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
7小时
课程概览
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。
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。
28小时
课程概览
这个为期四天的课程旨在教授遗传算法的工作原理;它还包括如何选择遗传算法的模型参数;在本课程中遗传算法有很多应用,遗传算法可以解决优化问题。
7小时
课程概览
这是一个以课堂为基础的培训课程,采用演示和问答形式
14小时
课程概览
智能过程自动化(IPA)是指使用Artificial Intelligence (AI) ,机器人技术以及与第三方服务的集成来扩展RPA的功能。

这种由讲师指导的实时培训(现场或远程)针对希望建立或扩展具有更智能功能的RPA系统的技术人员。

在培训结束时,参与者将能够:

- 安装和配置UiPath IPA。
- 使机器人可以管理其他机器人。
- 应用计算机视觉来精确定位屏幕对象。
- 使机器人能够检测语言模式并对非结构化内容进行情感分析。

课程形式

- 互动式讲座和讨论。
- 很多练习和练习。
- 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

- 要请求此课程的定制培训,请与我们联系以安排。
- 要了解有关UiPath IPA的更多信息,请访问:https:// www。 UiPath .com / rpa / intelligent-process-automation
14小时
课程概览
软件测试是评估软件应用程序功能有效性的过程。将人工智能集成到软件测试环境中,使该过程能够以 AI 为驱动,从而加快测试的创作、执行和维护。

此讲师指导的现场培训(现场或远程)面向希望拥有 AI 驱动的软件测试环境的软件测试人员。

培训结束时,学员将能够:

- 使用 AI 自动生成和参数化单元测试。
- 在真实用例中应用机器学习学习。
- 使用 AI 自动生成和维护 API 测试。
- 使用机器学习方法自我修复Selenium测试的执行。

课程格式

- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在实时实验室环境中实际实现。

课程自定义选项

- 如需申请本课程的定制培训,请联系我们安排。
35小时
课程概览
这是为期5天的Data Science和AI入门。

本课程随附使用Python示例和练习
7小时
课程概览
This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at marketers who wish to use AI to improve improve digital marketing strategies through valuable customer insights.

By the end of this training, participants will be able to:

- Leverage AI software to improve the way brands connect to users.
- Use chatbots to optimize the user-experience.
- Increase productivity and revenue through the automation of tasks.
14小时
课程概览
This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use IBM Cloud Pak to prepare data for use in AI solutions.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure Cloud Pak for Data.
- Unify the collection, organization and analysis of data.
- Integrate Cloud Pak for Data with a variety of services to solve common business problems.
- Implement workflows for collaborating with team members on the development of an AI solution.
21小时
课程概览
This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at engineers who wish to program and create robots through basic AI methods.

By the end of this training, participants will be able to:

- Implement filters (Kalman and particle) to enable the robot to locate moving objects in its environment.
- Implement search algorithms and motion planning.
- Implement PID controls to regulate a robot's movement within an environment.
- Implement SLAM algorithms to enable a robot to map out an unknown environment.
7小时
课程概览
This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at managers and business leaders who wish to learn about the fundamentals of artificial intelligence and manage AI projects for their organization.

By the end of this training, participants will be able to understand AI at a technical level and strategize using their organization’s data and resources to successfully manage AI projects.
80小时
课程概览
In this instructor-led, live training in 中国 (online or onsite), participants will learn the different technologies, frameworks and techniques for programming different types of robots to be used in the field of nuclear technology and environmental systems.

The 4-week course is held 5 days a week. Each day is 4-hours long and consists of lectures, discussions, and hands-on robot development in a live lab environment. Participants will complete various real-world projects applicable to their work in order to practice their acquired knowledge.

The target hardware for this course will be simulated in 3D through simulation software. The code will then be loaded onto physical hardware (Arduino or other) for final deployment testing. The ROS (Robot Operating System) open-source framework, C++ and Python will be used for programming the robots.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the key concepts used in robotic technologies.
- Understand and manage the interaction between software and hardware in a robotic system.
- Understand and implement the software components that underpin robotics.
- Build and operate a simulated mechanical robot that can see, sense, process, navigate, and interact with humans through voice.
- Understand the necessary elements of artificial intelligence (machine learning, deep learning, etc.) applicable to building a smart robot.
- Implement filters (Kalman and Particle) to enable the robot to locate moving objects in its environment.
- Implement search algorithms and motion planning.
- Implement PID controls to regulate a robot's movement within an environment.
- Implement SLAM algorithms to enable a robot to map out an unknown environment.
- Test and troubleshoot a robot in realistic scenarios.
120小时
课程概览
In this instructor-led, live training in 中国 (online or onsite), participants will learn the different technologies, frameworks and techniques for programming different types of robots to be used in the field of nuclear technology and environmental systems.

The 6-week course is held 5 days a week. Each day is 4-hours long and consists of lectures, discussions, and hands-on robot development in a live lab environment. Participants will complete various real-world projects applicable to their work in order to practice their acquired knowledge.

The target hardware for this course will be simulated in 3D through simulation software. The ROS (Robot Operating System) open-source framework, C++ and Python will be used for programming the robots.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the key concepts used in robotic technologies.
- Understand and manage the interaction between software and hardware in a robotic system.
- Understand and implement the software components that underpin robotics.
- Build and operate a simulated mechanical robot that can see, sense, process, navigate, and interact with humans through voice.
- Understand the necessary elements of artificial intelligence (machine learning, deep learning, etc.) applicable to building a smart robot.
- Implement filters (Kalman and Particle) to enable the robot to locate moving objects in its environment.
- Implement search algorithms and motion planning.
- Implement PID controls to regulate a robot's movement within an environment.
- Implement SLAM algorithms to enable a robot to map out an unknown environment.
- Extend a robot's ability to perform complex tasks through Deep Learning.
- Test and troubleshoot a robot in realistic scenarios.
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。
14小时
课程概览
本课程介绍了使用R-project软件将神经网络应用于现实世界的问题。
14小时
课程概览
本培训课程面向希望在实际应用中应用Machine Learning人员。

听众

本课程适用于对统计学有一定了解并且知道如何编写R(或Python或其他选定语言)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Machine Learning实际应用。

行业特定示例用于使培训与受众相关。
21小时
课程概览
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Artificial Intelligence (AI)系统。 Neural Networks通常用于Machine Learning (ML)应用程序,它们本身就是AI的一种实现。 Deep Learning是ML的一个子集。
35小时
课程概览
本课程是为那些以前没有概率和统计经验的人创建的。
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。
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
21小时
课程概览
该讲师指导的实时课程介绍了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的实际应用。

该课程是互动的,包括大量的动手练习,教师反馈,以及获得的知识和技能测试。
21小时
课程概览
类型:理论培训与应用程序决定上游与学生在Lasagne或Keras根据教学组

教学方法:演讲,交流和案例研究

在破坏了许多科学领域之后,人工智能开始为大量经济部门(工业,医学,通信等)带来革命。尽管如此,它在大媒体中的表现往往是幻想,与Machine Learning或Deep Learning真正领域相差甚远。此培训的目的是为已经掌握计算机工具(包括软件编程基础)的工程师提供Deep Learning及其各个专业领域的介绍,从而为现有的主要网络架构提供介绍。今天。如果在课程期间召回数学基础,建议使用BAC + 2类型的数学水平以获得更多的舒适度。绝对有可能跳过数学轴只保持“系统”视觉,但这种方法将极大地限制您对该主题的理解。
21小时
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。
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
7小时
课程概览
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
14小时
课程概览
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
14小时
课程概览
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小时
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
35小时
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

近期人工智能培训课程

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