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

オンラインまたはオンサイトのインストラクター主導のライブ人工知能(AI)トレーニングコースは、実世界の問題を解決するためのAIソリューションを実装する方法を実践的な練習を通じて示します。

AIトレーニングは、「オンラインライブトレーニング」または「オンサイトライブトレーニング」として利用できます。オンラインライブトレーニング(別名「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で行われます。現地でのライブトレーニングは、日本のお客様のオフィスまたは日本のNobleProg提携の企業トレーニングセンターにて実施が可能です。

NobleProg - 現地のトレーニングプロバイダー

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
7 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at 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.
7 時間
AlphaFoldは、タンパク質構造の予測を実行するシステムです。 それはAlphabet’s/Google’s DeepMindによって開発され、タンパク質構造の3Dモデルを正確に予測できる深い学習システムです。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、実験研究におけるガイドとしてモデルをどのように機能し、使用するかを理解したい生物学者に向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

基本原則を理解する(2)。 2 どのように働くかを学びましょう。 (2)予測と結果を解釈する方法を学びます。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、私たちに連絡して整理してください。
14 時間
Waikato Environment for Knowledge Analysis(0)は、オープンソースのデータ鉱業ビジュアル化ソフトウェアです。 データの準備、分類、クラスティング、およびその他のデータ採掘活動のための機械学習アルゴリズムのコレクションを提供します。

このインストラクター指導、ライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、データ鉱業の課題を実行するために使用したいデータアナリストやデータ科学者に向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

インストール・インストール(0) Weka環境とワークベンチを理解する。 データ採掘作業の実施 Weka

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、私たちに連絡して整理してください。
14 時間
このコースの目的は、実践における方法(1)の適用における基本的なスキルを提供することです。 プログラミング言語とそのさまざまな図書館の使用を通じて、多くの実践的な例に基づいて、このコースは、最も重要な構築ブロックを使用する方法を教え、データモデリングの決定を下す方法、アルゴリズムの出力を解釈し、結果を確認します。

私たちの目標は、あなたが信頼できるように理解し、ツールボックスの最も基本的なツールを使用するスキルを提供し、アプリケーションの一般的な落とし穴を避けることです。
21 時間
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
21 時間
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
28 時間
このコースの目的は、機械学習の方法を実際に適用するための一般的な習熟度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することにより、数多くの実用的な例に基づいて、このコースでは、機械学習の最も重要なビルディングブロックの使用方法、データモデリングの決定方法、アルゴリズムを出力し、結果を検証します。

私たちの目標は、機械学習ツールボックスから最も基本的なツールを理解して使用するためのスキルを自信を持って提供し、データサイエンスアプリケーションの共通の落とし穴を回避することです。
28 時間
このコースでは、言語学者やプログラマーをNLPに導入します。 このコースでは、主にnltk.org(自然言語ツールキット)を使用しますが、NLPに関連する他の図書館も使用します。 現在、このコースを Python 2.x または Python 3.x で実行できます。 例は英語またはマンダリン語(普通話)です。 また、予約前に合意した場合、他の言語も利用できます。
35 時間
これは、 Data ScienceとAIの5日間の入門書です。

このコースには、 Pythonを使用した例と演習が含まれています
28 時間
これは、AIとそのアプリケーションを導入する4日間のコースであり、プログラミング言語を使用しています。 このコースを完了する際にAIプロジェクトを開始するための追加の日がある可能性があります。
21 時間
デープ Reinforcement Learning は, 审判 失敗 や 報酬 や 報告 から 学ぶ 能力 を 指摘 し て い ます。 人間と#39を持つことができることができます。 目的は自分に知識を得ると建てることができます。 目的は、目的には、ビジョンのような原子インポートから直接の知識を受けることができます。 強調 学習 を 認識 する ため, 深い 学習 や ネュール ネットワーク が 用い られ て い ます。 強力 の 学習 は マシン の 学習 から 異なっ て い ます。

この教師では、生きていた訓練で、参加者はディープの基本的なことを学ぶ。 Deep Learning 代理者を創造しました。

この訓練の終わりまで 参加者は:

ディープの後に関する重要な概念を理解し、それを Machine Learning アクセスした Reinforcement Learning アルゴリズムを解決することができます。 実際の世界問題を解決するため、Deep Learning アジェントを建設することができます。

音楽

開発 者 は データ 科学 者

コースのフォーマット

プラスチーム、部分の話題、運動、重大な手術
14 時間
IBM Cloud Pak for Dataは、AIで使用されるデータを収集、組織および分析するための多雲ソフトウェアプラットフォームです。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、AIソリューションで使用するためのデータを準備するためにIBM Cloud Pakを使用したいデータ科学者に向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

Cloud Pak for Data をインストールおよび設定します。 データの収集、組織、分析を統合する。 データのためのクラウドパックをさまざまなサービスと統合して、一般的なビジネス問題を解決します。 AIソリューションの開発にチームメンバーと協力するためのワークフローを実施します。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、私たちに連絡して整理してください。
28 時間
機械学習は、コンピュータが明確にプログラミングされずに学ぶ能力を持つ人工知能の分野です。

深い学習は、神経ネットワークなどの学習データの表現や構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。

Pythonは、明確な合成とコード読みやすさで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指導、ライブトレーニングでは、参加者は、深い学習クレジットリスクモデルの作成を通じてテレコムを使用するための深い学習モデルを実施する方法を学びます。

このトレーニングの終了後、参加者は:

深い学習の基本的な概念を理解する。 テレコムにおける深い学習の応用と用途を学びます。 テレコムのための深い学習モデルを作成するために使用する Python, Keras, and TensorFlow. 自分の深い学習のクライアントの予測モデルを使用して構築する Python.

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、私たちに連絡して整理してください。
14 時間
埋め込みプロジェクターは、機械学習システムを訓練するために使用されるデータを視覚化するためのオープンソースの web アプリケーションです。Google によって作成された、それは TensorFlow の一部です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、プロジェクターの埋め込みの概念を紹介し、デモプロジェクトのセットアップを通じて参加者をウォークします。

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:

- 機械学習モデルによるデータの解釈方法を探る
- は、機械学習アルゴリズムがそれをどのように解釈するかを理解するために、データの3d と2d ビューをナビゲートし
- は、込みの背後にある概念と、画像、単語、数字の数学的ベクトルを表す役割を理解しています。
- 特定の埋め込みのプロパティを調べて、モデルの動作を理解する
- は、このような音楽愛好家のための曲の推薦システムを構築する現実世界のユースケースに埋め込みプロジェクトを適用する

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
このコースは、マネージャー、ソリューションアーキテクチャー、イノベーション担当者、CTO、ソフトウェアアーキテクチャー、および応用人工知能の概要とその開発の最も近い予測に興味のあるすべての人々のために作成されました。
21 時間
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。
28 時間
この4日間のコースは、遺伝的アルゴリズムがどのように機能するかを教えることを目的としています。遺伝的アルゴリズムのモデルパラメータを選択する方法についても説明します。このコースでは遺伝的アルゴリズムの多くのアプリケーションがあり、最適化問題は遺伝的アルゴリズムで取り組まれています。
7 時間
これはプレゼンテーションと質疑応答形式の教室ベースのトレーニングセッションです。
14 時間
インテリジェントプロセスオートメーション(IPA)は、 Artificial Intelligence (AI) 、ロボット工学、およびRPAの機能を拡張するためのサードパーティサービスとの統合を指します。

このインストラクター主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)は、よりインテリジェントな機能を備えたRPAシステムをセットアップまたは拡張したい技術者を対象としています。

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。

- UiPath IPAをインストールして構成します。
- ロボットが他のロボットを管理できるようにします。
- コンピュータービジョンを適用して、画面オブジェクトを正確に特定します。
- 言語パターンを検出し、非構造化コンテンツのセンチメント分析を実行できるロボットを有効にします。

コースの形式

- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
- UiPath IPAの詳細については、https:// wwwをご覧ください。 UiPath .com / rpa / intelligent-process-automation
14 時間
ソフトウェア テストは、ソフトウェア アプリケーションの機能の有効性を評価するプロセスです。人工知能をソフトウェア テスト環境に統合することで、プロセスを AI 駆動にし、テストのオーサリング、実行、および保守を高速化できます。

