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。 NobleProg -- 您的本地培训提供商

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机器学习课程大纲

代码名字时长概览
aiintArtificial Intelligence Overview7小时本课程是为管理人员,解决方案架构师,创新人员,CTO,软件架构师以及对应用人工智能概述及其最近发展预测感兴趣的人员而创建的。
TorchTorch: Getting started with Machine and Deep Learning21小时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。它是机器和深度学习中速度最快,最灵活的框架之一,由Facebook,Google,Twitter,NVIDIA,AMD,Intel等公司使用。 在本课程中,我们将介绍Torch的原理,其独特功能以及如何将其应用于现实世界的应用程序。我们在整个过程中经历了许多简单的练习,展示并练习所学的概念。 在课程结束时,与其他框架和图书馆相比,参与者将全面了解Torch的基本功能和功能,以及其在AI空间中的角色和贡献。参与者还将接受必要的练习,以在自己的项目中实施火炬。 听众 希望在其应用程序中启用机器和深度学习的软件开发人员和程序员 课程的格式 机器和深度学习概述 Inclass编码和集成练习测试问题随之而来,以检查理解 。
encogadvEncog: Advanced Machine Learning14小时Encog是Java和Net的开源机器学习框架。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习先进的机器学习技术,以建立精确的神经网络预测模型。 在培训结束后,参与者将能够: 实施不同的神经网络优化技术来解决欠拟合和过拟合问题了解并从众多神经网络体系结构中进行选择实施有监督的前馈和反馈网络 听众 开发商分析师数据科学家 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
radvmlAdvanced Machine Learning with R21小时在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习使用R进行机器学习的先进技术,以便他们逐步创建实际应用程序。 在培训结束后,参与者将能够: 使用技术作为超参数调整和深度学习了解并实施无监督学习技巧将模型投入生产以用于更大的应用程序 听众 开发商分析师数据科学家 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
pythonadvmlPython用于高级机器学习21小时在这一由讲师引导的现场培训中,参与者将学习Python中最相关及最尖端的机器学习技术,因为它们构建了一系列涉及图像、音乐、文本和财务数据的演示应用程序。

在本次培训结束后,参与者将能够:

- 运用用于解决复杂问题的机器学习算法和技术
- 将深度学习和半监督学习应用于涉及图像、音乐、文本和财务数据的应用程序
- 推动Python算法达到其最大潜力
- 使用例如NumPy和Theano的库和包

