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.

Erfahrungsberichte

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Künstliche Intelligenz Kurspläne

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
14 hours
Overview
Dieser Kurs behandelt KI (Schwerpunkt Maschinelles Lernen und Deep Learning) in der Automobilindustrie Es hilft zu bestimmen, welche Technologie (potenziell) in mehreren Situationen in einem Auto verwendet werden kann: von einfacher Automatisierung, Bilderkennung bis hin zu autonomer Entscheidungsfindung .
21 hours
Overview
Dieser Kurs wurde für Personen entwickelt, die Interesse daran haben, Bedeutung aus geschriebenem englischem Text zu extrahieren, obwohl das Wissen auch auf andere menschliche Sprachen angewendet werden kann.

Der Kurs behandelt die Verwendung von Text, der von Menschen geschrieben wurde, wie Blog-Posts, Tweets usw.

Zum Beispiel kann ein Analyst einen Algorithmus einrichten, der basierend auf einer umfangreichen Datenquelle automatisch zu einer Schlussfolgerung kommt.
14 hours
Overview
Pattern Matching ist eine Technik, um bestimmte Muster innerhalb eines Bildes zu lokalisieren Es kann verwendet werden, um das Vorhandensein bestimmter Merkmale innerhalb eines erfassten Bildes zu bestimmen, z B das erwartete Etikett eines fehlerhaften Produkts in einer Fertigungslinie oder die angegebenen Abmessungen einer Komponente Es unterscheidet sich von der "Mustererkennung" (die allgemeine Muster erkennt, die auf größeren Sammlungen verwandter Muster basieren), indem sie spezifisch diktiert, wonach wir suchen, und uns dann sagt, ob das erwartete Muster existiert oder nicht Publikum Ingenieure und Entwickler, die Bildverarbeitungsanwendungen entwickeln möchten Fertigungsingenieure, Techniker und Manager Format des Kurses In diesem Kurs werden die Ansätze, Technologien und Algorithmen vorgestellt, die im Bereich Pattern Matching für Machine Vision Anwendung finden .
21 hours
Overview
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) ist eine von Baidu entwickelte skalierbare Deep-Learning-Plattform In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, PaddlePaddle zu verwenden, um tiefes Lernen in ihren Produkt- und Serviceanwendungen zu ermöglichen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Richten Sie PaddlePaddle ein und konfigurieren Sie es Richten Sie ein Convolutional Neural Network (CNN) für die Bilderkennung und Objekterkennung ein Richten Sie ein Recurrent Neural Network (RNN) für die Stimmungsanalyse ein Richten Sie Deep Learning auf Empfehlungssystemen ein, damit Benutzer Antworten finden können Klickraten (Click-through-Rate - CTR) vorhersagen, großformatige Bildsätze klassifizieren, optische Zeichenerkennung (OCR) durchführen, Suchanfragen einordnen, Computerviren erkennen und ein Empfehlungssystem implementieren Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
21 hours
Overview
Dieser Kurs verwendet einen praktischen Ansatz, um OptaPlanner zu unterrichten. Es bietet den Teilnehmern die Werkzeuge, die benötigt werden, um die Grundfunktionen dieses Werkzeugs auszuführen.
14 hours
Overview
OpenNN ist eine in C ++ geschriebene Open-Source-Klassenbibliothek, die neuronale Netzwerke für maschinelles Lernen implementiert.

