
Os cursos de treinamento de Aprendizado por Máquina (ML) ao vivo, ministrados por instrutor, demonstram, por meio de práticas práticas, como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real em vários setores. Os cursos NobleProg ML abrangem diferentes linguagens de programação e frameworks, incluindo Python, linguagem R e Matlab. Os cursos Machine Learning são oferecidos para diversas aplicações do setor, incluindo finanças, bancos e seguros, e abrangem os fundamentos do Machine Learning, bem como abordagens mais avançadas, como o Deep Learning. O treinamento Machine Learning está disponível como "treinamento ao vivo no local" ou "treinamento remoto ao vivo". Treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Brasil ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Brasil . O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa. NobleProg - seu provedor de treinamento local
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Declaração de Clientes
Foi muito interativo e mais descontraído e informal do que o esperado. Nós cobrimos muitos tópicos no tempo e o treinador sempre foi receptivo a falar mais detalhadamente ou mais geralmente sobre os tópicos e como eles estavam relacionados. Eu sinto que o treinamento me deu as ferramentas para continuar aprendendo, em vez de ser uma sessão única em que o aprendizado para quando você terminar, o que é muito importante, dada a escala e a complexidade do tópico.
Jonathan Blease
Curso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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O treinador foi tão experiente e áreas incluídas eu estava interessado em.
Mohamed Salama
Curso: Data Mining & Machine Learning with R
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O assunto é muito interessante.
Wojciech Baranowski
Curso: Introduction to Deep Learning
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Formadores de conhecimentos teóricos e vontade de resolver os problemas com os participantes após o treinamento.
Grzegorz Mianowski
Curso: Introduction to Deep Learning
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Tema. Muito interessante!.
Piotr
Curso: Introduction to Deep Learning
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Exercícios após cada tópico foram realmente úteis, apesar de terem sido muito complicados no final. Em geral, o material apresentado foi muito interessante e envolvente! Exercícios com reconhecimento de imagem foram ótimos.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Curso: Introduction to Deep Learning
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Eu acho que se o treinamento fosse feito em polonês, isso permitiria ao treinador compartilhar seus conhecimentos de forma mais eficiente.
Radek
Curso: Introduction to Deep Learning
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A visão global da aprendizagem profunda.
Bruno Charbonnier
Curso: Advanced Deep Learning
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Os exercícios são suficientemente práticos e não precisam de um alto conhecimento em Python para ser feito.
Alexandre GIRARD
Curso: Advanced Deep Learning
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Fazendo exercícios em exemplos reais usando Eras. A Itália entendeu totalmente as nossas expectativas sobre esse treinamento.
Paul Kassis
Curso: Advanced Deep Learning
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Eu realmente apreciei as respostas cristalinas de Chris às nossas perguntas.
Léo Dubus
Curso: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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Eu geralmente gostava do treinador experiente.
Sridhar Voorakkara
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Fiquei espantado com o padrão desta classe - eu diria que era padrão universitário.
David Relihan
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Muito boa visão geral. Go fundo od em porque Tensorflow opera como ele faz.
Kieran Conboy
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Gostei das oportunidades de fazer perguntas e obter explicações mais aprofundadas da teoria.
Sharon Ruane
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Nós obtivemos muito mais informações sobre o assunto. Alguma discussão agradável foi feita com alguns assuntos reais dentro da nossa empresa.
Sebastiaan Holman
Curso: Machine Learning and Deep Learning
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O treinamento forneceu a base correta que nos permite expandir ainda mais, mostrando como a teoria e a prática andam de mãos dadas. Isso realmente me deixou mais interessado no assunto do que eu era antes.
Jean-Paul van Tillo
Curso: Machine Learning and Deep Learning
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Eu realmente gostei da cobertura e profundidade dos tópicos.
Anirban Basu
Curso: Machine Learning and Deep Learning
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O treinador explicou muito facilmente tópicos difíceis e avançados.
Leszek K
Curso: Artificial Intelligence Overview
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O profundo conhecimento do treinador sobre o tema.
Sebastian Görg
Curso: Introduction to Deep Learning
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Abordagem muito atualizada ou CPI (tensor flow, era, learn) para fazer aprendizado de máquina.
