현지 강사 진행 AI (인공 지능) 교육 과정에서는 실제 문제를 해결하기 위해 AI 솔루션을 구현하는 방법을 실무 연습을 통해 제공됩니다.
AI 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다. 현장 실습은 고객 오피스에서 현지에서 실시 할 수 있고 또는 NobleProg 교육 센터에서도 수강 가능합니다. 원격 라이브 교육은 대화형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다.
회원 평가
그는 매우 유익하고 도움이되었습니다.
Pratheep Ravy
Course: Predictive Modelling with R
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그것은 매우 상호 작용적이고 예상보다 편안하고 비공식적이었다. 우리는 당시에 많은 주제를 다루었으며 트레이너는 주제에 대해 더 자세히 또는 더 많이 이야기하고 그들이 어떻게 관련되어 있는지에 대해 항상 수용적이었습니다. 나는 훈련이 나에게 당신이 주제의 규모와 복잡성을 감안할 때 매우 중요하다고 생각하면 학습이 끝난 후에 중단되는 것과는 달리 학습을 계속할 수있는 도구를 제공한다고 생각합니다.
Jonathan Blease
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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앤은 질문을하고 배울 수있는 좋은 환경을 조성했습니다. 우리는 많은 재미와 동시에 많은 것을 배웠습니다.
Gudrun Bickelq
Course: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
특정 요구에 맞춘 대화식 부분
Thomas Stocker
Course: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
나는 연습을 좋아했다.
Office for National Statistics
Course: Natural Language Processing with Python
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직접 접근 방식
Kevin De Cuyper
Course: Computer Vision with OpenCV
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물질의 범위 Maciej
Maciej Jonczyk
Course: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
ML 분야의 체계화 된 지식 - Orange Pol
Orange Polska
Course: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
트레이너는 매우 지식이 많았고 내가 관심이있는 영역을 포함했습니다.
Mohamed Salama
Course: Data Mining & Machine Learning with R
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주제가 매우 흥미 롭습니다.
Wojciech Baranowski
Course: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
트레이너 이론적 지식과 훈련 후 참가자와 문제를 해결하고자하는 의지
Grzegorz Mianowski
Course: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
이야기. 매우 흥미로운!
Piotr
Course: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
끝에 너무 복잡 했음에도 불구하고 각 주제별 연습은 정말 도움이되었습니다. 일반적으로, 제시된 자료는 매우 흥미롭고 관련되어있었습니다! 이미지 인식을 이용한 운동은 훌륭했습니다.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Course: Introduction to Deep Learning
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트레이닝을 폴란드어로하면 트레이너가 지식을 더 효율적으로 공유 할 수 있다고 생각합니다.
Radek
Course: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
깊은 학습에 대한 전반적인 개요
Bruno Charbonnier
Course: Advanced Deep Learning
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연습은 충분히 실용적이고 Python 에 대한 높은 지식이 필요하지 않습니다.
Alexandre GIRARD
Course: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Keras를 사용하여 실제 예제를 연습합니다. Mihaly는이 훈련에 대한 우리의 기대를 완전히 이해했습니다.
Paul Kassis
Course: Advanced Deep Learning
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저는 크리스의 질문에 대한 분명한 대답을 정말로 높이 평가했습니다. Léo Dubus
Léo Dubus
Course: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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지식이 풍부한 강사
Sridhar Voorakkara
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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나는이 수업의 표준에 놀랐다. 나는 그것이 대학의 표준이라고 말할 것이다.
David Relihan
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
아주 좋은 모든 라운드 개요. Tensorflow가 작동하는 이유를 배경으로 Go 하십시오.
Kieran Conboy
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
나는 질문을하고 이론에 대한 깊이있는 설명을 더 얻을 수있는 기회를 좋아했다.
Sharon Ruane
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
우리는 주제에 대해 더 많은 통찰력을 얻었습니다. 우리 회사 내의 일부 실제 주제에 대해 좋은 토론이있었습니다
Sebastiaan Holman
Course: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
이 교육은 이론과 실습이 어떻게 진행되는지를 보여줌으로써 더 확장 할 수있는 올바른 토대를 제공했습니다. 실제로 이전보다 주제에 더 관심을 갖게되었습니다.
Jean-Paul van Tillo
Course: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
주제 및 범위
Anirban Basu
Course: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
트레이너는 어렵고 진보 된 주제를 쉽게 설명했습니다.
Leszek K
Course: Artificial Intelligence Overview
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깊은 기계 학습에 대한 새로운 통찰력
Josip Arneric
Course: Neural Network in R
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우리는 일반적으로 NN에 대한 지식을 얻었으며 요즘 인기있는 새로운 유형의 NN이 나에게 가장 흥미로운 것은 무엇입니까?
Tea Poklepovic
Course: Neural Network in R
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그래프는 R :)))
Faculty of Economics and Business Zagreb
Course: Neural Network in R
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주제에 대한 강사의 깊은 지식
Sebastian Görg
Course: Introduction to Deep Learning
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기계 학습을 위해 매우 업데이트 된 접근법 또는 API (tensorflow, kera, tflearn)
Paul Lee
Course: TensorFlow for Image Recognition
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매우 유연합니다
Frank Ueltzhöffer
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
적응성
Werner Philipp
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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기술의 전망 : 미래에 어떤 기술 / 프로세스가 더 중요해질 것인가? 이 기술이 어떤 용도로 사용될 수 있는지보십시오
Commerzbank AG
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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주제 선택. 훈련의 스타일. 실습 오리엔테이션
Commerzbank AG
Course: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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모두 좋아해. 李 蒙 -
蒙 李
Course: Machine Learning Fundamentals with Python
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실시 방법 및 트레이너가 제시 한 사례 ORANGE POLSKA S.A.
ORANGE POLSKA S.A.
Course: Machine Learning and Deep Learning
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제안 된 문제를 직접 논의 할 수있는 가능성 ORANGE POLSKA S.A.
ORANGE POLSKA S.A.
Course: Machine Learning and Deep Learning
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강사와의 커뮤니케이션 张 文欣 - Accenture
文欣 张
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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좋아해. li
lisa xie
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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기계 학습 주제, 특히 신경 네트워크에 대한 확실한 적용 범위. 주제를 많이 비판했다
Sacha Nandlall
Course: Python for Advanced Machine Learning
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이것은 제가 지금까지 해본 연습 프로그래밍 과정 중 가장 좋은 실습 중 하나입니다.
Laura Kahn
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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이것은 내가 13 년 경력으로 쌓은 최고의 온라인 교육 중 하나입니다. 앞으로도 힘써주세요
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
내 일에 직접 사용할 수있는 많은 연습 문제.
Alior Bank S.A.
Course: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
실제 데이터의 예.
Alior Bank S.A.
Course: Sieci Neuronowe w R
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neuralnet, 루프에서 pROC.
Alior Bank S.A.
Course: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
리처드의 훈련 스타일은 흥미로웠다. 사용 된 실제 사례는 개념을 집으로 몰아가는 데 도움이되었다.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Course: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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그 내용은 매우 흥미로 웠고 대학 시절 마지막 날에 도움이 될 것이라고 생각했습니다.
Krishan Mistry - NBrown Group
Course: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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나는 진정으로 운동을 좋아했다
L M ERICSSON LIMITED
Course: Machine Learning
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실험실 연습
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Course: Machine Learning
Machine Translated
이것은 내가 13 년 경력으로 쌓은 최고의 온라인 교육 중 하나입니다. 앞으로도 힘써주세요
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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인공 지능코스 개요
코스 이름
Duration
Overview
코스 이름
Duration
Overview
14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at developers who wish to learn beginner to intermediate-level skills in developing applications using ChatGPT.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn and understand the fundamentals of ChatGPT.
- Use ChatGPT to build and develop web applications.
- Learn ChatGPT best practices and real-world applications.
7 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at beginner to intermediate-level software engineers or anyone who wish to learn how to use Vertex AI to perform and complete machine learning activities.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand how Vertex AI works and use it as a machine learning platform.
- Learn about machine learning and NLP concepts.
- Know how to train and deploy machine learning models using Vertex AI.
7 시간
AlphaFold은 단백질 구조의 예측을 수행하는 Artificial Intelligence (AI) 시스템입니다. 그것은 Alphabet’s/Google’s DeepMind에 의해 정확하게 단백질 구조의 3D 모델을 예측할 수있는 깊은 학습 시스템으로 개발되었습니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 실험 연구에서 가이드로 AlphaFold 모델을 어떻게 작동하고 사용하는지 이해하고자하는 생물학자들을 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
-
기본 원칙을 이해하십시오 AlphaFold.
[중고] 어떻게 작동하는지 알아보세요
AlphaFold 예측과 결과를 해석하는 방법을 배우십시오.
-
인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
-
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
14 시간
Waikato Environment for Knowledge Analysis(Weka)는 오픈소스 데이터 광산 시각화 소프트웨어입니다. 그것은 데이터 준비, 분류, 분류 및 기타 데이터 광산 활동을위한 기계 학습 알고리즘의 컬렉션을 제공합니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 데이터 분석가와 데이터 과학자를 대상으로 데이터 광산 작업을 수행하기 위해 Weka를 사용하고자합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
-
설치 및 설정 Weka
Weka 환경과 작업 벤치를 이해하십시오.
데이터 광산 작업을 사용하여 수행 Weka.
-
인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
-
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
7 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at developers who wish to learn about ProjectQ and how to utilize it for implementing quantum programs.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn what is ProjectQ and what it is used for.
- Use the ProjectQ framework to perform quantum programming.
- Translate quantum programs to any back-end.
14 시간
이 과정의 목적은 실제로 Machine Learning 방법을 적용하는 데 기본적인 능력을 제공하는 것입니다. Python 프로그래밍 언어와 그것의 다양한 도서관의 사용을 통해, 그리고 많은 실용적인 예를 기반으로이 과정은 가장 중요한 건설 블록을 사용하는 방법을 가르치고 Machine Learning, 데이터 모델링 결정을 내리는 방법, 알고리즘의 출구를 해석하고 결과를 확인합니다.
우리의 목표는 당신에게 Machine Learning 도구 상자에서 가장 기본적인 도구를 이해하고 신뢰할 수있는 기술을 제공하고 Data Science의 응용 프로그램의 일반적인 붕괴를 피하는 것입니다.
21 시간
강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 이미지, 음악, 텍스트 및 재무 데이터가 포함 된 일련의 데모 응용 프로그램을 작성하면서 파이썬에서 가장 관련성이 높고 첨단 인 기계 학습 기술을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 복잡한 문제를 해결하기위한 기계 학습 알고리즘 및 기술 구현 이미지, 음악, 텍스트 및 금융 데이터가 포함 된 응용 프로그램에 심층 학습 및 반 감독 학습을 적용합니다 Python 알고리즘을 최대 가능성으로 푸시하십시오 NumPy 및 Theano와 같은 라이브러리 및 패키지 사용 청중 개발자 애널리스트 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 시간
구조화되지 않은 데이터는 텍스트의 형태로 모든 데이터의 90 % 이상을 차지하는 것으로 추정됩니다. 블로그 게시물, 짹짹, 소셜 미디어 및 기타 디지털 출판물은 지속적으로 늘어나는 데이터에 추가됩니다. 강사가 진행하는이 강좌는이 데이터에서 통찰력과 의미를 추출하는 데 중점을 둡니다. R Language 및 Natural Language Processing (NLP) 라이브러리를 활용하여 컴퓨터 과학, 인공 지능 및 컴퓨터 언어학의 개념과 기술을 결합하여 텍스트 데이터의 의미를 알고리즘 적으로 이해합니다. 데이터 샘플은 고객 요구 사항에 따라 다양한 언어로 제공됩니다. 이 훈련이 끝날 때까지 참가자들은 서로 다른 출처의 데이터 세트 (크고 작은)를 준비한 다음 적절한 알고리즘을 적용하여 그 중요성을 분석하고보고 할 수 있습니다.
- 파트 강의, 파트 토론, 무거운 실전 연습, 가끔씩 이해 테스트
28 시간
이 과정의 목표는 실제로 기계 학습 방법을 적용 하는 데 일반적인 숙련도를 제공 하는 것입니다. 이 과정에서는 Python 프로그래밍 언어와 다양 한 라이브러리를 사용 하 고 여러 실용적인 사례를 바탕으로 기계 학습의 가장 중요 한 구성 요소를 사용 하는 방법, 데이터 모델링 결정을 내리는 방법, 알고리즘의 출력 및 결과의 유효성을 검사 합니다.
우리의 목표는 기계 학습 도구 상자에서 가장 기본적인 도구를 이해 하 고 사용할 수 있는 기술을 제공 하 고 데이터 과학 응용 프로그램의 일반적인 함정을 피하는 것입니다.
28 시간
이 과정은 NLP에서 언어학자 또는 프로그래머를 소개합니다 Python. 이 과정에서 우리는 대부분 nltk.org (자연 언어 도구 키트)를 사용할 것이지만 NLP에 관련되고 유용한 다른 도서관도 사용할 것입니다. 현재 우리는이 과정을 Python 2.x 또는 Python 3.x로 수행 할 수 있습니다. 예제는 영어 또는 맨다린어 (普通话)에 있습니다. 예약 전에 합의된 경우 다른 언어도 사용할 수 있습니다.
35 시간
이것은 5 일 동안 Data Science 및 AI를 소개합니다. 이 과정은 Python 을 사용한 예제 및 연습과 함께 제공됩니다.
28 시간
이것은 AI와 그것의 응용 프로그램을 소개하는 4 일 과정 Python 프로그래밍 언어를 사용합니다. 이 과정이 완료되면 AI 프로젝트를 수행하기 위해 추가 하루를 할 수있는 옵션이 있습니다.
21 시간
깊은 Reinforcement Learning은 "인공 에이전트"의 능력에 대해 언급하여 시험과 오류와 보상과 처벌을 통해 배울 수 있습니다. 인공 에이전트는 인간이 자신의 지식을 얻고 건설 할 수있는 능력을 시뮬레이션하는 것을 목표로합니다, 직접 비전과 같은 원료 입력에서. 강화 학습, 깊은 학습 및 신경 네트워크를 실현하는 데 사용됩니다. 강화 학습은 기계 학습과 다르며 감독되고 감독되지 않은 학습 접근 방식에 의존하지 않습니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 깊은 Reinforcement Learning의 기초를 배우게 될 것이며, 그들은 Deep Learning 에이전트의 창조를 통과합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
-
깊은 뒤에 있는 핵심 개념들을 이해하고 그것을 구별할 수 있게 하라 Machine Learning
진보된 Reinforcement Learning 알고리즘을 적용하여 실제 세계 문제를 해결합니다.
에이전트를 만들기 Deep Learning
-
개발자
데이터 과학자
-
부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
14 시간
IBM Cloud Pak for Data는 AI에서 사용하기 위해 데이터를 수집, 조직 및 분석하기위한 멀티 클라우드 소프트웨어 플랫폼입니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 AI 솔루션에서 사용하기 위해 데이터를 준비하기 위해 IBM Cloud Pak을 사용하고자하는 데이터 과학자를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
-
Cloud Pak for Data를 설치하고 설정합니다.
데이터 수집, 조직 및 분석을 통합합니다.
일반적인 비즈니스 문제를 해결하기 위해 다양한 서비스와 Cloud Pak for Data를 통합하십시오.
AI 솔루션 개발에 대한 팀원들과 협력하기위한 작업 흐름을 구현합니다.
-
인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
-
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
28 시간
기계 학습은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 배울 수있는 능력을 가지고있는 인공 지능의 지점입니다.
깊은 학습은 학습 데이터 표현과 신경 네트워크와 같은 구조를 기반으로하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 영역입니다.
Python는 명확한 합성과 코드 읽기 가능성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 깊은 학습 신용 위험 모델의 창조를 통과하는 동안 텔레콤을 사용하여 깊은 학습 모델을 구현하는 방법을 배울 것입니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
-
깊은 학습의 기본 개념을 이해합니다.
Telecom에서 깊은 학습의 응용 프로그램과 사용법을 배우십시오.
Python, Keras, 그리고 TensorFlow을 사용하여 텔레콤에 대한 깊은 학습 모델을 만듭니다.
자신의 깊은 학습 고객 예측 모델을 사용하여 구축 Python.
-
인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
-
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
14 시간
Embedding Projector는 기계 학습 시스템을 교육하는 데 사용되는 데이터를 시각화하는 오픈 소스 웹 응용 프로그램입니다 Google에서 제작 한 TensorFlow의 일부입니다 강사가 진행된이 실습에서는 Embedding Projector의 개념을 소개하고 참가자에게 데모 프로젝트 설정을 안내합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 기계 학습 모델에서 데이터를 해석하는 방법 탐색 데이터의 3D 및 2D보기를 탐색하여 기계 학습 알고리즘이이를 해석하는 방법을 이해합니다 Embedding과 이미지, 단어 및 숫자에 대한 수학적 벡터를 표현하는 역할에 대한 개념을 이해합니다 특정 임베딩의 속성을 탐색하여 모델의 동작을 이해합니다 음악 애호가를위한 노래 추천 시스템 구축과 같은 실제 세계 사용 사례에 프로젝트 포함 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
7 시간
이 과정은 관리자, 솔루션 아키텍처, 혁신 담당자, CTO, 소프트웨어 아키텍처 및 응용 인공 지능 및 개발에 대한 가장 가까운 예측에 관심이있는 모든 사람들을 위해 만들어졌습니다.
21 시간
이 과정은 OptaPlanner 를 가르치기위한 실질적인 접근법을 사용합니다. 참가자들에게이 도구의 기본 기능을 수행하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
28 시간
이 4 일 코스는 유전자 알고리즘이 어떻게 작동하는지 가르치는 것을 목표로합니다. 또한 유전자 알고리즘의 모델 매개 변수를 선택하는 방법을 다룹니다. 이 과정에서 유전 알고리즘에 대한 많은 응용 프로그램이 있으며 최적화 문제는 유전 알고리즘으로 해결됩니다.
7 시간
프레젠테이션 및 Q & A 형식의 강의실 기반 교육 세션입니다.
14 시간
IPA (Intelligent Process Automation)는 Artificial Intelligence (AI) , 로봇 공학 및 타사 서비스와의 통합을 사용하여 RPA의 힘을 확장하는 것을 말합니다. 이 강사 주도형 라이브 교육 (현장 또는 원격)은보다 지능적인 기능을 갖춘 RPA 시스템을 설정하거나 확장하려는 기술 담당자를 대상으로합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
- UiPath IPA를 설치하고 구성 UiPath .
- 로봇이 다른 로봇을 관리 할 수 있도록합니다.
- 컴퓨터 비전을 적용하여 화면 개체를 정확하게 찾습니다.
- 언어 패턴을 감지하고 구조화되지 않은 컨텐츠에 대한 감정 분석을 수행 할 수있는 로봇을 사용하십시오.
- 대화식 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실습 구현.
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.
- UiPath IPA에 대한 자세한 내용을 보려면 다음 사이트를 방문하십시오 : https : // www. UiPath .com / rpa / intelligent-process-automation
14 시간
소프트웨어 테스트는 소프트웨어 응용 프로그램의 기능의 유효성을 평가하는 프로세스입니다. 인공 지능을 소프트웨어 테스트 환경에 통합하면 프로세스를 AI 구동하여 테스트의 작성, 실행 및 유지 관리를 가속화할 수 있습니다.
이 강사가 주도하는 라이브 교육(현장 또는 원격)은 AI 기반 소프트웨어 테스트 환경을 원하는 소프트웨어 테스터를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다.
- AI로 단위 테스트 생성 및 매개 변수화를 자동화합니다.
- 실제 사용 사례에 기계 학습을 적용합니다.
- AI를 통해 API 테스트의 생성 및 유지 관리를 자동화합니다.
- 기계 학습 방법을 사용하여 Selenium 테스트의 실행을 자가 복구합니다.
- 대화형 강의 및 토론.
- 연습과 연습을 많이.
- 라이브 랩 환경에서 실습 구현.
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하십시오.
7 시간
인공지능(AI)은 데이터의 패턴을 인식함으로써 특정 작업을 수행하는 기계를 위한 지능이다. AI는 사용자가 성장을 해킹 할 수 있습니다 디지털 마케팅 캠페인의 성공.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 가치있는 고객 인식을 통해 디지털 마케팅 전략을 개선하기 위해 AI를 사용하고자하는 마케팅 담당자를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
-
AI 소프트웨어를 제거하여 브랜드가 사용자와 연결하는 방법을 향상시킵니다.
chatbots를 사용하여 사용자 경험을 최적화합니다.
작업의 자동화를 통해 생산성과 수입을 증가시킵니다.
-
인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
-
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
21 시간
Robotics 지능 및 효율적인 기계의 프로그래밍 및 설계를 다루는 인공 지능 (AI)의 영역입니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 기본 AI 방법을 통해 로봇을 프로그래밍하고 만들고자하는 엔지니어를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
-
실행 필터 (칼만 및 입자) 로봇이 환경에서 움직이는 개체를 찾을 수 있도록합니다.
검색 알고리즘 및 움직임 계획을 구현합니다.
실행 PID 컨트롤은 환경 내에서 로봇의 움직임을 조절합니다.
SLAM 알고리즘을 구현하여 로봇이 알려지지 않은 환경을 지도할 수 있도록 합니다.
-
인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
-
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
7 시간
Artificial Intelligence (AI) 인간의 지능을 생각하고 인간처럼 행동하도록 프로그래밍된 기계에서 시뮬레이션하는 것입니다. 그것은 기계 학습과 깊은 학습과 같은 다양한 기술을 커버하고, 조직의 도전과 요구를 해결하기 위해 다양한 비즈니스 및 기업 응용 프로그램에 사용됩니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 인공 지능의 기초에 대해 배우고 조직을위한 AI 프로젝트를 관리하고자하는 관리자와 비즈니스 리더를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자들은 기술적 수준에서 AI를 이해하고 AI 프로젝트를 성공적으로 관리하기 위해 조직의 데이터와 자원을 사용하여 전략화 할 수 있습니다.
코스의 형식
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
80 시간
Robotics 그리고 Artificial Intelligence (AI)은 핵 시설의 안전 시스템 개발을위한 강력한 도구입니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)에서 참가자는 핵 기술 및 환경 시스템 분야에서 사용되는 다양한 종류의 로봇을 프로그래밍하기위한 다양한 기술, 프레임 워크 및 기술을 배울 것입니다.
4 주 과정은 일주일에 5 일 동안 진행됩니다. 매일은 4 시간 길고 라이브 실험실 환경에서 강의, 토론 및 실용적인 로봇 개발으로 구성됩니다. 참가자들은 자신의 지식을 실천하기 위해 자신의 작업에 적용되는 다양한 실제 프로젝트를 완료합니다.
이 과정의 대상 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D에서 시뮬레이션됩니다. 코드는 최종 실행 테스트를 위해 물리적 하드웨어(Arduino 또는 다른)에 충전됩니다. ROS (로봇 운영 체제) 오픈소스 프레임 워크, C++ 및 Python는 로봇을 프로그래밍하는 데 사용됩니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
참가자들은 자신의 하드웨어를 제공해야합니다.
코스 Customization 옵션
-
로봇 기술에서 사용되는 핵심 개념을 이해하십시오.
로봇 시스템에서 소프트웨어와 하드웨어의 상호 작용을 이해하고 관리합니다.
로봇을 지원하는 소프트웨어 구성 요소를 이해하고 구현합니다.
시뮬레이션 된 기계 로봇을 구축하고 운영하여 목소리를 통해 인간과 볼 수 있고, 느끼고, 처리하고, 탐색하고, 상호 작용할 수 있습니다.
인공 지능의 필요한 요소를 이해하십시오 (기계 학습, 깊은 학습 등) 똑똑한 로봇을 만드는 데 적용됩니다.
실행 필터 (Kalman 및 Particle) 로봇이 환경에서 움직이는 개체를 찾을 수 있도록합니다.
검색 알고리즘 및 움직임 계획을 구현합니다.
실행 PID 컨트롤은 환경 내에서 로봇의 움직임을 조절합니다.
SLAM 알고리즘을 구현하여 로봇이 알려지지 않은 환경을 지도할 수 있도록 합니다.
현실적인 시나리오에서 로봇을 테스트하고 문제 해결합니다.
-
인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
-
하드웨어 키트는 훈련 전에 강사에 의해 확인됩니다. 키트에는 다음과 같은 구성 요소가 포함될 것입니다:
[중고] 보드
엔진 컨트롤러
거리 센서
블루투스 노예
프로토 타입 보드 및 케이블
USB 케이블
차량 키트
-
이 과정의 어떤 부분을 사용자 정의하려면 (프로그래밍 언어, 로봇 모델, 마이크로 컨트롤러 등) 해결하기 위해 저희에게 연락하시기 바랍니다.
120 시간
Robotics 그리고 Artificial Intelligence (AI)은 핵 시설의 안전 시스템 개발을위한 강력한 도구입니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)에서 참가자는 핵 기술 및 환경 시스템 분야에서 사용되는 다양한 종류의 로봇을 프로그래밍하기위한 다양한 기술, 프레임 워크 및 기술을 배울 것입니다.
6 주 과정은 일주일에 5 일 동안 진행됩니다. 매일은 4 시간 길고 라이브 실험실 환경에서 강의, 토론 및 실용적인 로봇 개발으로 구성됩니다. 참가자들은 자신의 지식을 실천하기 위해 자신의 작업에 적용되는 다양한 실제 프로젝트를 완료합니다.
이 과정의 대상 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D에서 시뮬레이션됩니다. ROS (로봇 운영 체제) 오픈소스 프레임 워크, C++ 및 Python는 로봇을 프로그래밍하는 데 사용됩니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
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로봇 기술에서 사용되는 핵심 개념을 이해하십시오.
로봇 시스템에서 소프트웨어와 하드웨어의 상호 작용을 이해하고 관리합니다.
로봇을 지원하는 소프트웨어 구성 요소를 이해하고 구현합니다.
시뮬레이션 된 기계 로봇을 구축하고 운영하여 목소리를 통해 인간과 볼 수 있고, 느끼고, 처리하고, 탐색하고, 상호 작용할 수 있습니다.
인공 지능의 필요한 요소를 이해하십시오 (기계 학습, 깊은 학습 등) 똑똑한 로봇을 만드는 데 적용됩니다.
실행 필터 (Kalman 및 Particle) 로봇이 환경에서 움직이는 개체를 찾을 수 있도록합니다.
검색 알고리즘 및 움직임 계획을 구현합니다.
실행 PID 컨트롤은 환경 내에서 로봇의 움직임을 조절합니다.
SLAM 알고리즘을 구현하여 로봇이 알려지지 않은 환경을 지도할 수 있도록 합니다.
복잡한 작업을 수행 할 수있는 로봇의 능력을 확장 Deep Learning.
현실적인 시나리오에서 로봇을 테스트하고 문제 해결합니다.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정의 어떤 부분을 사용자 정의하려면 (프로그래밍 언어, 로봇 모델 등) 해결하기 위해 저희에게 연락하시기 바랍니다.
14 시간
이 교육 과정은 실용적인 응용 프로그램에서 Machine Learning 을 적용하고자하는 사람들을위한 것입니다. 청중 이 과정은 통계에 익숙하며 R (또는 Python 또는 다른 언어 선택)을 프로그래밍하는 방법을 알고있는 데이터 과학자 및 통계 전문가를 대상으로합니다. 이 과정의 중점은 데이터 / 모델 준비, 실행, 사후 분석 및 시각화의 실제적인 측면에 있습니다. 목적은 직장에서 방법을 적용하는 데 관심이있는 참가자에게 Machine Learning 에 실제 응용 프로그램을 제공하는 것입니다. 부문 별 사례는 훈련을 청중과 관련시키기 위해 사용됩니다.
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