Local instructor-led live Artificial Intelligence (AI) training courses in България.
Oтзиви от потребители
★★★★★
★★★★★
Регулиране на нашите нужди
Sumitomo Mitsui Finance and Leasing Company, Limited
Course: Kubeflow
Machine Translated
Практика
INTELLIGENT HIVES SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
Course: Machine Learning – Data science
Machine Translated
и начина, по който
NetWorkS! Sp. z o.o.
Course: AI Awareness for Telecom
Machine Translated
Квантовите изчисления за изчисляване и свързаното с това теоретично произведение на производителя на отклонение е отлично. Особено бих искал да подчертая способността му да открива точно когато когато се борим с представения материал и той осигурява време и подкрепа за мен наистина да разбера темата - това беше страхотно и много полезно! Виртуалната настройка с увеличение работи много добре, както и договорености относно обучителните сесии и прекъсвания последователности. Това беше много материал / теория, за да покриете в "Само за 2 дни, WO Trainer е направило добре примерната сума според напредъка, свързан с моето разбиране за темите. Може би планирането на 3 дни за абсолютните начинаещи би било по-добре да покрие целия материал и съдържание, очертан в дневния ред. Много харесах гъвкавостта на обучителя, за да отговоря на моите специфични въпроси на темите за обучение, дори допълнително се връща след прекъсвания с повече обяснение в случай на труда. Голям благодаря ви отново за сесиите! Добре направено!
Giorgi Ediberidze
Course: Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Machine Translated
Упражнения
Orange Szkolenia sp. z o.o.
Course: Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
Machine Translated
Компетентност и поведение.
Orange Szkolenia sp. z o.o.
Course: Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
Machine Translated
Обучителят беше много ноу-хау и много отворен за обратна връзка за това какъв темп да премине през съдържанието и темите, които разгледахме. Придобих много от обучението и се чувствам като че ли сега имам добра представа за манипулиране на изображения и някои техники за изграждане на добър набор за обучение за проблем с класификацията на изображенията.
This instructor-led, live training in България (online or onsite) is aimed at developers who wish to learn beginner to intermediate-level skills in developing applications using ChatGPT.
By the end of this training, participants will be able to:
Learn and understand the fundamentals of ChatGPT.
Use ChatGPT to build and develop web applications.
Learn ChatGPT best practices and real-world applications.
This instructor-led, live training in България (online or onsite) is aimed at beginner to intermediate-level software engineers or anyone who wish to learn how to use Vertex AI to perform and complete machine learning activities.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand how Vertex AI works and use it as a machine learning platform.
Learn about machine learning and NLP concepts.
Know how to train and deploy machine learning models using Vertex AI.
AlphaFold е система, която извършва прогнозата на протеинови структури. Той е разработен от Alphabet’s/Google’s DeepMind като система за дълбоко учене, която може точно да предскаже 3D модели на протеинови структури.
Това обучение, ръководено от инструктори, е насочено към биолози, които искат да разберат как AlphaFold работят и използват AlphaFold модели като ръководители в експерименталните си проучвания.
В края на обучението участниците ще могат да:
Разберете основните принципи на AlphaFold.
Научете как действа AlphaFold.
Научете как да тълкувате AlphaFold прогнози и резултати.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) е софтуер за визуализация за минни данни с отворен код. Той осигурява колекция от алгоритми за машинно обучение за подготовка на данни, класификация, кластериране и други дейности за извличане на данни.
Това обучение, ръководено от инструктори, на живо (онлайн или онлайн) е насочено към аналитици на данни и учени на данни, които искат да използват Weka за изпълнение на задачи за изкопаване на данни.
В края на обучението участниците ще могат да:
Настройване и конфигуриране Weka
Разбиране на Weka околната среда и работното място.
Извършване на задачи за извличане на данни с помощта на Weka.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
This instructor-led, live training in България (online or onsite) is aimed at developers who wish to learn about ProjectQ and how to utilize it for implementing quantum programs.
By the end of this training, participants will be able to:
Learn what is ProjectQ and what it is used for.
Use the ProjectQ framework to perform quantum programming.
Целта на този курс е да осигури основна компетентност в прилагането на Machine Learning методи в практиката. Чрез използването на Python програмния език и неговите различни библиотеки, и въз основа на множество практически примери този курс учи как да се използват най-важните строителни блокове на Machine Learning, как да се вземат решения за моделиране на данни, да се тълкуват резултатите от алгоритмите и да се валидират резултатите.
Нашата цел е да ви предоставим уменията да разберете и използвате най-основните инструменти от Machine Learning инструменталната кутия с увереност и да избягвате често срещаните грешки в приложенията Data Science.
In this instructor-led, live training in България, participants will learn the most relevant and cutting-edge machine learning techniques in Python as they build a series of demo applications involving image, music, text, and financial data.
