人工知能(AI)のトレーニングコース

人工知能(AI)のトレーニングコース

現地のインストラクターによるライブ人工知能(AI)トレーニングコースでは、実世界の問題を解決するためのAIソリューションの実装方法を実践的に提供しています。 AIトレーニングは、「オンサイトライブトレーニング」または「リモートライブトレーニング」として利用できます。現地でのトレーニングは、 NobleProg提携の企業研修センターで受講可能です。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。

お客様の声

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Artificial Intelligenceコース概要

コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
14 時間
概要
このコースでは、 Automotive産業のAI( Machine LearningとDeep Learning重視)について説明します。簡単なオートメーション、画像認識から自律的な意思決定まで、自動車のさまざまな状況で(潜在的に)使用できるテクノロジを判断するのに役立ちます。
14 時間
概要
In this instructor-led, live training, we go over the principles of neural networks and use OpenNN to implement a sample application.

Format of the course

- Lecture and discussion coupled with hands-on exercises.
14 時間
概要
このクラスルームベースのトレーニングセッションには、関連するニューラルおよびディープネットワークライブラリを使用したプレゼンテーション、コンピュータベースの例、およびケーススタディ演習が含まれます。
21 時間
概要
コースは、商業 MATLAB のパッケージに代替プログラムを知っていただきたい人のために捧げられています。3日間のトレーニングは、環境を移動し、データ解析とエンジニアリング計算のためのオクターブパッケージを実行するための包括的な情報を提供しています。訓練の受け手は初心者であるが、またプログラムを知って、彼らの知識を体系化し、彼らの技術を改善したいと思う人。他のプログラミング言語の知識は必須ではありませんが、学習者と #39 を非常に容易にし、知識を習得します。コースでは、多くの実用的な例では、プログラムを使用する方法が表示されます。
28 時間
概要
OpenCV (Open Source Computer Visionライブラリ:http://opencv.org)は、数百ものComputer Visionアルゴリズムを含む、オープンソースのBSDライセンスのライブラリです。

観客

このコースは、コンピュータビジョンプロジェクトにOpenCVを利用しようとしているエンジニアや建築家を対象としています。
14 時間
概要
OpenCV is a library of programming functions for deciphering images with computer algorithms. OpenCV 4 is the latest OpenCV release and it provides optimized modularity, updated algorithms, and more. With OpenCV 4 and Python, users will be able to view, load, and classify images and videos for advanced image recognition.

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.
14 時間
概要
OpenFace は、Python とトーチベースのオープンソース、Google & #39 に基づくリアルタイムの顔認識ソフトウェアです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、OpenFace & #39 のコンポーネントを使用して、サンプルの顔認識アプリケーションを作成して展開する方法を受講者が学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、dlib、OpenVC、トーチ、および nn4 を含む OpenFace & #39 のコンポーネントを使用して、顔検出、アライメント、および変換
を実装します。 - は、監視、身元確認、バーチャルリアリティ、ゲーム、リピート顧客の特定など、実世界のアプリケーションに OpenFace を適用します

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 時間
概要
Apache OpenNLP ライブラリは、自然言語テキストを処理するための機械学習ベースのツールキットです。言語の検出、トークナイゼーション、文のセグメンテーション、品詞のタグ付け、名前付きエンティティの抽出、チャンク、解析、おけるの解決など、最も一般的な NLP タスクをサポートしています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、OpenNLP を使用してテキストベースのデータを処理するモデルを作成する方法について説明します。サンプルのトレーニングデータと同様にカスタマイズされたデータセットは、演習の演習の基礎として使用されます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- OpenNLP
のインストールと設定 - は、既存のモデルをダウンロードするだけでなく、独自の
を作成する - は、サンプルデータの様々なセットのモデルを訓練する
既存の Java アプリケーションと OpenNLP を統合する -

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
7 時間
概要
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はOpenNMT設定方法と使用方法を学び、さまざまなサンプルデータセットの翻訳を実行します。コースは、機械翻訳に適用されるニューラルネットワークの概要から始まります。参加者は、学んだ概念についての理解を示し、講師からのフィードバックを得るためにコース全体を通して実習を行います。

このトレーニングの終わりまでに、参加者はライブのOpenNMTソリューションを実装するために必要な知識と実践を得ることがOpenNMTます。

原文と訳文のサンプルは、視聴者の要求に応じて事前に準備されます。

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、ヘビー実習
21 時間
概要
このコースはOptaPlannerを教えるための実践的なアプローチをOptaPlannerます。このツールの基本機能を実行するために必要なツールを参加者に提供します。
21 時間
概要
非構造化データは、すべてのデータの 90% 以上を占めると推定されており、その大部分はテキストの形式になっています。ブログの投稿、ツイート、ソーシャルメディア、その他のデジタルパブリケーションは、この増大するデータの本体に継続的に追加されます。

