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
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
7 hours
Overview
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。
35 hours
Overview
本课程首先向您介绍神经网络的概念知识,一般用于机器学习算法,深度学习(算法和应用)。 第一部分(40%)的培训更注重基础知识,但会帮助您选择正确的技术:TensorFlow,Caffe,Theano,DeepDrive,Keras等。 本次培训的第二部分(20%)介绍了Theano python库,使得深入学习模型的编写变得轻松。 第三部分(40%)的培训将广泛地基于Google的深度学习开源软件库Tensorflow第二代API。示例和操作都将在TensorFlow中完成。 听众 本课程面向寻求将TensorFlow用于深度学习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,执行调试和监控能够实施先进的生产,如培训模型,建筑图表和日志由于主题的广泛性,并不是所有主题都会在35小时的公共课堂中进行讨论。 完整课程的时间将为70小时左右,而不是35小时。
28 hours
Overview
机器学习是人工智能的一个分支,其中计算机有能力学习而不被明确编程。深度学习是机器学习的一个子领域,它使用基于学习数据表示和结构(如神经网络)的方法。 Python是一种高级编程语言,因其清晰的语法和代码可读性而闻名。 在这种有指导性的现场培训中,参与者将学习如何通过创建深度学习股票价格预测模型来实现使用Python进行融资的深度学习模型。 在培训结束后,参与者将能够: 理解深度学习的基本概念了解金融深度学习的应用和使用使用Python,Keras和TensorFlow为财务创建深度学习模型使用Python构建自己的深度学习股票价格预测模型 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
28 hours
Overview
机器学习是人工智能的一个分支,其中计算机有能力学习而不被明确编程。深度学习是机器学习的一个子领域,它使用基于学习数据表示和结构(如神经网络)的方法。 R是金融行业流行的编程语言。它用于金融应用,从核心交易计划到风险管理系统。 在这种有指导性的现场培训中,参与者将学习如何通过建立深度学习信用风险模型来实施银行使用R的深度学习模式。 在培训结束后,参与者将能够: 理解深度学习的基本概念了解深度学习在银行业务中的应用和使用使用R为银行创建深度学习模型使用R构建自己的深度学习信用风险模型 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
28 hours
Overview
机器学习是人工智能的一个分支,其中计算机有能力学习而不被明确编程。深度学习是机器学习的一个子领域,它使用基于学习数据表示和结构(如神经网络)的方法。 Python是一种高级编程语言,因其清晰的语法和代码可读性而闻名。 在这种有指导意义的现场培训中,参与者将学习如何通过创建深度学习信用风险模型来实施使用Python的银行业深度学习模型。 在培训结束后,参与者将能够: 理解深度学习的基本概念了解深度学习在银行业务中的应用和使用使用Python,Keras和TensorFlow为银行创建深度学习模型使用Python构建自己的深度学习信用风险模型 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
28 hours
Overview
机器学习是人工智能的一个分支,其中计算机有能力学习而不被明确编程。深度学习是机器学习的一个子领域,它使用基于学习数据表示和结构(如神经网络)的方法。 R是金融行业流行的编程语言。它用于金融应用,从核心交易计划到风险管理系统。 在这种有指导性的现场培训中,参与者将学习如何通过建立深度学习股票价格预测模型来实施R的金融深度学习模型。 在培训结束后,参与者将能够: 理解深度学习的基本概念了解金融深度学习的应用和使用使用R来创建融资的深度学习模型利用R建立自己的深度学习股票价格预测模型 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
28 hours
Overview
机器学习是人工智能的一个分支,其中计算机有能力学习而不被明确编程。 R是金融行业流行的编程语言。它用于金融应用,从核心交易计划到风险管理系统。 在这种有指导性的现场培训中,学员将学习如何应用机器学习技术和工具来解决金融行业的现实问题。 R将被用作编程语言。 参与者首先要学习的关键原则,然后通过建立自己的机器学习模型并使用它们来完成一些团队项目来将他们的知识付诸实践。 在培训结束后,参与者将能够: 理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R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 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
21 hours
Overview
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
28 hours
Overview
NLP的深度学习使机器学习简单到复杂的语言处理。当前可能的任务包括语言翻译和照片的标题生成。 DL(深度学习)是ML(机器学习)的子集。 Python是一种流行的编程语言,包含用于NLP深度学习的库。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习使用Python库进行NLP(自然语言处理),因为他们创建了一个处理一组图片并生成字幕的应用程序。 在培训结束后,参与者将能够: 使用Python库设计和编写用于NLP的DL 创建读取大量图片并生成关键字的Python代码创建Python代码,从检测到的关键字中生成字幕 听众 对语言学感兴趣的程序员希望了解NLP(自然语言处理)的程序员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
14 hours
Overview
在Python机器学习中,文本摘要功能可以读取输入文本并生成文本摘要。这个功能可以从命令行或从Python API / 库中获得。一个令人兴奋的应用是执行摘要的快速创建;这对在做报告和演讲前需要审阅大量文本数据的组织特别有用。

