地元のインストラクターによるライブマシンラーニング（ML）トレーニングコースでは、さまざまな業界の現実の問題を解決するための機械学習テクニックとツールの実践方法を実践的に実践します。 NobleProg MLコースは、Python、R言語、Matlabなど、さまざまなプログラミング言語とフレームワークをカバーしています。マシンラーニングコースは、ファイナンス、バンキング、保険など、数多くの業界アプリケーションに提供され、機械学習の基本とディープラーニングなどの高度なアプローチをカバーしています。マシンラーニングトレーニングは、「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。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。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。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー
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お客様の声
私はトピック選択の恩恵を受けました。トレーニングのスタイル。オリエンテーションを練習する。
Commerzbank AG
コース: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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私はそれがとても好きです。
蒙 李
コース: Machine Learning Fundamentals with Python
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指導者の指導の仕方と例
ORANGE POLSKA S.A.
コース: Machine Learning and Deep Learning
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提案された問題について自分で議論する可能性
ORANGE POLSKA S.A.
コース: Machine Learning and Deep Learning
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講師とのコミュニケーション
文欣 张
コース: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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それが好き
lisa xie
コース: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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機械学習の話題、特にニューラルネットワークについて詳しく解説します。話題の多くを解読しました。
Sacha Nandlall
コース: Python for Advanced Machine Learning
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私は本当に練習が好きでした
L M ERICSSON LIMITED
コース: Machine Learning
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ラボ演習
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
コース: Machine Learning
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トレーニング資料が入手可能なJupyterノートブックフォーム
L M ERICSSON LIMITED
コース: Machine Learning
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多くのエクササイズや興味深いトピックがありました。
L M ERICSSON LIMITED
コース: Machine Learning
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トレーナーが深く掘り下げて分析し説明した素晴らしいラボ演習（実際の関数にマッチする線形回帰の共変量など）
L M ERICSSON LIMITED
コース: Machine Learning
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エクササイズを含むすべてのマテリアルが同じページにあり、その場で更新されることは素晴らしいことです。解決策は最後に明らかになる。クール！また、Krzysztofが私たちの問題を理解するために余計な努力を払い、可能な技術を提案してくれたことを感謝します。
Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED
コース: Machine Learning
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先進的かつ実用的なアプリケーションの例についての、大規模かつ最新の知識。
ING Bank Śląski S.A.
コース: Introduction to Deep Learning
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演習の多く、グループとの非常に良い協力。
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
コース: Introduction to Deep Learning
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コラボレーター、
ING Bank Śląski S.A.
コース: Introduction to Deep Learning
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提示されたトピックの熱狂者が主導していたことは明らかでした。運動中に興味深い例を使用しました。
ING Bank Śląski S.A.
コース: Introduction to Deep Learning
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トピックの広い範囲とリーダーの実質的な知識をカバーしています。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
コース: Understanding Deep Neural Networks
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不足
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
コース: Understanding Deep Neural Networks
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講師の大きな理論的、実践的な知識。トレーナーのコミュニケーション。コース中に、あなたは質問し、満足のいく答えを得ることができます。
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
コース: Understanding Deep Neural Networks
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アルゴリズムを実装した実用的な部分。これにより、トピックの理解を深めることができました。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
コース: Understanding Deep Neural Networks
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演習とその上で実装された例
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
コース: Understanding Deep Neural Networks
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議論された事例と問題。
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
コース: Understanding Deep Neural Networks
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実質的な知識、コミットメント、知識を伝達する情熱的な方法。理論的講義後の実践例
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
コース: Understanding Deep Neural Networks
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Maciej氏が実際に作成した演習
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
コース: Understanding Deep Neural Networks
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私は教えて、事を賢明にすることに集中するという情熱の恩恵を受けました。
Zaher Sharifi - GOSI
コース: Advanced Deep Learning
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人間の識別と回路基板の不良点検出
王 春柱 - 中移物联网
コース: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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示す
中移物联网
コース: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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フェイスエリアについて。
中移物联网
コース: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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講義の間の非公式なやりとりは、私がこの問題についての理解を深めるのに役立った。
Explore
コース: Deep Reinforcement Learning with Python
Machine Translated
それは事前に準備されたスクリプト - 非常にうまく準備された材料と簡単に遡ることで多くの方法を示しています
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
コース: Machine Learning – Data science
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私はトレーニングが例とコーディングに集中していたのが好きです。それほど多くのコンテンツを3日間のトレーニングにまとめることは不可能だと思いましたが、私は間違っていました。トレーニングは多くのトピックを網羅し、すべてが非常に詳細な方法で行われました（特にモデルのパラメーターの調整 - これに時間がかかるとは思われなかったので、私はとても驚きました）。
Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
コース: Machine Learning – Data science
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交替理論/実践効果的！
CIRAD
コース: Introduction to Machine Learning with MATLAB
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メソッドの段階的な提示と応用
Aurélien Briffaz - CIRAD
コース: Introduction to Machine Learning with MATLAB
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可用性と適応性、質問に対する答え
Jean-Michel MEOT - CIRAD
コース: Introduction to Machine Learning with MATLAB
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議論された問題、実行された演習（例）、訓練の雰囲気、トレーナーとの接触、場所。
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
コース: Octave not only for programmers
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実用的なヒントがたくさん
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
コース: Deep Learning with TensorFlow
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ソリューションの実装に関する多くの情報
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
コース: Deep Learning with TensorFlow
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幅広いAI / IT / SQL / IoT問題からの講師の実用的なヒントと知識の数々。
ABB Sp. z o.o.
コース: Deep Learning with TensorFlow
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さまざまなテキスト要約方法のハウツーに重点を置いていることが気に入っています
コース: Text Summarization with Python
Machine Translated
たくさんの情報、すべての質問に答え、興味深い例
A1 Telekom Austria AG
コース: Deep Learning for Telecom (with Python)
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トレーナーは、対象分野の専門家であり、関連する理論と優れたアプリケーションを使用していました
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
コース: Applied AI from Scratch in Python
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ゼロに近い知識から始めて、最終的には自分のネットワークを構築して訓練することができました。
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
コース: TensorFlow for Image Recognition
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Ewa has a passion for the subject and a huge wealth of knowledge. She impressed all of us with her knowledge and kept us all focused through the day.
Rock Solid Knowledge Ltd
コース: Machine Learning – Data science
Even with having to miss a day due to customer meetings, I feel I have a much clearer understanding of the processes and techniques used in Machine Learning and when I would use one approach over another. Our challenge now is to practice what we have learned and start to apply it to our problem domain
Richard Blewett - Rock Solid Knowledge Ltd
コース: Machine Learning – Data science
So much breadth and topics covered. I felt it was a huge subject to try and cover in 3 days - the trainer did what they could to cover everything almost exactly on time!
Rock Solid Knowledge Ltd
コース: Machine Learning – Data science
さまざまなテキスト要約方法のハウツーに重点を置いていることが気に入っています
コース: Text Summarization with Python
Machine Translated
ML (Machine Learning)サブカテゴリ
ML (Machine Learning)コース概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、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
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
この研修は、基礎の詳細焦点であるが、適切な技術を選択するのに役立ちます： TensorFlow 、 Caffe 、テアーノ、DeepDrive、 Keras 、などの例がで作られていTensorFlow 。
これは、パターン認識のコンテキストにおける既存の方法、動機、および主なアイデアの概要です。
短い理論的背景の後、参加者はオープンソース（通常R）または他の一般的なソフトウェアを使用して簡単な演習を行います。
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。
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
Format of the course
- Lecture and discussion coupled with hands-on exercises.
