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
Ήταν πολύ ενημερωτικό και εξυπηρετικό.
Pratheep Ravy
Course: Predictive Modelling with R
Machine Translated
Ήταν πολύ διαδραστικό και πιο χαλαρό και άτυπο από το αναμενόμενο. Καλύψαμε πολλά θέματα την εποχή εκείνη και ο εκπαιδευτής ήταν πάντα δεκτικός να μιλάει πιο λεπτομερώς ή γενικότερα για τα θέματα και τον τρόπο με τον οποίο συσχετίζονταν. Αισθάνομαι ότι η κατάρτιση μου έδωσε τα εργαλεία για να συνεχίσω να μαθαίνω, σε αντίθεση με το γεγονός ότι είναι μια μοναδική σύνοδος όπου η μάθηση σταματάει μόλις τελειώσετε κάτι που είναι πολύ σημαντικό δεδομένης της κλίμακας και της πολυπλοκότητας του θέματος.
Jonathan Blease
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Η Ann δημιούργησε ένα εξαιρετικό περιβάλλον για να κάνει ερωτήσεις και να μάθει. Είχαμε πολύ διασκέδαση και μάθαμε πολλά ταυτόχρονα.
Gudrun Bickelq
Course: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
το διαδραστικό μέρος, προσαρμοσμένο στις συγκεκριμένες ανάγκες μας
Thomas Stocker
Course: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
Μου άρεσαν οι ασκήσεις
Office for National Statistics
Course: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Η πρακτική προσέγγιση
Kevin De Cuyper
Course: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
εύρος υλικού
Maciej Jonczyk
Course: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
συστηματική γνώση στον τομέα του ML
Orange Polska
Course: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Ο εκπαιδευτής ήταν τόσο γνώστης και περιείχε τομείς στους οποίους με ενδιέφερε
Mohamed Salama
Course: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
Το θέμα είναι πολύ ενδιαφέρον
Wojciech Baranowski
Course: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Οι εκπαιδευτές θεωρητικές γνώσεις και προθυμία να λύσουν τα προβλήματα με τους συμμετέχοντες μετά την εκπαίδευση
Grzegorz Mianowski
Course: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Θέμα. Πολύ ενδιαφέρον!
Piotr
Course: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Οι ασκήσεις μετά από κάθε θέμα ήταν πραγματικά χρήσιμες, παρά το γεγονός ότι ήταν πολύ περίπλοκες στο τέλος. Γενικά, το υλικό που παρουσιάστηκε ήταν πολύ ενδιαφέρον και ενδιαφέροντα! Οι ασκήσεις με αναγνώριση εικόνας ήταν εξαιρετικές.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Course: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Νομίζω ότι εάν η εκπαίδευση θα γίνει στη βουλγαρία θα επιτρέψει στον εκπαιδευτή να μοιραστεί τις γνώσεις του πιο αποτελεσματικά
Radek
Course: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Η γενική επισκόπηση της βαθιάς μάθησης
Bruno Charbonnier
Course: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Οι ασκήσεις είναι επαρκώς πρακτικές και δεν χρειάζονται μεγάλη γνώση στην Python για να γίνουν.
Alexandre GIRARD
Course: Advanced Deep Learning
Machine Translated
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
Εκτιμώ πραγματικά τις πεντακάθαρες απαντήσεις του Chris στις ερωτήσεις μας.
Léo Dubus
Course: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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
Ο εκπαιδευτής πολύ εύκολα εξηγούσε τα δύσκολα και προηγμένα θέματα.
Leszek K
Course: Artificial Intelligence Overview
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
Μου αρέσει πάρα πολύ.
蒙 李
Course: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
τρόπος διεξαγωγής και παράδειγμα από τον εκπαιδευτή
ORANGE POLSKA S.A.
Course: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Δυνατότητα να συζητήσετε μόνοι σας τα προτεινόμενα θέματα
ORANGE POLSKA S.A.
Course: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Επικοινωνία με τον καθηγητή
文欣 张
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Μου αρέσει
lisa xie
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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
πολλές ασκήσεις που μπορώ να χρησιμοποιήσω άμεσα στη δουλειά μου
Alior Bank S.A.
