기계 학습 Training Courses

기계 학습 Training Courses

현지 강사 주도의 ML (Machine Machine Learning) 교육 과정은 다양한 업계의 실제 문제를 해결하기 위해 기계 학습 기술과 도구를 적용하는 방법을 직접 실습을 통해 보여줍니다. NobleProg ML 과정은 Python, R 언어 및 Matlab을 비롯한 다양한 프로그래밍 언어와 프레임 워크를 다룹니다. 기계 학습 과정은 금융, 은행 및 보험을 비롯한 다양한 업계 응용 프로그램에 제공되며 기계 학습의 기초는 물론 딥 학습 (Deep Learning)과 같은 고급 방법을 다룹니다. 기계 학습 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다. 현장 실습은 고객 구내에서 현지에서 실시 할 수 있습니다. 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터에서 대한민국 . 원격 라이브 교육은 대화 형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다. NobleProg - 지역 교육 제공자

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Machine Learning (ML) Course Outlines

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7 hours
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이 코스는 관리자, 솔루션 아키텍트, 혁신 임원, CTO, 소프트웨어 아키텍트 및 적용된 인공 지능에 대한 개요와 가장 가까운 개발 예측에 관심이있는 사람들을 위해 작성되었습니다 .
35 hours
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이 과정은 신경 네트워크와 일반적으로 기계 학습 알고리즘, 심층 학습 (알고리즘 및 응용 프로그램)에서 개념 지식을 제공하는 것으로 시작됩니다 이 교육의 Part1 (40 %)은 기초에 더 중점을두고 있지만 TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras 등 올바른 기술 선택에 도움이 될 것입니다 이 교육의 Part2 (20 %)에서는 깊은 학습 모델을 쉽게 작성하는 Python 라이브러리 인 Theano를 소개합니다 Part 3 (40 %)은 Deep Learning을위한 Google의 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리 인 Tensorflow 2 세대 API를 기반으로합니다 예제와 핸드 슨은 모두 TensorFlow에서 만들어집니다 청중 이 코스는 TensorFlow를 딥 학습 프로젝트에 사용하고자하는 엔지니어를 대상으로합니다 이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행합니다 깊은 신경 네트워크 (DNN), CNN 및 RNN에 대한 충분한 이해 TensorFlow의 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 모든 주제가 주제의 광대 함 때문에 35 시간 동안 공개 강의실에서 다루어지지는 않습니다 전체 과정의 기간은 35 시간이 아닌 약 70 시간입니다 .
28 hours
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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 교육 강좌가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 심층 학습 주가 예측 모델을 작성하면서 Python을 사용하여 재무에 대한 심층 학습 모델을 구현하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 깊은 학습의 기본 개념 이해 금융 분야에서의 심층 학습의 응용 및 용도에 대해 배웁니다 Python, Keras 및 TensorFlow를 사용하여 금융에 대한 심층 학습 모델 생성 Python을 사용하여 자신의 깊은 학습 주가 예측 모델 구축 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
28 hours
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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 R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다 핵심 거래 프로그램에서부터 리스크 관리 시스템에 이르는 금융 애플리케이션에 사용됩니다 강사가 진행되는이 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 배웁니다 R을 사용하여 은행 업무를위한 심층 학습 모델 생성 R을 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
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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
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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 R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다 핵심 거래 프로그램에서부터 리스크 관리 시스템에 이르는 금융 애플리케이션에 사용됩니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 R 학습을 통해 심층 학습 주가 예측 모델을 작성하면서 재무에 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 모델 구축 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
28 hours
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기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍하지 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 진행되는이 실습에서 참가자는 금융 업계에서 실제 세계 문제를 해결하기위한 기계 학습 기술과 도구를 적용하는 방법을 배웁니다 R이 프로그래밍 언어로 사용됩니다 참가자는 먼저 핵심 원칙을 학습 한 다음 자체적 인 기계 학습 모델을 작성하고이를 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 사용법 배우기 R을 이용한 기계 학습을 사용하여 알고리즘 트레이딩 전략 개발 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 hours
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기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다 Python은 명확한 구문 및 가독성으로 유명한 프로그래밍 언어입니다 그것은 기계 학습 응용 프로그램을 개발하기위한 잘 테스트 된 라이브러리와 기술을 제공합니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 금융 업계에서 실제 세계 문제를 해결하기위한 기계 학습 기술과 도구를 적용하는 방법을 배웁니다 참가자는 먼저 핵심 원칙을 학습 한 다음 자체적 인 기계 학습 모델을 작성하고이를 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 사용법 배우기 Python으로 기계 학습을 사용하여 알고리즘 트레이딩 전략 개발 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
28 hours
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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
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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 .
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 .
35 hours
Overview
지능형 애플리케이션은 사용자 상호 작용을 통해 지속적으로 학습 할 수있는 차세대 앱으로 사용자에게 더 높은 가치와 관련성을 제공합니다 강사진이 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 인텔리전트 모바일 응용 프로그램과 봇을 구축하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 지능형 애플리케이션의 기본 개념 이해 지능형 애플리케이션 구축을위한 다양한 툴 사용 방법 알아보기 Azure,인지 서비스 API, 스트림 애널리틱스 및 Xamarin을 사용하여 지능형 애플리케이션 구축 청중 개발자 프로그래머 애호가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 hours
Overview
기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다 Python은 명확한 구문 및 가독성으로 유명한 프로그래밍 언어입니다 그것은 기계 학습 응용 프로그램을 개발하기위한 잘 테스트 된 라이브러리와 기술을 제공합니다 강사가 진행되는이 실습에서는 참가자가 기계 학습 기술을 적용하는 방법과 금융 업계에서 실제 세계 문제를 해결하는 도구를 배우게됩니다 참가자는 먼저 핵심 원칙을 학습 한 다음 자체적 인 기계 학습 모델을 작성하고이를 사용하여 여러 팀 프로젝트를 완료함으로써 지식을 실제 업무에 적용합니다 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
28 hours
Overview
강사가 진행되는이 실습에서는 참가자가 기계 학습 기술을 적용하는 방법과 금융 업계에서 실제 세계 문제를 해결하는 도구를 배우게됩니다 R이 프로그래밍 언어로 사용됩니다 참가자들은 먼저 핵심 원칙을 배우고 자신의 기계 학습 모델을 구축하고이를 사용하여 여러 가지 라이브 프로젝트를 완성함으로써 지식을 실제로 실천합니다 청중 개발자 데이터 과학자 기술적 인 배경을 가진 은행 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
14 hours
Overview
강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 Matlab을 사용하여 이미지 인식을위한 길쌈 신경망을 설계, 제작 및 시각화하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 심층 학습 모델 구축 데이터 라벨링 자동화 Caffe 및 TensorFlowKeras의 모델 작업 여러 GPU, 클라우드 또는 클러스터를 사용하여 데이터를 교육하십시오 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 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 TensorFlow Serving을 구성 및 사용하여 프로덕션 환경에서 ML 모델을 배포 및 관리하는 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 TensorFlow 확장 TensorFlow 모델 이외의 다른 유형의 모델을 제공하도록 검색 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 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
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 .
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 .
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 .
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.
28 hours
Overview
This is a 4 day course introducing AI and it's application using the Python programming language. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
21 hours
Overview
Keras는 빠른 개발과 실험을 위한 고 수준의 신경망 API입니다. 그것은 텐 소 플로우, CNTK, 또는 Theano의 상단에 실행 됩니다.