Paul Lee
Curso: TensorFlow for Image Recognition
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Muito flexível.
Frank Ueltzhöffer
Curso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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Eu geralmente gostei da flexibilidade.
Werner Philipp
Curso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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Dada perspectiva da tecnologia: qual tecnologia / processo pode se tornar mais importante no futuro; veja, para que a tecnologia pode ser usada.
Commerzbank AG
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Eu estava beneficiado com a seleção de tópicos. Estilo de treinamento Orientação prática.
Commerzbank AG
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Todos gostam
蒙 李
Curso: Machine Learning Fundamentals with Python
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forma de condução e exemplo dado pelo treinador
ORANGE POLSKA S.A.
Curso: Machine Learning and Deep Learning
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Possibilidade de discutir os problemas propostos você mesmo
ORANGE POLSKA S.A.
Curso: Machine Learning and Deep Learning
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Comunicação com palestrantes
文欣 张
Curso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Gostei
lisa xie
Curso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Abrangente cobertura de tópicos de aprendizado de máquina, particularmente redes neurais. Desmistificou muito do tópico.
Sacha Nandlall
Curso: Python for Advanced Machine Learning
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Eu realmente gostei de exercícios
L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
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os exercícios de laboratório
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
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A forma de caderno Jupyter, na qual o material de treinamento está disponível
L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
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Houve muitos exercícios e tópicos interessantes.
L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
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alguns grandes exercícios de laboratório analisados e explicados pelo formador em profundidade (por exemplo, covariantes em regressão linear, combinando com a função real)
L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
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É ótimo que todo o material, incluindo os exercícios, esteja na mesma página e seja atualizado na hora. A solução é revelada no final. Legal! Além disso, agradeço que Krzysztof tenha feito um esforço extra para entender nossos problemas e nos sugeriu técnicas possíveis.
Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
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Conhecimento grande e atualizado de exemplos de aplicação prática e de liderança.
ING Bank Śląski S.A.
Curso: Introduction to Deep Learning
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Um monte de exercícios, muito boa cooperação com o grupo.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Curso: Introduction to Deep Learning
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trabalho em colaboradores,
ING Bank Śląski S.A.
Curso: Introduction to Deep Learning
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Era óbvio que os entusiastas dos tópicos apresentados estavam liderando. Usou exemplos interessantes durante o exercício.
ING Bank Śląski S.A.
Curso: Introduction to Deep Learning
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Uma ampla gama de tópicos abrangidos e conhecimento substancial dos líderes.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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falta
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Grande conhecimento teórico e prático dos docentes. Comunicatividade dos treinadores. Durante o curso, você poderia fazer perguntas e obter respostas satisfatórias.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Parte prática, onde implementamos algoritmos. Isso permitiu uma melhor compreensão do tópico.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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exercícios e exemplos implementados neles
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Exemplos e questões discutidas.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Conhecimento substantivo, compromisso, uma maneira apaixonada de transferir conhecimento. Exemplos práticos após uma aula teórica.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Exercícios práticos preparados pelo Sr. Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Eu me beneficiei da paixão de ensinar e me concentrar em fazer coisas sensatas.
Zaher Sharifi - GOSI
Curso: Advanced Deep Learning
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Nossos Clientes






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Subcategorias ML (Machine Learning)
Programas do curso ML (Machine Learning)
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Formato do curso
- Palestra e discussão juntamente com exercícios práticos.
No final deste treinamento, os participantes terão o conhecimento e a prática necessários para implementar uma solução OpenNMT ao vivo.
Amostras de idioma de origem e de destino serão pré-organizadas de acordo com os requisitos do público.
Formato do Curso
- Palestra parcial, parte discussão, prática prática
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Este treinamento é mais focado nos fundamentos, mas ajudará você a escolher a tecnologia certa: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Os exemplos são feitos no TensorFlow .
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Apache MXNet to build and deploy a deep learning model for image recognition.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache MXNet and its components.
- Understand MXNet's architecture and data structures.
- Use Apache MXNet's low-level and high-level APIs to efficiently build neural networks.