By the end of this training, participants will be able to:
Implement machine learning algorithms and techniques for solving complex problems.
Apply deep learning and semi-supervised learning to applications involving image, music, text, and financial data.
Push Python algorithms to their maximum potential.
Use libraries and packages such as NumPy and Theano.
It is estimated that unstructured data accounts for more than 90 percent of all data, much of it in the form of text. Blog posts, tweets, social media, and other digital publications continuously add to this growing body of data.
This instructor-led, live course centers around extracting insights and meaning from this data. Utilizing the R Language and Natural Language Processing (NLP) libraries, we combine concepts and techniques from computer science, artificial intelligence, and computational linguistics to algorithmically understand the meaning behind text data. Data samples are available in various languages per customer requirements.
By the end of this training participants will be able to prepare data sets (large and small) from disparate sources, then apply the right algorithms to analyze and report on its significance.
Format of the Course
Part lecture, part discussion, heavy hands-on practice, occasional tests to gauge understanding
The aim of this course is to provide general proficiency in applying Machine Learning methods in practice. Through the use of the Python programming language and its various libraries, and based on a multitude of practical examples this course teaches how to use the most important building blocks of Machine Learning, how to make data modeling decisions, interpret the outputs of the algorithms and validate the results.
Our goal is to give you the skills to understand and use the most fundamental tools from the Machine Learning toolbox confidently and avoid the common pitfalls of Data Sciences applications.
Този курс въвежда лингвисти или програмисти за NLP в Python. По време на този курс ще използваме най-вече nltk.org (Natural Language Tool Kit), но също така ще използваме други библиотеки, които са релевантни и полезни за NLP. В момента можем да извършим този курс в Python 2.x или Python 3.x. Примери са на английски или мандарински (普通话). Други езици също могат да бъдат предоставени, ако са договорени преди резервацията.
Това е 4-дневен курс, който въвежда AI и прилагането му с помощта на Python програмния език. Има възможност да имате допълнителен ден, за да предприемете проект за ИИ при завършване на този курс.
Дълбокото Reinforcement Learning се свързва на способността на артификален агент" да научи чрез процедура и грешка и награда. Изкуството на цел да емулира човешко и#39; способност да получи и създаде познания, пряко от сирови входи като видение. За да се осъзнае подкреплението на учителство, се използва дълбоко учителство и неврални мрежи. Научването на преодоляването е различно от учителството на машини и не се обяви на надзора и не надгледащи подходи за учителство.В този инструктор, живо обучение, участниците ще научат основните на Дълбокото Reinforcement Learning, докато те стъпят през създаването на Deep Learning Агент.До края на този обучение участниците ще могат да:
Разберете ключовите концепции зад Дълбокото Reinforcement Learning и можете да го разделите от Machine Learning Приложите напредни алгоритми Reinforcement Learning за решаване на проблемите на реално-святно изгради Deep Learning Агент
Слушателство
Разработчиците данни научници
Формат на курса
Частична лекция, частни дискусии, упражнения и тежки ръце на практика
IBM Cloud Pak for Data е мулти-облачна софтуерна платформа за събиране, организиране и анализ на данни за използване в ИИ.
Това обучение, ръководено от инструктори (онлайн или онлайн) е насочено към учени на данни, които искат да използват IBM Cloud Pak, за да подготвят данните за използване в AI решения.
В края на обучението участниците ще могат да:
Инсталиране и конфигуриране на Cloud Pak за данни.
Унифицира събирането, организацията и анализа на данните.
Интегрирайте Cloud Pak за данни с разнообразие от услуги за решаване на общи бизнес проблеми.
Извършване на работни потоци за сътрудничество с членовете на екипа по разработването на решение за ИИ.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
Машинното обучение е отрасъл на изкуствения интелект, в който компютрите имат способността да учат, без да бъдат изрично програмирани.
Дълбокото обучение е подполе на машинното обучение, което използва методи, базирани на представления и структури на данни за учене, като например невронни мрежи.
Python е високо ниво на програмиране език, известен със своята ясна синтеза и четене на кодове.
В това обучение, ръководено от инструктори, участниците ще научат как да внедряват модели за дълбоко обучение за телекомуникации, като стъпват през създаването на модел за дълбоко обучение кредитен риск.
В края на обучението участниците ще могат да:
Разберете основните понятия за дълбоко учене.
Научете приложенията и приложенията на дълбокото обучение в телекомуникациите.
Използвайте Python, Keras и TensorFlow, за да създадете модели за дълбоко обучение за телекомуникации.
Изградете своя собствен модел за предсказване на дълбокото обучение на клиента, като използвате Python.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
Embedding Projector is an open-source web application for visualizing the data used to train machine learning systems. Created by Google, it is part of TensorFlow.
