Онлайн или на място, ръководени от инструктор курсове за обучение на живо по Машинно обучение (ML) демонстрират чрез практическа практика как да прилагате техники и инструменти за машинно обучение за решаване на проблеми от реалния свят в различни индустрии. Курсовете по NobleProg ML обхващат различни програмни езици и рамки, включително Python, R език и Matlab. Предлагат се курсове по машинно обучение за редица индустриални приложения, включително финанси, банкиране и застраховане, и обхващат основите на машинното обучение, както и по-напреднали подходи като задълбочено обучение. Обучението за машинно обучение се предлага като „онлайн обучение на живо“ или „обучение на живо на място“. Онлайн обучението на живо (известно още като „дистанционно обучение на живо“) се извършва чрез интерактивен отдалечен работен плот . Обучението на живо на място може да се проведе локално в помещенията на клиента в България или в корпоративните центрове за обучение на NobleProg в България. NobleProg -- Вашият местен доставчик на обучение
Machine Translated
Oтзиви от потребители
една от практиките
JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Познания на инструктора и управление на темата
Zaira N. - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
иновативното, защото това е нещо, което вече преживяваме.
jesus isaias - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Machine Learning Subcategories
Machine Learning Course Outlines
Име на Kурса
Продължителност
Общ преглед
Име на Kурса
Продължителност
Общ преглед
21 hours
Generative AI е вид AI, който може да създава оригинално съдържание като текст, изображения, музика и код. Големите езикови модели (LLM) са мощни невронни мрежи, които могат да обработват и генерират естествен език.Това водено от инструктори обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, които желаят да се научат как да използват генериращ AI с LLMs за различни задачи и домейни.До края на това обучение участниците ще могат:
- Обяснете какво е генериращ AI и как работи. Опишете трансформаторната архитектура, която захранва LLMs. Използвайте емпирични закони за мащабиране, за да оптимизирате LLM за различни задачи и ограничения. Прилагайте най-съвременни инструменти и методи за обучение, фина настройка и внедряване на LLMs. Обсъдете възможностите и рисковете на генеративния AI за обществото и бизнеса.
- Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
21 hours
LightGBM е безплатна и с отворен код разпределена рамка за усилване на градиента за машинно обучение, първоначално разработена от Microsoft. Базира се на алгоритми за дърво на решенията и се използва за класиране, класификация и други задачи за машинно обучение.Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към начинаещи до средно ниво разработчици и учени по данни, които желаят да научат основите на LightGBM и да изследват напреднали техники.До края на това обучение участниците ще могат:
- Инсталирайте и конфигурирайте LightGBM. Разберете теорията зад усилване на градиента и алгоритми за дърво на решения Използвайте LightGBM за основни и разширени задачи за машинно обучение. Внедрете усъвършенствани техники като инженерство на функции, настройка на хиперпараметри и интерпретация на модела. Интегрирайте LightGBM с други рамки за машинно обучение. Отстраняване на често срещани проблеми в LightGBM.
- Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
21 hours
Stable Diffusion е мощен модел за дълбоко обучение, който може да генерира подробни изображения въз основа на текстови описания.Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни от средно до напреднало ниво, инженери по машинно обучение, изследователи в дълбоко обучение и експерти по компютърно зрение, които желаят да разширят знанията и уменията си в дълбокото обучение за текст-към - генериране на изображение.До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете усъвършенствани архитектури за дълбоко обучение и техники за генериране на текст към изображение. Внедрете сложни модели и оптимизации за висококачествен синтез на изображения. Оптимизирайте производителността и скалируемостта за големи набори от данни и сложни модели. Настройте хиперпараметрите за по-добра производителност и обобщение на модела. Интегрирайте Stable Diffusion с други рамки и инструменти за дълбоко обучение.
- Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим
14 hours
Generative Pre-trained Transformers (GPT) са най-съвременни модели в обработката на естествен език, които революционизират различни приложения, включително генериране на език, довършване на текст и машинен превод. Този курс предоставя задълбочено изследване на GPT моделите, с акцент върху GPT-3 и най-новите постижения в GPT-4. Участниците ще придобият представа за архитектурата, техниките за обучение и приложенията на GPT моделите.Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, инженери по машинно обучение, NLP изследователи и AI ентусиасти, които желаят да разберат вътрешната работа на GPT моделите, да изследват възможностите на GPT-3 и GPT-4 , и научете как да използвате тези модели за своите NLP задачи.До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ключовите концепции и принципи зад Generative Pre-trained Transformers. Разберете архитектурата и процеса на обучение на GPT модели. Използвайте GPT-3 за задачи като генериране на текст, допълване и превод. Разгледайте най-новите постижения в GPT-4 и неговите потенциални приложения. Прилагат GPT модели към собствените си НЛП проекти и задачи.
- Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
7 hours
Vertex AI е Google облачна среда за изпълнение на задачи за машинно обучение от експериментиране през внедряване до управление и наблюдение на модели. Това е мащабируема инфраструктура, която предоставя възможности за управление на потребителите и контрол на сигурността върху проекти за машинно обучение.Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към начинаещи до софтуерни инженери на средно ниво или всеки, който желае да се научи как да използва Vertex AI за извършване и завършване на дейности по машинно обучение.До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете как работи Vertex AI и го използвайте като платформа за машинно обучение. Научете за концепциите за машинно обучение и НЛП. Знаете как да обучавате и внедрявате модели за машинно обучение с помощта на Vertex AI.
- Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
21 hours
DeepSpeed е библиотека за оптимизиране на дълбоко обучение, която улеснява мащабирането на модели за дълбоко обучение на разпределен хардуер. Разработено от Microsoft, DeepSpeed се интегрира с PyTorch, за да осигури по-добро мащабиране, по-бързо обучение и подобрено използване на ресурсите.Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към начинаещи до средно ниво на учени за данни и инженери по машинно обучение, които желаят да подобрят ефективността на своите модели за дълбоко обучение.До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете принципите на разпределеното задълбочено обучение. Инсталирайте и конфигурирайте DeepSpeed. Мащабирайте модели за дълбоко обучение върху разпределен хардуер с помощта на DeepSpeed. Внедрете и експериментирайте с функциите на DeepSpeed за оптимизиране и ефективност на паметта.
- Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
14 hours
Големите езикови модели (LLM) са дълбоки модели на невронни мрежи, които могат да генерират текстове на естествен език въз основа на даден вход или контекст. Те са обучени на големи количества текстови данни от различни домейни и източници и могат да уловят синтактичните и семантични модели на естествения език. LLM са постигнали впечатляващи резултати при различни задачи на естествен език, като обобщаване на текст, отговаряне на въпроси, генериране на текст и др.Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещи до средно ниво, които желаят да използват големи езикови модели за различни задачи на естествен език.До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте среда за разработка, която включва популярна LLM. Създайте основен LLM и го настройте фино върху персонализиран набор от данни. Използвайте LLMs за различни задачи на естествен език, като обобщаване на текст, отговаряне на въпроси, генериране на текст и др. Отстранявайте грешки и оценявайте LLM с помощта на инструменти като TensorBoard, PyTorch Lightning и Hugging Face Datasets.
- Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
7 hours
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.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
21 hours
Stable Diffusion е мощен модел за дълбоко обучение, който може да генерира подробни изображения въз основа на текстови описания.Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, инженери по машинно обучение и изследователи на компютърно зрение, които желаят да използват Stable Diffusion за генериране на висококачествени изображения за различни случаи на употреба.До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете принципите на Stable Diffusion и как работи за генериране на изображения. Изградете и обучете Stable Diffusion модели за задачи за генериране на изображения. Приложете Stable Diffusion към различни сценарии за генериране на изображения, като вписване, изрисуване и превод от изображение към изображение. Оптимизирайте производителността и стабилността на Stable Diffusion модели.
- Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим
14 hours
RapidMiner е усъвършенствана аналитична платформа, която предоставя интегрирана среда за подготовка на данни, машинно обучение, задълбочено обучение, копаене на текст и прогнозни анализи.Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни на средно ниво, които искат да се научат как да използват RapidMiner за оценка и проектиране на стойности и да използват аналитични инструменти за прогнозиране на времеви редове.До края на това обучение участниците ще могат:
- Научете се да прилагате методологията CRISP-DM, да изберете подходящи алгоритми за машинно обучение и да подобрите изграждането и производителността на модела. Използвайте RapidMiner, за да оцените и проектирате стойности и да използвате аналитични инструменти за прогнозиране на времеви редове.
- Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
14 hours
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.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
14 hours
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.
21 hours
In this instructor-led, live training, 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.
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 hours
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.
28 hours
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.
21 hours
Deep Reinforcement Learning се отнася до способността на "изкуствен агент" да се учи чрез проба-грешка и награди и наказания. Изкуствен агент има за цел да подражава на човешката способност да получава и конструира знания сам, директно от сурови входящи данни, като например зрение. За реализиране на обучение с подсилване се използват дълбоко обучение и невронни мрежи. Обучението с подсилване е различно от машинното обучение и не разчита на подходи за контролирано и неконтролирано обучение.Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към разработчици и специалисти по данни, които искат да научат основите на Deep Reinforcement Learning, докато преминават през създаването на Deep Learning агент.До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ключовите концепции зад Deep Reinforcement Learning и можете да го разграничите от Machine Learning. Прилагайте усъвършенствани Reinforcement Learning алгоритми за решаване на проблеми от реалния свят. Създайте Deep Learning агент.
- Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
28 hours
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.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
14 hours
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
- Developers
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
7 hours
Този курс е създаден за мениджъри, архитекти на решения, служители по иновациите, технически директори, софтуерни архитекти и всеки, който се интересува от общ преглед на приложния изкуствен интелект и най-близката прогноза за неговото развитие.
