인공 지능 Training Courses | Artificial Intelligence (AI) Training Courses

인공 지능 Training Courses

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

★★★★★
★★★★★

인공 지능코스 개요

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
7 hours
Overview
이 과정은 관리자, 솔루션 아키텍트, 혁신 담당자, CTO, 소프트웨어 아키텍트 및 적용된 인공 지능에 대한 개요와 가장 가까운 개발 예측에 관심이있는 사람들을 위해 작성되었습니다.
21 hours
Overview
Machine Learning 은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. Python 은 명확한 구문 및 가독성으로 유명한 프로그래밍 언어입니다. 그것은 잘 학습 된 라이브러리와 기계 학습 어플리케이션을 개발하는 기술을 제공합니다.

강사가 진행하는 실제 교육에서 참가자는 금융 업계에서 실제 문제를 해결하기위한 기계 학습 기술과 도구를 적용하는 방법을 배웁니다.

참가자들은 먼저 핵심 원칙을 배우고 나서 자신의 기계 학습 모델을 구축하고이를 사용하여 여러 팀 프로젝트를 완료함으로써 지식을 실제 업무에 적용합니다.

청중

- 개발자
- 데이터 과학자

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
28 hours
Overview
Cortana Intelligence Suite는 Microsoft Azure Cloud에 통합 된 제품 및 서비스가 번들로 제공되므로 엔터티에서 데이터를 지능형 작업으로 변환 할 수 있습니다 교육 강좌를 통해 Cortana Intelligence Suite에 포함 된 구성 요소를 사용하여 데이터 기반의 지능형 응용 프로그램을 구축하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Cortana Intelligence Suite 도구 사용법 배우기 데이터 관리 및 분석에 대한 최신 지식 습득 Cortana 구성 요소를 사용하여 데이터를 지능형 액션으로 전환 Cortana를 사용하여 애플리케이션을 처음부터 빌드하고 클라우드에서 실행하십시오 청중 데이터 과학자 프로그래머 개발자 관리자 건축가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
28 hours
Overview
Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readability.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for finance using Python as they step through the creation of a deep learning stock price prediction model.

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

- Understand the fundamental concepts of deep learning
- Learn the applications and uses of deep learning in finance
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for finance
- Build their own deep learning stock price prediction model using Python

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 hours
Overview
기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 학습은 신경 네트워크와 같은 데이터 표현 및 구조를 학습하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다. R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 핵심 거래 프로그램에서부터 리스크 관리 시스템에 이르는 금융 애플리케이션에 사용됩니다.

강사가 진행하는이 실습에서 참가자는 심층 학습 신용 위험 모델을 작성하면서 R을 사용하여 은행 업무를위한 심층 학습 모델을 구현하는 방법을 배웁니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- 깊은 학습의 기본 개념 이해
- 은행 업무에서의 심층 학습의 응용과 용도를 배우십시오.
- R을 사용하여 은행 업무를위한 심층 학습 모델 생성
- R을 사용하여 자신의 깊은 학습 신용 위험 모델을 구축하십시오.

청중

- 개발자
- 데이터 과학자

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
28 hours
Overview
기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다 딥 학습은 신경망과 같은 데이터 표현 및 구조를 학습하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다 파이썬은 명확한 구문 및 코드 가독성으로 유명한 고 레벨 프로그래밍 언어입니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 심층 학습 신용 위험 모델을 작성하면서 Python을 사용하여 은행 업무를위한 심층 학습 모델을 구현하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 깊은 학습의 기본 개념 이해 은행 업무에서의 심층 학습의 응용과 용도를 배웁니다 Python, Keras 및 TensorFlow를 사용하여 은행 업무를위한 심층 학습 모델 생성 Python을 사용하여 자신의 깊은 학습 신용 위험 모델을 구축하십시오 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
28 hours
Overview
기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 학습은 신경망과 같은 데이터 표현 및 구조를 학습하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다. R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 핵심 거래 프로그램에서부터 리스크 관리 시스템에 이르는 금융 애플리케이션에 사용됩니다.