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。
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。
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。
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。
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
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。
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
- Python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
ターゲットオーディエンス
- 投資家とAI起業家
- 会社がAIスペースに進出しているマネージャーおよびエンジニア
- Businessアナリスト＆投資家
このトレーニングの終わりまでに、参加者は以下のことを行います。
- 機械学習の進化と傾向を理解する
- 機械学習がさまざまな業界でどのように使用されているかを知ってください。
- 組織内で機械学習を実装するために利用できるツール、スキル、およびサービスに精通してください。
- データマイニングと分析を強化するために機械学習をどのように使用できるかを理解します。
- データミドルバックエンドとは何か、そしてそれが企業によってどのように使用されているかを学びましょう。
- ビッグデータとインテリジェントアプリケーションが業界全体で果たしている役割を理解します。
コースの形式
- インタラクティブな講演と討論
- 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、手配するために私達に連絡してください。
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
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
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は銀行業界における現実世界の問題を解決するための機械学習技術とツールの適用方法を学びます。
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。
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
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、Tensorflow 2.0を使用して予測子、分類子、生成モデル、ニューラルネットワークなどを構築したい開発者およびデータサイエンティスト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。
- TensorFlow 2.0をインストールして構成します。
- TensorFlow 2.0の以前のバージョンに対する利点を理解します。
- 深層学習モデルを構築します。
- 高度な画像分類器を実装します。
- ディープラーニングモデルをクラウド、モバイル、IoTデバイスに展開します。
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。
- TensorFlow詳細については、https： TensorFlowをご覧ください。
Word 2Vecは、Tom os Mikolovが率いるGo ogleの研究チームによって導入された単語のベクトル表現を計算する方法です。
観客
このコースは、 Word 2Vecモデルの構築にDeeplearning4Jを利用しようとしている研究者、エンジニア、開発者を対象としています。
パート1（40％）このトレーニングのは基本に、より焦点となっていますが、適切な技術を選択するのに役立ちます： TensorFlow 、 Caffe 、Theano、DeepDrive、 Kerasなど
このトレーニングのパート2（20％）では、ディープラーニングモデルを簡単に作成できるPythonライブラリであるTheanoを紹介しています。
トレーニングのパート3（40％）は、Tensorflow- Go ogleのDeep Learning用オープンソースソフトウェアライブラリの第2世代APIに広く基づいています。例とハンドソンはすべてTensorFlowで作成されTensorFlow 。
聴衆
このコースは、 Deep LearningプロジェクトにTensorFlowを使用しTensorFlowエンジニアを対象としています。
このコースを修了すると、参加者は次のことを行います。
-
ディープニューラルネットワーク（DNN）、CNN、RNNについて十分に理解している
-
TensorFlowの構造と展開メカニズムを理解する
-
インストール/実稼働環境/アーキテクチャのタスクと構成を実行できる
-
コード品質の評価、デバッグの実行、監視ができる
-
トレーニングモデル、グラフ作成、ロギングなどの高度なプロダクションを実装できる
SyntaxNet is a neural-network Natural Language Processing framework for TensorFlow.
Word2Vec is used for learning vector representations of words, called "word embeddings". Word2vec is a particularly computationally-efficient predictive model for learning word embeddings from raw text. It comes in two flavors, the Continuous Bag-of-Words model (CBOW) and the Skip-Gram model (Chapter 3.1 and 3.2 in Mikolov et al.).
Used in tandem, SyntaxNet and Word2Vec allows users to generate Learned Embedding models from Natural Language input.
Audience
This course is targeted at Developers and engineers who intend to work with SyntaxNet and Word2Vec models in their TensorFlow graphs.
After completing this course, delegates will:
- understand TensorFlow’s structure and deployment mechanisms
- be able to carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
- be able to assess code quality, perform debugging, monitoring
- be able to implement advanced production like training models, embedding terms, building graphs and logging
このインストラクター主導の, ライブトレーニング, 参加者は、独自の AI アプリケーションのパフォーマンスを最大化するために TPU のプロセッサの技術革新を活用する方法を学びます.
は、トレーニングの終了により、参加者ができるようになります:
- は大量のデータを
に様々な種類のニューラルネットワークを訓練する - は TPUs を使用して、最大2桁の次数で推論プロセスを高速化し
- は、画像検索、クラウドビジョンや写真などの集中的なアプリケーションを処理するために TPUs を利用して
観客
- 開発者
- 研究者
- エンジニア
- 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
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、 Torchの原理、その独自の機能、および実際のアプリケーションでの適用方法について説明します。数多くの実践的な演習をすべて実行し、学習した概念を示して実践します。
コースの終わりまでに、参加者は他のフレームワークやライブラリと比較して、 Torchの基礎となる機能と機能、およびAIスペース内での役割と貢献について徹底的に理解します。参加者は、 Torchを自分のプロジェクトに実装するために必要な実践も受けています。
コースの形式
- 機械Deep LearningとDeep Learning概要
- クラス内のコーディングおよび統合演習
- 理解度を確認する方法に沿って散らばったテスト質問
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