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
Πρακτικό μέρος, όπου υλοποιήσαμε αλγόριθμους. Αυτό επέτρεψε την καλύτερη κατανόηση του θέματος.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
ασκήσεις και παραδείγματα που εφαρμόζονται σε αυτά
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Παραδείγματα και θέματα που συζητήθηκαν.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Ουσιαστική γνώση, δέσμευση, παθιασμένος τρόπος μεταφοράς γνώσης. Πρακτικά παραδείγματα μετά από μια θεωρητική διάλεξη.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Πρακτικές ασκήσεις που εκπόνησε ο κ. Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Course: Understanding Deep Neural Networks
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
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
Ήταν εύκολο να το ακολουθήσεις.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Course: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Πρόσθετα υλικά. Θεωρητική προετοιμασία.
ING Bank Śląski
Course: Using Computer Network ToolKit (CNTK)
Machine Translated
Μεγάλη γνώση του δασκάλου καθώς και η προθυμία και η ικανότητα να το μοιραστεί. Έμπνευση για αναζήτηση εφαρμογών αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης
ING Bank Śląski
Course: Using Computer Network ToolKit (CNTK)
Machine Translated
Μου αρέσουν παραδείγματα για να εξηγήσω
AUO友达光电（苏州）有限公司
Course: OptaPlanner in Practice
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
Ταυτοποίηση ανθρώπινου στοιχείου και ανίχνευση κακών σημείων
王 春柱 - 中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Αποδείξει
中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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
Θεωρία / πρακτική εναλλαγής αποτελεσματική!
CIRAD
Course: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Machine Translated
Προοδευτική παρουσίαση και εφαρμογή μεθόδων
Aurélien Briffaz - CIRAD
Course: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Machine Translated
Διαθεσιμότητα και προσαρμοστικότητα, απαντήσεις σε ερωτήσεις
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Course: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Machine Translated
Θέματα που συζητήθηκαν, ασκήσεις που έγιναν (παραδείγματα), ατμόσφαιρα εκπαίδευσης, επαφή με τον εκπαιδευτή, τοποθεσία.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Course: Octave not only for programmers
Machine Translated
Πολλές πρακτικές συμβουλές
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Course: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Πολλές πληροφορίες σχετικά με την εφαρμογή λύσεων
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Course: Deep Learning with TensorFlow
Machine Translated
Ένα πλήθος πρακτικών συμβουλών και γνώσεων του διδάσκοντος από ένα ευρύ φάσμα θεμάτων AI / IT / SQL / IoT.
ABB Sp. z o.o.
Course: Deep Learning with TensorFlow
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
The exercises.
Elena Velkova - CEED Bulgaria
Course: Predictive Modelling with R
Practical exercises with R were very helpful.
CEED Bulgaria
Course: Predictive Modelling with R
Ο εκπαιδευτής ήταν επαγγελματίας στον τομέα και σχετική θεωρία με την εφαρμογή άριστα
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Course: Applied AI from Scratch in Python
Machine Translated
Ξεκίνησα με σχεδόν μηδενική γνώση και μέχρι το τέλος μπορώ να οικοδομήσω και να εκπαιδεύσω τα δικά μου δίκτυα.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Course: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Ewa has a passion for the subject and a huge wealth of knowledge. She impressed all of us with her knowledge and kept us all focused through the day.
Rock Solid Knowledge Ltd
Course: Machine Learning – Data science
Even with having to miss a day due to customer meetings, I feel I have a much clearer understanding of the processes and techniques used in Machine Learning and when I would use one approach over another. Our challenge now is to practice what we have learned and start to apply it to our problem domain
Richard Blewett - Rock Solid Knowledge Ltd
Course: Machine Learning – Data science
So much breadth and topics covered. I felt it was a huge subject to try and cover in 3 days - the trainer did what they could to cover everything almost exactly on time!
Rock Solid Knowledge Ltd
Course: Machine Learning – Data science
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
Μου αρέσει αυτό που επικεντρώνεται περισσότερο στο πώς-να τις διαφορετικές μεθόδους περίληψη κειμένου
Course: Text Summarization with Python
Machine Translated
Artificial Intelligence Course Outlines
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.
Κοινό
Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να δημιουργήσουν μηχανές πρόβλεψης για οποιαδήποτε εργασία εκμάθησης μηχανών.
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 .
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
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.
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
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
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
Κοινό
Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε μηχανικούς και αρχιτέκτονες που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το OpenCV για έργα οράσεως υπολογιστών
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
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
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
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 .
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.
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.
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
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.
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 .
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 .
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 .
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
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
.jpg "international air transport association (iata)")