강사가 진행하는이 실시간 교육에서 참가자는 R 학습을 통해 심층 학습 주가 예측 모델을 작성하면서 금융에 대한 심층 학습 모델을 구현하는 방법을 학습합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- 깊은 학습의 기본 개념 이해
- 금융 분야에서의 심층 학습의 응용 및 용도에 대해 배웁니다.
- R을 사용하여 재무에 대한 심층적 인 학습 모델 작성
- R을 사용하여 자신의 깊은 학습 주가 예측 모델을 구축하십시오.

청중

- 개발자
- 데이터 과학자

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
28 hours
Overview
기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 핵심 거래 프로그램에서부터 리스크 관리 시스템에 이르는 금융 애플리케이션에 사용됩니다.

강사가 진행하는이 실제 교육에서 참가자는 금융 업계에서 실제 문제를 해결하기위한 기계 학습 기술과 도구를 적용하는 방법을 배웁니다. R이 프로그래밍 언어로 사용됩니다.

참가자들은 먼저 핵심 원칙을 배우고 나서 자신의 기계 학습 모델을 구축하고이를 사용하여 여러 팀 프로젝트를 완료함으로써 지식을 실제 업무에 적용합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- 기계 학습의 기본 개념 이해
- 금융에서 기계 학습의 응용 및 사용법을 배우십시오.
- R을 이용한 기계 학습을 사용하여 알고리즘 트레이딩 전략 개발

청중

- 개발자
- 데이터 과학자

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
14 hours
Overview
Computer 비전은 디지털 미디어에서 유용한 정보를 자동으로 추출, 분석 및 이해하는 분야입니다. Python 은 명확한 구문 및 코드 가독성으로 유명한 고수준 프로그래밍 언어입니다.

강사가 진행하는이 실제 교육에서 참가자는 Python 사용하여 간단한 Computer 비전 응용 프로그램을 만들면서 Computer Vision의 기본 사항을 학습합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- Computer 비전의 기본 사항 이해
- Python 을 사용하여 Computer 비전 작업 구현
- 자신의 얼굴, 대상 및 모션 감지 시스템 구축

청중

- Computer 비전에 관심있는 Python 프로그래머

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
21 hours
Overview
기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. Python 은 명확한 구문 및 가독성으로 유명한 프로그래밍 언어입니다. 그것은 잘 학습 된 라이브러리와 기계 학습 어플리케이션을 개발하는 기술을 제공합니다.

강사가 진행하는이 실제 교육에서 참가자는 금융 업계에서 실제 문제를 해결하기위한 기계 학습 기술과 도구를 적용하는 방법을 배웁니다.

참가자들은 먼저 핵심 원칙을 배우고 나서 자신의 기계 학습 모델을 구축하고이를 사용하여 여러 팀 프로젝트를 완료함으로써 지식을 실제 업무에 적용합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- 기계 학습의 기본 개념 이해
- 금융에서 기계 학습의 응용 및 사용법을 배우십시오.
- Python 기계 학습을 사용하여 알고리즘 트레이딩 전략 개발