14 hours
What will cities look like in the future? How can Artificial Intelligence (AI) be used to improve city planning? How can AI be used to make cities more efficient, livable, safer and environmentally friendly?
In this instructor-led, live training (onsite or remote), we examine the various technologies that make up AI, as well as the skill sets and mental framework required to put them to use for city planning. We also cover tools and approaches for gathering and organizing relevant data for use in AI, including data mining.
Audience
- City planners
- Architects
- Developers
- Transportation officials
- Part lecture, part discussion, and a series of interactive exercises.
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 hours
AI is a collection of technologies for building intelligent systems capable of understanding data and the activities surrounding the data to make "intelligent decisions". For Telecom providers, building applications and services that make use of AI could open the door for improved operations and servicing in areas such as maintenance and network optimization.
In this course we examine the various technologies that make up AI and the skill sets required to put them to use. Throughout the course, we examine AI's specific applications within the Telecom industry.
Audience
- Network engineers
- Network operations personnel
- Telecom technical managers
- Part lecture, part discussion, hands-on exercises
35 hours
This course is created for people who have no previous experience in probability and statistics.
14 hours
Linear algebra is a branch of mathematics that deals with vectors, matrices, and linear transforms. Knowledge of linear algebra helps engineers and developers improve their machine learning capabilities. Understanding linear algebra concepts allows them to better understand the principles behind machine learning techniques and thus solve problems faster.
In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamentals of linear algebra as they step through solving a machine learning problem using linear algebra methods.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand fundamental linear algebra concepts
- Learn the linear algebra skills needed for machine learning
- Use linear algebra structures and concepts when working with data, images, algorithms, etc.
- Solve a machine learning problem using linear algebra
- Developers
- Engineers
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 hours
Azure Machine Learning (AML) е плат-as-you-go, облачна среда за обучение, разпространение, автоматизация, управление и проследяване на ML модели.
Този инструктор-управляван, живо обучение (онлайн или онлайн) е насочен към инженери, които искат да използват платформата за изтегляне и изтегляне на ML, за да разпространяват Machine Learning работно натоварване, без да се налага да купуват софтуер и хардуер и без да се притесняват за поддръжката и разпространението.
В края на обучението участниците ще могат да:
-
Напишете много точни модели за машинно обучение с помощта на инструменти Python, R или нулеви кодове.
Leverage Azure's налични набори от данни и алгоритми за обучение и проследяване на машинно обучение и модели за дълбоко обучение.
Използвайте интерактивното работно пространство Azure за съвместно разработване на ML модели.
Изберете от различни Azure поддържани ML рамки като PyTorch, TensorFlow и scikit-learn.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
21 hours
Artificial Neural Network is a computational data model used in the development of Artificial Intelligence (AI) systems capable of performing "intelligent" tasks. Neural Networks are commonly used in Machine Learning (ML) applications, which are themselves one implementation of AI. Deep Learning is a subset of ML.
28 hours
This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
14 hours
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.
21 hours
Amazon Web Services (AWS) SageMaker е услуга за машинно обучение в облака, която позволява на разработчиците бързо да изграждат, обучават и разпространяват модели за машинно обучение във всяка мащаб.
Този инструктор-управляван, живо обучение (онлайн или онлайн) е насочен към учени на данни и разработчици, които искат да създадат и обучават модели за машинно обучение за внедряване в готови за производство хостинг среди.
В края на обучението участниците ще могат да:
-
Използвайте примери за ноутбук, за да подготвите и изтеглите данни за обучение.
Трениране на модели за машинно обучение с помощта на тренировъчни бази данни.
Разпределете обучени модели до крайната точка, за да създадете прогнози.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
14 hours
Azure Machine Learning е платформа, базирана на облака, за изграждане, обучение и внедряване на модели за машинно обучение. Azure Machine Learning предоставя на потребителите възможността да създават решения за машинно обучение без една линия код.
Този инструктор-управен, живо обучение (онлайн или онлайн) е насочен към учени на данни, които искат да използват Azure Machine Learning за изграждане на конечни модели за машинно обучение за предсказуеми анализи.
В края на обучението участниците ще могат да:
-
Изградете модели за машинно обучение с нулево програмиране.
Създайте предсказуеми алгоритми с Azure Machine Learning.
Разработване на готови производствени алгоритми за машинно обучение.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
21 hours
Този курс ще бъде комбинация от теория и практическа работа с конкретни примери, използвани по време на събитието.
Last Updated:
Other countries
Consulting
Online Machine Learning courses, Weekend Machine Learning courses, Evening Machine Learning training, Machine Learning boot camp, Machine Learning instructor-led, Weekend Machine Learning training, Evening Machine Learning courses, Machine Learning coaching, Machine Learning instructor, Machine Learning trainer, Machine Learning training courses, Machine Learning classes, Machine Learning on-site, Machine Learning private courses, Machine Learning one on one training
