机器学习培训课程

机器学习培训课程

由讲师进行实时指导的机器学习本地培训课程通过动手实践演示如何应用机器学习技术和工具来解决各行业的现实问题。NobleProg机器学习课程涵盖不同的编程语言和框架,包括Python、R语言、Matlab。机器学习课程适用于多种行业应用,包括金融、银行、保险,涵盖机器学习的基础知识以及深度学习等更高级的方法。

机器学习培训形式包括“现场实时培训”和“远程实时培训”。现场实时培训可在客户位于中国的所在场所或NobleProg位于中国的企业培训中心进行,远程实时培训可通过交互式远程桌面进行。

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ML (Machine Learning)课程大纲

Title
课程时长
课程概览
Title
课程时长
课程概览
14 hours
课程概览
本课程涵盖Automotive行业的AI(强调Machine Learning和Deep Learning )。它有助于确定哪种技术(可能)在汽车的多种情况下使用:从简单的自动化,图像识别到自主决策。
14 hours
课程概览
在这个有指导性的现场培训中,参与者将学习如何在iOS移动应用的创建和部署阶段使用iOS机器学习(ML)技术堆栈。 在培训结束后,参与者将能够: 创建一个能够进行图像处理,文本分析和语音识别的移动应用程序访问预训练的ML模型以集成到iOS应用程序中创建一个自定义ML模型将Siri语音支持添加到iOS应用程序理解和使用诸如coreML,Vision,CoreGraphics和GamePlayKit等框架使用Python,Keras,Caffee,Tensorflow,scikit learn,libsvm,Anaconda和Spyder等语言和工具 听众 开发商 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
14 hours
课程概览
OpenFace是基于Python和Torch的开源,基于谷歌FaceNet研究的实时面部识别软件。 在这个有指导的现场培训中,参与者将学习如何使用OpenFace的组件来创建和部署样本面部识别应用程序。 在培训结束后,参与者将能够: 使用OpenFace的组件,包括dlib,OpenVC,Torch和nn4来实现人脸检测,对齐和转换将OpenFace应用于真实世界的应用,如监控,身份验证,虚拟现实,游戏以及识别回头客等。 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
21 hours
课程概览
课程专用于那些想了解商用MATLAB软件包的替代程序的人。三年培训提供了全面的环境信息,并执行OCTAVE包进行数据分析和工程计算。培训对象是初学者,但也是那些了解该计划并希望系统化他们的知识并提高他们的技能的人。不需要其他编程语言的知识,但它将极大地促进学习者获取知识。本课程将向您展示如何在许多实际示例中使用该程序。
14 hours
课程概览
这个基于课堂的培训课程将包含演示和基于计算机的示例和案例研究练习,以与相关的神经和深层网络库进行
28 hours
课程概览
本课程将为您提供神经网络知识,通常用于机器学习算法,深度学习(算法和应用程序)。

这种训练更注重基本面,但会帮助你选择合适的技术: TensorFlow , Caffe ,泰亚诺,DeepDrive, Keras ,等等这些例子中所作TensorFlow 。
21 hours
课程概览
这个基于课堂的培训课程将使用(建议的) Python探索机器学习工具。代表们将进行基于计算机的实例和案例研究练习。
21 hours
课程概览
本课程介绍机器人应用中的机器学习方法。

它概述了模式识别背景下的现有方法,动机和主要思想。

在简短的理论背景之后,参与者将使用开源(通常为R)或任何其他流行软件进行简单的练习。
21 hours
课程概览
本课程的目的是提供在实践中应用机器学习方法的一般熟练程度。通过使用 Python 编程语言及其各种库, 并基于大量的实际示例, 本课程教授如何使用机器学习最重要的构建块, 如何做出数据建模决策, 解释输出并验证结果

