Künstliche Intelligenz Schulungen

Künstliche Intelligenz Schulungen

Live-Schulungen zu künstlichen Intelligenz (KI) vor Ort demonstrieren anhand praktischer Übungen, wie KI-Lösungen zur Lösung realer Probleme implementiert werden. KI-Schulungen sind als "Live-Training vor Ort" oder "Remote-Live-Training" verfügbar. Live-Schulungen vor Ort können vor Ort beim Kunden vor Ort durchgeführt werden Deutschland oder in NobleProg-Schulungszentren in Deutschland . Das Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt. NobleProg - Ihr lokaler Trainingsanbieter.

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Erfahrungsberichte

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Künstliche Intelligenz Unterkategorien

Neural Networks SchulungenNeural Networks
NLP SchulungenNLP
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AI (Artificial Intelligence) Kurspläne

Title
Duration
Overview
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Duration
Overview

Ein Überblick über künstliche Intelligenz

7 hours
Overview
Dieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Softwarearchitekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächste Prognose für deren Entwicklung interessieren.

OpenNLP for Text Based Machine Learning

14 hours
Overview
Die Apache OpenNLP-Bibliothek ist ein auf maschinellem Lernen basierendes Toolkit zur Verarbeitung von Text in natürlicher Sprache Es unterstützt die gebräuchlichsten NLP-Aufgaben, wie z B Spracherkennung, Tokenisierung, Satzsegmentierung, Teil-Spech-Tagging, Namensentitätsextraktion, Chunking, Parsing und Koreferenzierung In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit OpenNLP Modelle für die Verarbeitung textbasierter Daten erstellen können Als Grundlage für die Laborübungen dienen sowohl Trainingsdaten als auch kundenspezifische Datensätze Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie OpenNLP Laden Sie bestehende Modelle herunter und erstellen Sie eigene Modelle Trainieren Sie die Modelle auf verschiedenen Sample-Datensätzen Integrieren Sie OpenNLP in vorhandene Java-Anwendungen Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Turning Data into Intelligent Action with Cortana Intelligence

28 hours
Overview
Cortana Intelligence Suite ist ein Paket integrierter Produkte und Dienste in der Microsoft Azure Cloud, mit denen Entitäten Daten in intelligente Aktionen umwandeln können.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit den Komponenten der Cortana Intelligence Suite datengesteuerte intelligente Anwendungen erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Erfahren Sie, wie Sie Cortana Intelligence Suite-Tools verwenden
- Erwerben Sie die neuesten Kenntnisse im Bereich Datenmanagement und -analyse
- Verwenden Sie Cortana Komponenten, um Daten in intelligentes Handeln umzuwandeln
- Verwenden Sie Cortana , um Anwendungen von Grund auf neu zu erstellen und in der Cloud zu starten

Publikum

- Datenwissenschaftler
- Programmierer
- Entwickler
- Manager
- Architekten

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Deep Learning for Finance (with Python)

28 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit des Codes bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python tiefe Lernmodelle für das Finanzwesen implementieren können, während sie ein Modell für eine tief gehende Aktienkursvorhersage entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Finanzwesen Verwenden Sie Python, Keras und TensorFlow, um tiefgründige Lernmodelle für das Finanzwesen zu erstellen Erstellen Sie mit Python ein eigenes Deep Learning-Kursmodell Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Deep Learning for Banking (with R)

28 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen mithilfe von R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Bankwesen
- Verwenden Sie R, um Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen zu erstellen
- Erstellen Sie mit R ein eigenes Deep Learning-Kreditrisikomodell

Publikum

- Entwickler
- Datenwissenschaftler

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Deep Learning for Banking (with Python)

28 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit des Codes bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python tiefe Lernmodelle für das Bankwesen implementieren, während sie ein kreatives Kreditrisiko-Modell entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Banking kennen Verwenden Sie Python, Keras und TensorFlow, um Deep-Learning-Modelle für das Banking zu erstellen Erstellen Sie mit Python ein eigenes Deep-Learning-Kreditrisikomodell Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Deep Learning for Finance (with R)

28 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für die Finanzierung mit R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Finanzbereich
- Verwenden Sie R, um vertiefte Lernmodelle für Finanzen zu erstellen
- Bauen Sie mit R ihr eigenes Deep Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell auf

Publikum

- Entwickler
- Datenwissenschaftler

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Machine Learning for Finance (with R)

28 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Finanzbranche zu lösen. Als Programmiersprache wird R verwendet.

Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen und sie für eine Reihe von Teamprojekten verwenden.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens im Finanzbereich kennen
- Entwickeln Sie ihre eigene algorithmische Handelsstrategie mithilfe von maschinellem Lernen mit R

Publikum

- Entwickler
- Datenwissenschaftler

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Computer Vision with Python

14 hours
Overview
Computer Vision ist ein Bereich, in dem nützliche Informationen aus digitalen Medien automatisch extrahiert, analysiert und verstanden werden. Python ist eine High-Level-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Codelesbarkeit bekannt ist.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Computer Vision kennen, während sie mit Python Reihe einfacher Computer Vision-Anwendungen erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Grundlegendes zu Computer Vision
- Verwenden Sie Python , um Computer Vision-Aufgaben zu implementieren
- Erstellen Sie eigene Systeme zur Gesichts-, Objekt- und Bewegungserkennung

Publikum

- Python Programmierer, die sich für Computer Vision interessieren

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Machine Learning for Finance (with Python)

21 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Python ist eine Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit bekannt ist. Es bietet eine hervorragende Sammlung bewährter Bibliotheken und Techniken für die Entwicklung maschineller Lernanwendungen.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Finanzbranche zu lösen.

Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen und sie für eine Reihe von Teamprojekten verwenden.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens im Finanzbereich kennen
- Entwickeln Sie ihre eigene algorithmische Handelsstrategie mithilfe von maschinellem Lernen mit Python

Publikum

- Entwickler
- Datenwissenschaftler

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis

35 hours
Overview
Fortschritte bei den Technologien und die zunehmende Menge an Informationen verändern die Art und Weise, in der die Strafverfolgung durchgeführt wird Die Herausforderungen, die Big Data mit sich bringt, sind fast so gewaltig wie die Versprechen von Big Data Die effiziente Speicherung von Daten ist eine dieser Herausforderungen es effektiv zu analysieren ist ein anderes In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die Denkweise kennen, mit der sie Big Data-Technologien angehen, ihre Auswirkungen auf bestehende Prozesse und Richtlinien bewerten und diese Technologien zum Zweck der Identifizierung krimineller Aktivitäten und zur Verhinderung von Kriminalität einsetzen können Fallstudien von Strafverfolgungsbehörden auf der ganzen Welt werden untersucht, um Einblicke in ihre Adoptionsansätze, Herausforderungen und Ergebnisse zu erhalten Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Kombinieren Sie Big-Data-Technologie mit traditionellen Datenerfassungs-Prozessen, um während einer Untersuchung eine Geschichte zusammenzustellen Implementieren Sie industrielle Big-Data-Speicher- und Verarbeitungslösungen für die Datenanalyse Vorbereitung eines Vorschlags für die Einführung der am besten geeigneten Instrumente und Verfahren zur Ermöglichung eines datengestützten Ansatzes bei strafrechtlichen Ermittlungen Publikum Strafverfolgungsspezialisten mit technischem Hintergrund Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

28 hours
Overview
Deep Learning für NLP ermöglicht es einer Maschine, einfache bis komplexe Sprachverarbeitung zu erlernen Zu den derzeit möglichen Aufgaben gehören die Übersetzung von Sprachen und die Erstellung von Bildunterschriften für Fotos DL (Deep Learning) ist eine Teilmenge von ML (Machine Learning) Python ist eine beliebte Programmiersprache, die Bibliotheken für Deep Learning für NLP enthält In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, Python-Bibliotheken für NLP (Natural Language Processing) zu verwenden, während sie eine Anwendung erstellen, die eine Reihe von Bildern verarbeitet und Untertitel generiert Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Entwerfen und kodieren Sie DL für NLP mit Python-Bibliotheken Erstellen Sie Python-Code, der eine im Wesentlichen große Sammlung von Bildern liest und Schlüsselwörter generiert Erstellen Sie Python-Code, der Untertitel aus den erkannten Keywords generiert Publikum Programmierer mit Interesse an Linguistik Programmierer, die ein Verständnis für NLP (Natural Language Processing) suchen Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Text Summarization with Python

14 hours
Overview
In Python Machine Learning kann die Textzusammenfassungsfunktion den eingegebenen Text lesen und eine Textzusammenfassung erstellen Diese Funktion ist über die Befehlszeile oder als Python API / Library verfügbar Eine aufregende Anwendung ist die schnelle Erstellung von Executive-Zusammenfassungen; Dies ist besonders nützlich für Organisationen, die umfangreiche Textdaten vor dem Erstellen von Berichten und Präsentationen überprüfen müssen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, mit Python eine einfache Anwendung zu erstellen, die automatisch eine Zusammenfassung des Eingabetextes generiert Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie ein Befehlszeilenprogramm, das den Text zusammenfasst Entwerfen und erstellen Sie Textzusammenfassungscode mithilfe von Python-Bibliotheken Bewerten Sie drei Python-Zusammenfassungsbibliotheken: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Understanding Deep Neural Networks

35 hours
Overview
Dieser Kurs beginnt mit dem Erlernen von konzeptionellen Kenntnissen in neuronalen Netzen und allgemein in maschinellem Lernalgorithmus und Tiefenlernen (Algorithmen und Anwendungen).

Teil 1 (40%) dieses Trainings konzentriert sich mehr auf die Grundlagen, hilft Ihnen jedoch bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras usw.

In Teil 2 (20%) dieses Trainings wird Theano vorgestellt - eine Python-Bibliothek, die das Schreiben von Deep-Learning-Modellen erleichtert.

Part-3 (40%) die Ausbildung intensiv auf Basis von Tensorflow würde - 2nd Generation API von Go Ogle Open - Source - Software - Bibliothek für Deep Learning . Die Beispiele und Handys würden alle in TensorFlow .

Publikum

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep Learning Projekte einsetzen TensorFlow

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

-

ein gutes Verständnis für tiefe neuronale Netze (DNN), CNN und RNN haben

-

Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen

-

in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen

-

in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen

-

in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Erstellen von Graphen und das Protokollieren zu implementieren

Machine Learning for Banking (with Python)

21 hours
Overview
Machine Learning ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Python ist eine Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit bekannt ist. Es bietet eine hervorragende Sammlung bewährter Bibliotheken und Techniken für die Entwicklung maschineller Lernanwendungen.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Bankenbranche zu lösen.

Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen und sie für eine Reihe von Teamprojekten verwenden.

Publikum

- Entwickler
- Datenwissenschaftler

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

AI Awareness for Telecom

14 hours
Overview
AI ist eine Sammlung von Technologien zum Aufbau intelligenter Systeme, die in der Lage sind, Daten und die damit verbundenen Aktivitäten zu verstehen, um "intelligente Entscheidungen" zu treffen. Für Telekommunikationsanbieter könnte die Erstellung von Anwendungen und Diensten, die AI verwenden, die Tür für einen verbesserten Betrieb und Service in Bereichen wie Wartung und Netzwerkoptimierung öffnen.

In diesem Kurs untersuchen wir die verschiedenen Technologien, aus denen AI besteht, und die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um sie einzusetzen. Während des gesamten Kurses untersuchen wir die spezifischen Anwendungen von AI in der Telekommunikationsbranche.

Publikum

- Netzwerktechniker
- Personal für Netzwerkoperationen
- Technische Manager für Telekommunikation

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, praktische Übungen

Machine Learning for Banking (with R)

28 hours
Overview
In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Bankenbranche zu lösen. Als Programmiersprache wird R verwendet.

Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen und sie für die Durchführung einer Reihe von Live-Projekten verwenden.

Publikum

- Entwickler
- Datenwissenschaftler
- Bankfachleute mit technischem Hintergrund

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Natural Language Processing with Deep Dive in Python and NLTK

35 hours
Overview
Am Ende der Schulung wird erwartet, dass die Teilnehmer mit den wesentlichen Python-Konzepten ausreichend ausgestattet sind und in der Lage sein sollten, NLTK ausreichend zu verwenden, um die meisten NLP- und ML-basierten Operationen zu implementieren. Die Schulung zielt darauf ab, nicht nur ein Ausführungswissen zu vermitteln, sondern auch das logische und operative Wissen über die darin enthaltene Technologie.

Matlab for Deep Learning

14 hours
Overview
In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Matlab ein faltungsorientiertes neuronales Netzwerk für die Bilderkennung entwerfen, erstellen und visualisieren.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Bauen Sie ein Deep-Learning-Modell auf
- Datenbeschriftung automatisieren
- Arbeiten Sie mit Modellen von Caffe und TensorFlow - Keras
- Trainieren Sie Daten mit mehreren GPU , der Cloud oder Clustern

Publikum

- Entwickler
- Ingenieure
- Domain-Experten

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Matlab for Predictive Analytics

21 hours
Overview
Predictive Analytics ist der Prozess der Verwendung von Datenanalysen, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen Dieser Prozess verwendet Daten zusammen mit Data-Mining-, Statistik- und maschinellen Lerntechniken, um ein Vorhersagemodell für die Vorhersage zukünftiger Ereignisse zu erstellen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Matlab nutzen können, um Vorhersagemodelle zu erstellen und sie auf große Beispieldatensätze anzuwenden, um zukünftige Ereignisse basierend auf den Daten vorherzusagen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen Sie Vorhersagemodelle, um Muster in historischen und transaktionalen Daten zu analysieren Verwenden Sie Predictive Modeling, um Risiken und Chancen zu identifizieren Erstellen Sie mathematische Modelle, die wichtige Trends erfassen Verwenden Sie Daten von Geräten und Geschäftssystemen, um Verschwendung zu reduzieren, Zeit zu sparen oder Kosten zu senken Publikum Entwickler Ingenieure Domain-Experten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

TensorFlow Serving

7 hours
Overview
TensorFlow Serving ist ein System, mit dem Machine-Learning-Modelle (ML) in der Produktion eingesetzt werden können In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie TensorFlow Serving konfigurieren und einsetzen, um ML-Modelle in einer Produktionsumgebung bereitzustellen und zu verwalten Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Trainieren, exportieren und bedienen Sie verschiedene TensorFlow-Modelle Testen und implementieren Sie Algorithmen mithilfe einer einzigen Architektur und einer Reihe von APIs Erweitern Sie TensorFlow Serving, um andere Arten von Modellen als TensorFlow-Modelle zu bedienen Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Machine Learning on iOS

14 hours
Overview
In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie den Technologie-Stack von iOS Machine Learning (ML) nutzen können, während sie die Erstellung und Bereitstellung einer mobilen iOS-App durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen Sie eine mobile App, die Bildverarbeitung, Textanalyse und Spracherkennung unterstützt Greifen Sie auf vortrainierte ML-Modelle zur Integration in iOS-Apps zu Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes ML-Modell Fügen Sie Siri Voice-Unterstützung für iOS-Apps hinzu Verstehen und verwenden Sie Frameworks wie CoreML, Vision, CoreGraphics und GamePlayKit Verwenden Sie Sprachen und Tools wie Python, Keras, Caffee, Tensorflow, Scikit lernen, libsvm, Anaconda und Spyder Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Python for Natural Language Generation

21 hours
Overview
Natural Language Generation (NLG) bezieht sich auf die Produktion von natürlichsprachlichem Text oder Sprache durch einen Computer In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python hochwertigen Text in natürlicher Sprache erstellen können, indem sie ihr eigenes NLG-System von Grund auf neu erstellen Fallstudien werden ebenfalls untersucht und die relevanten Konzepte werden auf Live-Lab-Projekte zur Generierung von Inhalten angewendet Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie NLG, um automatisch Inhalte für verschiedene Branchen zu generieren, von Journalismus über Immobilien bis hin zu Wetter- und Sportberichten Auswählen und Organisieren von Quellinhalt, Planen von Sätzen und Vorbereiten eines Systems zum automatischen Generieren von Originalinhalten Verstehen Sie die NLG-Pipeline und wenden Sie die richtigen Techniken in jeder Phase an Verstehen Sie die Architektur eines Natural Language Generation (NLG) -Systems Implementieren Sie die am besten geeigneten Algorithmen und Modelle für die Analyse und Bestellung Ziehen Sie Daten aus öffentlich verfügbaren Datenquellen sowie aus kuratierten Datenbanken, die als Material für generierten Text verwendet werden sollen Ersetze manuelle und mühsame Schreibprozesse durch computergenerierte, automatisierte Inhaltserstellung Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Python: Machine Learning with Text

21 hours
Overview
In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, wie sie das richtige maschinelle Lernen und NLP-Techniken (Natural Language Processing) einsetzen, um aus textbasierten Daten Nutzen zu ziehen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Lösen Sie textbasierte Probleme der Datenwissenschaft mit qualitativ hochwertigem, wiederverwendbarem Code Wenden Sie verschiedene Aspekte von scikitlearn an (Klassifikation, Clustering, Regression, Dimensionalitätsreduktion), um Probleme zu lösen Erstellen Sie effektive maschinelle Lernmodelle mit textbasierten Daten Erstellen Sie ein Dataset und extrahieren Sie Features aus unstrukturiertem Text Visualisieren Sie Daten mit Matplotlib Erstellen und bewerten Sie Modelle, um Einblicke zu gewinnen Beheben Sie Textcodierungsfehler Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Encog: Introduction to Machine Learning

14 hours
Overview
Encog ist ein Open Source-Framework zum maschinellen Lernen für Java undNet In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von ENCOG verschiedene neuronale Netzwerkkomponenten erstellen können Realworld-Fallstudien werden diskutiert und maschinensprachliche Lösungen für diese Probleme werden untersucht Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Bereiten Sie Daten für neuronale Netze unter Verwendung des Normalisierungsprozesses vor Implementieren Sie Feed-Forward-Netzwerke und Fortpflanzungs-Trainingsmethoden Implementieren Sie Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben Modellieren und trainieren Sie neurale Netzwerke mithilfe der GUI-basierten Workbench von Encog Integrieren Sie die neuronale Netzwerkunterstützung in Realworld-Anwendungen Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Encog: Advanced Machine Learning

14 hours
Overview
Encog ist ein Open Source-Framework zum maschinellen Lernen für Java undNet In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens kennen, um präzise neuronale Vorhersagemodelle zu erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Implementieren Sie verschiedene Optimierungstechniken für neuronale Netzwerke, um die Unter- und Überanpassung zu beheben Verstehen und wählen Sie aus einer Reihe von neuronalen Netzwerkarchitekturen Implementieren Sie überwachte Feed-Forward- und Feedback-Netzwerke Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Advanced Machine Learning with R

21 hours
Overview
In diesem instruierten Live-Training erlernen die Teilnehmer fortgeschrittene Techniken für Maschinelles Lernen mit R, während sie eine Realworld-Anwendung erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie Techniken wie Hyperparameter-Tuning und Deep Learning Unüberwachte Lerntechniken verstehen und implementieren Erstellen Sie ein Modell für die Verwendung in einer größeren Anwendung Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Python for Advanced Machine Learning

21 hours
Overview
In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die relevantesten und fortschrittlichsten maschinellen Lerntechniken in Python kennen, während sie eine Reihe von Demo-Anwendungen mit Bild-, Musik-, Text- und Finanzdaten erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Implementieren Sie maschinelle Lernalgorithmen und Techniken zur Lösung komplexer Probleme Wenden Sie intensives Lernen und halbüberwachtes Lernen auf Anwendungen mit Bild-, Musik-, Text- und Finanzdaten an Push Python-Algorithmen auf ihr maximales Potenzial Verwenden Sie Bibliotheken und Pakete wie NumPy und Theano Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Machine Learning with Python

21 hours
Overview
Ziel dieses Kurses ist es, allgemeine Kenntnisse in der Anwendung von maschinellen Lernmethoden in der Praxis zu vermitteln. Durch den Einsatz der Programmiersprache Python und ihrer verschiedenen Bibliotheken und anhand einer Vielzahl von Praxisbeispielen vermittelt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Bausteine des maschinellen Lernens nutzt, wie man Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ausgänge der Algorithmen und Validierung der Ergebnisse.

Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus dem Werkzeugkasten Maschinenlerntechnik sicher zu verstehen und zu nutzen und die üblichen Fallstricke von Datenwissenschaften zu vermeiden.

Building Intelligent Mobile Applications

35 hours
Overview
Intelligente Anwendungen sind Apps der nächsten Generation, die kontinuierlich aus Benutzerinteraktionen lernen können, um Benutzern einen besseren Wert und eine höhere Relevanz zu bieten.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie intelligente mobile Anwendungen und Bots erstellt werden.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte intelligenter Anwendungen
- Erfahren Sie, wie Sie verschiedene Tools zum Erstellen intelligenter Anwendungen verwenden
- Erstellen Sie intelligente Anwendungen mit Azure , Cognitive Services API, Stream Analytics und Xamarin

Publikum

- Entwickler
- Programmierer
- Bastler

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Zukünftige AI Kurse

Advanced Deep Learning

2019-09-03 09:30:00
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Advanced Deep Learning

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Deep Learning for Vision

2019-09-03 09:30:00
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Deep Learning for Vision

2019-09-03 09:30:00
Düsseldorf
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3750EUR
 Schulungsraum
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Deep Learning for Vision with Caffe

2019-09-03 09:30:00
Düsseldorf
Fernkurs
3750EUR
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4550EUR
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Künstliche Intelligenz Consulting
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SQL Grundlagen

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Designing RESTful APIs

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Python: Machine Learning with Text

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Create OpenStack cloud infrastructure

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ROS: Programming for Robotics

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SAP Sales Order Processing and Supply Chain Management

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