methoden des maschinellen Lernens in Robotikanwendungen ein.
Es gibt einen umfassenden Überblick über bestehende Methoden, Motivationen und Hauptideen im Kontext der Mustererkennung.
Nach einem kurzen theoretischen Hintergrund führen die Teilnehmer einfache Übungen mit Open Source (normalerweise R) oder einer anderen gängigen Software durch.
Es gibt einen umfassenden Überblick über bestehende Methoden, Motivationen und Hauptideen im Kontext der Mustererkennung.
Nach einem kurzen theoretischen Hintergrund führen die Teilnehmer einfache Übungen mit Open Source (normalerweise R) oder einer anderen gängigen Software durch.
14 Stunden
Überblick
MLOps (Machine Learning Operations) is the practice of integrating data science and operations to help manage the ML lifecycle. MLOps provides the ability to automate the reproduction of machine learning model development and training.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
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This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
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21 Stunden
Überblick
PredictionIO ist ein Open-Source-Server für Machine Learning der auf dem neuesten Open-Source-Stack aufbaut.
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Predictive Engines für jede maschinelle Lernaufgabe erstellen möchten.
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Predictive Engines für jede maschinelle Lernaufgabe erstellen möchten.
35 Stunden
Überblick
MLOps is a set of tools and methodologies for combining Machine Learning and DevOps practices. The goal of MLOps is to automate and optimize the deployment and maintenance of ML systems in production.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to evaluate the approaches and tools available today to make an intelligent decision on the path forward in adopting MLOps within their organization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure various MLOps frameworks and tools.
- Assemble the right kind of team with the right skills for constructing and supporting an MLOps system.
- Prepare, validate and version data for use by ML models.
- Understand the components of an ML Pipeline and the tools needed to build one.
- Experiment with different machine learning frameworks and servers for deploying to production.
- Operationalize the entire Machine Learning process so that it's reproduceable and maintainable.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
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This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to evaluate the approaches and tools available today to make an intelligent decision on the path forward in adopting MLOps within their organization.
By the end of this training, participants will be able to:
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- Assemble the right kind of team with the right skills for constructing and supporting an MLOps system.
- Prepare, validate and version data for use by ML models.
- Understand the components of an ML Pipeline and the tools needed to build one.
- Experiment with different machine learning frameworks and servers for deploying to production.
- Operationalize the entire Machine Learning process so that it's reproduceable and maintainable.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
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14 Stunden
Überblick
Diese Präsenzschulung wird maschinelle Lerntechniken mit computerbasierten Beispielen und Fallbeispiel-Lösungsübungen unter Verwendung einer relevanten Programmsprache untersuchen .
14 Stunden
Überblick
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 .
7 Stunden
Überblick
Dieser Kurs richtet sich an Personen, die grundlegende Techniken des Machine Learning in praktischen Anwendungen anwenden möchten.
Publikum
Datenwissenschaftler und Statistiker, die 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, Teilnehmern, die an der Anwendung der Methoden bei der Arbeit interessiert sind, eine praktische Einführung in das maschinelle Lernen zu geben
Branchenspezifische Beispiele sollen das Training für das Publikum relevant machen.
Publikum
Datenwissenschaftler und Statistiker, die 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, Teilnehmern, die an der Anwendung der Methoden bei der Arbeit interessiert sind, eine praktische Einführung in das maschinelle Lernen zu geben
Branchenspezifische Beispiele sollen das Training für das Publikum relevant machen.
14 Stunden
Überblick
Ziel dieses Kurses ist es, grundlegende Kenntnisse in der Anwendung von Methoden des Machine Learning in der Praxis zu vermitteln. Anhand der R - Programmierplattform und ihrer verschiedenen Bibliotheken sowie anhand einer Vielzahl praktischer Beispiele wird in diesem Kurs die Verwendung der wichtigsten Bausteine des Machine Learning , das Treffen von Datenmodellierungsentscheidungen sowie die Interpretation der Ergebnisse der Algorithmen und erläutert validieren Sie die Ergebnisse.
Unser Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, die grundlegendsten Tools aus der Toolbox für Machine Learning sicher zu verstehen und zu verwenden und die üblichen Fallstricke der Data Science Anwendungen zu vermeiden.
Unser Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, die grundlegendsten Tools aus der Toolbox für Machine Learning sicher zu verstehen und zu verwenden und die üblichen Fallstricke der Data Science Anwendungen zu vermeiden.
14 Stunden
Überblick
Ziel dieses Kurses ist es, grundlegende Kenntnisse in der Anwendung von Methoden des Machine Learning in der Praxis zu vermitteln. In diesem Kurs wird anhand der Programmiersprache Python und ihrer verschiedenen Bibliotheken anhand einer Vielzahl praktischer Beispiele gezeigt, wie die wichtigsten Bausteine des Machine Learning , wie Datenmodellierungsentscheidungen getroffen, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert werden und validieren Sie die Ergebnisse.
