Artificial Intelligence Training Courses

Τα τοπικά μαθήματα κατάρτισης Artificial Intelligence (AI), καθοδηγούμενα από εκπαιδευτές, καταδεικνύουν μέσω πρακτικών πρακτικών πώς να εφαρμόσουν λύσεις AI για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων. Η εκπαίδευση AI είναι διαθέσιμη ως "onsite live training" ή "remote live training". Η επιτόπια κατάρτιση σε πραγματικό χρόνο μπορεί να πραγματοποιηθεί σε τοπικό επίπεδο στις εγκαταστάσεις του πελάτη Ελλάδα ή σε εταιρικά κέντρα κατάρτισης NobleProg στο Ελλάδα . Η απομακρυσμένη ζωντανή προπόνηση πραγματοποιείται μέσω μιας διαδραστικής, απομακρυσμένης επιφάνειας εργασίας. NobleProg - Ο τοπικός παροχέας εκπαίδευσης.

Machine Translated

Testimonials

★★★★★

Να κάνετε ασκήσεις με πραγματικά παραδείγματα χρησιμοποιώντας Keras. Ο Μιχάλυ κατανόησε πλήρως τις προσδοκίες μας για αυτή την εκπαίδευση.

Paul Kassis

Course: Advanced Deep Learning

Machine Translated

το θέμα. Φαινόταν ενδιαφέρον, αλλά έφυγα ξέροντας όχι πολύ περισσότερο από πριν.

Radoslaw Labedzki

Course: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Ενδιαφέρον θέμα

Wojciech Wilk

Course: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Εκτιμώ πραγματικά τις πεντακάθαρες απαντήσεις του Chris στις ερωτήσεις μας.

Léo Dubus

Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Γνωστός εκπαιδευτής

Sridhar Voorakkara

Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Ήμουν έκπληκτος με το πρότυπο αυτής της κατηγορίας - θα έλεγα ότι ήταν πανεπιστημιακό πρότυπο.

David Relihan

Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Πολύ καλή γενική επισκόπηση. Go από το φόντο στο γιατί ο Tensorflow λειτουργεί όπως έχει.

Kieran Conboy

Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Μου άρεσαν οι ευκαιρίες να θέσω ερωτήσεις και να δώσω περισσότερες σε βάθος εξηγήσεις για τη θεωρία.

Sharon Ruane

Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Έχουμε αποκτήσει πολύ περισσότερη διορατικότητα στο θέμα. Κάποια ωραία συζήτηση έγινε με κάποια πραγματικά θέματα στην εταιρεία μας

Sebastiaan Holman

Course: Machine Learning and Deep Learning

Machine Translated

Η εκπαίδευση μας έδωσε το σωστό υπόβαθρο που μας επιτρέπει να επεκτείνουμε περαιτέρω, δείχνοντας πώς η θεωρία και η πρακτική συμβαδίζουν. Στην πραγματικότητα με ενδιέφερε περισσότερο το θέμα από ό, τι πριν.

Jean-Paul van Tillo

Course: Machine Learning and Deep Learning

Machine Translated

Κάλυψη και βάθος των θεμάτων

Anirban Basu

Course: Machine Learning and Deep Learning

Machine Translated

νέες γνώσεις στη βαθιά μηχανική μάθηση

Josip Arneric

Course: Neural Network in R

Machine Translated

Έχουμε αποκτήσει κάποιες γνώσεις σχετικά με το NN γενικά, και αυτό που ήταν το πιο ενδιαφέρον για μένα ήταν οι νέοι τύποι NN που είναι δημοφιλείς στις μέρες μας.

Tea Poklepovic

Course: Neural Network in R

Machine Translated

Γραφήματα σε R :)))

Faculty of Economics and Business Zagreb

Course: Neural Network in R

Machine Translated

Η βαθιά γνώση του εκπαιδευτή για το θέμα.

Sebastian Görg

Course: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Πολύ ενημερωμένη προσέγγιση ή api (tensorflow, kera, tflearn) για να κάνει μηχανική μάθηση

Paul Lee

Course: TensorFlow for Image Recognition

Machine Translated

Πολύ ευέλικτο

Frank Ueltzhöffer

Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

Machine Translated

ευκαμψία

Werner Philipp

Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

Machine Translated

Λαμβάνοντας υπόψη τις προοπτικές της τεχνολογίας: ποια τεχνολογία / διαδικασία μπορεί να γίνει πιο σημαντική στο μέλλον; δείτε τι μπορεί να χρησιμοποιηθεί η τεχνολογία

Commerzbank AG

Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Επιλογή θέματος. Στυλ εκπαίδευσης. Πρακτικός προσανατολισμός

Commerzbank AG

Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Σε βάθος κάλυψη των θεμάτων μηχανικής μάθησης, ιδιαίτερα των νευρωνικών δικτύων. Απομονώθηκε ένα μεγάλο μέρος του θέματος.