我们的目标是让您能够自信地理解和使用机器学习工具箱中最基本的工具, 并避免数据科学应用的常见陷阱。
14 hours
课程概览
这个基于课堂的培训课程将探索机器学习技巧,基于计算机的例子和使用相关程序语言解决案例的练习
7 hours
课程概览
本培训课程面向希望在实际应用中应用基本Machine Learning技术的人员。

听众

熟悉机器学习并熟悉如何编程的数据科学家和统计学家。本课程的重点是数据/模型准备,执行,事后分析和可视化的实际方面。目的是向有兴趣在工作中应用这些方法的参与者提供机器学习的实用介绍

行业特定示例用于使培训与受众相关。
7 hours
课程概览
在这个由讲师指导的实时培训中,参与者将学习如何设置和使用OpenNMT来执行各种样本数据集的翻译。本课程首先概述了适用于机器翻译的神经网络。参与者将在整个课程中进行实践练习,以展示他们对所学习概念的理解并从教师那里获得反馈。

在本次培训结束时,参与者将拥有实施OpenNMT实时解决方案所需的知识和实践。

源和目标语言样本将根据受众的要求进行预先安排。

课程格式

- 部分讲座,部分讨论,重点实践练习
14 hours
课程概览
本课程的目的是提供在实践中应用Machine Learning方法的基本熟练程度。通过使用R编程平台及其各种库,并基于大量实际示例,本课程教授如何使用Machine Learning最重要的构建块,如何制定数据建模决策,解释算法的输出和验证结果。

我们的目标是让您自信地理解和使用Machine Learning工具箱中最基本的工具,并避免Data Science应用程序的常见缺陷。
14 hours
课程概览
本课程的目的是提供在实践中应用Machine Learning方法的基本熟练程度。通过使用Python编程语言及其各种库,并基于大量实际示例,本课程教授如何使用Machine Learning最重要的构建块,如何制定数据建模决策,解释算法的输出和验证结果。

我们的目标是让您自信地理解和使用Machine Learning工具箱中最基本的工具,并避免Data Science应用程序的常见缺陷。
14 hours
课程概览
本课程的目的是提供在实践中应用Machine Learning方法的基本熟练程度。通过使用Scala编程语言及其各种库,并基于大量实际示例,本课程教授如何使用Machine Learning最重要的构建块,如何制定数据建模决策,解释算法的输出和验证结果。

我们的目标是让您自信地理解和使用Machine Learning工具箱中最基本的工具,并避免Data Science应用程序的常见缺陷。
28 hours
课程概览
机器学习是人工智能的一个分支,其中计算机具有学习能力而无需明确编程。 R是金融行业中流行的编程语言。它用于从核心交易程序到风险管理系统的金融应用程序。

在这个以讲师为主导的现场培训中,参与者将学习如何应用机器学习技术和工具来解决金融行业中的现实问题。 R将用作编程语言。

参与者首先学习关键原则,然后通过构建自己的机器学习模型并将其用于完成一些团队项目,将他们的知识付诸实践。

在培训结束时,参与者将能够:

- 理解机器学习的基本概念
- 了解金融机器学习的应用和用途
- 使用R的机器学习开发自己的算法交易策略

听众

- 开发商
- 数据科学家

课程形式

- 部分讲座,部分讨论,练习和繁重的实践练习
21 hours
课程概览
机器学习是人工智能的一个分支,指计算机可以在不被明确编程的情况下学习。

在这一由讲师引导的现场培训中,参与者将学习如何应用机器学习技术和工具来解决财务的现实问题。Python将被用作编程语言。

参与者首先学习关键原则,然后通过建立自己的机器学习模型并使用模型来完成一些团队项目以将所学知识运用到实践中。

在本次培训结束后,参与者将能够:

- 了解机器学习的基本概念
- 了解机器学习在金融领域的应用和使用
- 使用Python机器学习开发自己的算法交易策略

受众

- 开发人员
- 数据科学家

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
21 hours
课程概览
该培训课程面向希望将Machine Learning应用于团队实际应用的人员。培训不会涉及技术问题,而是围绕基础概念和业务/运营应用。