This instructor-led, live training introduces the concepts behind Embedding Projector and walks participants through the setup of a demo project.
By the end of this training, participants will be able to:
Explore how data is being interpreted by machine learning models
Navigate through 3D and 2D views of data to understand how a machine learning algorithm interprets it
Understand the concepts behind Embeddings and their role in representing mathematical vectors for images, words and numerals.
Explore the properties of a specific embedding to understand the behavior of a model
Apply Embedding Project to real-world use cases such building a song recommendation system for music lovers
Audience
Developers
Data scientists
Format of the course
Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Този курс е създаден за мениджъри, архитекти на решения, офицери за иновации, ЦТО, софтуерни архитекти и всеки, който се интересува от преглед на приложното изкуствено разузнаване и най-близката прогноза за неговото развитие.
This course uses a practical approach to teaching OptaPlanner. It provides participants with the tools needed to perform the basic functions of this tool.
This four day course is aimed at teaching how genetic algorithms work; it also covers how to select model parameters of a genetic algorithm; there are many applications for genetic algorithms in this course and optimization problems are tackled with the genetic algorithms.
This instructor-led, live training in България (online or onsite) is aimed at technical persons who wish to set up or extend an RPA system with more intelligent capabilities.
By the end of this training, participants will be able to:
Install and configure UiPath IPA.
Enable robots to manage other robots.
Apply computer vision to locate screen objects with accuracy.
Enable robots that can detect language patterns and carry out sentiment analysis on unstructured content.
This instructor-led, live training in България (online or onsite) is aimed at software testers who wish to have an AI driven software testing environment.
By the end of this training, participants will be able to:
Automate unit test generation and parameterization with AI.
Apply machine learning learning in a real world use-case.
Automate the generation and maintenance of API tests with AI.
Use machine learning methods to self-heal the execution of Selenium tests.
Изкуствената интелигентност (AI) е интелигентност, която позволява на машините да изпълняват специфични задачи чрез разпознаване на модели в данните. ИИ позволява на потребителите да растат хакват успеха на цифровите маркетингови кампании.
Това обучение, ръководено от инструктори (онлайн или онлайн) е насочено към маркетолози, които искат да използват AI за подобряване на дигиталните маркетингови стратегии чрез ценни познания на клиентите.
В края на обучението участниците ще могат да:
Предоставяне на софтуер AI за подобряване на начина, по който марките се свързват с потребителите.
Използвайте чат ботове, за да оптимизирате потребителския опит.
Увеличаване на производителността и приходите чрез автоматизиране на задачите.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
Robotics е област в изкуствения интелект (ИИ), която се занимава с програмирането и проектирането на интелигентни и ефективни машини.
Това обучение, ръководено от инструктори (онлайн или онлайн) е насочено към инженери, които искат да програмират и създават роботи чрез основни методи на ИИ.
В края на обучението участниците ще могат да:
Използване на филтри (Калман и частици), за да се позволи на робота да локализира движещи се обекти в околната среда.
Извършване на алгоритми за търсене и планиране на движението.
Изпълнение PID контроли за регулиране на движението на робот в рамките на среда.
Извършване на SLAM алгоритми, за да се позволи на робот да мапира непозната среда.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
Artificial Intelligence (AI) е симулацията на човешката интелигентност в машини, които са програмирани да мислят и да действат като хора. Тя обхваща разнообразие от технологии, като машинно обучение и дълбоко обучение, и се използва за различни бизнес и корпоративни приложения за решаване на организационни предизвикателства и нужди.
Това обучение, ръководено от инструктори (онлайн или онлайн) е насочено към мениджъри и бизнес лидери, които искат да научат за основите на изкуствения интелект и да управляват AI проекти за тяхната организация.
В края на обучението участниците ще могат да разберат ИИ на техническо ниво и да използват данните и ресурсите на организацията си, за да управляват успешно проекти за ИИ.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
Robotics и Artificial Intelligence (AI) са мощни инструменти за разработване на системи за сигурност в ядрените съоръжения.
В този инструкторен, живо обучение (онлайн или онлайн), участниците ще научат различните технологии, рамки и техники за програмиране на различни видове роботи, които ще бъдат използвани в областта на ядрената технология и екосистемите.
4-седмичен курс се провежда 5 дни в седмицата. Всеки ден е 4 часа и се състои от лекции, дискусии и практическо развитие на роботи в живо лабораторна среда. Участниците ще завършат различни проекти в реалния свят, приложими към работата си, за да практикуват придобитите им знания.
Целият хардуер за този курс ще бъде симулиран в 3D чрез симулационен софтуер. Кодът след това ще бъде зареден на физически хардуер (Arduino или друг) за окончателно тестване на разпространението. ROS (Robot Operating System) рамката с отворен код, C++ и Python ще се използват за програмиране на роботите.