Sacha Nandlall

Course: Python for Advanced Machine Learning

Machine Translated

Αυτό είναι ένα από τα καλύτερα hands-on με ασκήσεις μαθήματα προγραμματισμού που έχω πάρει ποτέ.

Laura Kahn

Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

Machine Translated

Αυτή είναι μια από τις καλύτερες online εκπαιδευτικές ασκήσεις που έχω πάρει ποτέ στην καριέρα μου για 13 χρόνια. Συνεχίστε την καλή δουλειά!

Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

Machine Translated

Το στυλ εκπαίδευσης του Richard το διατήρησε ενδιαφέρον, τα παραδείγματα του πραγματικού κόσμου που χρησιμοποιήθηκαν συνέβαλαν στην οδήγηση των εννοιών στο σπίτι.

Jamie Martin-Royle - NBrown Group

Course: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

Machine Translated

Το περιεχόμενο, όπως το βρήκα πολύ ενδιαφέρον και νομίζω ότι θα με βοήθησε στο τελευταίο μου έτος στο Πανεπιστήμιο.

Krishan Mistry - NBrown Group

Course: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

Machine Translated

Ασκηθείτε

L M ERICSSON LIMITED

Course: Machine Learning

Machine Translated

τις εργαστηριακές ασκήσεις

Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED

Course: Machine Learning

Machine Translated

Η φόρμα notebook Jupyter, στην οποία διατίθεται το εκπαιδευτικό υλικό

L M ERICSSON LIMITED

Course: Machine Learning

Machine Translated

Υπήρχαν πολλές ασκήσεις και ενδιαφέροντα θέματα.

L M ERICSSON LIMITED

Course: Machine Learning

Machine Translated

μερικές μεγάλες εργαστηριακές ασκήσεις αναλύθηκαν και εξηγήθηκαν από τον εκπαιδευτή σε βάθος (π.χ. covariants σε γραμμική παλινδρόμηση, ταιριάζοντας την πραγματική λειτουργία)

L M ERICSSON LIMITED

Course: Machine Learning

Machine Translated

Είναι απλά υπέροχο ότι όλο το υλικό, συμπεριλαμβανομένων των ασκήσεων, βρίσκεται στην ίδια σελίδα και στη συνέχεια ενημερώνεται για λίγο. Η λύση αποκαλύπτεται στο τέλος. Δροσερός! Επίσης, εκτιμώ ότι ο Krzysztof κατέβαλε επιπλέον προσπάθειες για να καταλάβει τα προβλήματά μας και μας πρότεινε πιθανές τεχνικές.

Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED

Course: Machine Learning

Machine Translated

Η εύκολη χρήση της λειτουργικότητας VideoCapture για την απόκτηση εικόνων βίντεο από κάμερα με φορητό υπολογιστή.

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Course: Computer Vision with OpenCV

Machine Translated

Απολάμβανα τις συμβουλές που έδωσε ο εκπαιδευτής σχετικά με τον τρόπο χρήσης των εργαλείων. Αυτό είναι κάτι που δεν μπορεί να πάρει από το διαδίκτυο και είναι πολύ χρήσιμο.

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Course: Computer Vision with OpenCV

Machine Translated

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Course: Computer Vision with OpenCV

Machine Translated

Ήταν εύκολο να το ακολουθήσεις.

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Course: Computer Vision with OpenCV

Machine Translated

το θέμα παρουσιάστηκε καλά και κατά τρόπο ομαλό.

Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge

Course: Introduction to R with Time Series Analysis

Machine Translated

Ήμουν επωφελημένος από το πάθος να διδάσκω και να εστιάζω στο να κάνω κάτι λογικό.

Zaher Sharifi - GOSI

Course: Advanced Deep Learning

Machine Translated

Είναι ένα προς ένα. Μπορώ να κάνω πολλές ερωτήσεις και επίσης να ζητήσω από τον προπονιστή να το επαναλάβει όταν δεν ήμουν ξεκάθαρος για κάποια πράγματα.

Course: Insurtech: A Practical Introduction for Managers

Machine Translated

Σχετικά με την περιοχή του προσώπου.