目标观众

- 投资者和人工智能企业家
- 管理者和工程师,他们的公司正在进入AI领域
- Business分析师和投资者
21 hours
课程概览
本课程涵盖AI(强调Machine Learning和Deep Learning )
7 hours
课程概览
这一由讲师指导的实时培训(现场或远程)面向的是希望学习如何实施机器学习策略同时最大限度地利用大数据的技术人员。

在本次培训结束后,学员将能够:

- 了解机器学习的发展和趋势。
- 了解机器学习如何在不同行业中使用。
- 熟悉在组织内实现机器学习的工具、技能、服务。
- 了解机器学习如何用于增强数据挖掘和分析。
- 了解数据中台是什么,以及企业如何使用它。
- 了解大数据和智能应用程序在各个行业中的作用。

课程形式

- 互动讲座和讨论。
- 大量练习和实操。
- 在现场实验室环境中动手实现。

课程自定义选项

- 如需本课程的定制培训,请联系我们以作安排。
28 hours
课程概览
在这一由讲师引导的现场培训中,参与者将学习如何应用机器学习技术和工具来解决银行业的现实问题。R将被用作编程语言。

参与者首先学习关键原则,然后通过建立自己的机器学习模型并使用模型来完成一些现场项目以将所学知识运用到实践中。

受众

- 开发人员
- 数据科学家
- 具有技术背景的银行专业人士

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
14 hours
课程概览
Apache OpenNLP库是用于处理自然语言文本的基于机器学习的工具包。它支持最常见的NLP任务,例如语言检测,标记,句子分段,部分语音标记,命名实体提取,分块,解析和共参考解析。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习如何创建使用OpenNLP处理基于文本的数据的模型。样本培训数据以及定制数据集将作为实验练习的基础。 在培训结束后,参与者将能够: 安装和配置OpenNLP 下载现有模型并创建自己的模型在各种样本数据上训练模型将OpenNLP与现有的Java应用程序集成 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
14 hours
课程概览
OpenNN是一个用C ++编写的开源类库,它实现了神经网络,用于机器学习。

在本课程中,我们将介绍神经网络的原理,并使用OpenNN来实现示例应用程序。

听众
希望创建深度学习应用程序的软件开发人员和程序员。

课程形式
讲座和讨论以及动手练习。
21 hours
课程概览
Microsoft Cognitive Toolkit 2x(以前的CNTK)是一种开源的商业级工具包,可以训练深度学习算法,以便像人类大脑一样学习。根据微软的说法,CNTK在循环网络上的速度可能比TensorFlow快510倍,对于与图像相关的任务来说,TensorFlow的速度要快2-3倍。 在这种有指导性的现场培训中,参与者将学习如何使用Microsoft Cognitive Toolkit来创建,训练和评估深度学习算法,以用于涉及多种类型数据(如数据,语音,文本和图像)的商业级AI应用程序。 在培训结束后,参与者将能够: 从Python,C#或C ++程序中将CNTK作为库访问通过自己的模型描述语言(BrainScript),使用CNTK作为独立的机器学习工具。 使用Java程序中的CNTK模型评估功能结合前馈DNN,卷积网络(CNN)和循环网络(RNN / LSTM) 在CPU,GPU和多台机器上扩展计算能力使用现有的编程语言和算法访问海量数据集 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习 注意 如果您想定制此培训的任何部分,包括选择的编程语言,请联系我们安排。
7 hours
课程概览
Tensor2Tensor(T2T)是一个模块化,可扩展的库,用于使用不同类型的训练数据在不同任务中训练AI模型,例如:图像识别,翻译,解析,图像字幕和语音识别。它由Google Brain团队维护。 在这种有指导性的现场培训中,参与者将学习如何准备一种深度学习模式来解决多项任务。 在培训结束后,参与者将能够: 安装tensor2tensor,选择一个数据集,并训练和评估一个AI模型使用Tensor2Tensor中包含的工具和组件自定义开发环境创建并使用单个模型同时从多个域中学习许多任务使用该模型从具有大量训练数据的任务中学习,并将该知识应用于数据有限的任务使用单个GPU获得令人满意的处理结果 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
35 hours
课程概览
本课程首先介绍神经网络的概念知识,通常还包括机器学习算法,深度学习(算法和应用程序)。

