由讲师进行实时指导的人工智能本地培训课程通过动手实践演示如何实施人工智能解决方案以解决实际问题。
人工智能培训形式包括“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
蒙 李
课程: Machine Learning Fundamentals with Python
文欣 张
课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
lisa xie
课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
AUO友达光电（苏州）有限公司
课程: OptaPlanner in Practice
王 春柱 - 中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
课程: Computer Vision with OpenCV
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HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
课程: Computer Vision with OpenCV
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HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
课程: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
课程: Computer Vision with OpenCV
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Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
课程: Introduction to R with Time Series Analysis
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Zaher Sharifi - GOSI
课程: Advanced Deep Learning
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课程: Insurtech: A Practical Introduction for Managers
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Explore
课程: 用Python进行深度强化学习
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European Space Agency (ESA/ESTEC)
课程: Getting Started with Quantum Computing and Q#
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Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
课程: Machine Learning – Data science
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Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
课程: Machine Learning – Data science
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Accenture Inc
课程: Python for Natural Language Generation
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Accenture Inc
课程: Python for Natural Language Generation
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课程: 用Python进行文本摘要
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Trimac Management Services LP
课程: Introduction to R with Time Series Analysis
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Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP
课程: Introduction to R with Time Series Analysis
Trimac Management Services LP
课程: Introduction to R with Time Series Analysis
A1 Telekom Austria AG
课程: Deep Learning for Telecom (with Python)
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课程: Insurtech: A Practical Introduction for Managers
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课程: 用Python进行文本摘要
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AI (Artificial Intelligence)子类别
Artificial Intelligence课程大纲
14小时
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。
21小时
课程概览
自然语言生成（NLG）是指由计算机生成自然语言文本或语音。 在这个有指导性的现场培训中，参与者将学习如何使用Python通过从头开始构建自己的NLG系统来生成高质量的自然语言文本。还将审查案例研究，并将相关概念应用于生成实验室项目以生成内容。 在培训结束后，参与者将能够： 使用NLG为各行业自动生成内容，从新闻到房地产，再到天气和体育报道选择和组织源内容，计划语句，并准备一个自动生成原始内容的系统了解NLG管道并在每个阶段应用正确的技术了解自然语言生成（NLG）系统的体系结构实施最适合的分析和排序算法和模型从公开可用的数据源中提取数据以及策划数据库以用作生成文本的材料用计算机生成的自动内容创建来替代手动和费力的书写过程 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小时
课程概览
PaddlePaddle（并行分布式深度学习）是百度开发的可扩展的深度学习平台。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何使用PaddlePaddle在其产品和服务应用中实现深度学习。 在培训结束后，参与者将能够： 设置并配置PaddlePaddle 建立用于图像识别和物体检测的卷积神经网络（CNN） 为情感分析设置一个循环神经网络（RNN） 在推荐系统上建立深度学习，以帮助用户找到答案预测点击率（CTR），对大规模图像集进行分类，执行光学字符识别（OCR），排名搜索，检测计算机病毒以及实施推荐系统。 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
21小时
课程概览
本课程采用实用的方法教授OptaPlanner 。它为参与者提供了执行此工具基本功能所需的工具。
14小时
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。
7小时
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。
14小时
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小时
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
28小时
课程概览
OpenCV （开源Computer视觉库：http：//opencv.org）是一个开源的BSD许可库，包含数百种计算机视觉算法。
21小时
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小时
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
21小时
课程概览
这个基于课堂的培训课程将结合人工智能和机器人在商业中的应用，探索NLP技术。代表们将使用Python进行基于计算机的示例和案例研究解决练习
21小时
课程概览
据估计, 非结构化数据占所有数据的 9 0% 以上, 其中大部分是文本形式的。博客帖子、推特、社交媒体和其他数字出版物不断增加了这一不断增长的数据
21小时
课程概览
本课程专为有兴趣从书面英语文本中提取意义的人设计，尽管知识也可以应用于其他人类语言。
28小时
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）。
21小时
课程概览
PredictionIO是一个开源的Machine Learning服务器，建立在最先进的开源堆栈之上。
7小时
课程概览
该培训针对的是那些想要学习神经网络及其应用基础知识的人。
21小时
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小时
课程概览
本课程介绍机器人应用中的机器学习方法。
21小时
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
14小时
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
14小时
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
7小时
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。
14小时
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。
14小时
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。
14小时
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。
28小时
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。
21小时
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。
21小时
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。
14小时
课程概览
模式匹配是一种用于在图像中定位指定模式的技术。它可用于确定捕获图像中指定特征的存在，例如工厂生产线中缺陷产品上的预期标签或组件的指定尺寸。它不同于“ Pattern Recognition ”（它识别基于较大的相关样本集合的一般模式），因为它具体指示了我们正在寻找的东西，然后告诉我们预期的模式是否存在。
近期人工智能培训课程
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