在这一由讲师引导的现场培训中,学员将学习使用Python创建一个简单的可自动生成输入文本摘要的应用程序。

在本次培训结束后,学员将能够:

- 使用一个命令行工具来总结文本。
- 使用Python库设计和创建文本摘要代码。
- 评估三个Python摘要库:sumy 0.7.0、psisummarization 1.0.4、readless 1.0.17

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
14 hours
Overview
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
35 hours
Overview
智能应用程序是下一代应用程序,可以不断从用户交互中学习,为用户提供更好的价值和相关性。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习如何构建智能移动应用程序和机器人。 在培训结束后,参与者将能够: 了解智能应用程序的基本概念了解如何使用各种工具来构建智能应用程序使用Azure,Cognitive Services API,Stream Analytics和Xamarin构建智能应用程序 听众 开发商程序员爱好者 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
21 hours
Overview
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。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

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
28 hours
Overview
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
Overview
在这一由讲师引导的现场培训中,参与者将学习如何使用Matlab来设计、构建、可视化用于图像识别的卷积神经网络。

在培训结束后,参与者将能够:

- 建立深度学习的模式
- 使数据分类自动化
- 使用Caffe和TensorFlow-Keras的模型
- 使用多个GPU、云或群集训练数据

受众

- 开发人员
- 工程师
- 领域专家

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
7 hours
Overview
TensorFlow Serving是一个为机器学习(ML)模型提供服务的系统。 在这个有指导的现场培训中,参与者将学习如何配置和使用TensorFlow Serving在生产环境中部署和管理ML模型。 在培训结束后,参与者将能够: 培训,出口和服务各种TensorFlow模型使用单一架构和一组API来测试和部署算法扩展TensorFlow服务于TensorFlow型号之外的其他类型的模型 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
Overview
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
21 hours
Overview
在这一由讲师引导的现场培训中,参与者将学习如何使用正确的机器学习和NLP(自然语言处理)技术从基于文本的数据中提取价值。

在本次培训结束后,参与者将能够:

- 用高质量、可重用的代码解决基于文本的数据科学问题
- 运用scikit-learn的不同方面(分类、聚类、回归、降维)来解决问题
- 使用基于文本的数据建立有效的机器学习模型
- 创建一个数据集并从非结构化文本中提取特征
- 用Matplotlib可视化数据
- 构建和评估模型以获得洞察力
- 解决文本编码错误

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
14 hours
Overview
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
14 hours
Overview
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
28 hours
Overview
Cortana Intelligence Suite是Microsoft Azure Cloud上的一系列集成产品和服务,可让实体将数据转换为智能操作。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习如何使用属于Cortana Intelligence Suite的组件来构建数据驱动的智能应用程序。 在培训结束后,参与者将能够: 了解如何使用Cortana Intelligence Suite工具获取数据管理和分析的最新知识使用Cortana组件将数据转化为智能操作使用Cortana从头构建应用程序并在云上启动它 听众 数据科学家程序员开发商经理建筑师 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
14 hours
Overview
AI是用于构建智能系统的技术集合,能够理解数据以及数据周围的活动,从而做出“智能决策”。对于电信提供商而言,使用人工智能的建筑应用和服务可为改善维护和网络优化等领域的运营和服务打开大门。 在本课程中,我们将研究构成人工智能的各种技术以及使用它们所需的技能。在整个过程中,我们将研究AI在电信行业的具体应用。 听众 网络工程师网络运营人员电信技术经理 课程的格式 部分讲座,部分讨论,简单练习
21 hours
Overview
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
28 hours
Overview
This is a 4 day course introducing AI and it's application using the Python programming language. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
21 hours
Overview
Keras 是用于快速开发和实验的高级神经网络 API。它运行在紧张流、CNTK 或 Theano 之上

该教师指导的现场或远程培训 (现场或远程) 针对希望将深度学习模式应用于图像识别应用的技术人员



到本次培训结束时, 学员将能够:

- 安装和配置 Keras
。 - 快速原型化深度学习模型
。 - 实现卷积网络
。 - 实施经常性网络.
- 在 CPU 和 GPU 上执行深度学习模型
课程 的

格式

- 互动讲座和讨论.
- 大量的练习和练习
- 在现场
实验室环境中的实际实现。

课程自定义选项

- 要要求本课程的定制培训, 请联系我们安排
- 要了解有关 Keras 的更多信息, 请访问: https://keras.io/
21 hours
Overview
TensorFlow 是 Google 为深度学习、数值计算和大规模机器学习而开发的一种流行的机器学习库。TensorFlow 2.0 于2019年1月发布, 是 TensorFlow 的最新版本, 包括在渴望执行、兼容性和 API 一致性方面的改进



本教师指导的现场培训 (现场或远程) 针对的是希望使用大人 orflow 2.0 构建预测器、分类器、生成模型、神经网络等

的开发人员和数据科学家。

到本次培训结束时, 学员将能够:

- 安装和配置紧张流 2.0
- 了解 TensorFlow 2.0 与以前版本相比
的优势。 - 构建深入的学习模式
- 实现了一个高级图像分类器
。 - 将深度学习模型部署到云、移动和物联网设备
。 课程 的

格式

- 互动讲座和讨论.
- 大量的练习和练习
- 在现场
实验室环境中的实际实现。

课程自定义选项

- 要要求本课程的定制培训, 请联系我们安排
- 要了解有关紧张流的更多信息, 请访问: https://www.tensorflow.org/
14 hours
Overview
特征工程是为了提高机器学习算法的准确性而选择和转换数据的过程。它要求专题专家对数据深有了解



该教师指导的现场或远程培训 (现场或远程) 针对的是希望应用特征工程技术来更好地处理数据和获得更好的机器学习模型的人



到本次培训结束时, 学员将能够:

- 建立最佳开发环境, 包括所有需要的 Python 包
- 通过分析数据集的功能来获取重要的见解。
- 通过调整原始数据本身来优化机器学习模型。
- 清理和转换数据集, 为机器学习做准备
课程 的

格式

- 互动讲座和讨论.
- 大量的练习和练习
- 在现场实验室环境中的实际实现。

课程自定义选项

- 要要求本课程的定制培训, 请联系我们安排
14 hours
Overview
h2o 是一个开源预测分析平台。它支持 r、python、schal、java 和 rest

该教师指导的现场培训 (现场或远程) 针对的是希望使用 glm、深度学习和随机森林等算法构建机器学习模型的技术人员。

到本次培训结束时, 学员将能够:

- 安装和配置 h2o
- 使用不同流行的算法创建机器学习模型。
- 根据数据类型和业务需求评估模型。
课程 的

格式

- 互动讲座和讨论.
- 大量的练习和练习
- 在现场实验室环境中的实际实现。

课程自定义选项

- 要要求本课程的定制培训, 请联系我们安排
- 要了解有关 h2o 的更多信息, 请访问: https://www.h2o.ai/
14 hours
Overview
h2o autml 是一个人工智能平台, 可实现构建、选择和优化大量机器学习模型的自动化。

本教师指导的现场培训 (现场或远程) 针对的数据科学家希望使用 h2o autml 自动生成和选择最佳机器学习算法和参数的过程

到本次培训结束时, 学员将能够:

- 自动化机器学习工作流
。 - 在指定的时间范围内自动训练和调整多个机器学习模型。
- 火车堆叠合奏, 以达到高度预测的合奏模型.
课程 的

格式

- 互动讲座和讨论.
- 大量的练习和练习
- 在现场实验室环境中的实际实现。

课程自定义选项

- 要要求本课程的定制培训, 请联系我们安排
14 hours
Overview
自动滑雪学是围绕科学学习机器学习库构建的 python 包。它自动搜索新机器学习数据集的正确学习算法, 并优化其参数



本教师指导的现场培训 (现场或远程) 针对的是希望使用自动滑雪学习的机器学习从业人员, 以自动选择和优化机器学习模型的过程

到本次培训结束时, 学员将能够:

- 自动化培训高效机器学习模型的过程。
- 构建高精度的机器学习模型, 同时绕过选择、培训和测试不同模型的更繁琐的任务.
- 利用机器学习的力量来解决现实世界中的业务问题
。 课程 的

格式

- 互动讲座和讨论.
- 大量的练习和练习
- 在现场实验室环境中的实际实现。

课程自定义选项

- 要要求本课程的定制培训, 请联系我们安排
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