本次培训的一部分-1(40%)更注重基本面,但会帮助你选择合适的技术: TensorFlow , Caffe ,Theano,DeepDrive, Keras等。

本次培训的第2部分(20%)介绍了Theano--一个python库,可以轻松编写深度学习模型。

第3部分(40%)的培训将广泛基于Tensorflow - Go ogle的Deep Learning开源软件库的第二代API。示例和动手都将在TensorFlow 。

听众

本课程面向希望将TensorFlow用于Deep Learning项目的工程师

完成本课程后,代表们将:

-

对深度神经网络(DNN),CNN和RNN有很好的理解

-

了解TensorFlow的结构和部署机制

-

能够执行安装/生产环境/架构任务和配置

-

能够评估代码质量,执行调试,监控

-

能够实现高级生产,如培训模型,构建图形和记录
35 hours
课程概览
TensorFlow ™是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。

SyntaxNet是TensorFlow的神经网络自然语言处理框架。

Word 2Vec用于学习单词的矢量表示,称为“单词嵌入”。 Word 2vec是一种特别计算有效的预测模型,用于学习原始文本中的单词嵌入。它有两种形式,连续Bag-of- Word模型(CBOW)和Skip-Gram模型(Mikolov等人的第3.1和3.2章)。

使用串联,SyntaxNet和Word 2Vec允许用户从自然语言输入生成学习嵌入模型。

听众

本课程面向打算在TensorFlow图中使用SyntaxNet和Word 2Vec模型的开发人员和工程师。

完成本课程后,代表们将:

- 了解TensorFlow的结构和部署机制
- 能够执行安装/生产环境/架构任务和配置
- 能够评估代码质量,执行调试,监控
- 能够实现高级生产,如培训模型,嵌入术语,构建图形和记录
21 hours
课程概览
Torch是一个开源的机器学习库和基于Lua编程语言的科学计算框架。它为数字,机器学习和计算机视觉提供了一个开发环境,特别强调深度学习和卷积网络。它是机器和Deep Learning速度最快,最灵活的框架之一,被Facebook , Go ogle,Twitter,NVIDIA,AMD,英特尔等公司使用。

在这个以讲师为主导的现场培训中,我们将介绍Torch的原理,其独特的功能以及如何将其应用于实际应用中。我们在整个过程中逐步进行多次动手练习,展示和练习所学的概念。

在课程结束时,与其他框架和库相比,参与者将全面了解Torch的基本特性和功能,以及它在AI空间中的作用和贡献。参与者还将获得在他们自己的项目中实施Torch的必要实践。

课程格式

- 机器和Deep Learning概述
- 课堂编码和集成练习
- 沿途撒有测试题以检查理解
28 hours
课程概览
本课程通过具体的例子探讨了Tensor Flow在图像识别方面的应用

听众

本课程适用于寻求将TensorFlow用于图像识别的工程师

完成本课程后,代表们将能够:

- 了解TensorFlow的结构和部署机制
- 执行安装/生产环境/架构任务和配置
- 评估代码质量,执行调试,监控
- 实施先进的生产,如培训模型,建立图表和记录
21 hours
课程概览
TensorFlow是Go ogle Deep Learning开源软件库的第二代API。该系统旨在促进机器学习的研究,并使其从研究原型到生产系统的快速和轻松过渡。

听众

本课程面向希望将TensorFlow用于Deep Learning项目的工程师

完成本课程后,代表们将:

- 了解TensorFlow的结构和部署机制
- 能够执行安装/生产环境/架构任务和配置
- 能够评估代码质量,执行调试,监控
- 能够实现高级生产,如培训模型,构建图形和记录
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