Von Lehrern geleitete Live-Schulungen zum maschinellen Lernen (ML) veranschaulichen online oder vor Ort anhand praktischer Übungen, wie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens zur Lösung realer Probleme in verschiedenen Branchen angewendet werden. Die ML-Kurse von NobleProg decken verschiedene Programmiersprachen und Frameworks ab, darunter Python, R-Sprache und Matlab. Kurse zum maschinellen Lernen werden für eine Reihe von Branchenanwendungen angeboten, darunter Finanzen, Banken und Versicherungen, und decken die Grundlagen des maschinellen Lernens sowie fortgeschrittenere Ansätze wie Deep Learning ab. Die Schulung zum maschinellen Lernen ist als „Online-Live-Schulung“ oder „Vor-Ort-Live-Schulung“ verfügbar. Das Online-Live-Training (auch „Remote-Live-Training“) wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt. Vor-Ort-Live-Schulungen können vor Ort beim Kunden in Deutschland oder in den Schulungszentren von NobleProg in Deutschland durchgeführt werden. NobleProg – Ihr lokaler Schulungsanbieter
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Erfahrungsberichte
Die Beispiele, die er uns gab.
JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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die Experimente
JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Die angegebenen Übungen und Beispiele.
Marcos - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Die Themen des maschinellen Lernens.
Víctor Edgar - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Die Einstellung des Lehrers
Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Die vermittelten Konzepte waren klar, praktisch und sehr hilfreich, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie man dieses Thema der KI und ML nutzen kann.
Miguel - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Die Erfahrung und das Fachwissen des Ausbilders.
SERGIO BRAVO - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Vielleicht etwas Übung.
Hilario García - JONATHAN MARIANO, si
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eine der Praktiken
JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Die Kenntnisse und der Umgang des Dozenten mit dem Thema
Zaira N. - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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innovativ, weil es etwas ist, das wir bereits erleben.
jesus isaias - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Machine Learning (ML) Subcategories
Machine Learning (ML) Course Outlines
Name des Kurses
Dauer
Überblick
Name des Kurses
Dauer
Überblick
21 Stunden
LightGBM ist ein freies und quelloffenes verteiltes Gradient-Boosting-Framework für maschinelles Lernen, das ursprünglich von Microsoft entwickelt wurde. Es basiert auf Entscheidungsbaum-Algorithmen und wird für Ranking-, Klassifizierungs- und andere maschinelle Lernaufgaben verwendet.
Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Entwickler und Datenwissenschaftler, die die Grundlagen von LightGBM erlernen und fortgeschrittene Techniken erproben möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
-
LightGBM installieren und konfigurieren.
Verstehen der Theorie hinter Gradient Boosting und Entscheidungsbaum-Algorithmen
LightGBM für grundlegende und fortgeschrittene Aufgaben des maschinellen Lernens zu verwenden.
Implementierung fortgeschrittener Techniken wie Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning und Modellinterpretation.
LightGBM mit anderen Frameworks für maschinelles Lernen zu integrieren.
Behebung von häufigen Problemen in LightGBM.
-
Interaktive Vorlesung und Diskussion.
Viele Übungen und Praxis.
Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.
-
Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.
21 Stunden
Stable Diffusion ist ein leistungsstarkes Deep-Learning-Modell, das detaillierte Bilder basierend auf Textbeschreibungen generieren kann.Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler mittlerer bis fortgeschrittener Ebene, Ingenieure für maschinelles Lernen, Deep-Learning-Forscher und Computer-Vision-Experten, die ihr Wissen und ihre Fähigkeiten im Deep Learning für Text-to erweitern möchten -Bilderzeugung.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Verstehen Sie fortgeschrittene Deep-Learning-Architekturen und -Techniken für die Text-zu-Bild-Generierung. Implementieren Sie komplexe Modelle und Optimierungen für eine hochwertige Bildsynthese. Optimieren Sie Leistung und Skalierbarkeit für große Datensätze und komplexe Modelle. Optimieren Sie Hyperparameter für eine bessere Modellleistung und Generalisierung. Integrieren Sie Stable Diffusion mit anderen Deep-Learning-Frameworks und -Tools.
- Interaktiver Vortrag und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
- Um eine individuelle Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
7 Stunden
Vertex AI ist eine Google Cloud-Umgebung zur Durchführung maschineller Lernaufgaben vom Experimentieren über die Bereitstellung bis hin zur Verwaltung und Überwachung von Modellen. Es handelt sich um eine skalierbare Infrastruktur, die Benutzerverwaltungsfunktionen und Sicherheitskontrollen für maschinelle Lernprojekte bietet.Dieses von einem Lehrer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Software-Ingenieure auf Anfänger- bis Fortgeschrittenenniveau oder an alle, die lernen möchten, wie man mit Vertex AI maschinelle Lernaktivitäten durchführt und abschließt.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Verstehen Sie, wie Vertex AI funktioniert, und nutzen Sie es als Plattform für maschinelles Lernen. Erfahren Sie mehr über maschinelles Lernen und NLP-Konzepte. Erfahren Sie, wie Sie Modelle für maschinelles Lernen mithilfe von Vertex AI trainieren und bereitstellen.
- Interaktiver Vortrag und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
- Um eine individuelle Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
14 Stunden
Generative Pre-trained Transformers (GPT) sind hochmoderne Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache, die verschiedene Anwendungen revolutioniert haben, darunter Spracherzeugung, Textvervollständigung und maschinelle Übersetzung. Dieser Kurs bietet eine eingehende Untersuchung von GPT-Modellen, mit einem Schwerpunkt auf GPT-3 und den neuesten Fortschritten in GPT-4. Die Teilnehmer erhalten einen Einblick in die Architektur, Trainingstechniken und Anwendungen von GPT-Modellen.
Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen, NLP-Forscher und KI-Enthusiasten, die das Innenleben von GPT-Modellen verstehen, die Möglichkeiten von GPT-3 und GPT-4 erkunden und lernen möchten, wie sie diese Modelle für ihre NLP-Aufgaben nutzen können.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
-
Verstehen der Schlüsselkonzepte und Prinzipien hinter Generative Pre-trained Transformers.
Verstehen der Architektur und des Trainingsprozesses von GPT-Modellen.
Nutzung von GPT-3 für Aufgaben wie Texterstellung, -vervollständigung und -übersetzung.
Erforschung der neuesten Fortschritte bei GPT-4 und seiner möglichen Anwendungen.
GPT-Modelle auf eigene NLP-Projekte und -Aufgaben anzuwenden.
-
Interaktive Vorlesung und Diskussion.
Viele Übungen und Praxis.
Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.
-
Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.
21 Stunden
DeepSpeed ist eine Deep-Learning-Optimierungsbibliothek, die die Skalierung von Deep-Learning-Modellen auf verteilter Hardware erleichtert. DeepSpeed wurde von Microsoft entwickelt und lässt sich in PyTorch integrieren, um eine bessere Skalierung, schnelleres Training und eine verbesserte Ressourcennutzung zu ermöglichen.Diese von Lehrern geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler auf Anfänger- bis Fortgeschrittenenniveau und Ingenieure für maschinelles Lernen, die die Leistung ihrer Deep-Learning-Modelle verbessern möchten.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Verstehen Sie die Prinzipien des verteilten Deep Learning. Installieren und konfigurieren Sie DeepSpeed. Skalieren Sie Deep-Learning-Modelle auf verteilter Hardware mit DeepSpeed. Implementieren und experimentieren Sie mit DeepSpeed-Funktionen zur Optimierung und Speichereffizienz.
- Interaktiver Vortrag und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
- Um eine individuelle Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
7 Stunden
AlphaFold ist ein Artificial Intelligence (AI) System, das die Proteinstrukturen voraussagt. Es wird von Alphabet’s/Google’s DeepMind als ein tiefer Lernsystem entwickelt, das genau 3D-Modelle von Proteinstrukturen vorhersagen kann.
Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder online) richtet sich an Biologen, die verstehen wollen, wie AlphaFold arbeiten und verwenden AlphaFold Modelle als Leitfaden in ihren experimentellen Studien.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
-
Sie verstehen die Grundprinzipien von AlphaFold.
Lernen Sie, wie AlphaFold funktioniert.
Erfahren Sie, wie Sie AlphaFold Prognosen und Ergebnisse interpretieren.
-
Interaktive Unterricht und Diskussion.
Viele Übungen und Übungen.
Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
-
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
21 Stunden
Stable Diffusion ist ein leistungsstarkes Deep-Learning-Modell, das detaillierte Bilder basierend auf Textbeschreibungen generieren kann.Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Computer-Vision-Forscher, die Stable Diffusion nutzen möchten, um hochwertige Bilder für eine Vielzahl von Anwendungsfällen zu generieren.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Verstehen Sie die Prinzipien von Stable Diffusion und wie es bei der Bilderzeugung funktioniert. Erstellen und trainieren Sie Stable Diffusion Modelle für Bildgenerierungsaufgaben. Wenden Sie Stable Diffusion auf verschiedene Bildgenerierungsszenarien an, z. B. Inpainting, Outpainting und Bild-zu-Bild-Übersetzung. Optimieren Sie die Leistung und Stabilität von Stable Diffusion-Modellen.
- Interaktiver Vortrag und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
- Um eine individuelle Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
14 Stunden
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) ist eine Open-Source Data Mining Visualization-Software. Es bietet eine Sammlung von Maschinenlern-Algorithmen für Datenherstellung, Klassifizierung, Klusterung und andere Data Mining-Aktivitäten.
Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Datenanalytiker und Datenwissenschaftler, die verwenden möchten Weka für die Erfüllung von Data Mining Aufgaben.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
-
Installieren und konfigurieren Weka
Verständnis der Weka Umwelt und des Arbeitsplatzes.
Durchführen Sie Datenmining Aufgaben mit Weka.
-
Interaktive Unterricht und Diskussion.
Viele Übungen und Übungen.
Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
-
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
14 Stunden
Ziel dieses Kurses ist es, eine grundlegende Kompetenz in der Anwendung Machine Learning Methoden in der Praxis zu bieten. Durch die Verwendung der Programmiersprache und ihrer verschiedenen Bibliotheken und auf der Grundlage einer Vielzahl praktischer Beispiele lehrt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Baublöcke von Machine Learning verwendet, wie man Datenmodellierungsentscheidungen macht, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und die Ergebnisse validiert.
Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Tools aus dem Toolbox vertrauensvoll zu verstehen und zu verwenden und die gemeinsamen Fälle der Anwendungen zu vermeiden.
21 Stunden
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 .
28 Stunden
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.
28 Stunden
Dies ist ein 4-Tage-Kurs, mit dem AI und seine Anwendung mit der Programmiersprache eingeführt werden. Es gibt eine Option, einen zusätzlichen Tag zu haben, um ein AI-Projekt zu unternehmen, um diesen Kurs zu beenden.
21 Stunden
Deep Reinforcement Learning bezieht sich auf die Fähigkeit eines „künstlichen Agenten“, durch Versuch und Irrtum sowie Belohnung und Strafe zu lernen. Ein künstlicher Agent zielt darauf ab, die Fähigkeit eines Menschen nachzuahmen, selbstständig Wissen zu erlangen und zu konstruieren, und zwar direkt aus rohen Eingaben wie Visionen. Um Reinforcement Learning zu realisieren, werden Deep Learning und neuronale Netze eingesetzt. Reinforcement Learning unterscheidet sich vom maschinellen Lernen und basiert nicht auf überwachten und unüberwachten Lernansätzen.Dieses von einem Lehrer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die die Grundlagen von Deep Reinforcement Learning erlernen möchten, während sie die Erstellung eines Deep Learning Agenten durchlaufen.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Verstehen Sie die Schlüsselkonzepte hinter Deep Reinforcement Learning und können Sie es von Machine Learning unterscheiden. Wenden Sie fortschrittliche Reinforcement Learning Algorithmen an, um reale Probleme zu lösen. Erstellen Sie einen Deep Learning Agenten.
- Interaktiver Vortrag und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
- Um eine individuelle Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
28 Stunden
Machine Learning ist eine Branche der künstlichen Intelligenz, in der Computer die Fähigkeit haben, ohne ausdrücklich programmiert zu werden.
Die tiefe Lernen ist ein Unterfeld des Maschinenlernen, das Methoden verwendet, die auf Lerndaten-Repräsentationen und Strukturen wie neurale Netzwerke basieren.
Python ist eine hochwertige Programmiersprache berühmt für ihre klaren Syntax und Code Lesbarkeit.
In diesem Instructor-leitet, Live-Training, lernen die Teilnehmer, wie die Implementierung von tiefen Lernmodellen für Telekom mit Python wie sie durch die Schaffung eines tiefen Lern-Kredit-Risiko-Modell.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
-
Sie verstehen die grundlegenden Konzepte des tiefen Lernens.
Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen des tiefen Lernens in Telekom.
Nutzen Python, Keras und TensorFlow, um tiefe Lernmodelle für Telecom zu erstellen.
Erstellen Sie Ihr eigenes Deep Learning Customer Churn Prognose-Modell mit Python.
-
Interaktive Unterricht und Diskussion.
Viele Übungen und Übungen.
Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
-
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
14 Stunden
Embedding Projector ist eine Open-Source-Webanwendung zur Visualisierung der Daten, die zum Trainieren von maschinellen Lernsystemen verwendet werden Erstellt von Google, ist es ein Teil von TensorFlow Dieses instruierte Live-Training stellt die Konzepte hinter Embedding Projector vor und führt die Teilnehmer durch die Einrichtung eines Demo-Projekts Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erfahren Sie, wie Daten von maschinellen Lernmodellen interpretiert werden Navigieren Sie durch 3D- und 2D-Ansichten von Daten, um zu verstehen, wie ein maschineller Lernalgorithmus sie interpretiert Verstehen Sie die Konzepte hinter Embedding und ihre Rolle bei der Darstellung mathematischer Vektoren für Bilder, Wörter und Zahlen Erkunden Sie die Eigenschaften einer bestimmten Einbettung, um das Verhalten eines Modells zu verstehen Wenden Sie Embedding Project auf reale Anwendungsfälle an, wie zum Beispiel das Erstellen eines Song-Empfehlungssystems für Musikliebhaber Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
7 Stunden
Dieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Softwarearchitekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächsten Prognosen für ihre Entwicklung interessieren.