Unser Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, die grundlegendsten Tools aus der Toolbox für Machine Learning sicher zu verstehen und zu verwenden und die üblichen Fallstricke der Data Science Anwendungen zu vermeiden.
Unser Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, die grundlegendsten Tools aus der Toolbox für Machine Learning sicher zu verstehen und zu verwenden und die üblichen Fallstricke der Data Science Anwendungen zu vermeiden.
14 Stunden
Überblick
Ziel dieses Kurses ist es, grundlegende Kenntnisse in der Anwendung von Methoden des Machine Learning in der Praxis zu vermitteln. In diesem Kurs wird anhand der Programmiersprache Scala und ihrer verschiedenen Bibliotheken anhand einer Vielzahl von praktischen Beispielen gezeigt, wie die wichtigsten Bausteine des Machine Learning , wie Datenmodellierungsentscheidungen getroffen, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert werden und validieren Sie die Ergebnisse.
Unser Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, die grundlegendsten Tools aus der Toolbox für Machine Learning sicher zu verstehen und zu verwenden und die üblichen Fallstricke der Data Science Anwendungen zu vermeiden.
Unser Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, die grundlegendsten Tools aus der Toolbox für Machine Learning sicher zu verstehen und zu verwenden und die üblichen Fallstricke der Data Science Anwendungen zu vermeiden.
21 Stunden
Überblick
MLflow is an open source platform for streamlining and managing the machine learning lifecycle. It supports any ML (machine learning) library, algorithm, deployment tool or language. Simply add MLflow to your existing ML code to share the code across any ML library being used within your organization.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go beyond building ML models and optimize the ML model creation, tracking, and deployment process.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure MLflow and related ML libraries and frameworks.
- Appreciate the importance of trackability, reproducability and deployability of an ML model
- Deploy ML models to different public clouds, platforms, or on-premise servers.
- Scale the ML deployment process to accommodate multiple users collaborating on a project.
- Set up a central registry to experiment with, reproduce, and deploy ML models.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go beyond building ML models and optimize the ML model creation, tracking, and deployment process.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure MLflow and related ML libraries and frameworks.
- Appreciate the importance of trackability, reproducability and deployability of an ML model
- Deploy ML models to different public clouds, platforms, or on-premise servers.
- Scale the ML deployment process to accommodate multiple users collaborating on a project.
- Set up a central registry to experiment with, reproduce, and deploy ML models.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
28 Stunden
Überblick
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
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
21 Stunden
Überblick
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
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
21 Stunden
Überblick
Dieser Kurs richtet sich an Personen, die Machine Learning in praktischen Anwendungen für ihr Team anwenden möchten. Die Schulung befasst sich nicht mit technischen Aspekten und dreht sich um grundlegende Konzepte und deren geschäftliche / betriebliche Anwendungen.
Zielgruppe
- Investoren und KI-Unternehmer
- Manager und Ingenieure, deren Unternehmen in den KI-Raum vordringt
- Business & Investoren
Zielgruppe
- Investoren und KI-Unternehmer
- Manager und Ingenieure, deren Unternehmen in den KI-Raum vordringt
- Business & Investoren
21 Stunden
Überblick
Dieser Kurs befasst sich mit KI (Schwerpunkt Machine Learning und Deep Learning )
14 Stunden
Überblick
Die Mustererkennung ist eine Technik, mit der bestimmte Muster in einem Bild gesucht werden. Es kann verwendet werden, um das Vorhandensein bestimmter Merkmale in einem erfassten Bild zu bestimmen, z. B. das erwartete Etikett auf einem fehlerhaften Produkt in einer Fertigungslinie oder die angegebenen Abmessungen eines Bauteils. Es unterscheidet sich von der " Pattern Recognition " (die allgemeine Muster erkennt, die auf größeren Sammlungen verwandter Muster basieren) darin, dass es genau festlegt, wonach wir suchen, und uns dann mitteilt, ob das erwartete Muster vorhanden ist oder nicht.
Format des Kurses
- Dieser Kurs führt in die Ansätze, Technologien und Algorithmen ein, die im Bereich des Pattern Matching für Machine Vision .
Format des Kurses
- Dieser Kurs führt in die Ansätze, Technologien und Algorithmen ein, die im Bereich des Pattern Matching für Machine Vision .
14 Stunden
Überblick
Pandas is a Python library for data manipulation and analysis. Using Pandas, users can perform predictive analysis through machine learning.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Pandas to preform predictive analysis with machine learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data wrangling in Python.
- Conduct ETL operations for machine learning.
- Create data visualizations with Pandas
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Pandas to preform predictive analysis with machine learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data wrangling in Python.
- Conduct ETL operations for machine learning.
- Create data visualizations with Pandas
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
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Zukünftige Machine Learning (ML) Kurse
2021-02-08 09:30:00
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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
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