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

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機械学習(Machine Learning, 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に機械学習の手法とツールを適用する方法を実践的な実践を通じて示します。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。機械学習コースは、金融、銀行、保険などの多くの業界アプリケーション向けに提供されており、機械学習の基礎だけでなく、ディープラーニングなどのより高度なアプローチもカバーしています。

機械学習トレーニングは、「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を使用して実行されます。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でにて現地での実施が可能です。

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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ML (Machine Learning)コース概要

コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
7 時間
概要
このコースは、管理者、ソリューションアーキテクト、イノベーションオフィサー、CTO、ソフトウェアアーキテクト、および応用人工知能の概要とその開発に最も近い予測に関心のある人を対象としています。
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。
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。
21 時間
概要
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
概要
This course will be a combination of theory and practical work with specific examples used throughout the event.
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
MATLAB is a numerical computing environment and programming language developed by MathWorks.
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
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.
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。
35 時間
概要
このコースは、確率と統計に過去の経験がない人のために作成されます。
7 時間
概要
Wolframシステムの統合された環境はそれをデータの分析と提示の両方のための効率的なツールにします。このコースでは、統計計算、可視化、データのインポートとエクスポート、レポートの自動生成など、分析に関連するWolfram言語の側面について説明します。
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。
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
7 時間
概要
シュノーケルは、トレーニングデータを迅速に作成、モデリング、管理するためのシステムです。これは、大規模なラベルのトレーニングセットが利用できない、または入手しやすいドメインのための構造化または "暗い" データ抽出アプリケーションの開発を加速することに焦点を当てています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、シュノーケルを使用したトレーニングデータのモデリングを通じて、テキスト、テーブル、図、画像などの非構造化データから値を抽出するためのテクニックについて学習します。

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、プログラムによってトレーニングセットを作成し、大規模なトレーニングセットのラベリングを有効に
- は、最初のモデリング騒々しいトレーニングセット
で高品質のエンドモデルを訓練する - は、弱い監督技術を実装し、弱く監視された機械学習システムにデータプログラミングを適用するためにシュノーケルを使用して

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
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
Encog は、Java と .net のためのオープンソースのマシン学習フレームワークです。

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、正確なニューラルネットワークの予測モデルを構築するための高度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、underfitting とオーバーフィット回避
を解決するために異なるニューラルネットワークの最適化技術を実装する - 理解し、ニューラルネットワークのアーキテクチャの数から選択してください
- は、監視対象のフィードフォワードおよびフィードバックネットワークを実装し

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
Encog は、Java と .net のためのオープンソースのマシン学習フレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は ENCOG を使用してさまざまなニューラルネットワークコンポーネントを作成する方法を学習します。現実世界のケーススタディについて説明し、これらの問題に対するマシン言語ベースのソリューションについて検討します。

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:

- 正規化プロセスを使用してニューラルネットワークのデータを準備する
- は、フィードフォワードネットワークと伝播トレーニングの方法論を実装する
- 分類および回帰タスクの実装
Encog & #39 GUI ベースのワークベンチ を用いたニューラルネットワークの - モデルとトレーニング
- は、現実世界のアプリケーションにニューラルネットワークのサポートを統合する

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
概要
は、このインストラクター主導で、ライブトレーニング、参加者は、テキストベースのデータから値を抽出するために適切な機械学習と NLP (自然言語処理) 技術を使用する方法を学びます。

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、高品質で再利用可能なコード
でテキストベースのデータサイエンスの問題を解決します。 - は、問題を解決するために scikit (分類、クラスタリング、回帰、次元削減) のさまざまな側面を適用し
- テキストベースのデータ
を用いた効果的な機械学習モデルの構築 - データセットを作成し、非構造化テキストからフィーチャを抽出する
Matplotlib でデータを視覚化 -
- を構築し、洞察力を得るためにモデルを評価
- テキストエンコーディングエラーのトラブルシューティング

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
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
28 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。プログラミング言語としてRが使用されます。

参加者は最初に重要な原則を学び、次に自分の機械学習モデルを構築し、それらを使って数多くのライブプロジェクトを完成させることによって知識を実践に移します。

観客

- 開発者
- データ科学者
- 技術的背景を持つ銀行の専門家

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
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
14 時間
概要
The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for processing natural language text. It supports the most common NLP tasks, such as language detection, tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing and coreference resolution.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to create models for processing text based data using OpenNLP. Sample training data as well customized data sets will be used as the basis for the lab exercises.

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

- Install and configure OpenNLP
- Download existing models as well as create their own
- Train the models on various sets of sample data
- Integrate OpenNLP with existing Java applications

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 時間
概要
Python の機械学習において、テキスト要約機能は入力テキストを読み出し、 テキスト 要約を生成することができます。この機能 は、コマンドラインまたは Python API/ライブラリとして から 利用できます。1つの刺激的なアプリケーションは、エグゼクティブ・サマリーの速い作成です。 これは、レポートやプレゼンテーションを生成する前に テキストデータの大規模なボディ 確認 必要がある組織にとって特に便利です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は Python を使用して、入力 テキストの要約を自動生成する簡単なアプリケーション 作成する 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:

- テキストを要約するコマンドラインツールを使用します。
- デザイン と Python ライブラリを使用して、テキストの要約 コードを作成します。
- 3 つの Python 要約 ライブラリの評価: スミ0.7.0、pysummarization 1.0.4、readless 1.0.17

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
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
28 時間
概要
Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. R is a popular programming language in the financial industry. It is used in financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in the finance industry. R will be used as the programming language.

Participants first learn the key principles, then put their knowledge into practice by building their own machine learning models and using them to complete a number of team projects.

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

- Understand the fundamental concepts in machine learning
- Learn the applications and uses of machine learning in finance
- Develop their own algorithmic trading strategy using machine learning with R

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 時間
概要
Cortana Intelligence Suiteは、エンティティがデータをインテリジェントアクションに変換できるようにするMicrosoft Azureクラウド上の統合された製品とサービスのバンドルです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はCortana Intelligence Suiteの一部であるコンポーネントを使用して、データ駆動型のインテリジェントアプリケーションを構築する方法を学びます。

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。

- Cortana Intelligence Suiteツールの使用方法を学ぶ
- データ管理と分析の最新の知識を習得する
- Cortanaコンポーネントを使用して、データをインテリジェントなアクションに変換します
- Cortanaを使用してアプリケーションをゼロから構築し、クラウド上で起動します

聴衆

- データサイエンティスト
- プログラマー
- 開発者
- マネージャー
- 建築家

コースの形式

- 一部の講義、一部のディスカッション、演習、および実践的な実践
14 時間
概要
AIは、「インテリジェントな決定」をするためにデータとデータを取り巻く活動を理解することができるインテリジェントシステムを構築するための技術の集まりです。テレコムプロバイダにとって、AIを利用するアプリケーションやサービスを構築することは、メンテナンスやネットワークの最適化などの分野における運用とサービスの向上への扉を開くことができます。

このコースでは、AIを構成するさまざまなテクノロジとそれらを使用するために必要なスキルセットを調べます。コース全体を通して、テレコム業界におけるAIの特定のアプリケーションを検証します。

観客

- ネットワークエンジニア
- ネットワーク運用要員
- 通信技術マネージャー

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、実習

今後の機械学習コース

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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