청중

- 개발자
- 데이터 과학자

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
35 hours
Overview
기술의 진보와 정보의 증가는 법 집행이 이루어지는 방식을 변화시키고 있습니다 빅 데이터의 과제는 빅 데이터의 약속만큼이나 까다 롭습니다 데이터를 효율적으로 저장하는 것이 이러한 과제 중 하나입니다 효과적으로 분석하는 것도 또 다른 일입니다 강사진과 실습을 통해 빅 데이터 기술에 접근하고 기존 프로세스 및 정책에 미치는 영향을 평가하고 범죄 활동을 식별하고 범죄를 예방하기위한 목적으로 이러한 기술을 구현하는 방법을 학습하게됩니다 전세계 법 집행 기관의 사례 연구를 통해 채택 방식, 과제 및 결과에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 빅 데이터 기술과 전통적인 데이터 수집 프로세스를 결합하여 조사하는 동안 이야기를 하나로 묶습니다 데이터 분석을위한 산업용 대용량 데이터 저장 및 처리 솔루션 구현 범죄 수사에 대한 데이터 접근 방식을 가능하게하기위한 가장 적절한 도구 및 프로세스의 채택을위한 제안서 작성 청중 기술적 배경을 가진 법 집행 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
28 hours
Overview
NLP를위한 딥 학습 (Deep Learning for NLP)을 통해 기계는 복잡한 언어 처리 과정을 간단하게 배울 수 있습니다 현재 가능한 작업 중에는 사진의 언어 번역 및 자막 생성이 있습니다 DL (Deep Learning)은 ML (기계 학습)의 하위 집합입니다 Python은 NLP 용 Deep Learning을위한 라이브러리를 포함하는 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다 강사진의 실습을 통해 참가자는 그림 집합을 처리하고 자막을 생성하는 응용 프로그램을 만들 때 NLP (자연 언어 처리) 용 Python 라이브러리를 사용하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 파이썬 라이브러리를 사용하여 NLP 용 DL 디자인 및 코드 엄청나게 많은 그림 모음을 읽고 키워드를 생성하는 Python 코드를 만듭니다 발견 된 키워드에서 캡션을 생성하는 Python 코드를 작성하십시오 청중 언어학에 관심이있는 프로그래머 NLP (자연어 처리)에 대한 이해를 원하는 프로그래머 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
14 hours
Overview
Python Machine Learning에서 텍스트 요약 기능은 입력 텍스트를 읽고 텍스트 요약을 생성 할 수 있습니다 이 기능은 명령 행이나 Python API / 라이브러리에서 사용할 수 있습니다 한 가지 흥미로운 적용은 행정 요약을 빠르게 작성하는 것입니다 이는 보고서 및 프레젠테이션을 생성하기 전에 많은 양의 텍스트 데이터를 검토해야하는 조직에 특히 유용합니다 강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 Python을 사용하여 입력 텍스트 요약을 자동 생성하는 간단한 응용 프로그램을 만드는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 텍스트를 요약하는 명령 행 도구를 사용하십시오 파이썬 라이브러리를 사용하여 텍스트 요약 코드를 디자인하고 작성하십시오 세 가지 파이썬 요약 라이브러리 평가 : sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
35 hours
Overview
이 과정은 신경 네트워크와 일반적으로 기계 학습 알고리즘, 심층 학습 (알고리즘 및 응용 프로그램)에서 개념 지식을 제공하는 것으로 시작됩니다.

파트 1 (40 %)이 훈련은 기본에 더 초점이다, 그러나 당신이 올바른 기술을 선택하는 데 도움이됩니다 TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras 등

이 교육의 2 단계 (20 %)에서는 심층 학습 모델을 쉽게 작성하는 Python 라이브러리 인 Theano를 소개합니다.

의 2 세대 API - 파트 3 (40 %) 훈련의 광범위 Tensorflow 기반으로 할 것입니다 Go 에 대한 추파의 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리 Deep Learning . TensorFlow 에서는 예제와 핸드 슨이 모두 만들어집니다.

청중

이 코스는 TensorFlow 를 Deep Learning 프로젝트에 사용하려는 엔지니어를 대상으로합니다.

이 코스를 마친 후, 대표자들은 :

-

깊은 신경 네트워크 (DNN), CNN 및 RNN에 대해 잘 알고 있어야합니다.

-

TensorFlow 의 구조와 배포 메커니즘 이해

-

설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성을 수행 할 수 있어야합니다.