中移物联网

Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

Machine Translated

Οι ανεπίσημες ανταλλαγές που είχαμε κατά τη διάρκεια των διαλέξεων με βοήθησαν πραγματικά να εμβαθύνω την κατανόησή μου για το θέμα

Explore

Course: Deep Reinforcement Learning with Python

Machine Translated

Η υπομονή του εκπαιδευτή

European Space Agency (ESA/ESTEC)

Course: Getting Started with Quantum Computing and Q#

Machine Translated

Παρουσιάζει πολλές μεθόδους με προετοιμασμένα σενάρια - πολύ όμορφα προετοιμασμένα υλικά και εύκολο στην ανίχνευση

Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Course: Machine Learning – Data science

Machine Translated

Μου αρέσει ότι η εκπαίδευση επικεντρώθηκε σε παραδείγματα και κωδικοποίηση. Νόμιζα ότι είναι αδύνατο να συσκευάσω τόσο μεγάλο περιεχόμενο σε τρεις ημέρες εκπαίδευσης, αλλά έκανα λάθος. Η κατάρτιση κάλυψε πολλά θέματα και όλα έγιναν με πολύ λεπτομερή τρόπο (ειδικά ο συντονισμός των παραμέτρων του μοντέλου - δεν περίμενα ότι θα υπάρξει χρόνος γι 'αυτό και ήμουν οργισμένος).

Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Course: Machine Learning – Data science

Machine Translated

η τελευταία μέρα. τμήμα παραγωγής

Accenture Inc

Course: Python for Natural Language Generation

Machine Translated

Τα θέματα που αναφέρονται στο NLG. Η ομάδα μπόρεσε να μάθει κάτι νέο στο τέλος με θέματα που ήταν ενδιαφέροντα, αλλά ήταν μόνο την τελευταία μέρα. Υπήρχαν επίσης περισσότερα χέρια στις δραστηριότητες από τις διαφάνειες που ήταν καλές.

Accenture Inc

Course: Python for Natural Language Generation

Machine Translated

Μου αρέσει αυτό που επικεντρώνεται περισσότερο στο πώς-να τις διαφορετικές μεθόδους περίληψη κειμένου

Course: Text Summarization with Python

Machine Translated

Η απομακρυσμένη ρύθμιση της τάξης λειτούργησε πολύ καλά

Trimac Management Services LP

Course: Introduction to R with Time Series Analysis

Machine Translated

Good detail on what R is used for and how to start using it right away

Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP

Course: Introduction to R with Time Series Analysis

The many practical examples / assignments that we went through were great. For me, I learn better by seeing examples and applying them elsewhere. The use of real data and applying what was taught against it was extremely valuable. Michaels PowerPoint presentations and his ability to work through each solution was invaluable.

Trimac Management Services LP

Course: Introduction to R with Time Series Analysis

πολλές πληροφορίες, όλες τις ερωτήσεις που αναφέρθηκαν, ενδιαφέροντα παραδείγματα

A1 Telekom Austria AG

Course: Deep Learning for Telecom (with Python)

Machine Translated

Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

Machine Translated

Course: Insurtech: A Practical Introduction for Managers

Machine Translated

Μου αρέσει αυτό που επικεντρώνεται περισσότερο στο πώς-να τις διαφορετικές μεθόδους περίληψη κειμένου

Course: Text Summarization with Python

Machine Translated

AI (Artificial Intelligence) Subcategories

Artificial Intelligence Course Outlines

Course Name

Duration

Overview

Course Name

Duration

Overview

Artificial Intelligence in Automotive

14 hours

Overview

Αυτό το μάθημα καλύπτει το AI (με έμφαση στη Machine Learning και Deep Learning ) στην Automotive . Βοηθά να προσδιοριστεί ποια τεχνολογία μπορεί (ενδεχομένως) να χρησιμοποιηθεί σε πολλαπλές περιπτώσεις ενός αυτοκινήτου: απλή αυτοματοποίηση, αναγνώριση εικόνας σε αυτόνομη λήψη αποφάσεων.

Natural Language Processing

21 hours

Overview

Αυτό το μάθημα έχει σχεδιαστεί για άτομα που ενδιαφέρονται να εξάγουν το νόημα από γραπτό αγγλικό κείμενο, αν και η γνώση μπορεί να εφαρμοστεί και σε άλλες ανθρώπινες γλώσσες.

Το μάθημα θα καλύψει τον τρόπο χρήσης του κειμένου που έχει γράψει ο άνθρωπος, όπως οι αναρτήσεις ιστολογίου, τα tweets κ.λπ ...

