
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
非常にインタラクティブで、期待以上にリラックスできるトレーニングでした。講師は多くのトピックを扱ってくれ、トピックの関連性についても詳細に話してくれました。トピックの規模と複雑さを考慮すると、トレーニング後も学習を続けていくために、このようなトレーニング方式は非常に重要であると思います。
Jonathan Blease
コース: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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トレーナーは非常に知識が豊富で、私が興味を持った分野が含まれていました。
Mohamed Salama
コース: Data Mining & Machine Learning with R
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トピックは非常に興味深いです。
Wojciech Baranowski
コース: Introduction to Deep Learning
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トレーニング後に参加者の問題を解決する理論的知識と意欲を養成する。
Grzegorz Mianowski
コース: Introduction to Deep Learning
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トピック。とても興味深い!。
Piotr
コース: Introduction to Deep Learning
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最終的には複雑すぎるにもかかわらず、各トピックの後の演習は本当に役に立ちました。一般に、提示された資料は非常に興味深いものでした。画像認識の練習は素晴らしかった。
Dolby Poland Sp. z o.o.
コース: Introduction to Deep Learning
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私はトレーニングが磨かれて行われると、トレーナーが自分の知識をより効率的に分かち合うことができると思います。
Radek
コース: Introduction to Deep Learning
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深い学習の世界的概要
Bruno Charbonnier
コース: Advanced Deep Learning
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演習は十分に実践的であり、 Python高度な知識は必要ありません。
Alexandre GIRARD
コース: Advanced Deep Learning
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Erasを使った実際の例題の演習。イタリアはこのトレーニングに関する私たちの期待を完全に理解していました。
Paul Kassis
コース: Advanced Deep Learning
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私たちの質問に対するクリスの明確な答えを本当に感謝しています。
Léo Dubus
コース: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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私は一般的に知識のあるトレーナーを楽しんだ。
Sridhar Voorakkara
コース: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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私はこのクラスのスタンダードに驚いていました。私はそれが大学の標準であると言います。
David Relihan
コース: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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全体的に非常に良い概要です。 GoそれがないようTensorflowが動作する理由にODの背景を。
Kieran Conboy
コース: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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私は質問をする機会が好きで、理論の深い説明をもっと得た。
Sharon Ruane
コース: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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私たちは主題についてより多くの洞察を得ました。いくつかの素敵な議論は、私たちの会社内のいくつかの実際のテーマで行われました。
Sebastiaan Holman
コース: Machine Learning and Deep Learning
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このトレーニングは、理論と実践がどのように密接に関係しているかを示すことにより、さらに拡張するための適切な基盤を提供しました。実際、以前よりもこのテーマに興味を持ちました。
Jean-Paul van Tillo
コース: Machine Learning and Deep Learning
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私は本当に話題のカバレッジと深みを楽しんでいました。
Anirban Basu
コース: Machine Learning and Deep Learning
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講師は非常に簡単で難しいトピックや高度なトピックを説明しました。
Leszek K
コース: Artificial Intelligence Overview
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トピックに関するトレーナーの深い知識。
Sebastian Görg
コース: Introduction to Deep Learning
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機械学習を行うための非常に更新されたアプローチまたはCPI(テンソルフロー、時代遅れ、学習)。
Paul Lee
コース: TensorFlow for Image Recognition
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非常に柔軟です。
Frank Ueltzhöffer
コース: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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私は一般に柔軟性を楽しんだ。
Werner Philipp
コース: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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技術の見通し:将来どのような技術/プロセスが重要になるか。どのような技術が使用されるのかを見てください。
Commerzbank AG
コース: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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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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ML (Machine Learning)サブカテゴリ
ML (Machine Learning)コース概要
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
Format of the course
- Lecture and discussion coupled with hands-on exercises.
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、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
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.
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 。
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.
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。
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
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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。
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.
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
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。
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.
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
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。
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
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