
Lokale, instruktorierte Live-Apache-SystemML-Schulungen demonstrieren durch interaktive Diskussionen und praktizieren die Grundlagen und fortgeschrittenen Themen von Apache SystemML Apache SystemML Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Live-Ferntraining" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Deutschland oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Deutschland Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.
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Erfahrungsberichte
Es war sehr interaktiv und entspannter und informeller als erwartet. Wir haben in der Zeit viele Themen behandelt und der Trainer war immer offen dafür, im Detail oder allgemeiner über die Themen und ihre Zusammenhänge zu sprechen. Ich denke, das Training hat mir die Werkzeuge gegeben, um weiter zu lernen, im Gegensatz zu einer einmaligen Sitzung, in der das Lernen nach dem Abschluss aufhört, was angesichts des Umfangs und der Komplexität des Themas sehr wichtig ist.
Jonathan Blease
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Der Trainer war so sachkundig und schloss Bereiche ein, an denen ich interessiert war.
Mohamed Salama
Kurs: Data Mining & Machine Learning with R
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Der Trainer erklärte sehr leicht schwierige und fortgeschrittene Themen.
Leszek K
Kurs: Ein Überblick über künstliche Intelligenz
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Alle mögen es
蒙 李
Kurs: Machine Learning Fundamentals with Python
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Kommunikation mit Dozenten
文欣 张
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Gefällt mir
lisa xie
Kurs: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Es werden viele Methoden mit vorbereiteten Skripten gezeigt - sehr gut vorbereitete Materialien und ein einfaches Zurückverfolgen
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Kurs: Machine Learning – Data science
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Ich mag, dass das Training sich auf Beispiele und Codierung konzentrierte. Ich dachte, dass es unmöglich ist, so viel Inhalt in drei Trainingstage zu packen, aber ich habe mich geirrt. Das Training umfasste viele Themen und alles wurde sehr detailliert durchgeführt (insbesondere das Einstellen der Modellparameter - ich hatte nicht damit gerechnet, dass es eine Zeit dafür geben wird, und ich war sehr überrascht).
Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Kurs: Machine Learning – Data science
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Abwechslungstheorie / -praxis wirksam!
CIRAD
Kurs: Introduction to Machine Learning with MATLAB
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Fortschreitende Präsentation und Anwendung von Methoden
Aurélien Briffaz - CIRAD
Kurs: Introduction to Machine Learning with MATLAB
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Verfügbarkeit und Anpassungsfähigkeit, Antworten auf Fragen
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Kurs: Introduction to Machine Learning with MATLAB
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Besprochene Themen, durchgeführte Übungen (Beispiele), Trainingsatmosphäre, Kontakt mit dem Trainer, Standort.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Kurs: Octave not only for programmers
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Mir gefällt, dass es mehr um das How-to der verschiedenen Methoden der Textzusammenfassung geht
Kurs: Text Summarization with Python
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Der Trainer war ein Fachmann auf dem Fachgebiet und verwandte Theorie mit ausgezeichneter Anwendung
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Kurs: Applied AI from Scratch in Python
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Ewa has a passion for the subject and a huge wealth of knowledge. She impressed all of us with her knowledge and kept us all focused through the day.
Rock Solid Knowledge Ltd
Kurs: Machine Learning – Data science
Even with having to miss a day due to customer meetings, I feel I have a much clearer understanding of the processes and techniques used in Machine Learning and when I would use one approach over another. Our challenge now is to practice what we have learned and start to apply it to our problem domain
Richard Blewett - Rock Solid Knowledge Ltd
Kurs: Machine Learning – Data science
So much breadth and topics covered. I felt it was a huge subject to try and cover in 3 days - the trainer did what they could to cover everything almost exactly on time!
Rock Solid Knowledge Ltd
Kurs: Machine Learning – Data science
Mir gefällt, dass es mehr um das How-to der verschiedenen Methoden der Textzusammenfassung geht
Kurs: Text Summarization with Python
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SystemML Kurspläne
SystemML bietet deklaratives maschinelles Lernen (ML), das auf die flexible Spezifikation von ML-Algorithmen und die automatische Generierung von hybriden Laufzeitplänen abzielt, die von Einzelknoten-, In-Memory-Berechnungen bis zu verteilten Berechnungen unter Apache Hadoop und Apache Spark reichen.
Publikum
Dieser Kurs eignet sich für Machine Learning Forschern, Entwicklern und Ingenieuren, die SystemML als Framework für maschinelles Lernen verwenden möchten.









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