はこのインストラクター主導のライブコースであり、このデータから洞察と意味を抽出することを中心にしています。R 言語と自然言語処理 (NLP) ライブラリを利用して、私たちは、コンピュータサイエンス、人工知能、計算言語学の概念と技法を組み合わせて、テキストデータの背後にある意味をアルゴリズム的に理解します。データサンプルは、顧客の要件ごとにさまざまな言語で使用できます。

このトレーニングの最後までに

は、異なるソースからデータセット (大小) を準備し、その意義を分析して報告するための適切なアルゴリズムを適用することができます。

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、ヘビーハンズオン練習、
理解を測るための時折のテスト
21 時間
概要
PaddlePaddle (パラレル分散ディープラーニング) は、Baidu によって開発されたスケーラブルなディープラーニングプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、PaddlePaddle を使用して、製品およびサービスアプリケーションで深い学習を可能にする方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- の設定と構成 PaddlePaddle
- は、画像認識とオブジェクト検出のための畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を設定する
- は、感情解析のためのリカレントニューラルネットワーク (RNN) を設定する
- はユーザーが答えを見つけるのを助けるために推薦システムの深い学習をセットアップした
- は、クリックスルー率 (CTR) を予測し、大規模な画像セットを分類し、光学式文字認識 (OCR) を実行し、検索をランク付けし、コンピュータウイルスを検出し、勧告システムを実装します。

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 時間
概要
パターンマッチングは、画像内の指定されたパターンを見つけるために使用される手法です。これを使用して、取り込まれた画像内の指定された特性、たとえば工場ラインの不良品に表示されるラベル、またはコンポーネントの指定された寸法などを判断できます。 「 Pattern Recognition 」(関連するサンプルのより大きなコレクションに基づいて一般的なパターンを認識する)とは異なります。これは、探しているものを明確に示し、期待されるパターンが存在するかどうかを判断するためです。

コースの形式

- このコースでは、 Machine Visionに適用されるパターンマッチングの分野で使用されるアプローチ、テクノロジ、およびアルゴリズムを紹介します。
21 時間
概要
PredictionIOは、最先端のオープンソーススタックの上に構築されたオープンソースのMachine Learning Serverです。

観客

このコースは、あらゆる機械学習タスク用の予測エンジンを作成したい開発者およびデータ科学者を対象としています。
14 時間
概要
Rは、統計計算、データ分析、およびグラフィック用のオープンソースの無料プログラミング言語です。 Rは、企業や学界内で増え続けるマネージャやデータアナリストによって使用されています。 Rにはデータマイニング用のさまざまなパッケージがあります。
14 時間
概要
Pandas is a Python library for data manipulation and analysis. Using Pandas, users can perform predictive analysis through machine learning.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Pandas to preform predictive analysis with machine learning.

By the end of this training, participants will be able to:

- Perform data wrangling in Python.
- Conduct ETL operations for machine learning.
- Create data visualizations with Pandas

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.
21 時間
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、画像、音楽、テキスト、財務データを含む一連のデモアプリケーションを構築する際に、Python で最も関連性の高い最先端の機械学習技術を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は複雑な問題を解くための機械学習アルゴリズムと技法を実装する
- は、画像、音楽、テキスト、および財務データを含むアプリケーションに深い学習と半教師付き学習を適用する
- は Python アルゴリズムを最大のポテンシャル
にプッシュする - は NumPy やテアノなどのライブラリーやパッケージを使用して

観客

- 開発者
- アナリスト
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 時間
概要
コンピュータビジョンは、デジタルメディアから有用な情報を自動的に抽出、分析、理解することを含むフィールドです。Python は、その明確な構文とコード readibility のための有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Python を使用した単純なコンピュータビジョンアプリケーションのセットの作成をステップとして、コンピュータビジョンの基本を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- コンピュータビジョンの基本を理解する
- Python を使用してコンピュータビジョンタスクを実装する
- は、独自の顔、オブジェクト、およびモーション検出システムを構築する

観客

- Python プログラマは、コンピュータビジョン
に興味を持って コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 時間
概要
この教室ベースのトレーニングセッションは、ビジネスで AI とロボティクスのアプリケーションと一緒に NLP のテクニックを探求します。デリゲートは、Python

を使用して コンピュータベースの例とケーススタディの解決演習を実施します
21 時間
概要
このコースは書かれた英語のテキストから意味を抽出することに興味がある人々のために設計されています、知識は他の人間の言語にも同様に適用されることができます。

このコースでは、ブログ記事、ツイートなど、人間が書いたテキストをどのように利用するかについて説明します。

たとえば、アナリストは、広範囲のデータソースに基づいて自動的に結論に達するアルゴリズムを設定できます。
35 時間
概要
は、トレーニングの終わりまでに代表者が十分に不可欠な python の概念が装備されていることが期待され、十分に NLP と ML ベースの操作のほとんどを実装する NLTK を使用することができる必要があります。トレーニングは、実行の知識だけでなく、その技術の論理的かつ運用上の知識を提供することを目的としています。
14 時間
概要
この教室ベースのトレーニングセッションは、コンピュータベースの例と関連するプログラムを使用して、ケーススタディの演習を解決すると、機械学習技術を探求する languauge
28 時間
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされていなくても学習することができる人工知能の一分野です。 Rは金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は金融業界の現実的な問題を解決するための機械学習技術とツールを適用する方法を学びます。プログラミング言語としてRが使用されます。

参加者は最初に主要な原則を学び、次に自分の機械学習モデルを構築し、それを使っていくつかのチームプロジェクトを完成させることによって自分の知識を実践に移します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- 機械学習の基本概念を理解する
- 金融における機械学習の応用と使い方を学ぶ
- Rによる機械学習を使用して独自のアルゴリズム取引戦略を開発する

観客

- 開発者
- データ科学者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
21 時間
概要
MLflow is an open source platform for streamlining and managing the machine learning lifecycle. It supports any ML (machine learning) library, algorithm, deployment tool or language. Simply add MLflow to your existing ML code to share the code across any ML library being used within your organization.

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.
14 時間
概要
このコースの目的は、 Machine Learning方法を実際に適用するための基本的な能力を提供することです。このコースでは、 Scalaプログラミング言語とそのさまざまなライブラリを使用し、多数の実用的な例に基づいて、 Machine Learning最も重要な構成要素の使用方法、データモデリングの決定方法、アルゴリズムの出力の解釈方法、結果を検証します。

私たちの目標は、 Machine Learningツールボックスの最も基本的なツールを自信を持って理解して使用するスキルを提供し、 Data Scienceのアプリケーションの一般的な落とし穴を回避することです。
14 時間
概要
このコースの目的は、 Machine Learning方法を実際に適用するための基本的な能力を提供することです。 Pythonプログラミング言語とそのさまざまなライブラリを使用し、多数の実用的な例に基づいて、このコースでは、 Machine Learning最も重要な構成要素の使用方法、データモデリングの決定方法、アルゴリズムの出力の解釈方法、結果を検証します。

私たちの目標は、 Machine Learningツールボックスの最も基本的なツールを自信を持って理解して使用するスキルを提供し、 Data Scienceのアプリケーションの一般的な落とし穴を回避することです。
14 時間
概要
このコースの目的は、 Machine Learning方法を実際に適用するための基本的な能力を提供することです。 Rプログラミングプラットフォームとそのさまざまなライブラリを使用し、多数の実用的な例に基づいて、このコースでは、 Machine Learning最も重要な構成要素の使用方法、データモデリングの決定方法、アルゴリズムの出力の解釈方法、結果を検証します。

私たちの目標は、 Machine Learningツールボックスの最も基本的なツールを自信を持って理解して使用するスキルを提供し、 Data Scienceのアプリケーションの一般的な落とし穴を回避することです。
7 時間
概要
このトレーニングコースは、実用的なアプリケーションで基本的なMachine Learning技術を適用したい人々のためのものです。

観客

機械学習にある程度精通しており、Rのプログラミング方法を知っているデータ科学者および統計学者。このコースの重点は、データ/モデルの作成、実行、事後分析および視覚化の実用面にある。目的は、職場での方法の適用に興味がある参加者に機械学習の実践的な紹介をすることです

分野別の例は、研修を視聴者に関連させるために使用されます。
14 時間
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、ios モバイルアプリの作成と展開をステップとして、ios マシンラーニング (ML) テクノロジスタックの使用方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 画像処理、テキスト解析、音声認識が可能なモバイルアプリを作成する
- は、ios アプリへの統合のために事前に訓練された ml モデルにアクセス
- カスタム ml モデルを作成する
- ios アプリに Siri 音声サポートを追加
- 理解また、coreML、ビジョン、CoreGraphics、GamePlayKit
などのフレームワークを使用して、Python、- 、Keras、コーヒー、sci キットの学習、Tensorflow、アナコンダ、スパイダー libsvm

観客の

のような言語やツールを使用

- 開発者

形式のコース

- パートの講義、一部の議論、演習と重い実践的な実践
35 時間
概要
MLOps is a set of tools and methodologies for combining Machine Learning and DevOps practices. The goal of MLOps is to automate and optimize the deployment and maintenance of ML systems in production.

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.

今後の人工知能(AI)コース

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