- Build a convolutional neural network for image classification.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
É uma visão ampla dos métodos, motivações e ideias principais existentes no contexto do reconhecimento de padrões.
Após um curto histórico teórico, os participantes realizarão exercícios simples usando código aberto (geralmente R) ou qualquer outro software popular.
nosso objetivo é dar a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de aprendizado de máquina com confiança e evitar as armadilhas comuns de aplicações de data Sciences.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to evaluate the approaches and tools available today to make an intelligent decision on the path forward in adopting MLOps within their organization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure various MLOps frameworks and tools.
- Assemble the right kind of team with the right skills for constructing and supporting an MLOps system.
- Prepare, validate and version data for use by ML models.
- Understand the components of an ML Pipeline and the tools needed to build one.
- Experiment with different machine learning frameworks and servers for deploying to production.
- Operationalize the entire Machine Learning process so that it's reproduceable and maintainable.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Formato do Curso
- Este curso apresenta as abordagens, tecnologias e algoritmos usados no campo de correspondência de padrões, conforme se aplica à Machine Vision .
Público
Cientistas de dados e estatísticos que têm alguma familiaridade com o aprendizado de máquina e sabem como programar R. A ênfase deste curso é nos aspectos práticos da preparação de dados / modelos, execução, análise post hoc e visualização. O objetivo é fornecer uma introdução prática ao aprendizado de máquina aos participantes interessados em aplicar os métodos no trabalho.
Exemplos específicos do setor são usados para tornar o treinamento relevante para o público.
Nosso objetivo é fornecer a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas Machine Learning confiança e evitar as armadilhas comuns dos aplicativos da Data Science .
Nosso objetivo é fornecer a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas Machine Learning confiança e evitar as armadilhas comuns dos aplicativos da Data Science .
Nosso objetivo é fornecer a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas Machine Learning confiança e evitar as armadilhas comuns dos aplicativos da Data Science .
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go beyond building ML models and optimize the ML model creation, tracking, and deployment process.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure MLflow and related ML libraries and frameworks.
- Appreciate the importance of trackability, reproducability and deployability of an ML model
- Deploy ML models to different public clouds, platforms, or on-premise servers.
- Scale the ML deployment process to accommodate multiple users collaborating on a project.
- Set up a central registry to experiment with, reproduce, and deploy ML models.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real no setor financeiro. R será usado como linguagem de programação.
Os participantes primeiro aprendem os princípios-chave e, em seguida, colocam seus conhecimentos em prática, construindo seus próprios modelos de aprendizado de máquina e usando-os para concluir uma série de projetos de equipe.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os conceitos fundamentais no aprendizado de máquina
- Aprenda os aplicativos e usos do aprendizado de máquina em finanças
- Desenvolva sua própria estratégia de negociação algorítmica usando aprendizado de máquina com R
Público
- Desenvolvedores
- Cientistas de dados
Formato do curso
- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real no setor financeiro.
Os participantes primeiro aprendem os princípios-chave e, em seguida, colocam seus conhecimentos em prática, construindo seus próprios modelos de aprendizado de máquina e usando-os para concluir uma série de projetos de equipe.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os conceitos fundamentais no aprendizado de máquina
- Aprenda os aplicativos e usos do aprendizado de máquina em finanças
- Desenvolva sua própria estratégia de negociação algorítmica usando o aprendizado de máquina com o Python
Público
- Desenvolvedores
- Cientistas de dados
Formato do curso
- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
Público-alvo
- Investidores e empresários de IA
- Gerentes e Engenheiros cuja empresa está se aventurando no espaço da IA
- Analistas de Business e Investidores
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use ML.NET machine learning models to automatically derive projections from executed data analysis for enterprise applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install ML.NET and integrate it into the application development environment.
- Understand the machine learning principles behind ML.NET tools and algorithms.
- Build and train machine learning models to perform predictions with the provided data smartly.
- Evaluate the performance of a machine learning model using the ML.NET metrics.
- Optimize the accuracy of the existing machine learning models based on the ML.NET framework.
- Apply the machine learning concepts of ML.NET to other data science applications.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.