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.
7 hours
Overview
OpenNMT ist ein Fullfeatured, Opensource (MIT) neuronales Maschinenübersetzungssystem, das das mathematische Toolkit Torch verwendet In diesem Training lernen die Teilnehmer, wie OpenNMT eingerichtet und verwendet wird, um verschiedene Beispieldatensätze zu übersetzen Der Kurs beginnt mit einem Überblick über neuronale Netze, wie sie für die maschinelle Übersetzung gelten Die Teilnehmer führen während des Kurses Live-Übungen durch, um ihr Verständnis der erlernten Konzepte zu demonstrieren und Feedback vom Kursleiter zu erhalten Am Ende dieser Schulung haben die Teilnehmer das Wissen und die Praxis, um eine Live-OpenNMT-Lösung zu implementieren Quell- und Zielsprachmuster werden entsprechend den Anforderungen der Zielgruppe vorbereitet Publikum Lokalisierungsspezialisten mit technischem Hintergrund Globale Content-Manager Lokalisierungsingenieure Softwareentwickler, die für die Implementierung globaler Content-Lösungen verantwortlich sind Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, schwere Handson-Praxis .
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 .
14 hours
Overview
OpenFace ist Python und Torch-basierte Echtzeit-Gesichtserkennungssoftware, die auf der FaceNet-Forschung von Google basiert In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe der OpenFace-Komponenten eine Musteranwendung für die Gesichtserkennung erstellen und bereitstellen können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Arbeiten Sie mit OpenFace-Komponenten, einschließlich dlib, OpenVC, Torch und nn4, um Gesichtserkennung, Ausrichtung und Transformation zu implementieren Wenden Sie OpenFace auf Realworld-Anwendungen wie Überwachung, Identitätsüberprüfung, Virtual Reality, Spiele und Identifizierung von Stammkunden usw an Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
28 hours
Overview
OpenCV (Open Source Computer Vision Bibliothek: http://opencvorg) ist eine Open Source BSDlicensed Library, die mehrere hundert Computer Vision Algorithmen enthält Publikum Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Architekten, die OpenCV für Computer Vision-Projekte nutzen möchten .
21 hours
Overview
Der Kurs richtet sich an diejenigen, die ein alternatives Programm zum kommerziellen MATLAB-Paket kennenlernen möchten Das dreitägige Training bietet umfassende Informationen über die Bewegung in der Umwelt und die Durchführung des OCTAVE-Pakets für Datenanalyse und technische Berechnungen Die Trainingsempfänger sind Anfänger, aber auch diejenigen, die das Programm kennen und ihr Wissen systematisieren und ihre Fähigkeiten verbessern möchten Kenntnisse in anderen Programmiersprachen sind nicht erforderlich, erleichtern aber den Lernenden den Erwerb von Wissen Der Kurs zeigt Ihnen, wie Sie das Programm in vielen praktischen Beispielen verwenden .
14 hours
Overview
Diese Schulungssitzung im Klassenzimmer enthält Präsentationen und computerbasierte Beispiele sowie Fallstudienübungen, die mit relevanten neuronalen und tiefen Netzwerkbibliotheken durchgeführt werden .
21 hours
Overview
Diese Schulungssitzung im Klassenzimmer wird NLP-Techniken in Verbindung mit der Anwendung von AI und Robotics im Geschäftsleben untersuchen Die Delegierten werden computerbasierte Beispiele und Fallstudien-Lösungsübungen mit Python durchführen .
21 hours
Overview
Es wird geschätzt, dass unstrukturierte Daten mehr als 90 Prozent aller Daten ausmachen, viele davon in Form von Text Blogposts, Tweets, soziale Medien und andere digitale Publikationen tragen ständig zu diesem wachsenden Datenbestand bei Dieser Kurs konzentriert sich auf das Extrahieren von Einsichten und Bedeutung aus diesen Daten Unter Verwendung der R Language und Natural Language Processing (NLP) -Bibliotheken kombinieren wir Konzepte und Techniken aus der Informatik, künstlichen Intelligenz und Computerlinguistik, um die Bedeutung von Textdaten algorithmisch zu verstehen Datenmuster sind in verschiedenen Sprachen je Kundenanforderung verfügbar Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Datensätze (große und kleine) aus unterschiedlichen Quellen zu erstellen, dann die richtigen Algorithmen zu verwenden, um sie zu analysieren und über ihre Bedeutung zu berichten Publikum Linguisten und Programmierer Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, schwere Handson-Praxis, gelegentliche Tests, um das Verständnis zu erfassen .
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 .
14 hours
Overview
R ist eine Open Source-freie Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafik R wird von einer wachsenden Zahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen genutzt R verfügt über eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining .
28 hours
Overview
Dieser Kurs vermittelt Ihnen Kenntnisse in neuronalen Netzen und allgemein im maschinellen Lernalgorithmus, Deep Learning (Algorithmen und Anwendungen) Dieses Training konzentriert sich mehr auf die Grundlagen, hilft Ihnen aber bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras usw Die Beispiele werden in TensorFlow erstellt .
7 hours
Overview
Das Training richtet sich an Menschen, die die Grundlagen neuronaler Netze und deren Anwendungen erlernen wollen.
21 hours
Overview
In dieser Präsenzschulung werden Tools für maschinelles Lernen mit Python (vorgeschlagen) vorgestellt Die Delegierten werden computerbasierte Beispiele und Fallstudienübungen durchführen .
21 hours
Overview
Dieser Kurs stellt maschinelle Lernmethoden in Robotikanwendungen vor.