このインストラクター主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)は、AI駆動のソフトウェアテスト環境を希望するソフトウェアテスターを対象としています。

このトレーニングを終了すると、参加者は次の情報を受講できるようになります。

- AI を使用して単体テストの生成とパラメータ化を自動化します。
- 実際のユースケースで機械学習学習を適用します。
- AI を使用して API テストの生成と保守を自動化します。
- 機械学習メソッドを使用して、Seleniumテストの実行を自己修復します。

コースの形式

- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんのエクササイズと練習。
- ライブ ラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
7 時間
AI(人工知能)とは、データにおけるパターンを認識することによって特定の課題を実行する機械のための知能である。 AIは、ユーザーがデジタルマーケティングキャンペーンの成功をハッキングすることを可能にします。

このインストラクター指導、ライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、価値のある顧客の知識を通じてデジタルマーケティング戦略を改善するためにAIを使用したいマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティングマーケティング

このトレーニングの終了後、参加者は:

ブランドがユーザーに接続する方法を改善するためのAIソフトウェアを導入します。 チャットボットを使用してユーザー体験を最適化します。 作業の自動化を通じて生産性と収入を高める。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、私たちに連絡して整理してください。
21 時間
Robotics 人工知能(AI)の分野で、スマートで効率的な機械のプログラミングと設計に取り組んでいます。

このインストラクター指導、ライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、基本的なAI方法を通じてロボットをプログラミングし、作成したいエンジニアに向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

実装フィルター(カルマンと粒子)は、ロボットがその環境に移動する物体を位置づけることを可能にします。 検索アルゴリズムと動き計画を実施します。 実施PIDコントロールは、環境内のロボットの動きを規制するためです。 SLAMアルゴリズムを実施して、ロボットが未知の環境をマッピングできるようになります。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、私たちに連絡して整理してください。
7 時間
Artificial Intelligence (AI)は、人間のように考え、行動するためにプログラムされている機械における人間の知能のシミュレーションです。 それは機械学習や深い学習などのさまざまなテクノロジーをカバーし、組織の課題やニーズを解決するために、さまざまなビジネスおよび企業のアプリケーションに使用されています。

このインストラクター指導、ライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、人工知能の基礎を学び、組織のためのAIプロジェクトを管理したい経営者やビジネスリーダーに向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は技術レベルでAIを理解し、AIプロジェクトを成功させるために組織のデータとリソースを使用して戦略化することができます。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、私たちに連絡して整理してください。
80 時間
Roboticsと Artificial Intelligence (AI)は、核施設における安全システムの開発のための強力なツールです。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)では、参加者は、核技術および環境システムの分野で使用されるロボットの異なるタイプのプログラミングのためのさまざまな技術、枠組みおよびテクニックを学びます。

4週間のコースは週5日間開催されます。 毎日は4時間の長さで、ライブラボ環境で講義、議論、実用的なロボット開発で構成されています。 参加者は、得られた知識を実践するために、彼らの仕事に適用されるさまざまな現実世界プロジェクトを完了します。

このコースのターゲットハードウェアは、シミュレーションソフトウェアを通じて3Dでシミュレーションされます。 コードは、最終的な実装テストのために物理的なハードウェア(Arduinoまたはその他の)に充電されます。 ロボットオペレーティングシステム(ロボットオペレーティングシステム)のオープンソースフレームワーク(ロボットオペレーティングシステム)は、ロボットのプログラミングに使用されます。

このトレーニングの終了後、参加者は:

ロボット技術における重要な概念を理解する。 ロボットシステムにおけるソフトウェアとハードウェアの相互作用を理解し、管理する。 ロボットを支えるソフトウェアコンポーネントを理解し、実装します。 シミュレート機械ロボットを構築し、操作し、視覚、感覚、プロセス、ナビゲーション、声を通じて人間と相互作用することができる。 人工知能の必要な要素(機械学習、深い学習など)を理解する スマートロボットを構築するのに適しています。 実装フィルター(カルマンと粒子)は、ロボットがその環境で動く物体を位置づけることを可能にします。 検索アルゴリズムと動き計画を実施します。 実施PIDコントロールは、環境内のロボットの動きを規制するためです。 SLAMアルゴリズムを実施して、ロボットが未知の環境をマッピングできるようになります。 現実的なシナリオでロボットをテストしてトラブルを解決する。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

ハードウェアについて

ハードウェアキットはトレーニング前にインストラクターによって確認されます。 キットには、以下のコンポーネントが含まれます。 (4)議会 エンジンコントローラー 距離センサー Bluetooth 奴隷 プロトタイプボードとケーブル USB ケーブル クルマキット - 参加者は、独自のハードウェアを提供する必要があります。

コースカスタマイズオプション

このコースのいずれかの部分をカスタマイズするために(プログラミング言語、ロボットモデル、マイクロコントローラーなど) 整理するためにお問い合わせください。
120 時間
Roboticsと Artificial Intelligence (AI)は、核施設における安全システムの開発のための強力なツールです。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)では、参加者は、核技術および環境システムの分野で使用されるロボットの異なるタイプのプログラミングのためのさまざまな技術、枠組みおよびテクニックを学びます。

6週間のコースは週5日間開催されます。 毎日は4時間の長さで、ライブラボ環境で講義、議論、実用的なロボット開発で構成されています。 参加者は、得られた知識を実践するために、彼らの仕事に適用されるさまざまな現実世界プロジェクトを完了します。

このコースのターゲットハードウェアは、シミュレーションソフトウェアを通じて3Dでシミュレーションされます。 ロボットオペレーティングシステム(ロボットオペレーティングシステム)のオープンソースフレームワーク(ロボットオペレーティングシステム)は、ロボットのプログラミングに使用されます。

このトレーニングの終了後、参加者は:

ロボット技術における重要な概念を理解する。 ロボットシステムにおけるソフトウェアとハードウェアの相互作用を理解し、管理する。 ロボットを支えるソフトウェアコンポーネントを理解し、実装します。 シミュレート機械ロボットを構築し、操作し、視覚、感覚、プロセス、ナビゲーション、声を通じて人間と相互作用することができる。 人工知能の必要な要素(機械学習、深い学習など)を理解する スマートロボットを構築するのに適しています。 実装フィルター(カルマンと粒子)は、ロボットがその環境で動く物体を位置づけることを可能にします。 検索アルゴリズムと動き計画を実施します。 実施PIDコントロールは、環境内のロボットの動きを規制するためです。 SLAMアルゴリズムを実施して、ロボットが未知の環境をマッピングできるようになります。 複雑な作業を実行するためのロボットの能力を拡大する(4)。 現実的なシナリオでロボットをテストしてトラブルを解決する。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

このコースのいずれかの部分をカスタマイズするために(プログラミング言語、ロボットモデルなど) 整理するためにお問い合わせください。
7 時間
トレーニングは、ニューラルネットワークとその応用の基礎を学びたい人々を対象としています。
14 時間
このコースは、Rプロジェクトソフトウェアを使用して現実世界の問題にニューラルネットワークを適用することを紹介します。
14 時間
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Machine Learningを適用したい人々のためのものです。

観客

このコースは統計学にある程度精通していてR(あるいはPythonや他の選ばれた言語)をプログラムする方法を知っているデータ科学者や統計学者のためのものです。このコースの重点は、データ/モデルの準備、実行、事後分析、および視覚化の実用面にあります。

目的は、職場でメソッドを適用することに興味がある参加者に、 Machine Learningへの実用的なアプリケーションを提供することです。

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。
21 時間
人工ニューラルネットワークは、「インテリジェント」タスクを実行できるArtificial Intelligence (AI)システムの開発に使用される計算データモデルです。 Neural Networksは、それ自体がAIの実装の1つであるMachine Learning (ML)アプリケーションで一般的に使用されています。 Deep LearningはMLのサブセットです。
21 時間
人工ニューラルネットワークは、「インテリジェント」タスクを実行できるArtificial Intelligence (AI)システムの開発に使用される計算データモデルです。 Neural Networksは、それ自体がAIの実装の1つであるMachine Learning (ML)アプリケーションで一般的に使用されています。 Deep LearningはMLのサブセットです。

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