-

코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링

-

교육 모델, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 생산을 구현할 수 있어야합니다.
14 hours
Overview
Apache OpenNLP 라이브러리는 자연 언어 텍스트 처리를위한 기계 학습 기반 툴킷입니다 언어 탐지, 토큰 화, 문장 분할, 부분 음성 인식, 명명 된 엔티티 추출, 청킹, 구문 분석 및 기준 해석과 같은 가장 일반적인 NLP 작업을 지원합니다 강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 OpenNLP를 사용하여 텍스트 기반 데이터를 처리하기위한 모델을 만드는 방법을 배웁니다 샘플 훈련 데이터와 맞춤형 데이터 세트는 실험실 연습의 기초로 사용됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 OpenNLP 설치 및 구성 기존 모델 다운로드 및 자체 모델 생성 다양한 샘플 데이터 세트에 대한 모델 교육 기존 Java 애플리케이션과 OpenNLP 통합 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
28 hours
Overview
강사가 진행하는 실제 교육에서 참가자는 금융 업계에서 실제 문제를 해결하기위한 기계 학습 기술과 도구를 적용하는 방법을 배웁니다. R이 프로그래밍 언어로 사용됩니다.

참가자들은 먼저 핵심 원칙을 배우고 나서 자신의 기계 학습 모델을 구축하고이를 사용하여 여러 가지 라이브 프로젝트를 완료함으로써 지식을 실제 업무에 적용합니다.

청중

- 개발자
- 데이터 과학자
- 기술적 인 배경을 가진 은행 전문가

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
14 hours
Overview
인공 지능은 지능형 시스템을 구축하기위한 기술 모음으로, 지능형 의사 결정을 내리기 위해 데이터 및 데이터를 둘러싼 활동을 이해할 수 있습니다 통신 제공 업체의 경우 AI를 사용하는 응용 프로그램 및 서비스를 구축하면 유지 관리 및 네트워크 최적화와 같은 영역에서 향상된 운영 및 서비스를 제공 할 수 있습니다 이 과정에서는 AI를 구성하는 다양한 기술과이를 사용하는 데 필요한 기술 세트를 살펴 봅니다 이 과정에서 우리는 텔레콤 업계에서 AI의 특정 애플리케이션을 살펴 봅니다 청중 네트워크 엔지니어 네트워크 운영 요원 통신 기술 관리자 코스 형식 파트 강연, 파트 토론, 핸드 슨 연습 .
35 hours
Overview
훈련이 끝날 때 대표단은 필수적인 파이썬 개념을 충분히 갖추고 있어야하며 NLTK를 사용하여 대부분의 NLP 및 ML 기반 작업을 구현할 수 있어야합니다 이 훈련은 실천 지식뿐 아니라 그 기술에 대한 논리적이고 운영적인 지식을 제공하기위한 것입니다 .
14 hours
Overview
강사가 진행하는이 실습에서 참가자는 Matlab을 사용하여 이미지 인식을위한 길쌈 신경망을 설계, 구축 및 시각화하는 방법을 배웁니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- 심층 학습 모델 구축
- 데이터 라벨링 자동화
- Caffe 및 TensorFlow 모델 작업 - Keras
- 여러 GPU , 클라우드 또는 클러스터를 사용하여 데이터를 조정합니다.

청중

- 개발자
- 엔지니어
- 도메인 전문가

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
21 hours
Overview
예측 분석은 데이터 분석을 사용하여 미래에 대한 예측을하는 프로세스입니다 이 프로세스는 데이터 마이닝, 통계 및 기계 학습 기술과 함께 데이터를 사용하여 미래의 이벤트를 예측하기위한 예측 모델을 생성합니다 강사진과 실습을 통해 참가자들은 Matlab을 사용하여 예측 모델을 작성하고이를 대용량 샘플 데이터 세트에 적용하여 데이터를 기반으로 향후 이벤트를 예측하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 히스토리 및 트랜잭션 데이터의 패턴을 분석하기위한 예측 모델 생성 예측 모델링을 사용하여 위험 및 기회 파악 중요한 경향을 포착하는 수학적 모델 구축 장치 및 비즈니스 시스템의 데이터를 사용하여 낭비를 줄이거 나 시간을 절약하거나 비용을 절감하십시오 청중 개발자 엔지니어 도메인 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
7 hours
Overview
TensorFlow Serving은 기계 학습 (ML) 모델을 프로덕션에 제공하기위한 시스템입니다.

강사가 진행하는이 실시간 교육에서 참가자는 프로덕션 환경에서 ML 모델을 배포 및 관리하기 위해 TensorFlow Serving을 구성하고 사용하는 방법을 학습합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- 다양한 TensorFlow 모델 교육, 수출 및 제공
- 단일 아키텍처 및 API 세트를 사용하여 알고리즘 테스트 및 배포
- 확장 TensorFlow 넘어 모델의 다른 종류의 봉사 봉사 TensorFlow 모델을

청중

- 개발자
- 데이터 과학자

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
14 hours
Overview
교육 강좌를 통해 iOS 모바일 학습 (ML) 기술 스택을 iOS 모바일 앱을 만들고 배포 할 때 사용하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 이미지 처리, 텍스트 분석 및 음성 인식이 가능한 모바일 앱 만들기 iOS 애플리케이션에 통합 할 수있는 사전 학습 된 ML 모델 액세스 커스텀 ML 모델 만들기 iOS 앱에 Siri 음성 지원 추가 coreML, Vision, CoreGraphics 및 GamePlayKit과 같은 프레임 워크를 이해하고 사용하십시오 Python, Keras, Caffee, Tensorflow, scikit learn, libsvm, Anaconda 및 Spyder와 같은 언어 및 도구 사용 청중 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 hours
Overview
자연 언어 생성 (NLG)은 컴퓨터로 자연어 텍스트 또는 음성을 생성하는 것을 말합니다 강사진이 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 자신의 NLG 시스템을 처음부터 구축하여 Python을 사용하여 고품질의 자연어 텍스트를 만드는 방법을 배웁니다 사례 연구도 검토하고 관련 개념을 콘텐츠 생성을위한 실습 프로젝트에 적용합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 저널리즘에서 부동산, 날씨 및 스포츠보고에 이르기까지 다양한 산업 분야의 콘텐츠를 자동으로 생성하는 데 NLG를 사용하십시오 원본 컨텐츠를 선택하고 구성하고, 문장을 계획하고, 원본 컨텐츠의 자동 생성을위한 시스템을 준비하십시오 NLG 파이프 라인을 이해하고 각 단계에서 올바른 기술을 적용하십시오 자연 언어 생성 (NLG) 시스템의 아키텍처 이해 분석 및 주문을위한 가장 적합한 알고리즘 및 모델 구현 공개적으로 사용 가능한 데이터 소스 및 큐 레이션 된 데이터베이스에서 가져온 데이터를 생성 된 텍스트의 재료로 사용하십시오 수동적이고 힘겹게 쓰는 과정을 컴퓨터 생성, 자동화 된 컨텐츠 작성으로 대체하십시오 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 hours
Overview
강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 올바른 기계 학습 및 NLP (자연 언어 처리) 기술을 사용하여 텍스트 기반 데이터에서 가치를 추출하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 높은 품질, 재사용 가능한 코드로 텍스트 기반의 데이터 과학 문제 해결 scikitlearn (분류, 클러스터링, 회귀, 차원 감소)의 여러 측면을 적용하여 문제 해결 텍스트 기반 데이터를 사용하여 효과적인 기계 학습 모델 구축 데이터 세트를 만들고 구조화되지 않은 텍스트에서 피쳐 추출 Matplotlib로 데이터 시각화 통찰력을 얻을 수있는 모델 구축 및 평가 텍스트 인코딩 오류 문제 해결 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
14 hours
Overview
Encog는 Java 및Net 용 오픈 소스 시스템 학습 프레임 워크입니다 강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 ENCOG를 사용하여 다양한 신경 네트워크 구성 요소를 만드는 방법을 배웁니다 Realworld 사례 연구가 논의되고 이러한 문제에 대한 기계 언어 기반 솔루션이 탐구 될 것입니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 정규화 과정을 사용하여 신경망 데이터 준비 피드 포워드 네트워크 및 전파 교육 방법론 구현 분류 및 회귀 작업 구현 Encog의 GUI 기반 작업대를 사용하여 신경 네트워크 모델링 및 교육 현실 세계 응용 프로그램에 신경망 지원 통합 청중 개발자 애널리스트 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
14 hours
Overview
Encog는 Java 및Net 용 오픈 소스 시스템 학습 프레임 워크입니다 강사가 진행되는이 실습에서는 참가자가 정확한 신경망 예측 모델을 구축하기위한 고급 기계 학습 기술을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 언더 피팅과 오버 피팅을 해결하기 위해 다양한 신경 네트워크 최적화 기술 구현 다수의 신경망 아키텍처를 이해하고 선택할 수 있습니다 감독 된 피드 포워드 및 피드백 네트워크 구현 청중 개발자 애널리스트 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 hours
Overview
강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 실제 응용 프로그램을 만드는 과정에서 R을 사용하는 기계 학습을위한 고급 기술을 학습합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 하이퍼 파라미터 튜닝 및 심층 학습으로 기술 사용 자율 학습 기술 이해 및 구현 더 큰 응용 프로그램에서 사용할 수 있도록 모델을 제작에 적용하십시오 청중 개발자 애널리스트 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 hours
Overview
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 hours
Overview
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.
21 hours
Overview
피지 (Fiji)는 ImageJ (과학적 다차원 이미지를위한 이미지 처리 프로그램)와 과학 이미지 분석을위한 수많은 플러그인을 번들로 제공하는 오픈 소스 이미지 처리 패키지입니다 강사진이 진행되는이 교육 과정에서 참가자들은 피지 (Fiji) 배포판과 ImageJ 프로그램을 사용하여 이미지 분석 응용 프로그램을 만드는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 피지의 고급 프로그래밍 기능과 소프트웨어 구성 요소를 사용하여 ImageJ 확장 중첩 타일에서 큰 3D 이미지 스티칭 통합 업데이트 시스템을 사용하여 시작할 때 피지 설치를 자동으로 업데이트합니다 사용자 정의 이미지 분석 솔루션을 구축하기위한 광범위한 스크립팅 언어 선택 대형 바이오 이미지 데이터 세트에서 ImgLib와 같은 피지의 강력한 라이브러리를 사용하십시오 응용 프로그램을 배포하고 비슷한 프로젝트에서 다른 과학자와 공동 작업하십시오 청중 과학자들 연구원 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
주말AI (Artificial Intelligence)코스, 밤의AI트레이닝, AI (Artificial Intelligence)부트 캠프, AI (Artificial Intelligence) 강사가 가르치는, 주말인공 지능교육, 밤의Artificial Intelligence과정, AI (Artificial Intelligence)코칭, AI강사, AI트레이너, Artificial Intelligence교육 과정, Artificial Intelligence클래스, 인공 지능현장, Artificial Intelligence개인 강좌, AI (Artificial Intelligence)1 대 1 교육주말AI코스, 밤의Artificial Intelligence트레이닝, Artificial Intelligence부트 캠프, AI 강사가 가르치는, 주말AI (Artificial Intelligence)교육, 밤의AI (Artificial Intelligence)과정, Artificial Intelligence코칭, Artificial Intelligence강사, AI트레이너, Artificial Intelligence교육 과정, AI클래스, Artificial Intelligence (AI)현장, AI개인 강좌, AI (Artificial Intelligence)1 대 1 교육

코스 프로모션

고객 회사

is growing fast!

We are looking to expand our presence in South Korea!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in South Korea
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!