Για παράδειγμα, ένας αναλυτής μπορεί να δημιουργήσει έναν αλγόριθμο ο οποίος θα καταλήξει σε αυτόματο συμπέρασμα με βάση εκτεταμένη πηγή δεδομένων.

Machine Learning with PredictionIO

21 hours

Overview

PredictionIO είναι ένας Machine Learning ανοιχτού κώδικα που είναι ενσωματωμένος στην κορυφαία στοίβα ανοιχτής πηγής.

Κοινό

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να δημιουργήσουν μηχανές πρόβλεψης για οποιαδήποτε εργασία εκμάθησης μηχανών.

Pattern Matching

14 hours

Overview

Η αντιστοίχιση μοτίβων είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό συγκεκριμένων μοτίβων μέσα σε μια εικόνα. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον προσδιορισμό της ύπαρξης συγκεκριμένων χαρακτηριστικών μέσα σε μια ληφθείσα εικόνα, για παράδειγμα την αναμενόμενη ετικέτα σε ένα ελαττωματικό προϊόν σε μια γραμμή εργοστασίου ή τις καθορισμένες διαστάσεις ενός εξαρτήματος. Είναι διαφορετικό από το " Pattern Recognition " (το οποίο αναγνωρίζει τα γενικά μοτίβα που βασίζονται σε μεγαλύτερες συλλογές σχετικών δειγμάτων) στο ότι επιβάλλει συγκεκριμένα αυτό που ψάχνουμε και μας λέει εάν υπάρχει το αναμενόμενο πρότυπο ή όχι.

Μορφή του μαθήματος

- Αυτό το μάθημα εισάγει τις προσεγγίσεις, τις τεχνολογίες και τους αλγόριθμους που χρησιμοποιούνται στο πεδίο αντιστοίχισης προτύπων όπως αυτό ισχύει για το Machine Vision .

PaddlePaddle

21 hours

Overview

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is a scalable deep learning platform developed by Baidu.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use PaddlePaddle to enable deep learning in their product and service applications.

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

- Set up and configure PaddlePaddle
- Set up a Convolutional Neural Network (CNN) for image recognition and object detection
- Set up a Recurrent Neural Network (RNN) for sentiment analysis
- Set up deep learning on recommendation systems to help users find answers
- Predict click-through rates (CTR), classify large-scale image sets, perform optical character recognition(OCR), rank searches, detect computer viruses, and implement a recommendation system.

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

OptaPlanner in Practice

21 hours

Overview

Αυτό το μάθημα χρησιμοποιεί μια πρακτική προσέγγιση για τη διδασκαλία του OptaPlanner . Παρέχει στους συμμετέχοντες τα εργαλεία που απαιτούνται για την εκτέλεση των βασικών λειτουργιών αυτού του εργαλείου.

OpenNN: Implementing Neural Networks

14 hours

Overview

Το OpenNN είναι μια βιβλιοθήκη κατηγορίας ανοιχτού κώδικα γραμμένη σε C ++ που υλοποιεί νευρωνικά δίκτυα, για χρήση στη μηχανική μάθηση.

Σε αυτό το μάθημα θα ξεπεράσουμε τις αρχές των νευρωνικών δικτύων και θα χρησιμοποιήσουμε το OpenNN για την υλοποίηση μιας δειγματοληπτικής εφαρμογής.

Κοινό
Προγραμματιστές λογισμικού και προγραμματιστές που επιθυμούν να δημιουργήσουν εφαρμογές Deep Learning.

Μορφή του μαθήματος
Διάλεξη και συζήτηση σε συνδυασμό με πρακτικές ασκήσεις.

OpenNMT: Setting Up a Neural Machine Translation System

7 hours

Overview

Σε αυτή την καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να δημιουργήσουν και να χρησιμοποιήσουν το OpenNMT για να πραγματοποιήσουν μετάφραση διαφόρων δειγμάτων δεδομένων. Το μάθημα ξεκινά με μια επισκόπηση των νευρωνικών δικτύων, όπως ισχύουν για τη μηχανική μετάφραση. Οι συμμετέχοντες θα πραγματοποιήσουν ζωντανές ασκήσεις καθ 'όλη τη διάρκεια του μαθήματος για να καταδείξουν την κατανόησή τους σχετικά με τις έννοιες που έμαθαν και να λάβουν πληροφορίες από τον εκπαιδευτή.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα έχουν τις γνώσεις και την πρακτική που απαιτούνται για την υλοποίηση μιας ζωντανής λύσης OpenNMT .