Es gibt einen breiten Überblick über bestehende Methoden, Motivationen und Hauptideen im Kontext der Mustererkennung.

Nach einem kurzen theoretischen Hintergrund werden die Teilnehmer einfache Übungen mit Open Source (normalerweise R) oder einer anderen gängigen Software durchführen.
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.
14 hours
Overview
Diese Präsenzschulung wird maschinelle Lerntechniken mit computerbasierten Beispielen und Fallbeispiel-Lösungsübungen unter Verwendung einer relevanten Programmsprache untersuchen .
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 .
7 hours
Overview
Dieser Kurs richtet sich an Personen, die grundlegende maschinelle Lerntechniken in praktischen Anwendungen anwenden möchten.

Publikum

Datenwissenschaftler und Statistiker, die etwas 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, den Teilnehmern, die sich für die Anwendung der Methoden bei der Arbeit interessieren, eine praktische Einführung in das maschinelle Lernen zu geben

Branchenspezifische Beispiele werden verwendet, um das Training für das Publikum relevant zu machen.
14 hours
Overview
Ziel dieses Kurses ist es, Grundkenntnisse in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zu vermitteln Durch den Einsatz der R - Programmierplattform und ihrer verschiedenen Bibliotheken vermittelt dieser Kurs anhand einer Vielzahl von praktischen Beispielen, wie man die wichtigsten Bausteine ​​des maschinellen Lernens nutzt, Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und validiere die Ergebnisse Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus der Machine Learning Toolbox sicher zu verstehen und anzuwenden und die üblichen Fallstricke von Data Sciences Anwendungen zu vermeiden .
14 hours
Overview
Ziel dieses Kurses ist es, Grundkenntnisse in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zu vermitteln Durch den Einsatz der Programmiersprache Python und seiner verschiedenen Bibliotheken und anhand einer Vielzahl praktischer Beispiele vermittelt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Bausteine ​​des maschinellen Lernens nutzt, Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und validiere die Ergebnisse Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus der Machine Learning Toolbox sicher zu verstehen und anzuwenden und die üblichen Fallstricke von Data Sciences Anwendungen zu vermeiden .
14 hours
Overview
Ziel dieses Kurses ist es, Grundkenntnisse in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zu vermitteln Durch den Einsatz der Programmiersprache Scala und ihrer verschiedenen Bibliotheken und anhand einer Vielzahl praktischer Beispiele vermittelt dieser Kurs die wichtigsten Bausteine ​​des maschinellen Lernens, wie man Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und validiere die Ergebnisse Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus der Machine Learning Toolbox sicher zu verstehen und anzuwenden und die üblichen Fallstricke von Data Sciences Anwendungen zu vermeiden .
28 hours
Overview
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden R ist eine populäre Programmiersprache in der Finanzindustrie Es wird in Finanzanwendungen verwendet, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anzuwenden, um reale Probleme in der Finanzindustrie zu lösen R wird als Programmiersprache verwendet Die Teilnehmer lernen zunächst die Schlüsselprinzipien kennen und setzen ihr Wissen dann in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen aufbauen und damit eine Reihe von Teamprojekten durchführen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens Erlernen Sie die Anwendungen und Anwendungen des maschinellen Lernens im Finanzwesen Entwickeln Sie eine eigene algorithmische Handelsstrategie mit maschinellem Lernen mit R Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
21 hours
Overview
PredictionIO ist ein Open-Source-Machine-Learning-Server, der auf einem State-of-the-Art-Open-Source-Stack aufbaut Publikum Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die vorausschauende Engines für jede maschinelle Lernaufgabe erstellen möchten .
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 .

Zukünftige Künstliche Intelligenz Kurse

Künstliche Intelligenz Schulung, Künstliche Intelligenz boot camp, Künstliche Intelligenz Abendkurse, Künstliche Intelligenz Wochenendkurse, Künstliche Intelligenz Kurs, Künstliche Intelligenz Training, Künstliche Intelligenz Seminar, Künstliche Intelligenz Seminare, Künstliche Intelligenz Privatkurs, Künstliche Intelligenz Coaching, Künstliche Intelligenz Lehrer

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