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
客户评论
都很喜欢
蒙 李
课程: Machine Learning Fundamentals with Python
与讲师的交流环节
文欣 张
课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
都喜欢
lisa xie
课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
我喜欢实例讲解
AUO友达光电（苏州）有限公司
课程: OptaPlanner in Practice
人间识别和电路板坏点检测
王 春柱 - 中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
演示
中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
About face area.
中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
他的信息非常丰富，乐于助人。
Pratheep Ravy
课程: Predictive Modelling with R
Machine Translated
它非常互动，比预期更轻松和非正式。我们在当时涵盖了很多主题，培训师总是乐于接受更详细的讨论，或者更广泛地讨论主题及其相关方式。我觉得培训给了我继续学习的工具，相反，它是一次性会议，一旦你完成学习就会停止，这对于主题的规模和复杂性非常重要。
Jonathan Blease
课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
安创造了一个提问和学习的好环境。我们有很多乐趣，同时也学到了很多东西。
Gudrun Bickelq
课程: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
交互式部分，根据我们的特定需求量身定制。
Thomas Stocker
课程: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
我确实喜欢这些练习。
Office for National Statistics
课程: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
我真的很喜欢亲自动手的方法。
Kevin De Cuyper
课程: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
材料范围
Maciej Jonczyk
课程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
系统化ML领域的知识
Orange Polska
课程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
培训师知识渊博，包括我感兴趣的领域。
Mohamed Salama
课程: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
这个话题非常有趣。
Wojciech Baranowski
课程: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
培训师的理论知识和培训后与参与者解决问题的意愿。
Grzegorz Mianowski
课程: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
话题。很有意思！。
Piotr
课程: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
每个主题后的练习都非常有用，尽管最后太复杂了。一般来说，所提供的材料非常有趣并涉及！图像识别练习很棒。
Dolby Poland Sp. z o.o.
课程: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
我认为，如果培训是在波兰语中完成的，那么培训师就可以更有效地分享他的知识。
Radek
课程: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
深度学习的全球概述。
Bruno Charbonnier
课程: Advanced Deep Learning
Machine Translated
这些练习非常实用，不需要Python的高级知识。
Alexandre GIRARD
课程: Advanced Deep Learning
Machine Translated
使用Eras对实例进行练习。意大利完全理解我们对此培训的期望。
Paul Kassis
课程: Advanced Deep Learning
Machine Translated
我真的很感激克里斯对我们问题的明确答案。
Léo Dubus
课程: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
我一般都很喜欢知识渊博的教练。
Sridhar Voorakkara
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
我对这门课程的标准感到惊讶 - 我会说它是大学标准。
David Relihan
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
非常好的全面概述。 Go OD背景到原因Tensorflow工作，因为它确实。
Kieran Conboy
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
我喜欢有机会提出问题并对理论进行更深入的解释。
Sharon Ruane
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
我们对这个主题有了更多的了解。我们公司内部的一些真实主题进行了一些很好的讨论。
Sebastiaan Holman
课程: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
通过展示理论与实践如何相辅相成，培训提供了正确的基础，使我们能够进一步扩展。它实际上让我对这个主题比以前更感兴趣。
Jean-Paul van Tillo
课程: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
我非常喜欢主题的报道和深度。
Anirban Basu
课程: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
培训师很容易解释困难和高级话题。
Leszek K
课程: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
我喜欢深度机器学习的新见解。
Josip Arneric
课程: Neural Network in R
Machine Translated
我们获得了一些关于NN的知识，对我来说最有趣的是现在流行的新型NN。
Tea Poklepovic
课程: Neural Network in R
Machine Translated
我最喜欢R :)））中的图表。
Faculty of Economics and Business Zagreb
课程: Neural Network in R
Machine Translated
关于该主题的培训师的深刻知识。
Sebastian Görg
课程: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
非常更新的方法或CPI（张量流，时代，学习）做机器学习。
Paul Lee
课程: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
鉴于技术前景：未来哪种技术/流程可能变得更加重要;看，这项技术可以用于什么。
Commerzbank AG
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
我从主题选择中受益。训练风格。练习方向。
Commerzbank AG
课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
教练的指导和举例
ORANGE POLSKA S.A.
课程: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
可以自己讨论提议的问题。
ORANGE POLSKA S.A.