Course: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
Παραδείγματα πραγματικών δεδομένων
Alior Bank S.A.
Course: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
neuralnet, pROC σε βρόχο
Alior Bank S.A.
Course: Sieci Neuronowe w R
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
Μου αρέσουν πραγματικά οι ασκήσεις
L M ERICSSON LIMITED
Course: Machine Learning
Machine Translated
τις εργαστηριακές ασκήσεις
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Course: Machine Learning
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
Artificial Intelligence Course Outlines
Course Name
Duration
Overview
Course Name
Duration
Overview
7 hours
Overview
Το μάθημα αυτό έχει δημιουργηθεί για διευθυντές, αρχιτέκτονες λύσεων, αξιωματικούς καινοτομίας, ΚΟΤ, αρχιτέκτονες λογισμικού και όσους ενδιαφέρονται για μια επισκόπηση της εφαρμοσμένης τεχνητής νοημοσύνης και για την πλησιέστερη πρόβλεψη για την ανάπτυξή της.
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.
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.
7 hours
Overview
Η εκπαίδευση απευθύνεται σε άτομα που θέλουν να μάθουν τα βασικά των νευρωνικών δικτύων και τις εφαρμογές τους.
14 hours
Overview
Αυτό το μάθημα είναι μια εισαγωγή στην εφαρμογή νευρωνικών δικτύων σε πραγματικά προβλήματα με το λογισμικό R-project.
21 hours
Overview
Κοινό
Αν προσπαθήσετε να κατανοήσετε τα δεδομένα στα οποία έχετε πρόσβαση ή θέλετε να αναλύσετε μη δομημένα δεδομένα που είναι διαθέσιμα στο διαδίκτυο (όπως το Twitter, το Linked in, κ.λπ.), αυτό το μάθημα απευθύνεται σε εσάς.
Στόχος είναι κυρίως οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων και οι άνθρωποι που πρέπει να επιλέξουν ποια δεδομένα αξίζει να συλλέξουν και τι αξίζει να αναλύσουμε.
Δεν στοχεύει στους ανθρώπους να διαμορφώσουν τη λύση, αλλά αυτοί θα επωφεληθούν από τη μεγάλη εικόνα.
Λειτουργία παράδοσης
Κατά τη διάρκεια του μαθήματος οι εκπρόσωποι θα παρουσιαστούν με παραδείγματα εργασίας για τις περισσότερες τεχνολογίες ανοιχτού κώδικα.
Οι σύντομες διαλέξεις θα ακολουθούνται από παρουσίαση και απλές ασκήσεις από τους συμμετέχοντες
Το περιεχόμενο και το λογισμικό που χρησιμοποιήθηκαν
Όλο το λογισμικό που χρησιμοποιείται ενημερώνεται κάθε φορά που εκτελείται το μάθημα, έτσι ελέγχουμε τις πιο πρόσφατες εκδόσεις.
Καλύπτει τη διαδικασία από την απόκτηση, τη μορφοποίηση, την επεξεργασία και την ανάλυση των δεδομένων, για να εξηγήσει πώς αυτοματοποιείται η διαδικασία λήψης αποφάσεων με τη μηχανική μάθηση.
Αν προσπαθήσετε να κατανοήσετε τα δεδομένα στα οποία έχετε πρόσβαση ή θέλετε να αναλύσετε μη δομημένα δεδομένα που είναι διαθέσιμα στο διαδίκτυο (όπως το Twitter, το Linked in, κ.λπ.), αυτό το μάθημα απευθύνεται σε εσάς.
Στόχος είναι κυρίως οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων και οι άνθρωποι που πρέπει να επιλέξουν ποια δεδομένα αξίζει να συλλέξουν και τι αξίζει να αναλύσουμε.
Δεν στοχεύει στους ανθρώπους να διαμορφώσουν τη λύση, αλλά αυτοί θα επωφεληθούν από τη μεγάλη εικόνα.
Λειτουργία παράδοσης
Κατά τη διάρκεια του μαθήματος οι εκπρόσωποι θα παρουσιαστούν με παραδείγματα εργασίας για τις περισσότερες τεχνολογίες ανοιχτού κώδικα.
Οι σύντομες διαλέξεις θα ακολουθούνται από παρουσίαση και απλές ασκήσεις από τους συμμετέχοντες
Το περιεχόμενο και το λογισμικό που χρησιμοποιήθηκαν
Όλο το λογισμικό που χρησιμοποιείται ενημερώνεται κάθε φορά που εκτελείται το μάθημα, έτσι ελέγχουμε τις πιο πρόσφατες εκδόσεις.
Καλύπτει τη διαδικασία από την απόκτηση, τη μορφοποίηση, την επεξεργασία και την ανάλυση των δεδομένων, για να εξηγήσει πώς αυτοματοποιείται η διαδικασία λήψης αποφάσεων με τη μηχανική μάθηση.
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.
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.
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.
14 hours
Overview
Αυτό το εκπαιδευτικό μάθημα απευθύνεται σε άτομα που θα ήθελαν να εφαρμόσουν Machine Learning σε πρακτικές εφαρμογές.
Κοινό
Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε επιστήμονες και στατιστικολόγους που έχουν κάποια εξοικείωση με στατιστικά στοιχεία και γνωρίζουν πώς να προγραμματίσουν R (ή Python ή άλλη επιλεγμένη γλώσσα). Η έμφαση δίνεται στις πρακτικές πτυχές της προετοιμασίας δεδομένων / μοντέλων, της εκτέλεσης, της μετα-hoc ανάλυσης και της απεικόνισης.
Ο σκοπός είναι να δοθούν πρακτικές εφαρμογές στη Machine Learning σε συμμετέχοντες που ενδιαφέρονται να εφαρμόσουν τις μεθόδους στην εργασία.
Παραδείγματα συγκεκριμένων τομέων χρησιμοποιούνται για να κάνουν την εκπαίδευση σχετική με το κοινό.
Κοινό
Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε επιστήμονες και στατιστικολόγους που έχουν κάποια εξοικείωση με στατιστικά στοιχεία και γνωρίζουν πώς να προγραμματίσουν R (ή Python ή άλλη επιλεγμένη γλώσσα). Η έμφαση δίνεται στις πρακτικές πτυχές της προετοιμασίας δεδομένων / μοντέλων, της εκτέλεσης, της μετα-hoc ανάλυσης και της απεικόνισης.
Ο σκοπός είναι να δοθούν πρακτικές εφαρμογές στη Machine Learning σε συμμετέχοντες που ενδιαφέρονται να εφαρμόσουν τις μεθόδους στην εργασία.
Παραδείγματα συγκεκριμένων τομέων χρησιμοποιούνται για να κάνουν την εκπαίδευση σχετική με το κοινό.
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 .
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 .
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 .
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 .
21 hours
Overview
Το τεχνητό νευρωνικό δίκτυο είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο δεδομένων που χρησιμοποιείται στην ανάπτυξη συστημάτων Artificial Intelligence (AI) ικανών να εκτελούν "ευφυή" καθήκοντα. Neural Networks χρησιμοποιούνται συνήθως στις εφαρμογές Machine Learning (ML), οι οποίες είναι οι ίδιες μια υλοποίηση του AI. Deep Learning είναι ένα υποσύνολο του ML.
21 hours
Overview
This course will be a combination of theory and practical work with specific examples used throughout the event.
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.
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.
21 hours
Overview
Αυτό το μάθημα είναι μια γενική επισκόπηση για την Deep Learning χωρίς να πάει πολύ βαθιά σε οποιαδήποτε συγκεκριμένη μέθοδο. Είναι κατάλληλο για άτομα που θέλουν να αρχίσουν να χρησιμοποιούν Deep Learning για να ενισχύσουν την ακρίβεια της πρόβλεψης.
21 hours
Overview
MATLAB is a numerical computing environment and programming language developed by MathWorks.