受众

- 开发人员
- 分析师
- 数据科学家

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
dsstneAmazon DSSTNE: Build a Recommendation System7小时亚马逊DSSTNE是一个开源库,用于培训和部署推荐模型。它允许单个GPU上的权重矩阵过大的模型在单个主机上进行培训。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习如何使用DSSTNE构建推荐应用程序。 在培训结束后,参与者将能够: 用稀疏数据集作为输入来训练推荐模型在多个GPU上扩展训练和预测模型以模型并行的方式展开计算和存储生成Amazonlike个性化产品推荐部署可以在繁重工作负载下扩展的生产准备应用程序 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
mldlnlpintroML、DL與NLP入門與進階大綱14小时本课程的目的是提供在实践中应用机器学习方法的基本能力。通过使用Python编程语言及其各种库,并基于大量实际示例,本课程将教授如何使用机器学习的最重要组成部分,如何进行数据建模决策,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机器学习工具箱中最基本的工具,并避免数据科学应用程序的常见缺陷。
snorkelSnorkel: Rapidly Process Training Data7小时浮潜是一个快速创建,建模和管理培训数据的系统。它侧重于加速开发结构化或“黑暗”的数据提取应用程序,该应用程序适用于大型标注培训集不可用或不易获取的领域。 在这种有指导意义的现场培训中,参与者将学习通过使用Snorkel建模训练数据,从非结构化数据(如文本,表格,图形和图像)中提取价值的技术。 在培训结束后,参与者将能够: 以编程方式创建训练集以启用大量训练集的标签通过首先对噪音训练集进行建模来训练高质量的最终模型使用呼吸管实施弱监督技术,并将数据编程应用于弱监督的机器学习系统 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
facebooknmtFacebook NMT: Setting up a Neural Machine Translation System7小时Fairseq是Facebok为神经机器翻译(NMT)创建的开源序列序列学习工具包。 在这次培训中,参与者将学习如何使用Fairseq来翻译样本内容。 通过此次培训的结束,参与者将具备实施基于Fairseq的机器翻译解决方案所需的知识和实践。 听众 具有技术背景的本地化专家全球内容管理员本地化工程师负责实施全球内容解决方案的软件开发人员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,沉重的练习 注意 如果您想使用特定的源语言和目标语言内容,请联系我们安排。
intrdplrngrsneuingIntroduction Deep Learning & Neural Networks for Engineers21小时类型:根据教学小组,理论训练的应用决定上游与烤宽面条或凯拉斯的学生教学方法:介绍,交流和案例研究人工智能在破坏了许多科学领域之后,开始革命化大量经济部门(工业,医学,通讯等)。然而,它在主流媒体上的表现往往是幻想,与真正的机器学习或深度学习领域相距甚远。此培训的目的是为已经掌握了计算机工具(包括软件编程基础)的工程师提供深度学习及其各个专业领域的介绍,并因此提供主要现有网络体系结构今天。如果在课程中回顾数学基础,建议使用BAC + 2类型的数学水平以获得更多的舒适感。跳过数学轴以保持一个“系统”愿景是完全可能的,但这种方法将极大地限制您对该主题的理解。
opennmtOpenNMT: Setting Up a Neural Machine Translation System7小时OpenNMT是一个全功能的开源(MIT)神经机器翻译系统,它利用了Torch数学工具包。 在这次培训中,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。本课程首先概述神经网络,并将其应用于机器翻译。参加者将在整个课程中进行实况演练,以展示他们对所学概念的理解,并从指导员那里获得反馈。 在培训结束后,参与者将具备实施OpenNMT现场解决方案所需的知识和实践。 根据观众的要求,预先安排源语言和目标语言样本。 听众 具有技术背景的本地化专家全球内容管理员本地化工程师负责实施全球内容解决方案的软件开发人员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,沉重的练习
mlentreMachine Learning Concepts for Entrepreneurs and Managers21小时此培训课程面向希望将机器学习应用于团队实际应用的人员。培训不会涉及技术问题,并围绕基本概念和业务/运营应用程序。 目标听众投资者和AI创业者管理人员和工程师的公司正在冒险进入人工智能领域业务分析师和投资者
octnpOctave not only for programmers21小时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。
OpenNNOpenNN: Implementing Neural Networks14小时OpenNN是一个用C ++编写的开源类库,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。 课程的格式 讲课和讨论加上轻松的练习。 。
datamodelingPattern Recognition35小时本课程介绍模式识别和机器学习领域。它涉及统计学,计算机科学,信号处理,计算机视觉,数据挖掘和生物信息学等领域的实际应用。 该课程是互动式的,包括大量的训练练习,教练反馈以及对获得的知识和技能的测试。 听众数据分析师博士生,研究人员和从业人员
mlintroIntroduction to Machine Learning7小时该培训课程面向希望在实际应用中应用基本机器学习技术的人员。

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践方面。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。
mldtMachine Learning and Deep Learning21小时本课程涵盖人工智能(强调机器学习和深度学习)
aiautoArtificial Intelligence in Automotive14小时本课程涵盖汽车行业的AI(强调机器学习和深度学习)。它有助于确定哪种技术可以(可能)用于汽车中的多种情况:从简单的自动化,图像识别到自主决策。
aiintrozeroFrom Zero to AI35小时本课程是为那些在概率和统计方面没有经验的人创建的。
systemmlApache SystemML for Machine Learning14小时Apache SystemML是一个分布式和声明式的机器学习平台。 SystemML提供了声明式大规模机器学习(ML),旨在灵活地指定ML算法,并自动生成从单节点,内存计算到Apache Hadoop和Apache Spark上的分布式计算的混合运行时计划。 听众 本课程适合机器学习研究人员,开发人员和工程师寻求利用SystemML作为机器学习框架。
predioMachine Learning with PredictionIO21小时PredictionIO是一个开源的机器学习服务器,建立在stateoftheart开源堆栈之上。 听众 本课程面向希望为任何机器学习任务创建预测引擎的开发人员和数据科学家。
dmmlrData Mining & Machine Learning with R14小时R是用于统计计算,数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的管理人员和数据分析人员所使用。 R有各种各样的数据挖掘软件包。
mlfsasMachine Learning Fundamentals with Scala and Apache Spark14小时本课程的目的是提供在实践中应用机器学习方法的基本能力。通过使用Scala编程语言及其各种库,并基于大量实际示例,本课程将教授如何使用机器学习的最重要组成部分,如何进行数据建模决策,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机器学习工具箱中最基本的工具,并避免数据科学应用程序的常见缺陷。
matlabml1MATLAB与机器学习入门21小时MATLAB is a numerical computing environment and programming language developed by MathWorks.
mlrobot1Machine Learning for Robotics21小时本课程介绍机器人应用中的机器学习方法。