В края на обучението участниците ще могат да:
Разберете основните понятия, използвани в роботичните технологии.
Разбиране и управление на взаимодействието между софтуер и хардуер в роботна система.
Разбиране и прилагане на софтуерните компоненти, които подкрепят роботиката.
Изграждане и експлоатация на симулиран механичен робот, който може да види, да усети, да обработва, да плува и да взаимодейства с хората чрез глас.
Разбиране на необходимите елементи на изкуствения интелект (машинно обучение, дълбоко обучение и т.н.) Използва се за изграждане на интелигентен робот.
Филтри за прилагане (Калман и частици) позволяват на робота да разпознава движещи се обекти в околната среда.
Извършване на алгоритми за търсене и планиране на движението.
Изпълнение PID контроли за регулиране на движението на робот в рамките на среда.
Извършване на SLAM алгоритми, за да се позволи на робот да мапира непозната среда.
Тестване и решаване на проблеми на робот в реалистични сценарии.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
За хардуера
Хардуерните комплекти ще бъдат потвърдени от инструктора преди обучението. Кътките ще съдържат повече или по-малко следните компоненти:
Arduino Съветът
Контролер на двигателя
Дистанционни сензори
Bluetooth робство
Прототипиране на панели и кабели
USB кабел
Автомобилът Кит
Участниците ще трябва да предоставят собствен хардуер.
Опции за персонализиране на курса
За персонализиране на всяка част от този курс (програмиране език, робот модел, микроконтролер и т.н.) Моля, свържете се с нас, за да организирате.
Robotics и Artificial Intelligence (AI) са мощни инструменти за разработване на системи за сигурност в ядрените съоръжения.
В този инструкторен, живо обучение (онлайн или онлайн), участниците ще научат различните технологии, рамки и техники за програмиране на различни видове роботи, които ще бъдат използвани в областта на ядрената технология и екосистемите.
6-седмичен курс се провежда 5 дни в седмицата. Всеки ден е 4 часа и се състои от лекции, дискусии и практическо развитие на роботи в живо лабораторна среда. Участниците ще завършат различни проекти в реалния свят, приложими към работата си, за да практикуват придобитите им знания.
Целият хардуер за този курс ще бъде симулиран в 3D чрез симулационен софтуер. ROS (Robot Operating System) рамката с отворен код, C++ и Python ще се използват за програмиране на роботите.
В края на обучението участниците ще могат да:
Разберете основните понятия, използвани в роботичните технологии.
Разбиране и управление на взаимодействието между софтуер и хардуер в роботна система.
Разбиране и прилагане на софтуерните компоненти, които подкрепят роботиката.
Изграждане и експлоатация на симулиран механичен робот, който може да види, да усети, да обработва, да плува и да взаимодейства с хората чрез глас.
Разбиране на необходимите елементи на изкуствения интелект (машинно обучение, дълбоко обучение и т.н.) Използва се за изграждане на интелигентен робот.
Филтри за прилагане (Калман и частици) позволяват на робота да разпознава движещи се обекти в околната среда.
Извършване на алгоритми за търсене и планиране на движението.
Изпълнение PID контроли за регулиране на движението на робот в рамките на среда.
Извършване на SLAM алгоритми, за да се позволи на робот да мапира непозната среда.
Разширяване на способността на робот да изпълнява сложни задачи чрез Deep Learning.
Тестване и решаване на проблеми на робот в реалистични сценарии.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да персонализирате всяка част от този курс (програмиране език, робот модел и т.н.) Моля, свържете се с нас, за да организирате.
This training course is for people that would like to apply Machine Learning in practical applications.
Audience
This course is for data scientists and statisticians that have some familiarity with statistics and know how to program R (or Python or other chosen language). The emphasis of this course is on the practical aspects of data/model preparation, execution, post hoc analysis and visualization.
The purpose is to give practical applications to Machine Learning to participants interested in applying the methods at work.
Sector specific examples are used to make the training relevant to the audience.
Anti-Money Laundering (AML) and Combating Terrorist Financing (CTF)
2023-06-21 09:30
14 hours
Абонамент за специалните оферти
Ние се отнасяме с Вашите данни поверително и не ги предоставяме на трети страни. Можете да промените настройките си по всяко време или да се отпишете изцяло.
НЯКОИ ОТ НАШИТЕ КЛИЕНТИ
is growing fast!
We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Bulgaria!
As a NobleProg Trainer you will be responsible for:
delivering training and consultancy Worldwide
preparing training materials
creating new courses outlines
delivering consultancy
quality management
At the moment we are focusing on the following areas:
Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
SOA, BPM, BPMN
Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
R, Python
Mobile Development (iOS, Android)
LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
You need to have patience and ability to explain to non-technical people
To apply, please create your trainer-profile by going to the link below: