Cursos de Aprendizaje Automático | Cursos de Machine Learning
Los cursos de capacitación locales, dirigidos por un instructor en vivo (ML), demuestran a través de la práctica cómo aplicar técnicas de aprendizaje de máquinas y herramientas para resolver problemas del mundo real en diversas industrias. Los cursos de NobleProg ML cubren diferentes lenguajes y frameworks de programación, incluyendo Python, R Language y MATLAB. Se ofrecen cursos de aprendizaje de máquinas para varias aplicaciones de la industria, incluyendo finanzas, banca y seguros y cubren los fundamentos del aprendizaje de máquinas, así como enfoques más avanzados como el aprendizaje profundo.
El entrenamiento de aprendizaje en máquina está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento en vivo remoto". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Guatemala o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Guatemala. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
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Testimonios
★★★★★
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El material de referencia para usar más tarde fue muy bueno.
PAUL BEALES- Seagate Technology.
Curso: Aprendizaje Automático Aplicado
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¿Qué es lo que más te gustó de la capacitación ?: Me brindó una buena práctica con el uso de R para construir sistemas de aprendizaje automático para situaciones reales. Puedo usar esto en mi trabajo de inmediato. Este fue un excelente curso. Uno de los mejores que he tenido.
Matthew Thomas - British Telecom
Curso: Aprendizaje Automático Aplicado
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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
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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
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El tema es muy interesante.
Wojciech Baranowski
Curso: Introducción al Aprendizaje Profundo
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Los formadores teóricos del conocimiento y la voluntad de resolver los problemas con los participantes después de la capacitación.
Grzegorz Mianowski
Curso: Introducción al Aprendizaje Profundo
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Tema. ¡Muy interesante!.
Piotr
Curso: Introducción al Aprendizaje Profundo
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Los ejercicios después de cada tema fueron realmente útiles, a pesar de que al final eran demasiado complicados. ¡En general, el material presentado fue muy interesante y envolvente! Los ejercicios con reconocimiento de imágenes fueron geniales.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Curso: Introducción al Aprendizaje Profundo
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Creo que si el entrenamiento se hiciera en polaco, le permitiría al formador compartir su conocimiento de manera más eficiente.
El tema. Parecía interesante, pero me fui sabiendo no mucho más que antes.
Radoslaw Labedzki
Curso: Introducción al Aprendizaje Profundo
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Me gustó que este curso tuviera un tema muy interesante.
Wojciech Wilk
Curso: Introducción al Aprendizaje Profundo
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Realmente aprecié las respuestas claras y claras de Chris a nuestras preguntas.
Léo Dubus
Curso: Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo
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En general, disfruté el entrenador experto.
Sridhar Voorakkara
Curso: Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo
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Me sorprendió el estándar de esta clase, diría que era el estándar de la universidad.
David Relihan
Curso: Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo
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Muy buena descripción general. Buen conocimiento de por qué Tensorflow opera como lo hace.
Kieran Conboy
Curso: Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo
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Me gustaron las oportunidades de hacer preguntas y obtener explicaciones más profundas de la teoría.
Sharon Ruane
Curso: Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo
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Hemos obtenido mucha más información sobre el tema. Se hicieron algunas buenas discusiones con algunos temas reales dentro de nuestra compañía.
Sebastiaan Holman
Curso: Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
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La capacitación brindó la base adecuada que nos permite expandirnos aún más, mostrando cómo la teoría y la práctica van de la mano. De hecho, me hizo estar más interesado en el tema que antes.
Jean-Paul van Tillo
Curso: Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
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Realmente disfruté de la cobertura y la profundidad de los temas.
Anirban Basu
Curso: Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
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El profundo conocimiento del entrenador sobre el tema.
Sebastian Görg
Curso: Introducción al Aprendizaje Profundo
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Enfoque muy actualizado o CPI (tensor flow, era, learn) para hacer aprendizaje automático.
Paul Lee
Curso: TensorFlow para Reconocimiento de Imágenes
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Muy flexible.
Frank Ueltzhöffer
Curso: Redes Neuronales Artificiales, Pensamiento Profundo y Aprendizaje Automático
Machine Translated
En general, disfruté de la flexibilidad.
Werner Philipp
Curso: Redes Neuronales Artificiales, Pensamiento Profundo y Aprendizaje Automático
Machine Translated
Dada la perspectiva de la tecnología: qué tecnología / proceso podría ser más importante en el futuro; mira, para qué se puede usar la tecnología.