21 hours
Overview
Το τεχνητό νευρωνικό δίκτυο είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο δεδομένων που χρησιμοποιείται στην ανάπτυξη συστημάτων Artificial Intelligence (AI) ικανών να εκτελούν "ευφυή" καθήκοντα. Neural Networks χρησιμοποιούνται συνήθως στις εφαρμογές Machine Learning (ML), οι οποίες είναι οι ίδιες μια υλοποίηση του AI. Deep Learning είναι ένα υποσύνολο του ML.
28 hours
Overview
Η μηχανική μάθηση είναι κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν τη δυνατότητα να μάθουν χωρίς να έχουν προγραμματιστεί ρητά. Η βαθιά μάθηση είναι ένας υποτομέας μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί μεθόδους που βασίζονται σε παραστάσεις και δομές δεδομένων μάθησης, όπως νευρωνικά δίκτυα.
28 hours
Overview
Αυτό το μάθημα εισάγει γλωσσολόγους ή προγραμματιστές στην NLP στην Python . Κατά τη διάρκεια αυτού του μαθήματος θα χρησιμοποιήσουμε ως επί το πλείστον το nltk.org (Kit Natural Tool Tool), αλλά θα χρησιμοποιήσουμε και άλλες βιβλιοθήκες σχετικές και χρήσιμες για NLP. Προς το παρόν μπορούμε να διεξάγουμε αυτό το μάθημα σε Python 2.x ή Python 3.x. Παραδείγματα είναι στα αγγλικά ή στα μανδαρίνια (普通话). Άλλες γλώσσες μπορούν επίσης να διατεθούν εάν συμφωνηθούν πριν από την κράτηση.
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 .
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 .
14 hours
Overview
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.
14 hours
Overview
R είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοικτού κώδικα για στατιστικούς υπολογιστές, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. R χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διαχειριστών και αναλυτών δεδομένων μέσα σε εταιρείες και ακαδημαϊκούς κύκλους. Το R διαθέτει μια μεγάλη ποικιλία πακέτων για την εξόρυξη δεδομένων.
21 hours
Overview
TensorFlow είναι ένα API 2ης γενιάς της βιβλιοθήκης λογισμικού ανοιχτού κώδικα της Go ogle για την Deep Learning . Το σύστημα έχει σχεδιαστεί για να διευκολύνει την έρευνα στη μηχανική μάθηση και να το κάνει γρήγορο και εύκολο στη μετάβαση από το πρωτότυπο της έρευνας στο σύστημα παραγωγής.
Κοινό
Αυτό το μάθημα προορίζεται για μηχανικούς που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για τα έργα Deep Learning
Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα:
- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
- να είναι σε θέση να εκτελέσει εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να είναι σε θέση να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να είναι σε θέση να εφαρμόσει προηγμένη παραγωγή, όπως μοντέλα κατάρτισης, δημιουργία γραφημάτων και καταγραφή
Κοινό
Αυτό το μάθημα προορίζεται για μηχανικούς που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για τα έργα Deep Learning
Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα:
- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
- να είναι σε θέση να εκτελέσει εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να είναι σε θέση να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να είναι σε θέση να εφαρμόσει προηγμένη παραγωγή, όπως μοντέλα κατάρτισης, δημιουργία γραφημάτων και καταγραφή
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.
Κοινό
Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να δημιουργήσουν μηχανές πρόβλεψης για οποιαδήποτε εργασία εκμάθησης μηχανών.
21 hours
Overview
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.
28 hours
Overview
Computer Network Toolkit ( CNTK ) είναι το Microsoft Open Source, Multi-Machine, Multi- GPU , εξαιρετικά αποτελεσματικό πλαίσιο εκμάθησης μηχανών RNN για την ομιλία, το κείμενο και τις εικόνες.
Κοινό
Το μάθημα απευθύνεται σε μηχανικούς και αρχιτέκτονες που στοχεύουν στην αξιοποίηση του CNTK στα έργα τους.
Κοινό
Το μάθημα απευθύνεται σε μηχανικούς και αρχιτέκτονες που στοχεύουν στην αξιοποίηση του CNTK στα έργα τους.
