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
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。
pythontextmlPython:用文本进行机器学习21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
textsum用Python进行文本摘要14小时在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
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。
opennlpOpenNLP for Text Based Machine Learning14小时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
mlbankingpython_机器学习用于银行业务(使用Python)21小时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
mlbankingr机器学习用于银行业务(使用R)28小时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
python_nlpNatural Language Processing with Deep Dive in Python and NLTK35小时到培训结束时,代表们将被充分配备基本的Python概念,并且应该能够充分利用NLTK来实现大部分基于NLP和ML的操作。培训旨在不仅提供执行知识,还提供其中技术的逻辑和操作知识。
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
matlabpredanalyticsMatlab:用于预测性分析(Predictive Analytics)21小时预测性分析是使用数据分析来预测未来的过程。此过程使用数据以及数据挖掘、统计和机器学习技术创建可用来预测未来事件的预测模型。

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建立预测模型,并将其应用于大样本数据集,以根据数据预测未来事件。

在培训结束后,参与者将能够:

- 创建预测模型来分析历史和交易数据中的规律
- 使用预测建模来识别风险和机会
- 建立捕捉重要趋势的数学模型
- 使用来自设备和业务系统的数据来减少浪费、节省时间或降低成本

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
tensorflowservingTensorFlow Serving7小时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
mliosMachine Learning on iOS14小时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
nlgPython for Natural Language Generation21小时自然语言生成(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
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
bigdatabicriminalBig Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis35小时技术进步和信息量的增加正在改变执法的执行方式。大数据所带来的挑战几乎与大数据的承诺一样令人生畏。有效地存储数据是这些挑战中的一个。有效地分析它是另一回事。 在这种有指导性的现场培训中,与会者将学习如何使用大数据技术,评估其对现有流程和政策的影响,以及实施这些技术以确定犯罪活动和预防犯罪。世界各地执法机构的案例研究将进行审查,以了解他们的采用方式,挑战和结果。 在培训结束后,参与者将能够: 将大数据技术与传统的数据收集流程相结合,在调查过程中拼凑出一个故事实施工业大数据存储和处理解决方案进行数据分析为采用最适当的工具和程序来制定数据驱动的刑事调查方法提出建议 听众 具有技术背景的执法专家 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
radvmlAdvanced Machine Learning with R21小时在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习使用R进行机器学习的先进技术,以便他们逐步创建实际应用程序。 在培训结束后,参与者将能够: 使用技术作为超参数调整和深度学习了解并实施无监督学习技巧将模型投入生产以用于更大的应用程序 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
pythonadvmlPython用于高级机器学习21小时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
fijiFiji: Introduction to Scientific Image Processing21小时斐济是一个开源图像处理软件包,它捆绑了ImageJ(用于科学多维图像的图像处理程序)和一些用于科学图像分析的插件。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习如何使用斐济分布及其基础ImageJ程序来创建图像分析应用程序。 在培训结束后,参与者将能够: 使用斐济先进的编程功能和软件组件来扩展ImageJ 从重叠的瓷砖缝合大型3D图像使用集成更新系统在启动时自动更新斐济安装从各种脚本语言中进行选择以构建自定义图像分析解决方案使用斐济强大的库,如ImgLib,用于大型生物图像数据集部署他们的应用程序并与其他科学家合作进行类似的项目 听众 科学家们研究人员开发商 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
rasberrypiopencvRaspberry Pi + OpenCV: Build a Facial Recognition System21小时这个有指导意义的实时培训介绍了从零开始构建面部识别系统所需的软件,硬件和分步骤过程。面部识别也被称为人脸识别。 本实验中使用的硬件包括Rasberry Pi,相机模块,舵机(可选)等。参与者负责自行购买这些组件。使用的软件包括OpenCV,Linux,Python等。 在培训结束后,参与者将能够: 在Rasberry Pi上安装Linux,OpenCV和其他软件实用程序和库。 配置OpenCV以捕获和检测面部图像。 了解将Rasberry Pi系统打包用于实际环境的各种选项。 使系统适应各种用例,包括监视,身份验证等。 听众 开发商硬件/软件技术人员所有行业的技术人员爱好者 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习 注意 其他硬件和软件选项包括:Arduino,OpenFace,Windows等。如果您想使用其中的任何一种,请联系我们安排。