Τα δείγματα γλώσσας προέλευσης και στόχου θα είναι προκαθορισμένα σύμφωνα με τις απαιτήσεις του κοινού.

Μορφή του μαθήματος

- Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, βαριά πρακτική άσκηση

OpenNLP for Text Based Machine Learning

14 hours

Overview

The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for processing natural language text. It supports the most common NLP tasks, such as language detection, tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing and coreference resolution.

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

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

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

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

OpenFace: Creating Facial Recognition Systems

14 hours

Overview

OpenFace is Python and Torch based open-source, real-time facial recognition software based on Google's FaceNet research.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use OpenFace's components to create and deploy a sample facial recognition application.

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

- Work with OpenFace's components, including dlib, OpenVC, Torch, and nn4 to implement face detection, alignment, and transformation
- Apply OpenFace to real-world applications such as surveillance, identity verification, virtual reality, gaming, and identifying repeat customers, etc.

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Computer Vision with OpenCV

28 hours

Overview

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) είναι μια open source BSD-licensed βιβλιοθήκη που περιλαμβάνει αρκετές εκατοντάδες αλγορίθμων υπολογιστικής όρασης.

Κοινό

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε μηχανικούς και αρχιτέκτονες που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το OpenCV για έργα οράσεως υπολογιστών

Octave not only for programmers

21 hours

Overview

Course is dedicated for those who would like to know an alternative program to the commercial MATLAB package. The three-day training provides comprehensive information on moving around the environment and performing the OCTAVE package for data analysis and engineering calculations. The training recipients are beginners but also those who know the program and would like to systematize their knowledge and improve their skills. Knowledge of other programming languages is not required, but it will greatly facilitate the learners' acquisition of knowledge. The course will show you how to use the program in many practical examples.

Neural computing – Data science

14 hours

Overview

Αυτή η εκπαιδευτική συνεδρία θα περιλαμβάνει παρουσιάσεις και παραδείγματα υπολογιστών και ασκήσεις μελέτης περιπτώσεων που θα πραγματοποιηθούν με σχετικές νευρικές και βαθιές βιβλιοθήκες δικτύου

Natural Language Processing - AI/Robotics

21 hours

Overview

This classroom based training session will explore NLP techniques in conjunction with the application of AI and Robotics in business. Delegates will undertake computer based examples and case study solving exercises using Python

NLP: Natural Language Processing with R

21 hours

Overview

IT εκτιμάται ότι τα μη δομημένα δεδομένα αντιστοιχούν σε περισσότερα από 90 τοις εκατό όλων των δεδομένων, μεγάλο μέρος της σε μορφή κειμένου. Οι δημοσιεύσεις ιστολογίου, τα τουίτ, τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και άλλες ψηφιακές δημοσιεύσεις συνεχώς προσθέτουν σε αυτό το αυξανόμενο σώμα δεδομένων.

αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, ζωντανή πορεία επικεντρώνεται γύρω από την εξαγωγή πληροφοριών και νόημα από αυτά τα δεδομένα. Αξιοποιώντας τις βιβλιοθήκες της επεξεργασίας γλώσσας και φυσικής γλώσσας (ΝΙΠ), συνδυάζουμε έννοιες και τεχνικές από την πληροφορική, την τεχνητή νοημοσύνη και την υπολογιστική γλωσσολογία για να αλγοριθμικά κατανοούμε το νόημα πίσω από τα δεδομένα κειμένου. Τα δείγματα δεδομένων είναι διαθέσιμα σε διάφορες γλώσσες ανά πελάτη.

από το τέλος αυτών των συμμετεχόντων στην εκπαίδευση θα είναι σε θέση να προετοιμάσει σύνολα δεδομένων (μεγάλα και μικρά) από ανόμοιες πηγές, στη συνέχεια, εφαρμόστε τους σωστά αλγόριθμους για να αναλύσετε και να αναφέρετε τη σημασία του.

μορφή του μαθήματος

- PART διάλεξη, μέρος συζήτηση, βαριά πρακτική εξάσκηση, περιστασιακές δοκιμές για να μετρήσει την κατανόηση

Python for Natural Language Generation

21 hours

Overview

Natural language generation (NLG) refers to the production of natural language text or speech by a computer.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to produce high-quality natural language text by building their own NLG system from scratch. Case studies will also be examined and the relevant concepts will be applied to live lab projects for generating content.