14 hours
Overview
Apache SystemML είναι μια κατανεμημένη και δηλωτική πλατφόρμα εκμάθησης μηχανών.
Το SystemML παρέχει δηλωτική μαζική εκμάθηση μηχανών (ML) που στοχεύει στην ευέλικτη εξειδίκευση των αλγορίθμων ML και στην αυτόματη παραγωγή υβριδικών σχεδίων χρόνου εκτέλεσης που κυμαίνονται από μονό κόμβο, υπολογισμοί εντός μνήμης έως κατανεμημένους υπολογισμούς σε Apache Hadoop και Apache Spark .
Κοινό
Αυτό το μάθημα είναι κατάλληλο για ερευνητές Machine Learning , προγραμματιστές και μηχανικούς που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το SystemML ως πλαίσιο για μηχανική μάθηση.
Το SystemML παρέχει δηλωτική μαζική εκμάθηση μηχανών (ML) που στοχεύει στην ευέλικτη εξειδίκευση των αλγορίθμων ML και στην αυτόματη παραγωγή υβριδικών σχεδίων χρόνου εκτέλεσης που κυμαίνονται από μονό κόμβο, υπολογισμοί εντός μνήμης έως κατανεμημένους υπολογισμούς σε Apache Hadoop και Apache Spark .
Κοινό
Αυτό το μάθημα είναι κατάλληλο για ερευνητές Machine Learning , προγραμματιστές και μηχανικούς που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το SystemML ως πλαίσιο για μηχανική μάθηση.
28 hours
Overview
Αυτό το μάθημα διερευνά, με συγκεκριμένα παραδείγματα, την εφαρμογή του Tensor Flow στους σκοπούς της αναγνώρισης εικόνων
Κοινό
Αυτό το μάθημα προορίζεται για μηχανικούς που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για τους σκοπούς της αναγνώρισης εικόνων
Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα μπορούν:
- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
- εκτελέστε εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να εφαρμόσουν προηγμένη παραγωγή, όπως μοντέλα κατάρτισης, οικοδόμηση γραφημάτων και καταγραφή
Κοινό
Αυτό το μάθημα προορίζεται για μηχανικούς που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για τους σκοπούς της αναγνώρισης εικόνων
Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα μπορούν:
- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
- εκτελέστε εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να εφαρμόσουν προηγμένη παραγωγή, όπως μοντέλα κατάρτισης, οικοδόμηση γραφημάτων και καταγραφή
28 hours
Overview
OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) is an open-source BSD-licensed library that includes several hundreds of computer vision algorithms.
Audience
This course is directed at engineers and architects seeking to utilize OpenCV for computer vision projects
Audience
This course is directed at engineers and architects seeking to utilize OpenCV for computer vision projects
35 hours
Overview
TensorFlow ™ είναι μια βιβλιοθήκη λογισμικού ανοιχτού κώδικα για τον αριθμητικό υπολογισμό χρησιμοποιώντας γραφήματα ροής δεδομένων.
Το SyntaxNet είναι ένα πλαίσιο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας νευρωνικού δικτύου για το TensorFlow .
Word 2Vec χρησιμοποιείται για την εκμάθηση διάνυσμα αναπαραστάσεων των λέξεων, που ονομάζονται "ενσωματωμένες λέξεις". Word 2vec είναι ένα ιδιαίτερα αποτελεσματικό υπολογιστικό μοντέλο πρόβλεψης για την εκμάθηση ενσωματώσεων λέξεων από ακατέργαστο κείμενο. Έρχεται σε δύο γεύσεις, η συνεχής Bag-of- Word s μοντέλο (CBOW) και το μοντέλο Παράλειψη-Gram (κεφάλαιο 3.1 και 3.2 σε Mikolov et al.).
Χρησιμοποιείται σε συνδυασμό, τα SyntaxNet και το Word 2Vec επιτρέπουν στους χρήστες να παράγουν μοντέλα Learned Embedding από την είσοδο φυσικής γλώσσας.