openfaceOpenFace: Creating Facial Recognition Systems14小时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
embeddingprojectorEmbedding Projector: Visualizing Your Training Data14小时嵌入式投影仪是一款开源Web应用程序,用于可视化用于训练机器学习系统的数据。由Google创建,它是TensorFlow的一部分。 这个有指导意义的现场培训介绍了嵌入式投影仪背后的概念,并让参与者通过演示项目的设置。 在培训结束后,参与者将能够: 探索机器学习模型如何解释数据浏览数据的3D和2D视图以了解机器学习算法如何解释它理解嵌入背后的概念及其在表示图像,单词和数字的数学向量中的作用。 探索特定嵌入的属性以了解模型的行为将嵌入项目应用于真实世界的用例,例如为音乐爱好者建立歌曲推荐系统 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
t2tT2T: Creating Sequence to Sequence Models for Generalized Learning7小时Tensor2Tensor(T2T)是一个模块化,可扩展的库,用于使用不同类型的训练数据在不同任务中训练AI模型,例如:图像识别,翻译,解析,图像字幕和语音识别。它由Google Brain团队维护。 在这种有指导性的现场培训中,参与者将学习如何准备一种深度学习模式来解决多项任务。 在培训结束后,参与者将能够: 安装tensor2tensor,选择一个数据集,并训练和评估一个AI模型使用Tensor2Tensor中包含的工具和组件自定义开发环境创建并使用单个模型同时从多个域中学习许多任务使用该模型从具有大量训练数据的任务中学习,并将该知识应用于数据有限的任务使用单个GPU获得令人满意的处理结果 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
cognitivecomputingCognitive Computing: An Introduction for Business Managers7小时认知计算是指包含机器学习,推理,自然语言处理,语音识别和视觉(物体识别),人机交互,对话和叙述生成等的系统。认知计算系统通常由多种技术共同组成,以共同处理内存中的“热”上下文数据以及大批“冷”历史数据。这类技术的例子包括Kafka,Spark,Elasticsearch,Cassandra和Hadoop。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习认知计算如何补充人工智能和大数据,以及如何使用特制系统来实现改善人机交互业务性能的类人行为。 在这次培训结束后,参与者将理解: 认知计算与人工智能(AI)之间的关系认知计算的固有概率本质以及如何将其用作商业优势如何管理以意想不到的方式行事的认知计算系统哪些公司和软件系统提供最引人注目的认知计算解决方案 听众 业务经理 课程的格式 讲座,案例讨论和练习
dsstneAmazon DSSTNE: Build a Recommendation System7小时亚马逊DSSTNE是一个开源库,用于培训和部署推荐模型。它允许单个GPU上的权重矩阵过大的模型在单个主机上进行培训。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习如何使用DSSTNE构建推荐应用程序。 在培训结束后,参与者将能够: 用稀疏数据集作为输入来训练推荐模型在多个GPU上扩展训练和预测模型以模型并行的方式展开计算和存储生成Amazonlike个性化产品推荐部署可以在繁重工作负载下扩展的生产准备应用程序 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
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
dlfornlpDeep Learning for NLP (Natural Language Processing)28小时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
mlfinancepython机器学习用于金融领域(使用Python)21小时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
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。
AISoc_LBGAI in business and Society & The future of AI - AI/Robotics7小时这是一个以讲座和问答格式为基础的课堂式培训课程

近期人工智能培训课程

课程日期价格【远程 / 传统课堂】
Computer Vision with OpenCV - 新东方大厦星期二, 2018-12-04 09:30¥41310 / ¥42510
Computer Vision with OpenCV - 北京 - 创而新大厦星期二, 2018-12-11 09:30¥41310 / ¥46510
Computer Vision with OpenCV - 深圳 - 新世界中心星期二, 2018-12-11 09:30¥41310 / ¥48870
Computer Vision with OpenCV - 上海 - 上海中区广场星期一, 2019-01-07 09:30¥41310 / ¥48870
Computer Vision with OpenCV - 上海 - 上海中区广场星期二, 2019-03-05 09:30¥41310 / ¥48870
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促销课程

课程地址日期价格【远程 / 传统课堂】
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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