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

- Use NLG to automatically generate content for various industries, from journalism, to real estate, to weather and sports reporting
- Select and organize source content, plan sentences, and prepare a system for automatic generation of original content
- Understand the NLG pipeline and apply the right techniques at each stage
- Understand the architecture of a Natural Language Generation (NLG) system
- Implement the most suitable algorithms and models for analysis and ordering
- Pull data from publicly available data sources as well as curated databases to use as material for generated text
- Replace manual and laborious writing processes with computer-generated, automated content creation

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Python for Advanced Machine Learning

21 hours

Overview

In this instructor-led, live training, participants will learn the most relevant and cutting-edge machine learning techniques in Python as they build a series of demo applications involving image, music, text, and financial data.

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

- Implement machine learning algorithms and techniques for solving complex problems.
- Apply deep learning and semi-supervised learning to applications involving image, music, text, and financial data.
- Push Python algorithms to their maximum potential.
- Use libraries and packages such as NumPy and Theano.

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

28 hours

Overview

Αυτό το μάθημα θα σας δώσει γνώση στα νευρωνικά δίκτυα και γενικά στον αλγόριθμο μηχανικής μάθησης, βαθιά μάθηση (αλγόριθμοι και εφαρμογές).

Η εκπαίδευση αυτή είναι μεγαλύτερη έμφαση στην θεμελιώδη, αλλά θα σας βοηθήσει να επιλέξετε τη σωστή τεχνολογία: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , κλπ Τα παραδείγματα γίνονται σε TensorFlow .

Introduction to the use of neural networks

7 hours

Overview

Η εκπαίδευση απευθύνεται σε άτομα που θέλουν να μάθουν τα βασικά των νευρωνικών δικτύων και τις εφαρμογές τους.

Machine Learning – Data science

21 hours

Overview

Αυτή η περίοδος εκπαίδευσης βασισμένη στην τάξη θα διερευνήσει τα εργαλεία μηχανικής μάθησης με την (προτεινόμενη) Python . Οι εκπρόσωποι θα έχουν παραδείγματα υπολογιστών και ασκήσεις μελέτης περιπτώσεων που θα αναλάβουν.

Machine Learning for Robotics

21 hours

Overview

Αυτό το μάθημα εισάγει μεθόδους μηχανικής μάθησης σε εφαρμογές ρομποτικής.

Πρόκειται για μια ευρεία επισκόπηση των υφιστάμενων μεθόδων, κινήτρων και βασικών ιδεών στο πλαίσιο της αναγνώρισης προτύπων.

Μετά από ένα σύντομο θεωρητικό υπόβαθρο, οι συμμετέχοντες θα εκτελούν απλή άσκηση χρησιμοποιώντας ανοικτή πηγή (συνήθως R) ή οποιοδήποτε άλλο δημοφιλές λογισμικό.

Machine Learning with Python

21 hours

Overview

ο στόχος αυτού του μαθήματος είναι να παρέχει γενική επάρκεια στην εφαρμογή μεθόδων μηχανικής μάθησης στην πράξη. Μέσω της χρήσης της γλώσσας προγραμματισμού Python και των διαφόρων βιβλιοθηκών της, και με βάση ένα πλήθος πρακτικών παραδειγμάτων, αυτό το μάθημα διδάσκει πώς να χρησιμοποιείτε τα σημαντικότερα δομικά στοιχεία της μηχανικής μάθησης, πώς να κάνετε αποφάσεις μοντελοποίησης δεδομένων, να ερμηνεύσετε την τις εκροές των αλγορίθμων και να επικυρώσετε τα αποτελέσματα.

ο στόχος μας είναι να σας δώσουμε τις δεξιότητες για να κατανοήσετε και να χρησιμοποιήσετε τα πιο θεμελιώδη εργαλεία από την εργαλειοθήκη μηχανικής εκμάθησης με σιγουριά και να αποφύγετε τις κοινές παγίδες των εφαρμογών των Επιστημών δεδομένων.

Machine Learning in business – AI/Robotics

14 hours

Overview

This classroom based training session will explore machine learning techniques, with computer based examples and case study solving exercises using a relevant programme languauge

Machine Learning on iOS

14 hours

Overview

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use the iOS Machine Learning (ML) technology stack as they step through the creation and deployment of an iOS mobile app.

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

- Create a mobile app capable of image processing, text analysis and speech recognition
- Access pre-trained ML models for integration into iOS apps
- Create a custom ML model
- Add Siri Voice support to iOS apps
- Understand and use frameworks such as coreML, Vision, CoreGraphics, and GamePlayKit
- Use languages and tools such as Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda, and Spyder

Audience

- Developers

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Introduction to Machine Learning

7 hours

Overview

Αυτό το εκπαιδευτικό μάθημα απευθύνεται σε άτομα που θα ήθελαν να εφαρμόσουν τις βασικές τεχνικές Machine Learning σε πρακτικές εφαρμογές.