Commerzbank AG
Curso: Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo
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Me beneficié de la selección del tema. Estilo de entrenamiento Practica la orientación.
Commerzbank AG
Curso: Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo
Machine Translated
Cobertura en profundidad de temas de aprendizaje automático, particularmente redes neuronales. Desmitificaron mucho el tema.
Sacha Nandlall
Curso: Python para el Aprendizaje Automático Avanzado
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Ejercicios
L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
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los ejercicios de laboratorio
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
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El cuaderno de Jupyter, en el que está disponible el material de entrenamiento
L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
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Hubo muchos ejercicios y temas interesantes.
L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
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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
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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
Me beneficié de la pasión por enseñar y centrarme en hacer que las cosas sean sensatas.
Curso: Aprendizaje profundo para NLP (procesamiento de lenguaje natural)
Machine Translated
Los intercambios informales que tuvimos durante las conferencias realmente me ayudaron a profundizar mi comprensión del tema
Explore
Curso: Aprendizaje de refuerzo profundo con Python
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
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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
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Mucha información relacionada con la implementación de soluciones.
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Curso: Aprendizaje Profundo con TensorFlow
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Una multitud de consejos prácticos y conocimientos del profesor de una amplia gama de temas de AI / IT / SQL / IoT.
ABB Sp. z o.o.
Curso: Aprendizaje Profundo con TensorFlow
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
Me gusta que se centre más en los procedimientos de los diferentes métodos de resumen de texto.
Este curso ha sido creado para gerentes, arquitectos de soluciones, oficiales de innovación, CTO, arquitectos de software y todos los interesados en la visión general de la inteligencia artificial aplicada y el pronóstico más cercano para su desarrollo.
En Python Machine Learning, la característica de resumen de texto puede leer el texto de entrada y producir un resumen de texto. Esta capacidad está disponible desde la línea de comandos o como una API / biblioteca de Python. Una aplicación interesante es la creación rápida de resúmenes ejecutivos; esto es particularmente útil para las organizaciones que necesitan revisar grandes cantidades de datos de texto antes de generar informes y presentaciones.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Python para crear una aplicación simple que genere automáticamente un resumen del texto de entrada.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Use una herramienta de línea de comandos que resuma texto. - Diseña y crea un código de resumen de texto usando las bibliotecas de Python. - Evalúe tres bibliotecas de resumen de Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
Audiencia
- Desarrolladores - Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Cortana Intelligence Suite es un paquete de productos y servicios integrados en Microsoft Azure Cloud que permite a las entidades transformar datos en acciones inteligentes.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar los componentes que forman parte de Cortana Intelligence Suite para crear aplicaciones inteligentes basadas en datos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Aprenda a usar las herramientas de Cortana Intelligence Suite - Adquiera los últimos conocimientos de gestión de datos y análisis - Usa componentes de Cortana para convertir los datos en acciones inteligentes - Usa Cortana para crear aplicaciones desde cero y lanzarla en la nube
Audiencia
- Científicos de datos - Programadores - Desarrolladores - Gerentes - Arquitectos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones de datos y estructuras tales como redes neuronales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su clara sintaxis y legibilidad de código.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para las finanzas usando Python mientras avanzan en la creación de un modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo - Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en finanzas - Utilice Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para finanzas - Construya su propio modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo usando Python
Audiencia
- Desarrolladores - Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones de datos y estructuras tales como redes neuronales. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde los principales programas comerciales hasta los sistemas de gestión de riesgos.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para la banca usando R a medida que avanzan en la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo - Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en la banca - Use R para crear modelos de aprendizaje profundo para la banca - Construya su propio modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo usando R
Audiencia
- Desarrolladores - Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones de datos y estructuras tales como redes neuronales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su clara sintaxis y legibilidad de código.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para la banca usando Python mientras avanzan en la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo - Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en la banca - Utilice Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para la banca - Construya su propio modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo usando Python
Audiencia
- Desarrolladores - Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones de datos y estructuras tales como redes neuronales. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde los principales programas comerciales hasta los sistemas de gestión de riesgos.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para finanzas usando R a medida que avanzan en la creación de un modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo - Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en finanzas - Use R para crear modelos de aprendizaje profundo para finanzas - Construya su propio modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo utilizando R
Audiencia
- Desarrolladores - Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde los principales programas comerciales hasta los sistemas de gestión de riesgos.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria financiera. R se usará como el lenguaje de programación.
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales en el aprendizaje automático - Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje automático en finanzas - Desarrolle su propia estrategia de negociación algorítmica utilizando el aprendizaje automático con R
Audiencia
- Desarrolladores - Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria financiera. Python se usará como el lenguaje de programación.
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales en el aprendizaje automático - Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje automático en finanzas - Desarrolle su propia estrategia de negociación algorítmica utilizando el aprendizaje automático con Python
Audiencia
- Desarrolladores - Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Deep Learning para NLP permite que una máquina aprenda procesamiento de lenguaje simple a complejo. Entre las tareas actualmente posibles se encuentran la traducción de idiomas y la generación de subtítulos para fotos. DL (Deep Learning) es un subconjunto de ML (Machine Learning). Python es un lenguaje de programación popular que contiene bibliotecas para Deep Learning para NLP.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar las bibliotecas de Python para el procesamiento de lenguaje natural (NLP) mientras crean una aplicación que procesa un conjunto de imágenes y genera leyendas.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseño y código DL para NLP utilizando bibliotecas Python - Crear código de Python que lea una gran colección de imágenes y genere palabras clave - Crear código Python que genere subtítulos de las palabras clave detectadas
Audiencia
- Programadores con interés en la lingüística - Programadores que buscan una comprensión de NLP (procesamiento de lenguaje natural)
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Este curso comienza con la entrega de conocimientos conceptuales en redes neuronales y, en general, en el algoritmo de aprendizaje automático, aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones).
Parte-1 (40%) de esta capacitación se centra más en los fundamentos, pero te ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.
La Parte 2 (20%) de esta capacitación presenta Theano, una biblioteca de Python que hace que escribir modelos de aprendizaje profundo sea fácil.
Parte-3 (40%) de la capacitación estaría ampliamente basada en Tensorflow - 2nd Generation API de la biblioteca de software de código abierto de Google para Deep Learning. Los ejemplos y handson se harían todos en TensorFlow.
Audiencia
Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de aprendizaje profundo.
Después de completar este curso, los delegados:
- tener una buena comprensión de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN - comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow - ser capaz de llevar a cabo las tareas y configuraciones de entorno / producción / arquitectura - ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar la depuración, el monitoreo - ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de entrenamiento, construcción de gráficos y registro
No todos los temas se cubrirán en un salón de clases público con 35 horas de duración debido a la inmensidad del tema.
La duración del curso completo será de alrededor de 70 horas y no de 35 horas.
Building Intelligent Systems es una colección de tecnologías capaces de comprender y tomar decisiones inteligentes. Para los proveedores de telecomunicaciones, crear aplicaciones y servicios que puedan usarse para mejorar la operación de los servicios y servicios.
En esta carrera examinamos las diversas tecnologías que componen la IA y los conjuntos de habilidades. A lo largo de la carrera, examinamos las aplicaciones específicas de AI dentro de la industria de las telecomunicaciones.
Audiencia
- Ingenieros de red - Personal de operaciones de red - Gerentes técnicos de telecomunicaciones
Formato de la carrera
- Parte de lectura, parte de discusión, ejercicios prácticos
La biblioteca OpenNLP de Apache es un kit de herramientas basado en el aprendizaje automático para procesar texto en lenguaje natural. Es compatible con las tareas NLP más comunes, como detección de lenguaje, tokenización, segmentación de oraciones, etiquetado de voz parcial, extracción de entidad nombrada, fragmentación, análisis sintáctico y resolución de correferencia.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo crear modelos para procesar datos basados en texto usando OpenNLP. Los datos de entrenamiento de muestra y los conjuntos de datos personalizados se usarán como base para los ejercicios de laboratorio.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar OpenNLP - Descargue modelos existentes y cree sus propios - Entrene a los modelos en varios conjuntos de datos de muestra - Integra OpenNLP con aplicaciones Java existentes
Audiencia
- Desarrolladores - Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria bancaria. Python se usará como el lenguaje de programación.
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo.
Audiencia
- Desarrolladores - Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria bancaria. R se usará como el lenguaje de programación.
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en vivo.
Audiencia
- Desarrolladores - Científicos de datos - Profesionales bancarios con experiencia técnica
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Construya un modelo de aprendizaje profundo - Automatizar el etiquetado de datos - Trabaja con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras - Entrene datos usando múltiples GPU, la nube o clusters
Audiencia
- Desarrolladores - Ingenieros - Expertos de dominio
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
TensorFlow Serving es un sistema para servir modelos de aprendizaje automático (ML) a la producción.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a configurar y usar TensorFlow Serving para implementar y administrar modelos ML en un entorno de producción.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entrene, exporte y sirva varios modelos de TensorFlow - Pruebe e implemente algoritmos utilizando una única arquitectura y un conjunto de API - Extienda TensorFlow Sirviendo para servir a otros tipos de modelos más allá de los modelos TensorFlow
Audiencia
- Desarrolladores - Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar la pila de tecnología de iOS Machine Learning (ML) mientras avanzan en la creación e implementación de una aplicación móvil iOS.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Cree una aplicación móvil capaz de procesar imágenes, análisis de texto y reconocimiento de voz - Acceda a modelos de ML pre-entrenados para la integración en aplicaciones de iOS - Crea un modelo ML personalizado - Agregue soporte de Siri Voice a las aplicaciones de iOS - Comprender y usar frameworks como coreML, Vision, CoreGraphics y GamePlayKit - Utilice idiomas y herramientas como Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda y Spyder
Audiencia
- Desarrolladores
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar las técnicas correctas de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) para extraer valor de los datos basados en texto.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Resuelva problemas de ciencias de datos basados en texto con código reutilizable de alta calidad - Aplicar diferentes aspectos de scikit-learn (clasificación, clustering, regresión, reducción de dimensionalidad) para resolver problemas - Cree modelos efectivos de aprendizaje automático utilizando datos basados en texto - Crear un conjunto de datos y extraer características del texto no estructurado - Visualice los datos con Matplotlib - Construya y evalúe modelos para obtener información - Solucionar problemas de errores de codificación de texto
Audiencia
- Desarrolladores - Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Encog es un marco de aprendizaje de máquina de código abierto para Java y .Net.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo crear varios componentes de redes neuronales usando ENCOG. Se discutirán estudios de casos del mundo real y se explorarán soluciones basadas en el lenguaje de máquina para estos problemas.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Preparar datos para redes neuronales usando el proceso de normalización - Implementar redes de feed feed y metodologías de capacitación en propagación - Implementar tareas de clasificación y regresión - Modelar y entrenar redes neuronales usando el banco de trabajo basado en GUI de Encog - Integrar el soporte de redes neuronales en aplicaciones del mundo real
Audiencia
- Desarrolladores - Analistas - Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Encog es un marco de aprendizaje de máquina de código abierto para Java y .Net.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas de aprendizaje automático para construir modelos predictivos precisos de redes neuronales.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar diferentes técnicas de optimización de redes neuronales para resolver el ajuste insuficiente y el sobreajuste - Comprender y elegir entre varias arquitecturas de redes neuronales - Implementar redes supervisadas de retroalimentación y retroalimentación
Audiencia
- Desarrolladores - Analistas - Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Las aplicaciones inteligentes son aplicaciones de próxima generación que pueden aprender continuamente de las interacciones de los usuarios para proporcionar un mejor valor y relevancia a los usuarios.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo construir aplicaciones móviles inteligentes y bots.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales de las aplicaciones inteligentes - Aprenda a usar varias herramientas para construir aplicaciones inteligentes - Cree aplicaciones inteligentes usando Azure, API de Servicios Cognitivos, Stream Analytics y Xamarin
Audiencia
- Desarrolladores - Programadores - Aficionados
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
El aprendizaje de refuerzo profundo se refiere a la capacidad de un "agente artificial" para aprender por prueba y error y recompensas y castigos. Un agente artificial tiene como objetivo emular la capacidad de un ser humano de obtener y construir conocimiento por sí mismo, directamente a partir de insumos crudos como la visión. Para lograr un aprendizaje reforzado, se utilizan redes neuronales y de aprendizaje profundo. El aprendizaje de refuerzo es diferente del aprendizaje automático y no depende de enfoques de aprendizaje supervisados y no supervisados.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los fundamentos de Deep Refforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un Deep Learning Agent.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos clave detrás del aprendizaje profundo y el aprendizaje del aprendizaje automático - Aplicar algoritmos avanzados de refuerzo de aprendizaje para resolver problemas del mundo real - Crear un agente de aprendizaje profundo
Audiencia
- Desarrolladores - Científicos de datos
Formato de la carrera
- Parte de lectura, parte de discusión, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje automático más relevantes y de vanguardia en Python a medida que crean una serie de aplicaciones de demostración que incluyen imágenes, música, texto y datos financieros.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos - Aplicar el aprendizaje profundo y el aprendizaje semi-supervisado a aplicaciones que involucren imagen, música, texto e información financiera - Empujar los algoritmos de Python a su máximo potencial - Usa bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano
Audiencia
- Desarrolladores - Analistas - Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
AutoML es un software de aprendizaje automático fácil de usar que automatiza gran parte del trabajo necesario para seleccionar un algoritmo de aprendizaje automático ideal, su configuración de parámetros y los métodos de procesamiento previo.
este entrenamiento en vivo (in situ o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a personas técnicas con experiencia en el aprendizaje automático que deseen optimizar los modelos de aprendizaje automático utilizados para detectar patrones complejos en macrodatos.
al final de esta formación, los participantes podrán:
- instalar y evaluar varias herramientas AutoML de código abierto. - Train modelos de aprendizaje automático de alta calidad. - eficientemente resuelve diferentes tipos de problemas de aprendizaje automático supervisado. - escribir sólo el código necesario para iniciar el proceso automatizado de aprendizaje automático.
Format del curso
Conferencia y discusión - Interactive. - muchos ejercicios y prácticas. implementación práctica de - en un entorno de laboratorio en vivo. Opciones de personalización de
Course
- para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar. - para aprender más acerca de AutoML, por favor visite: https://www.automl.org/
La mecatrónica (también conocida como ingeniería mecatrónica) es una combinación de mecánica, electrónica y ciencias de la computación.
Este entrenamiento en vivo (en el sitio o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a ingenieros que desean aprender sobre la aplicabilidad de la inteligencia artificial a los sistemas mecatrónicos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Obtenga una visión general de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la inteligencia computacional. - Comprender los conceptos de redes neuronales y diferentes métodos de aprendizaje. - Elegir enfoques de inteligencia artificial de manera efectiva para problemas de la vida real. - Implementar aplicaciones de inteligencia artificial en ingeniería mecatrónica.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión. - Muchos ejercicios y practicas. - Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para concertar una cita.
Deep learning is a subfield of machine learning. It uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks.
Keras is a high-level neural networks API for fast development and experimentation. It runs on top of TensorFlow, CNTK, or Theano.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to build a self-driving car using deep learning techniques.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use computer vision techniques to identify lanes. - Use Keras to build and train convolutional neural networks. - Train a deep learning model to differentiate traffic signs. - Simulate a fully autonomous car.
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.
keras es una API de redes neuronales de alto nivel para el desarrollo rápido y la experimentación. Se ejecuta en la parte superior de TensorFlow, CNTK, o Theano.
esta formación presencial dirigida por un instructor (in situ o a distancia) está dirigida a personas técnicas que deseen aplicar un modelo de aprendizaje profundo a las aplicaciones de reconocimiento de imágenes.
al final de esta formación, los participantes podrán:
- instalar y configurar keras. - rápidamente prototipo de modelos de aprendizaje profundo. - implementar una red convolucional. - implementar una red recurrente. - ejecutar un modelo de aprendizaje profundo en una CPU y GPU.
formato de la del curso
Conferencia y discusión - Interactive. - un montón de ejercicios y práctica. - implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertar. - para aprender más sobre keras, por favor visite: https://keras.io/
es el proceso de selección y transformación de datos para mejorar la precisión de los algoritmos de aprendizaje automático. Requiere una profunda familiaridad con los datos por parte de un experto en la materia.
esta formación presencial y dirigida por un instructor (in situ o remoto) está dirigida a personas que deseen aplicar técnicas de ingeniería de características para procesar mejor los datos y obtener mejores modelos de aprendizaje automático.
al final de esta formación, los participantes podrán:
- configurar un entorno de desarrollo óptimo, incluidos todos los paquetes de Python necesarios. - obtener información importante analizando las características de un conjunto de datos. - optimice los modelos de aprendizaje automático mediante la adaptación de los datos en bruto. - Limpie y transforme conjuntos de datos en preparación para el aprendizaje automático.
formato de la del curso
Conferencia y discusión - Interactive. - un montón de ejercicios y práctica. - implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertar.
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