课程: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
深入报道机器学习主题，特别是神经网络。揭开了很多话题的神秘面纱。
Sacha Nandlall
课程: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
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
This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at software engineers or anyone who wish to learn how to use Vertex AI to perform and complete machine learning activities.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand how Vertex AI works and use it as a machine learning platform.
- Learn about machine learning and NLP concepts.
- Know how to train and deploy machine learning models using Vertex AI.
7小时
AlphaFold是一种(0)系统,执行蛋白质结构的预测。 它是由Alphabet’s/Google’s的DeepMind开发,作为一个深度学习系统,可以准确地预测蛋白质结构的3D模型。
由导师领导的现场培训(在线或现场)是针对生物学家,他们希望了解 AlphaFold 如何工作和使用 AlphaFold 模型作为他们的实验研究的指南。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
-
理解基本原则(二)
(二)学习如何工作。
学习如何解释(二)预测和结果。
-
互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
-
要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
14小时
Waikato Environment for Knowledge Analysis(0)是一款开源数据挖掘视觉软件。 它为数据编制、分类、分类和其他数据采矿活动提供了机器学习算法的集合。
由教练领导的现场培训(在线或在线)针对数据分析师和数据科学家,他们希望使用 Weka 进行数据采矿任务。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
-
安置和配置(0)。
了解 Weka 环境和工作组。
使用数据挖掘任务(0)进行数据挖掘任务。
-
互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
-
要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
14小时
该课程的目的是提供在实践中应用方法的基本技能。 通过使用 Python 编程语言和其各种图书馆,并基于许多实用的例子,该课程教导如何使用最重要的建筑区块,如何做出数据模拟决策,解释算法的结果,并验证结果。
我們的目標是為您提供理解和使用最基本的工具工具的技能,以信心,並避免常見的錯誤的應用程式。
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
- 开发人员
- 分析师
- 数据科学家
- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
21小时
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
- 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
28小时
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。
28小时
本课程将语言学家或编程师介绍到NLP在0。 在本课程中,我们将主要使用nltk.org(自然语言工具套件),但我们还将使用其他相关和有用的NLP图书馆。 目前,我们可以在 Python 2.x 或 Python 3.x 中进行此课程。 例子是英语或曼达林语(普通话)。 其他语言也可以在预订前达成协议。
21小时
Deep Reinforcement Learning refers to the ability of an "artificial agent" to learn by trial-and-error and rewards-and-punishments. An artificial agent aims to emulate a human's ability to obtain and construct knowledge on its own, directly from raw inputs such as vision. To realize reinforcement learning, deep learning and neural networks are used. Reinforcement learning is different from machine learning and does not rely on supervised and unsupervised learning approaches.
In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning
- Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems
- Build a Deep Learning Agent
- Developers
- Data Scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14小时
IBM Cloud Pak for Data 是一个多云软件平台,用于收集、组织和分析用于人工智能的数据。
由教练领导的现场培训(在线或在线)旨在针对那些希望使用IBM Cloud Pak来准备数据用于人工智能解决方案的数据科学家。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
-
安装和设置 Cloud Pak for Data。
统一数据收集、组织和分析。
将云数据包集成到各种服务中,以解决常见的业务问题。
实施工作流与团队成员合作开发人工智能解决方案。
-
互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
-
要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
28小时
In this instructor-led, live training in 中国, participants will learn how to implement deep learning models for telecom using Python as they step through the creation of a deep learning credit risk model.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts of deep learning.
- Learn the applications and uses of deep learning in telecom.
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for telecom.
- Build their own deep learning customer churn prediction model using Python.
14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
14小时
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。
- 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。
- 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
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。
- 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。
- 如需申请本课程的定制培训，请联系我们安排。
7小时
人工智能(AI)是机器通过识别数据中的模式来完成特定的任务的智力。 人工智能使用户能够实现数字营销活动的成功。
由教练领导的现场培训(在线或在线)是针对那些希望使用人工智能来改善数字营销策略,通过有价值的客户洞察力。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
-
Leverage AI 软件,以改善品牌与用户的连接方式。
使用聊天机器人来优化用户体验。
通过任务自动化提高生产力和收入。
-
互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
-
要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
21小时
Robotics 是人工智能(AI)领域,涉及智能和高效机器的编程和设计。
由教练领导的现场培训(在线或在线)是针对那些希望通过基本人工智能方法编程和创建机器人的工程师。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
-
实施过滤器(Kalman和粒子),使机器人能够在其环境中找到移动物体。
实施搜索算法和动作规划。
实施PID控制,以调节机器人在环境中的运动。
实施SLAM算法,使机器人能够地图出一个未知的环境。
-
互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
-
要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
7小时
Artificial Intelligence (AI) 是模拟人类智慧的机器,这些机器被编程以像人类一样思考和行动。 它涵盖各种技术,如机器学习和深度学习,并用于各种商业和企业应用,以解决组织挑战和需求。
由教练领导的现场培训(在线或在线)旨在管理人员和企业领导人,他们希望了解人工智能的基础,并为他们的组织管理人工智能项目。
培训结束后,参与者将能够在技术层面了解人工智能,并使用他们的组织的数据和资源来成功管理人工智能项目。
课程格式
-
互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
-
要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
80小时
Robotics和 Artificial Intelligence (AI)是核设施安全系统开发的强大工具。
在本教练领导的现场培训(在线或在线)中,参与者将学习在核技术和环境系统领域使用的不同类型的机器人编程技术、框架和技术。
四周课程每周举行5天。 每一天都长4小时,由讲座、讨论和实用机器人开发在现场实验室环境中组成。 參與者將完成各種現實世界項目,適用於他們的工作,以實踐他們所獲得的知識。
本课程的目标硬件将通过模拟软件在3D中进行模拟。 代码将被加载到物理硬件(Arduino或其他)进行最终部署测试。 ROS(机器人操作系统)开源框架, C++和 Python将用于编程机器人。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
參與者將需要提供自己的硬件。
课程定制选项
-
了解机器人技术中使用的关键概念。
了解和管理机器人系统中的软件和硬件之间的相互作用。
了解并实施支持机器人软件的软件组件。
构建和运行一个模拟机械机器人,可以通过声音看到、感知、处理、导航和与人类互动。
了解人工智能所必需的元素(机器学习、深度学习等) 可用于构建智能机器人。
实施过滤器(卡尔曼和粒子),使机器人能够在其环境中找到移动物体。
实施搜索算法和动作规划。
实施PID控制,以调节机器人在环境中的运动。
实施SLAM算法,使机器人能够地图出一个未知的环境。
在现实的场景中测试和解决机器人问题。
-
互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
-
硬件套件将在训练前由教练确认。 套件将多或少包含以下组件:
(四)董事会
发动机控制器
距离传感器
蓝牙奴隶
原型板和电缆
USB 电缆
汽车套件
-
可自定义此课程的任何部分(编程语言、机器人模型、微控制器等) 请联系我们安排。
120小时
Robotics和 Artificial Intelligence (AI)是核设施安全系统开发的强大工具。
在本教练领导的现场培训(在线或在线)中,参与者将学习在核技术和环境系统领域使用的不同类型的机器人编程技术、框架和技术。
六周课程每周举行5天。 每一天都长4小时,由讲座、讨论和实用机器人开发在现场实验室环境中组成。 參與者將完成各種現實世界項目,適用於他們的工作,以實踐他們所獲得的知識。
本课程的目标硬件将通过模拟软件在3D中进行模拟。 ROS(机器人操作系统)开源框架, C++和 Python将用于编程机器人。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
-
了解机器人技术中使用的关键概念。
了解和管理机器人系统中的软件和硬件之间的相互作用。
了解并实施支持机器人软件的软件组件。
构建和运行一个模拟机械机器人,可以通过声音看到、感知、处理、导航和与人类互动。
了解人工智能所必需的元素(机器学习、深度学习等) 可用于构建智能机器人。
实施过滤器(卡尔曼和粒子),使机器人能够在其环境中找到移动物体。
实施搜索算法和动作规划。
实施PID控制,以调节机器人在环境中的运动。
实施SLAM算法,使机器人能够地图出一个未知的环境。
扩展机器人的能力完成复杂的任务(4)。
在现实的场景中测试和解决机器人问题。
-
互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
-
可自定义此课程的任何部分(编程语言、机器人模型等) 请联系我们安排。
14小时
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
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。
Last Updated:
近期人工智能培训课程
DataRobot
2022-12-28 09:30
上海 - 上海中区广场
7 小时
Artificial Intelligence (AI) with H2O
2023-01-31 09:30
上海 - 上海中区广场
14 小时
Natural Language Processing
2023-01-31 09:30
上海 - 上海中区广场
21 小时
Artificial Intelligence Overview
2023-02-07 09:30
上海 - 上海中区广场
7 小时
RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics
2023-02-09 09:30
上海 - 上海中区广场
14 小时
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