Κοινό

Οι επιστήμονες δεδομένων και οι στατιστικολόγοι που έχουν κάποια εξοικείωση με τη μηχανική μάθηση και ξέρουν πώς να προγραμματίσουν το R. Η έμφαση σε αυτό το μάθημα αφορά στις πρακτικές πτυχές της προετοιμασίας δεδομένων / μοντέλων, της εκτέλεσης, της μετα-hoc ανάλυσης και της απεικόνισης. Ο σκοπός είναι να δοθεί μια πρακτική εισαγωγή στην μηχανική μάθηση σε συμμετέχοντες που ενδιαφέρονται να εφαρμόσουν τις μεθόδους στην εργασία

Παραδείγματα συγκεκριμένων τομέων χρησιμοποιούνται για να κάνουν την εκπαίδευση σχετική με το κοινό.

Machine Learning Fundamentals with R

14 hours

Overview

Ο στόχος αυτού του μαθήματος είναι να παρέχει μια βασική επάρκεια στην εφαρμογή μεθόδων Machine Learning στην πράξη. Μέσα από τη χρήση της πλατφόρμας προγραμματισμού R και των διαφόρων βιβλιοθηκών της, και με βάση ένα πλήθος πρακτικών παραδειγμάτων, αυτό το μάθημα διδάσκει πώς να χρησιμοποιήσει τα πιο σημαντικά δομικά στοιχεία της Machine Learning , πώς να κάνει τις αποφάσεις μοντελοποίησης δεδομένων, να ερμηνεύσει τις εξόδους των αλγορίθμων επικυρώστε τα αποτελέσματα.

Στόχος μας είναι να σας προσφέρουμε τις δεξιότητες για να κατανοήσετε και να χρησιμοποιήσετε με βεβαιότητα τα πιο βασικά εργαλεία από το Toolbox Machine Learning Tool και να αποφύγετε τις συνήθεις παγίδες των εφαρμογών της Data Science .

Machine Learning Fundamentals with Python

14 hours

Overview

Ο στόχος αυτού του μαθήματος είναι να παρέχει μια βασική επάρκεια στην εφαρμογή μεθόδων Machine Learning στην πράξη. Μέσω της χρήσης της Python προγραμματισμού Python και των διάφορων βιβλιοθηκών της και με βάση ένα πλήθος πρακτικών παραδειγμάτων, αυτό το μάθημα διδάσκει πώς να χρησιμοποιήσει τα πιο σημαντικά δομικά στοιχεία της Machine Learning , πώς να κάνει τις αποφάσεις μοντελοποίησης δεδομένων, να ερμηνεύσει τις εξόδους των αλγορίθμων επικυρώστε τα αποτελέσματα.

Στόχος μας είναι να σας προσφέρουμε τις δεξιότητες για να κατανοήσετε και να χρησιμοποιήσετε με βεβαιότητα τα πιο βασικά εργαλεία από το Toolbox Machine Learning Tool και να αποφύγετε τις συνήθεις παγίδες των εφαρμογών της Data Science .

Machine Learning Fundamentals with Scala and Apache Spark

14 hours

Overview

Ο στόχος αυτού του μαθήματος είναι να παρέχει μια βασική επάρκεια στην εφαρμογή μεθόδων Machine Learning στην πράξη. Με τη χρήση της γλώσσας προγραμματισμού Scala και των διάφορων βιβλιοθηκών της και με βάση ένα πλήθος πρακτικών παραδειγμάτων, αυτό το μάθημα διδάσκει πώς να χρησιμοποιήσει τα πιο σημαντικά δομικά στοιχεία της Machine Learning , πώς να κάνει τις αποφάσεις μοντελοποίησης δεδομένων, να ερμηνεύσει τις εξόδους των αλγορίθμων επικυρώστε τα αποτελέσματα.

Στόχος μας είναι να σας προσφέρουμε τις δεξιότητες για να κατανοήσετε και να χρησιμοποιήσετε με βεβαιότητα τα πιο βασικά εργαλεία από το Toolbox Machine Learning Tool και να αποφύγετε τις συνήθεις παγίδες των εφαρμογών της Data Science .

