人工智能培训课程

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。 NobleProg -- 您的本地培训提供商

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人工智能课程大纲

代码名字时长概览
optapracOptaPlanner in Practice21小时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。
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
nlpwithrNLP: Natural Language Processing with R21小时据估计,非结构化数据占所有数据的90%以上,其中大部分数据以文本形式存在。博客文章,推文,社交媒体和其他数字出版物不断为这一不断增长的数据添加了新的内容。 本课程围绕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,我们将来自计算机科学,人工智能和计算语言学的概念和技术结合起来,通过算术理解文本数据背后的含义。数据样本可按照客户要求以各种语言提供。 在这次培训结束时,参与者将能够准备不同来源的数据集(大和小),然后应用正确的算法分析和报告其重要性。 听众 语言学家和程序员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,沉重的练习,偶尔的测试来衡量理解
aitechArtificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP21小时This course is aimed at developers and data scientists who wish to understand and implement AI within their applications. Special focus is given to Data Analysis, Distributed AI and NLP.
w2vdl4jNLP with Deeplearning4j14小时Deeplearning4j是为Java和Scala编写的开源分布式深度学习库。与Hadoop和Spark集成,DL4J被设计用于分布式GPU和CPU的商业环境。 Word2Vec是一种计算由Tomas Mikolov领导的Google研究小组介绍的词语向量表示的方法。 听众 本课程面向寻求利用Deeplearning4J构建Word2Vec模型的研究人员,工程师和开发人员。
tsflw2vNatural Language Processing with TensorFlow35小时TensorFlow™是使用数据流图进行数值计算的开源软件库。 SyntaxNet是TensorFlow的神经网络自然语言处理框架。 Word2Vec用于学习单词的矢量表示,称为“单词嵌入”。 Word2vec是一种用于从原始文本中学习单词嵌入的特别计算有效的预测模型。它有两种风格,连续BagofWords模型(CBOW)和SkipGram模型(Mikolov等人的第31章和第32章)。 SyntaxNet和Word2Vec允许用户从自然语言输入中生成Learned Embedding模型。 听众 本课程面向那些打算在TensorFlow图表中使用SyntaxNet和Word2Vec模型的开发人员和工程师。 完成本课程后,代表们将: 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,如培训模式,嵌入术语,建筑图和日志
python_nltkNatural Language Processing with Python28小时本课程以Python语言向语言学家或程序员介绍NLP。在本课程中,我们将主要使用nltkorg(自然语言工具包),同时我们还将使用其他与NLP相关并且有用的库。目前我们可以在Python 2x或Python 3x中开展本课程。例子有英文或普通话(普通话)。如果在预订前达成一致,其他语言也可以提供。
nlpNatural Language Processing21小时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。
Nue_LBGNeural computing – Data science14小时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以及与相关的神经和深层网络库进行的案例学习练习
drlpython用Python进行深度强化学习21小时深度强化学习是指“人工智能体”通过反复试验和奖惩来学习的能力。人工智能体旨在模仿人类直接从原始输入(如视觉)获取和构建知识的能力。为了实现强化学习,深度学习和神经网络会被用到。强化学习与机器学习不同,不依赖于有监督和无监督的学习方法。

在这一由讲师引导的现场培训中,学员将在逐步创建深度学习智能体的过程中学习深度强化学习的基础知识。

在本次培训结束后,学员将能够:

- 理解深度强化学习的基本概念,及其与机器学习的区别
- 运用先进的强化学习算法来解决实际问题
- 构建深度学习智能体

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
undnnUnderstanding Deep Neural Networks35小时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。
matlabdlMatlab:用于深度学习14小时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
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
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
PaddlePaddlePaddlePaddle21小时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
genealgoGenetic Algorithms28小时这四天的课程旨在教授遗传算法如何工作;还包括如何选择遗传算法的模型参数;在这个过程中遗传算法有许多应用,遗传算法解决了优化问题。
MicrosoftCognitiveToolkitMicrosoft Cognitive Toolkit 2.x21小时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。
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。
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
deeplrn深度学习基础与实战14小时本课程是深度学习的总体概述,不需要深入探讨任何特定的方法。它适用于想开始使用深度学习来提高预测准确性的人。
NeuralnettfNeural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example28小时本课程将为您提供有关神经网络和机器学习算法,深度学习(算法和应用)方面的知识。 此培训更注重基础知识,但会帮助您选择正确的技术:TensorFlow,Caffe,Teano,DeepDrive,Keras等。这些示例均在TensorFlow中制作。
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。
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。
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。
rneuralnetNeural Network in R14小时本课程介绍如何使用Rproject软件将神经网络应用于现实世界的问题。
neuralnetIntroduction to the use of neural networks7小时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。
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。
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。
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。

近期人工智能培训课程

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
机器学习用于银行业务(使用Python) - 北京 - 创而新大厦星期一, 2018-10-08 09:30¥28810 / ¥33010
机器学习用于银行业务(使用R) - 厦门 - 国际银行大厦星期一, 2018-10-08 09:30¥28810 / ¥35210
Machine Learning Concepts for Entrepreneurs and Managers - 北京盈科中心星期一, 2018-10-08 09:30¥29570 / ¥33170
Introduction to Recommendation Systems - 钰海环球金融中心星期四, 2018-11-08 09:30¥11290 / ¥12490
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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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