它是对模式识别背景下现有方法,动机和主要思想的广泛概述。

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。
annmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking21小时人工神经网络是一种计算数据模型,用于开发能够执行“智能”任务的人工智能(AI)系统。神经网络通常用于机器学习(ML)应用程序,它们本身就是AI的一种实现。深度学习是ML的一个子集。
MLFWR1Machine Learning Fundamentals with R14小时本课程的目的是提供在实践中应用机器学习方法的基本能力。通过使用R编程平台及其各种库,并基于大量实际案例,本课程将教授如何使用机器学习的最重要组成部分,如何进行数据建模决策,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机器学习工具箱中最基本的工具,并避免数据科学应用程序的常见缺陷。
mlfunpythonMachine Learning Fundamentals with Python14小时本课程的目的是提供在实践中应用机器学习方法的基本能力。通过使用Python编程语言及其各种库,并基于大量实际示例,本课程将教授如何使用机器学习的最重要组成部分,如何进行数据建模决策,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机器学习工具箱中最基本的工具,并避免数据科学应用程序的常见缺陷。
appliedmlApplied Machine Learning14小时该培训课程面向希望在实际应用中应用机器学习的人员。

听众

本课程适用于对统计学有一定了解并知道如何编写R(或Python或其他所选语言)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践方面。

目的是为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际应用。

行业特定示例用于使培训与受众相关。
encogintroEncog: Introduction to Machine Learning14小时Encog是Java和Net的开源机器学习框架。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习如何使用ENCOG创建各种神经网络组件。将讨论真实世界的案例研究,并探讨基于机器语言的解决这些问题的方法。 在培训结束后,参与者将能够: 使用标准化过程为神经网络准备数据实施前馈网络和传播训练方法实施分类和回归任务使用Encog基于GUI的工作台对神经网络进行建模和训练将神经网络支持集成到实际应用程序中 听众 开发商分析师数据科学家 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习

近期机器学习培训课程

课程日期价格【远程 / 传统课堂】
Introduction to Deep Learning - 新东方大厦星期一, 2018-10-08 09:30¥31090 / ¥32290
Understanding Deep Neural Networks - 深圳 - 新世界中心星期一, 2018-10-08 09:30¥127500 / ¥136650
DeepLearning4J for Image Recognition - 北京盈科中心星期一, 2018-10-15 09:30¥42050 / ¥45650
Natural Language Processing with TensorFlow - 钰海环球金融中心星期一, 2018-10-15 09:30¥56290 / ¥57490
NLP with Deeplearning4j - 北京 - 数码大厦星期三, 2018-10-31 09:30¥28810 / ¥32010
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促销课程

课程 地址 日期 价格【远程 / 传统课堂】
Applied Machine Learning 北京盈科中心 星期三, 2018-09-26 09:30 ¥16092 / ¥18892
Managing Business Logic with Drools 苏州 - 晋合广场 星期一, 2018-11-05 09:30 ¥16200 / ¥19200
Building Web Applications with Drupal 7, Views, Fields and Panels 北京 - 创而新大厦 星期二, 2018-12-04 09:30 ¥16362 / ¥19562
Apache Tomcat Administration 北京 - 创而新大厦 星期三, 2018-12-12 09:30 ¥24129 / ¥28329
Scrum for Managers and Executives 北京 - 数码大厦 星期五, 2019-02-01 09:30 ¥8757 / ¥10957

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