인공 지능 교육 | Artificial Intelligence (AI) 교육

인공 지능 교육

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.

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인공 지능코스 개요

Course Name
Duration
Overview
Course Name
Duration
Overview
14 시간
Overview
Automotive 산업에서의 AI ( Machine Learning 및 Deep Learning )에 대해 Deep Learning 합니다. 단순한 자동화에서 이미지 인식, 자율적 의사 결정에 이르기까지 자동차의 여러 상황에서 어떤 기술이 (잠재적으로) 사용될 수 있는지 판단하는 데 도움이됩니다.
21 시간
Overview
이 과정은 영어로 된 텍스트에서 의미를 추출하는 데 관심이있는 사람들을 대상으로 합니다만 다른 언어에도이 지식을 적용 할 수 있습니다.

이 과정에서는 블로그 게시물, 트윗 등 인간이 작성한 텍스트를 사용하는 방법을 다룹니다.

예를 들어 분석가는 광범위한 데이터 소스를 기반으로 결론에 자동으로 도달하는 알고리즘을 설정할 수 있습니다.
21 시간
Overview
PredictionIO 는 최첨단 오픈 소스 스택 위에 구축 된 오픈 소스 Machine Learning Server입니다.

청중

이 과정은 모든 기계 학습 작업을위한 예측 엔진을 만들고자하는 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로합니다.
14 시간
Overview
패턴 일치는 이미지 내에서 지정된 패턴을 찾는 데 사용되는 기술입니다. 캡처 된 이미지 내에서 지정된 특성의 존재 여부를 결정하는 데 사용할 수 있습니다 (예 : 공장 라인의 결함있는 제품의 예상 레이블 또는 구성 요소의 지정된 치수). 그것은 우리가 찾고있는 것을 구체적으로 지시한다는 점에서 " Pattern Recognition "(관련 샘플의 더 큰 컬렉션을 기반으로 일반적인 패턴을 인식)과 다르며 예상 패턴이 존재하는지 여부를 알려줍니다.

코스 형식

- 이 과정은 Machine Vision 적용되는 패턴 매칭 분야에서 사용되는 접근법, 기술 및 알고리즘을 소개합니다.
21 시간
Overview
PaddlePaddle (PArallel Distributed DeepLearning)은 Baidu가 개발 한 확장 가능한 심층 학습 플랫폼입니다 강사진이 진행되는이 교육에서는 PaddlePaddle을 사용하여 제품 및 서비스 응용 프로그램에 대한 심층적 인 학습을 수행하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 PaddlePaddle 설정 및 구성 이미지 인식 및 객체 감지를위한 CNN (Convolutional Neural Network) 설정 정서 분석을위한 RNN (Recurrent Neural Network) 설정 사용자가 답변을 찾을 수 있도록 추천 시스템에 대한 심층 학습을 설정하십시오 클릭률 (CTR) 예측, 대형 이미지 세트 분류, 광학 문자 인식 (OCR) 수행, 검색 순위 지정, 컴퓨터 바이러스 검색 및 추천 시스템 구현 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 시간
Overview
이 과정은 OptaPlanner 를 가르치기위한 실질적인 접근법을 사용합니다. 참가자들에게이 도구의 기본 기능을 수행하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
14 시간
Overview
강사가 진행하는이 실습에서는 신경 네트워크의 원리를 OpenNN 을 사용하여 샘플 애플리케이션을 구현합니다.

과정 형식

- 강의 및 토론은 실습과 결합됩니다.
7 시간
Overview
강사가 진행하는이 실습에서는 OpenNMT 를 설정하고 사용하여 다양한 샘플 데이터 세트의 번역을 수행하는 방법을 배우게됩니다. 이 과정은 기계 번역에 적용 할 때 신경망에 대한 개요부터 시작합니다. 참가자는 과정 전반에 걸쳐 실제 연습을 수행하여 학습 한 개념을 이해하고 강사로부터 피드백을 얻을 수 있습니다.

이 교육이 끝날 때까지 참가자는 생생한 OpenNMT 솔루션을 구현하는 데 필요한 지식과 실습을 OpenNMT 됩니다.

소스 및 대상 언어 샘플은 잠재 고객의 요구 사항에 따라 사전 정렬됩니다.

코스 형식

- 파트 강연, 파트 토론, 무거운 실무 연습
14 시간
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 .
14 시간
Overview
OpenFace는 Google의 FaceNet 연구를 기반으로하는 Python 및 Torch 기반의 opensource 실시간 얼굴 인식 소프트웨어입니다 강사진이 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 OpenFace의 구성 요소를 사용하여 샘플 얼굴 인식 응용 프로그램을 만들고 배포하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 dlib, OpenVC, Torch 및 nn4를 포함한 OpenFace의 구성 요소로 작업하여 얼굴 인식, 정렬 및 변형 기능을 구현하십시오 감시, 신원 확인, 가상 현실, 게임 및 반복 고객 확인과 같은 Realworld 응용 프로그램에 OpenFace를 적용하십시오 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
28 시간
Overview
OpenCV (Open Source Computer Vision Library : http://opencv.org)는 수백 개의 컴퓨터 비전 알고리즘이 포함 된 오픈 소스 BSD 라이센스 라이브러리입니다.

청중

이 과정은 컴퓨터 비전 프로젝트에 OpenCV 를 활용하려는 엔지니어 및 건축가를 대상으로합니다.
21 시간
Overview
코스는 상용 MATLAB 패키지에 대한 대안 프로그램을 알고 자하는 사람들을위한 것입니다 3 일 교육은 환경을 돌아 다니며 데이터 분석 및 엔지니어링 계산을 위해 OCTAVE 패키지를 수행하는 데 대한 포괄적 인 정보를 제공합니다 수련 수령자는 초보자이지만 프로그램을 알고 지식을 체계화하고 기술을 향상시키고 자하는 사람들입니다 다른 프로그래밍 언어에 대한 지식은 필요하지 않지만 학습자의 지식 습득을 크게 촉진합니다 이 과정은 많은 실제적인 예에서 프로그램을 사용하는 방법을 보여줍니다 .
14 시간
Overview
이 교실 기반 교육 세션에는 프레젠테이션 및 컴퓨터 기반 예제 및 관련 신경 및 심층 네트워크 라이브러리를 수행하는 사례 연구 연습이 포함됩니다
21 시간
Overview
이 교실 기반 교육 세션은 비즈니스에서 AI 및 로보틱스의 응용 프로그램과 함께 NLP 기술을 탐구합니다 대표자는 Python을 사용하여 컴퓨터 기반 예제 및 사례 연구 해결 연습을 수행합니다 .
21 시간
Overview
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.

코스 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 무거운 실전 연습, 가끔씩 이해 테스트
21 시간
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 시간
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 .
28 시간
Overview
이 과정은 신경망 및 일반적으로 기계 학습 알고리즘, 딥 러닝 (알고리즘 및 응용 프로그램)에 대한 지식을 제공합니다.

이 훈련은 기본에 더 초점이다, 그러나 당신이 올바른 기술을 선택하는 데 도움이 될 것입니다 : TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras 등의 예제가 이루어집니다 TensorFlow .
7 시간
Overview
이 훈련은 신경망과 그 응용의 기본을 배우고 자하는 사람들을 대상으로합니다.
21 시간
Overview
이 교실 기반 교육 세션에서는 (권장) Python 기계 학습 도구를 탐색합니다. 대표단은 컴퓨터 기반 사례 및 사례 연구를 수행합니다.
21 시간
Overview
이 과목은 로봇 응용 분야에서의 기계 학습 방법을 소개한다.

그것은 패턴 인식의 맥락에서 기존 방법, 동기 및 주요 아이디어에 대한 폭 넓은 개요입니다.

짧은 이론적 배경 후에 참가자는 오픈 소스 (일반적으로 R) 또는 기타 대중적인 소프트웨어를 사용하여 간단한 운동을 수행합니다.
21 시간
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.
14 시간
Overview
이 교실 기반의 교육 세션은 컴퓨터 기반의 예제 및 관련 프로그램 languauge를 사용하여 사례 연구 해결 연습을 통해 기계 학습 기술을 탐색합니다 .
14 시간
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 .
7 시간
Overview
이 교육 과정은 실용적인 응용 프로그램에서 기본적인 Machine Learning 기술을 적용하고자하는 사람들을위한 것입니다.

청중

기계 학습에 익숙하고 R 프로그래밍 방법을 알고있는 데이터 과학자 및 통계 학자.이 과정의 강조는 데이터 / 모델 준비, 실행, 사후 분석 및 시각화의 실제적인 측면에 있습니다. 목적은 직장에서 방법을 적용하는 데 관심이있는 참가자에게 기계 학습에 대한 실질적인 소개를하는 것입니다

부문 별 사례는 훈련을 청중과 관련시키기 위해 사용됩니다.
14 시간
Overview
이 과정의 목표는 실제로 Machine Learning 방법을 적용하는 데 기본적인 능력을 제공하는 것입니다. R 프로그래밍 플랫폼과 다양한 라이브러리를 사용하고 다수의 실제 예제를 기반으로이 과정은 Machine Learning 의 가장 중요한 빌딩 블록을 사용하는 방법, 데이터 모델링 결정을 내리는 방법, 알고리즘의 출력을 해석하는 방법 및 결과를 확인하십시오.

우리의 목표는 Machine Learning 툴박스의 가장 기본적인 도구를 자신있게 이해하고 사용하는 기술을 제공하고 Data Science 애플리케이션의 일반적인 함정을 피하는 것입니다.
14 시간
Overview
이 과정의 목표는 실제로 Machine Learning 방법을 적용하는 데 기본적인 능력을 제공하는 것입니다. Python 프로그래밍 언어 및 다양한 라이브러리를 사용하고 다수의 실제 예제를 기반으로이 과정은 Machine Learning 의 가장 중요한 빌딩 블록을 사용하는 방법, 데이터 모델링 결정을 내리는 방법, 알고리즘의 출력을 해석하는 방법 및 결과를 확인하십시오.

우리의 목표는 Machine Learning 툴박스의 가장 기본적인 도구를 자신있게 이해하고 사용하는 기술을 제공하고 Data Science 애플리케이션의 일반적인 함정을 피하는 것입니다.
14 시간
Overview
이 과정의 목표는 실제로 Machine Learning 방법을 적용하는 데 기본적인 능력을 제공하는 것입니다. Scala 프로그래밍 언어와 다양한 라이브러리를 사용하고 다수의 실제 예제를 기반으로이 과정은 Machine Learning 의 가장 중요한 빌딩 블록을 사용하는 방법, 데이터 모델링 결정을 내리는 방법, 알고리즘의 출력을 해석하는 방법 및 결과를 확인하십시오.

우리의 목표는 Machine Learning 툴박스의 가장 기본적인 도구를 자신있게 이해하고 사용하는 기술을 제공하고 Data Science 애플리케이션의 일반적인 함정을 피하는 것입니다.
28 시간
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
21 시간
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
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