
Los cursos de capacitación en línea de Apache SystemML en vivo, a cargo de un instructor, demuestran a través de la discusión interactiva y la práctica los fundamentos y los temas avanzados de Apache SystemML.
La capacitación de Apache SystemML está disponible como "capacitación en vivo en el sitio" o "capacitación remota en vivo". El entrenamiento en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Guatemala o en los centros de capacitación corporativos de NobleProg en Guatemala. La capacitación remota en vivo se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg: su proveedor local de capacitación
Testimonios
Fue muy interactivo y más relajado e informal de lo esperado. Cubrimos muchos temas en el tiempo y el capacitador siempre estuvo receptivo a hablar más en detalle o, más en general, sobre los temas y cómo se relacionaban. Siento que la capacitación me ha dado las herramientas para seguir aprendiendo en lugar de que sea una sola sesión donde el aprendizaje se detiene una vez que has terminado, lo cual es muy importante dada la escala y la complejidad del tema.
Jonathan Blease
Curso: Redes Neuronales Artificiales, Aprendizaje Automático y Pensamiento Profundo
Machine Translated
El capacitador estaba tan bien informado e incluyó áreas en las que estaba interesado.
Mohamed Salama
Curso: Minería de Datos y Aprendizaje Automático con R
Machine Translated
El capacitador explicó muy fácilmente temas difíciles y avanzados.
Leszek K
Curso: Visión general de Inteligencia Artificial
Machine Translated
Todos me gusta
蒙 李
Curso: Fundamentos de Aprendizaje Automático con Python
Machine Translated
Comunicación con los conferenciantes
文欣 张
Curso: Redes Neuronales Artificiales, Aprendizaje Automático y Pensamiento Profundo
Machine Translated
Me gusta
lisa xie
Curso: Redes Neuronales Artificiales, Aprendizaje Automático y Pensamiento Profundo
Machine Translated
Realmente me gustaron los ejercicios
L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
Machine Translated
los ejercicios de laboratorio
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
Machine Translated
El cuaderno de Jupyter, en el que está disponible el material de entrenamiento
L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
Machine Translated
Hubo muchos ejercicios y temas interesantes.
L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
Machine Translated
algunos grandes ejercicios de laboratorio analizados y explicados por el capacitador en profundidad (p. ej., covariantes en regresión lineal, que coinciden con la función real)
L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
Machine Translated
Es genial que todo el material, incluidos los ejercicios, esté en la misma página y luego se actualice al vuelo. La solución se revela al final. ¡Guay! Además, aprecio que Krzysztof se esforzó más por comprender nuestros problemas y nos sugirió posibles técnicas.
Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
Machine Translated
Está mostrando muchos métodos con scripts preparados, materiales muy bien preparados y fáciles de rastrear
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Curso: Aprendizaje Automático - Ciencia de Datos
Machine Translated
Me gusta que la capacitación se centre en ejemplos y codificación. Pensé que es imposible empaquetar tanto contenido en tres días de entrenamiento, pero me equivoqué. La capacitación cubrió muchos temas y todo se hizo de una manera muy detallada (especialmente el ajuste de los parámetros del modelo: no esperaba que hubiera un momento para esto y me sorprendió gratamente).
Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Curso: Aprendizaje Automático - Ciencia de Datos
Machine Translated
Teoría / práctica de la alternancia efectiva!
CIRAD
Curso: Introducción al Aprendizaje Automático con MATLAB
Machine Translated
Presentación progresiva y aplicación de métodos.
Aurélien Briffaz - CIRAD
Curso: Introducción al Aprendizaje Automático con MATLAB
Machine Translated
Disponibilidad y adaptabilidad, respuestas a preguntas.
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Curso: Introducción al Aprendizaje Automático con MATLAB
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Temas discutidos, ejercicios realizados (ejemplos), ambiente de entrenamiento, contacto con el capacitador, ubicación.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Curso: Octave no solo para programadores
Machine Translated
Me gusta que se centre más en los procedimientos de los diferentes métodos de resumen de texto.
Curso: Resumen de texto con Python
Machine Translated
El capacitador era un profesional en el campo temático y teoría relacionada con una aplicación excelente.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Curso: Applied AI from Scratch in Python
Machine Translated
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
Curso: Aprendizaje Automático - Ciencia de Datos
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
Curso: Aprendizaje Automático - Ciencia de Datos
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
Curso: Aprendizaje Automático - Ciencia de Datos
Me gusta que se centre más en los procedimientos de los diferentes métodos de resumen de texto.
Curso: Resumen de texto con Python
Machine Translated
Algunos de nuestros clientes
























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Programa del curso SystemML
SystemML proporciona un aprendizaje declarativo a máquina a gran escala (ML) que tiene como objetivo la especificación flexible de algoritmos de ML y la generación automática de planes de tiempo de ejecución híbridos que van desde un nodo único, cálculos en memoria hasta cálculos distribuidos en Apache Hadoop y Apache Spark.
Audiencia
Este curso es adecuado para los investigadores, desarrolladores e ingenieros de Learning Machine que buscan utilizar SystemML como un marco para el aprendizaje automático.