機械学習のトレーニングコース

機械学習のトレーニングコース

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

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ML (Machine Learning)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
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
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
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
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。
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。
28 時間
概要
このコースでは、ニューラルネットワークの知識と、一般的に機械学習アルゴリズム、ディープラーニング(アルゴリズムとアプリケーション)の知識が得られます。

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 。
21 時間
概要
この教室ベースのトレーニングセッションでは、(推奨される) Python使った機械学習ツールを探ります。参加者は、コンピュータを使った例題とケーススタディ演習を行います。
21 時間
概要
このコースでは、ロボット工学アプリケーションにおける機械学習方法を紹介します。

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。
21 時間
概要
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。
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
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.
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。
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。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。
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
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。 Pythonはその明確な構文と読みやすさで有名なプログラミング言語です。それは機械学習アプリケーションを開発するためのよくテストされたライブラリとテクニックの優れたコレクションを提供します。

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。

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
21 時間
概要
このトレーニングコースは、チームの実用的な用途にMachine Learningを適用したい人々のためのものです。トレーニングは技術的なものに飛び込むことはなく、基本的な概念やそのビジネス/運用アプリケーションを中心に展開します。

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
21 時間
概要
このコースはAIをカバーします( Machine LearningとDeep Learning重視)
7 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(オンサイトまたはリモート)は、ビッグデータを最大限に活用しながら機械学習戦略を実装する方法を学び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。
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
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
21 時間
概要
Machine Learning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。 Pythonはその明確な構文と読みやすさで有名なプログラミング言語です。それは機械学習アプリケーションを開発するためのよくテストされたライブラリとテクニックの優れたコレクションを提供します。

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
21 時間
概要
TensorFlowは、ディープラーニング、数値計算、大規模機械学習のためにGo ogleが開発した人気の機械学習ライブラリです。 TensorFlow 2019年1月にリリース2.0は、の最新バージョンですTensorFlowと熱心実行、互換性とAPIの一貫性の改善が含まれています。

このインストラクター主導のライブトレーニング(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。
14 時間
概要
Deeplearning4jは、 JavaとScala用に書かれたオープンソースの分散型ディープラーニングライブラリです。 HadoopおよびSparkと統合されたDL4Jは、分散GPUおよびCPU上のビジネス環境で使用されるように設計されています。

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。
35 時間
概要
このコースは、ニューラルネットワーク、および一般的に機械学習アルゴリズム、ディープラーニング(アルゴリズムとアプリケーション)の概念的な知識を提供することから始まります。

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
35 時間
概要
TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs.

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
7 時間
概要
は、テンソル処理ユニット (TPU) は、Google が数年間内部的に使用しているアーキテクチャであり、ちょうど今、一般大衆が使用できるようになっている。これには、適切なレベルの精度を返すために、合理化された行列乗算、16ビットではなく8ビット整数など、ニューラルネットワークで使用するための最適化がいくつか含まれています。

このインストラクター主導の, ライブトレーニング, 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
21 時間
概要
Torchは、オープンソースの機械学習ライブラリであり、 Luaプログラミング言語に基づいた科学計算フレームワークです。ディープラーニングと畳み込みネットに特に重点を置いて、数値、機械学習、コンピュータービジョンの開発環境を提供します。これは、Machine and Deep Learning向けの最速かつ最も柔軟なフレームワークの1つであり、 Facebook 、 Go ogle、Twitter、NVIDIA、AMD、Intelなどの企業で使用されています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、 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
週末機械学習コース, 夜のML (Machine Learning)トレーニング, 機械学習ブートキャンプ, 機械学習 インストラクターよる, 週末Machine Learning (ML)トレーニング, 夜の機械学習コース, ML (Machine Learning)指導, ML (Machine Learning)インストラクター, 機械学習レーナー, ML (Machine Learning)レーナーコース, 機械学習クラス, 機械学習オンサイト, ML (Machine Learning)プライベートコース, 機械学習1対1のトレーニング

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