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
Praktischer Teil, bei dem wir Algorithmen implementiert haben. Dies ermöglichte ein besseres Verständnis des Themas.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Übungen und Beispiele auf ihnen implementiert
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Beispiele und diskutierte Themen.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Substanzielles Wissen, Engagement, eine leidenschaftliche Art Wissen zu vermitteln. Praktische Beispiele nach einem theoretischen Vortrag.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Praktische Übungen von Herrn Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Kurs: Understanding Deep Neural Networks
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Die einfache Verwendung der VideoCapture-Funktionalität zum Erfassen von Videobildern von einer Laptop-Kamera.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurs: Computer Vision with OpenCV
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Ich habe die Empfehlungen des Trainers zur Verwendung der Tools genossen. Dies ist etwas, das nicht aus dem Internet erhalten werden kann und sehr nützlich ist.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurs: Computer Vision with OpenCV
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Ich habe die Empfehlungen des Trainers zur Verwendung der Tools genossen. Dies ist etwas, das nicht aus dem Internet erhalten werden kann und sehr nützlich ist.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurs: Computer Vision with OpenCV
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Es war leicht zu folgen.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurs: Computer Vision with OpenCV
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Zusätzliche Materialien. Theoretische Vorbereitung.
ING Bank Śląski
Kurs: Using Computer Network ToolKit (CNTK)
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Großes Wissen des Lehrers sowie die Bereitschaft und Fähigkeit, es zu teilen. Inspiration für die Suche nach Anwendungen von Algorithmen künstlicher Intelligenz
ING Bank Śląski
Kurs: Using Computer Network ToolKit (CNTK)
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Ich mag Beispiele zum Erklären
AUO友达光电（苏州）有限公司
Kurs: OptaPlanner in Practice
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Die Angelegenheit war gut präsentiert und ordentlich.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Kurs: Introduction to R with Time Series Analysis
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Ich habe von der Leidenschaft zum Lehren profitiert und mich darauf konzentriert, Dinge sinnvoll zu machen.
Zaher Sharifi - GOSI
Kurs: Advanced Deep Learning
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Es ist eins zu eins. Ich kann eine Menge Fragen stellen und auch den Händler bitten, zu wiederholen, wenn mir etwas nicht klar war.
Kurs: Insurtech: A Practical Introduction for Managers
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Personalausweis und Leiterplattenminderkennung
王 春柱 - 中移物联网
Kurs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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beweisen
中移物联网
Kurs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Über Gesichtsbereich.
中移物联网
Kurs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Der informelle Austausch, den wir während der Vorträge hatten, hat mir wirklich geholfen, mein Verständnis für das Thema zu vertiefen.
Explore
Kurs: Deep Reinforcement Learning with Python
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Die Geduld des Trainers
European Space Agency (ESA/ESTEC)
Kurs: Getting Started with Quantum Computing and Q#
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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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Viele praktische Tipps
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Kurs: Deep Learning with TensorFlow
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Viele Informationen rund um die Umsetzung von Lösungen
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Kurs: Deep Learning with TensorFlow
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Eine Vielzahl von praktischen Tipps und Kenntnissen des Dozenten aus einer Vielzahl von AI / IT / SQL / IoT-Themen.
ABB Sp. z o.o.
Kurs: Deep Learning with TensorFlow
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der letzte Tag. Generation Teil
Accenture Inc
Kurs: Python for Natural Language Generation
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Die Themen beziehen sich auf NLG. Das Team konnte am Ende etwas Neues mit interessanten Themen lernen, aber es war erst am letzten Tag. Es gab auch mehr praktische Aktivitäten als Folien, was gut war.
Accenture Inc
Kurs: Python for Natural Language Generation
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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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Die Remote-Klassenzimmer-Einstellung funktionierte sehr gut
Trimac Management Services LP
Kurs: Introduction to R with Time Series Analysis
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Good detail on what R is used for and how to start using it right away
Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP
Kurs: Introduction to R with Time Series Analysis
The many practical examples / assignments that we went through were great. For me, I learn better by seeing examples and applying them elsewhere. The use of real data and applying what was taught against it was extremely valuable. Michaels PowerPoint presentations and his ability to work through each solution was invaluable.
Trimac Management Services LP
Kurs: Introduction to R with Time Series Analysis
viele informationen, alle fragen beantwortet, interessante beispiele
A1 Telekom Austria AG
Kurs: Deep Learning for Telecom (with Python)
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The exercises.
Elena Velkova - CEED Bulgaria
Kurs: Predictive Modelling with R
Practical exercises with R were very helpful.
CEED Bulgaria
Kurs: Predictive Modelling with R
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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Ich habe mit nahezu null Wissen angefangen und am Ende konnte ich meine eigenen Netzwerke aufbauen und trainieren.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Kurs: TensorFlow for Image Recognition
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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
Es ist eins zu eins. Ich kann eine Menge Fragen stellen und auch den Händler bitten, zu wiederholen, wenn mir etwas nicht klar war.
Kurs: Insurtech: A Practical Introduction for Managers
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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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AI (Artificial Intelligence) Kurspläne
Format des Kurses
- Dieser Kurs führt in die Ansätze, Technologien und Algorithmen ein, die im Bereich des Pattern Matching für Machine Vision .
In diesem Kurs gehen wir auf die Prinzipien neuronaler Netzwerke ein und verwenden OpenNN, um eine Beispielanwendung zu implementieren.
Publikum
Softwareentwickler und Programmierer, die Deep-Learning-Anwendungen erstellen möchten.
Format des Kurses
Vortrag und Diskussion, begleitet von praktischen Übungen.
Am Ende dieser Schulung verfügen die Teilnehmer über das Wissen und die Praxis, um eine Live- OpenNMT Lösung zu implementieren.
Quell- und Zielsprachenbeispiele werden nach den Anforderungen des Publikums vorbestellt.
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, viel Praxis
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Architekten, die OpenCV für Computer Vision-Projekte einsetzen OpenCV
Dieser von Ausbildern geleitete Live-Kurs konzentriert sich auf die Gewinnung von Einsichten und Bedeutungen aus diesen Daten. Mit Hilfe der Bibliotheken R Language and Natural Language Processing (NLP) kombinieren wir Konzepte und Techniken aus der Informatik, der künstlichen Intelligenz und der Computerlinguistik, um die Bedeutung hinter den Textdaten algorithmisch zu verstehen. Datenbeispiele sind in verschiedenen Sprachen pro Kundenwunsch erhältlich.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Datensätze (große und kleine) aus unterschiedlichen Quellen zu erstellen und dann die richtigen Algorithmen anzuwenden, um ihre Bedeutung
zu analysieren und zu berichten.
Format der
- Teil-Vortrag, Teilbesprechung, schwere Hands-on-Praxis, gelegentliche Tests zur Messung des Verständnisses
Der Kurs befasst sich mit der Verwendung von Texten, die von Menschen geschrieben wurden, z. B. Blog-Posts, Tweets usw.
Beispielsweise kann ein Analyst einen Algorithmus einrichten, der auf der Grundlage einer umfangreichen Datenquelle automatisch zu einer Schlussfolgerung gelangt.
Diese Schulung konzentriert sich mehr auf die Grundlagen, hilft Ihnen jedoch bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras usw. Die Beispiele wurden in TensorFlow .
Es gibt einen umfassenden Überblick über bestehende Methoden, Motivationen und Hauptideen im Kontext der Mustererkennung.
Nach einem kurzen theoretischen Hintergrund führen die Teilnehmer einfache Übungen mit Open Source (normalerweise R) oder einer anderen gängigen Software durch.
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.
Publikum
Datenwissenschaftler und Statistiker, die mit maschinellem Lernen vertraut sind und wissen, wie man R programmiert. Der Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf den praktischen Aspekten der Daten- / Modellvorbereitung, Ausführung, Post-Hoc-Analyse und Visualisierung. Ziel ist es, Teilnehmern, die an der Anwendung der Methoden bei der Arbeit interessiert sind, eine praktische Einführung in das maschinelle Lernen zu geben
Branchenspezifische Beispiele sollen das Training für das Publikum relevant machen.
Unser Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, die grundlegendsten Tools aus der Toolbox für Machine Learning sicher zu verstehen und zu verwenden und die üblichen Fallstricke der Data Science Anwendungen zu vermeiden.
Unser Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, die grundlegendsten Tools aus der Toolbox für Machine Learning sicher zu verstehen und zu verwenden und die üblichen Fallstricke der Data Science Anwendungen zu vermeiden.
Unser Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, die grundlegendsten Tools aus der Toolbox für Machine Learning sicher zu verstehen und zu verwenden und die üblichen Fallstricke der Data Science Anwendungen zu vermeiden.
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
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
Zielgruppe
- Investoren und KI-Unternehmer
- Manager und Ingenieure, deren Unternehmen in den KI-Raum vordringt
- Business & Investoren
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