Machine Learning for Finance (with R)

28 hours

Overview

Η μηχανική μάθηση είναι κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν τη δυνατότητα να μάθουν χωρίς να έχουν προγραμματιστεί ρητά. R είναι μια δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού στον χρηματοπιστωτικό κλάδο. Χρησιμοποιείται σε χρηματοοικονομικές εφαρμογές που κυμαίνονται από βασικά προγράμματα διαπραγμάτευσης μέχρι συστήματα διαχείρισης κινδύνου.

Σε αυτή την καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, ζωντανή προπόνηση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εφαρμόζουν τεχνικές μηχανικής μάθησης και εργαλεία για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων στον χρηματοπιστωτικό κλάδο. R θα χρησιμοποιηθεί ως γλώσσα προγραμματισμού.

Οι συμμετέχοντες μαθαίνουν πρώτα τις βασικές αρχές και στη συνέχεια εφαρμόζουν τις γνώσεις τους δημιουργώντας τα δικά τους μοντέλα μηχανικής μάθησης και χρησιμοποιώντας τα για να ολοκληρώσουν μια σειρά ομαδικών έργων.

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

- Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες της μηχανικής μάθησης
- Μάθετε τις εφαρμογές και τις χρήσεις της μηχανικής μάθησης στη χρηματοδότηση
- Αναπτύξτε τη δική τους στρατηγική αλγοριθμικών συναλλαγών χρησιμοποιώντας την εκμάθηση μηχανών με τον R

Κοινό

- Προγραμματιστές
- Οι επιστήμονες των δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

- Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση

Machine Learning for Finance (with Python)

21 hours

Overview

Η μηχανική μάθηση είναι κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν τη δυνατότητα να μάθουν χωρίς να έχουν προγραμματιστεί ρητά. Python είναι μια γλώσσα προγραμματισμού γνωστή για την σαφή σύνταξη και την αναγνωσιμότητα. Προσφέρει μια εξαιρετική συλλογή από καλά δοκιμασμένες βιβλιοθήκες και τεχνικές για την ανάπτυξη εφαρμογών μηχανικής μάθησης.

Σε αυτή την καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, ζωντανή προπόνηση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εφαρμόζουν τεχνικές μηχανικής μάθησης και εργαλεία για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων στον χρηματοπιστωτικό κλάδο.

Οι συμμετέχοντες μαθαίνουν πρώτα τις βασικές αρχές και στη συνέχεια εφαρμόζουν τις γνώσεις τους δημιουργώντας τα δικά τους μοντέλα μηχανικής μάθησης και χρησιμοποιώντας τα για να ολοκληρώσουν μια σειρά ομαδικών έργων.

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

- Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες της μηχανικής μάθησης
- Μάθετε τις εφαρμογές και τις χρήσεις της μηχανικής μάθησης στη χρηματοδότηση
- Αναπτύξτε τη δική τους στρατηγική αλγοριθμικών συναλλαγών χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση με την Python

Κοινό

- Προγραμματιστές
- Οι επιστήμονες των δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

- Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση

Upcoming AI (Artificial Intelligence) Courses

Introduction to Deep Learning

2019-11-04 09:30:00

Θεσσαλονίκη (Thessaloniki)

Remote

5250EUR

Classroom

6050EUR

Introduction to Deep Learning

2019-11-04 09:30:00

Πάτρα (Patras)

Remote

5250EUR

Classroom

6050EUR

Kubeflow

2019-11-04 09:30:00

Αθήνα (Athens), Acropolis

Remote

3000EUR

Classroom

3600EUR

Feature Engineering for Machine Learning

2019-11-06 09:30:00

Αθήνα (Athens), Acropolis

Remote

3000EUR

Classroom

3600EUR

Machine Learning and Big Data

2019-11-07 09:30:00

Αθήνα (Athens), Acropolis

Remote

1500EUR

Classroom

1900EUR

Other regions

;Κύπρος Λευκωσία Αθήνα Πάτρα Θεσσαλονίκη

Other countries

These courses are also available in other countries ››

Consulting

Artificial Intelligence Consulting

Weekend AI (Artificial Intelligence) courses, Evening Artificial Intelligence training, Artificial Intelligence boot camp, Artificial Intelligence instructor-led, Weekend AI training, Evening AI (Artificial Intelligence) courses, AI (Artificial Intelligence) coaching, AI instructor, AI (Artificial Intelligence) trainer, Artificial Intelligence training courses, Artificial Intelligence classes, Artificial Intelligence on-site, AI (Artificial Intelligence) private courses, AI one on one training