7 Stunden
Dieser Kurs richtet sich an Personen, die grundlegende Techniken des Machine Learning in praktischen Anwendungen anwenden möchten. 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.
14 Stunden
Der Übungskurs ist für alle diejenigen gedacht, die "Machine Learning" in praktischen Applikationen anwenden möchten
Teilnehmer
Dieser Kurs ist für Data Scientists und Statistiker, die Grundkenntnisse in Statistik haben und wissen, wie man R programmiert. Der Schwerpunkt des Kurses liegt auf dem praktischen Aspekt von Daten/Modell-Vorbereitung, Execution, post hoc Analyse und Visualisierung.
Das Ziel ist es, den Teilnehmern praktische Kenntnisse im Maschinellen Lernen zu vermitteln.
Bereichsspezifische Beispiele erhöhen die Relevanz der Schulung für die Teilnehmer.
14 Stunden
Ziel dieses Kurses ist es, grundlegende Kenntnisse in der Anwendung von Methoden des Machine Learning in der Praxis zu vermitteln. Anhand der R - Programmierplattform und ihrer verschiedenen Bibliotheken sowie anhand einer Vielzahl praktischer Beispiele wird in diesem Kurs die Verwendung der wichtigsten Bausteine des Machine Learning , das Treffen von Datenmodellierungsentscheidungen sowie die Interpretation der Ergebnisse der Algorithmen und erläutert validieren Sie die Ergebnisse. 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.
21 Stunden
Das künstliche neuronale Netz ist ein Computerdatenmodell, das bei der Entwicklung von Artificial Intelligence (AI) Systemen Artificial Intelligence (AI) verwendet wird, die "intelligente" Aufgaben ausführen können. Neural Networks werden häufig in ML-Anwendungen ( Machine Learning ) verwendet, bei denen es sich um eine Implementierung von AI handelt. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML.
21 Stunden
Dieser Kurs führt in Methoden des maschinellen Lernens in Robotikanwendungen ein. 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.
14 Stunden
Ziel dieses Kurses ist es, grundlegende Kenntnisse in der Anwendung von Methoden des Machine Learning in der Praxis zu vermitteln. In diesem Kurs wird anhand der Programmiersprache Scala und ihrer verschiedenen Bibliotheken anhand einer Vielzahl von praktischen Beispielen gezeigt, wie die wichtigsten Bausteine des Machine Learning , wie Datenmodellierungsentscheidungen getroffen, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert werden und validieren Sie die Ergebnisse. 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.
14 Stunden
R ist eine Open-Source-freie Programmiersprache für statistische Computing, Datenanalyse und Grafik. Die Forschung wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalytikern innerhalb von Unternehmen und Akademien verwendet. R verfügt über eine breite Palette von Paketen für die Datenmining.
35 Stunden
Dieser Kurs wurde für Personen entwickelt, die noch keine Erfahrung mit Wahrscheinlichkeit und Statistik haben .
21 Stunden
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 .
21 Stunden
Dieser Kurs richtet sich an Personen, die Machine Learning in praktischen Anwendungen für ihr Team anwenden möchten. Die Schulung befasst sich nicht mit technischen Aspekten und dreht sich um grundlegende Konzepte und deren geschäftliche / betriebliche Anwendungen. Zielgruppe
- Investoren und KI-Unternehmer
- Manager und Ingenieure, deren Unternehmen in den KI-Raum vordringt
- Business & Investoren
7 Stunden
Snorkel ist ein System zum schnellen Erstellen, Modellieren und Verwalten von Trainingsdaten Es konzentriert sich auf die beschleunigte Entwicklung von strukturierten oder "dunklen" Datenextraktionsanwendungen für Domänen, in denen große beschriftete Trainingssätze nicht verfügbar oder leicht zu erhalten sind In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer Techniken zum Extrahieren von Werten aus unstrukturierten Daten wie Text, Tabellen, Zahlen und Bildern durch Modellierung von Trainingsdaten mit Snorkel kennen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Programmatische Erstellung von Trainingssätzen zur Kennzeichnung von umfangreichen Trainingssätzen Trainiere hochwertige Endmodelle, indem du zuerst laute Trainingssätze modellierst Verwenden Sie Snorkel, um schwache Überwachungstechniken zu implementieren und die Datenprogrammierung auf schwach überwachte Maschinenlernsysteme anzuwenden Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
14 Stunden
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 .
14 Stunden
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 .
21 Stunden
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 .
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