Κοινό
Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε προγραμματιστές και μηχανικούς που σκοπεύουν να εργαστούν με μοντέλα SyntaxNet και Word 2Vec στα γραφήματα TensorFlow .
Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα:
- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
- να είναι σε θέση να εκτελέσει εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να είναι σε θέση να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να είναι σε θέση να εφαρμόσει προηγμένη παραγωγή, όπως τα μοντέλα εκπαίδευσης, την ενσωμάτωση όρων, τη δημιουργία γραφημάτων και την καταγραφή
Το SyntaxNet είναι ένα πλαίσιο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας νευρωνικού δικτύου για το TensorFlow .
Word 2Vec χρησιμοποιείται για την εκμάθηση διάνυσμα αναπαραστάσεων των λέξεων, που ονομάζονται "ενσωματωμένες λέξεις". Word 2vec είναι ένα ιδιαίτερα αποτελεσματικό υπολογιστικό μοντέλο πρόβλεψης για την εκμάθηση ενσωματώσεων λέξεων από ακατέργαστο κείμενο. Έρχεται σε δύο γεύσεις, η συνεχής Bag-of- Word s μοντέλο (CBOW) και το μοντέλο Παράλειψη-Gram (κεφάλαιο 3.1 και 3.2 σε Mikolov et al.).
Χρησιμοποιείται σε συνδυασμό, τα SyntaxNet και το Word 2Vec επιτρέπουν στους χρήστες να παράγουν μοντέλα Learned Embedding από την είσοδο φυσικής γλώσσας.
Κοινό
Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε προγραμματιστές και μηχανικούς που σκοπεύουν να εργαστούν με μοντέλα SyntaxNet και Word 2Vec στα γραφήματα TensorFlow .
Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα:
- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
- να είναι σε θέση να εκτελέσει εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να είναι σε θέση να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να είναι σε θέση να εφαρμόσει προηγμένη παραγωγή, όπως τα μοντέλα εκπαίδευσης, την ενσωμάτωση όρων, τη δημιουργία γραφημάτων και την καταγραφή
14 hours
Overview
Deeplearning4j είναι μια βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα, διανεμημένη σε βάθος, γραμμένη για Java και Scala . Ολοκληρωμένο με Hadoop και Spark, το DL4J έχει σχεδιαστεί για χρήση σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα σε κατανεμημένες μονάδες GPU και CPU.
Word 2Vec είναι μια μέθοδος υπολογισμού διανυσματικών αναπαραστάσεων λέξεων που εισάγονται από μια ομάδα ερευνητών στο Go ogle με επικεφαλής τον Tomas Mikolov.
Κοινό
Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε ερευνητές, μηχανικούς και προγραμματιστές που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το Deeplearning4J για την κατασκευή μοντέλων Word 2Vec.
Word 2Vec είναι μια μέθοδος υπολογισμού διανυσματικών αναπαραστάσεων λέξεων που εισάγονται από μια ομάδα ερευνητών στο Go ogle με επικεφαλής τον Tomas Mikolov.
Κοινό
Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε ερευνητές, μηχανικούς και προγραμματιστές που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το Deeplearning4J για την κατασκευή μοντέλων Word 2Vec.
Upcoming AI (Artificial Intelligence) Courses
2021-06-07 09:30:00
28 hours
2021-06-21 09:30:00
14 hours
2021-06-28 09:30:00
28 hours
2021-07-05 09:30:00
21 hours
2021-07-06 09:30:00
14 hours
Other countries
Consulting
Online AI (Artificial Intelligence) courses, Weekend Artificial Intelligence courses, Evening Artificial Intelligence training, Artificial Intelligence boot camp, AI instructor-led, Weekend AI (Artificial Intelligence) training, Evening AI (Artificial Intelligence) courses, AI coaching, AI (Artificial Intelligence) instructor, Artificial Intelligence trainer, Artificial Intelligence training courses, Artificial Intelligence classes, AI (Artificial Intelligence) on-site, AI private courses, AI (Artificial Intelligence) one on one training
.jpg "international air transport association (iata)")
