人工智能培训课程 | Artificial Intelligence (AI)培训课程

人工智能培训课程

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。

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Artificial Intelligence课程大纲

课程名称
课程时长
课程概览
课程名称
课程时长
课程概览
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
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。

课程格式

- 本课程介绍了模式匹配领域中使用的方法,技术和算法,因为它适用于Machine Vision 。
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。

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。
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。

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。

听众

本课程面向寻求将OpenCV用于计算机视觉项目的工程师和建筑师
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



本讲师指导的现场课程的核心是从这些数据中提取见解和意义。利用 R 语言和自然语言处理 (NLP) 库, 我们将计算机科学、人工智能和计算语言学的概念和技术结合起来, 以算法方式理解文本数据背后的含义。数据样本可根据客户要求提供各种语言版本.

到本培训结束时, 学员将能够准备来自不同来源的数据集 (大小), 然后应用正确的算法分析和报告其意义

课程 的

格式

- 部分讲座、部分讨论、繁重的动手实践、偶尔的测试来衡量理解
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。

该课程将介绍如何使用人类撰写的文本,如博客文章,推文等...

例如,分析师可以设置一种算法,该算法将根据广泛的数据源自动得出结论。
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)。

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 。
14小时
课程概览
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。
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。

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

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。

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。
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。

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。

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。

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。

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。

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。

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
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