이 강사 주도 라이브 교육 (온사이트 또는 원격)은 이미지 인식 응용 프로그램에 딥 러닝 모델을 적용 하고자 하는 기술 담당자를 대상으로 합니다.

이 교육을

참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

- 설치 및 구성
- 는 딥 러닝 모델을 신속 하 게 프로토타이핑 합니다.
- 는 컨볼루션 네트워크를 구현 합니다.
- 는 반복 되는 네트워크를 구현 합니다.
- CPU와 GPU 모두에서 딥 러닝 모델을 실행 합니다.
코스의

형식

- 대화식 강의 및 토론
운동과 연습을 많이 - .
- 라이브 랩 환경에서 실습을 구현 합니다.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정에 대 한 맞춤형 교육을 요청 하려면 당사에 연락 하 여 준비 하십시오.
Keras에 대 한 자세한 내용은 - : https://keras.io/
을 참조 하십시오.
21 hours
Overview
TensorFlow는 딥 러닝, 숫자 계산 및 대규모 기계 학습을 위해 Google에서 개발한 인기 있는 기계 학습 라이브러리입니다. Dec 2019에 발표 된 TensorFlow 2.0는 최신 버전의 TensorFlow 이며 즉시 실행, 호환성 및 API 일관성에 대 한 개선 사항을 포함 합니다.

이 강사 주도 라이브 교육 (온사이트 또는 원격)은 Tensorflow 2.0을 사용 하 여 예측 변수, 분류자, 생성 모델, 신경망 등을 구축 하고자 하는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을

참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

- 설치 및 구성 2.0.
- 는 이전 버전에 비해 TensorFlow 2.0의 이점을 이해 하 고 있습니다.
- 딥 러닝 모델을 구축 합니다.
- 고급 이미지 분류자를 구현 합니다.
- 클라우드, 모바일 및 IoT 디바이스에 딥 러닝 모델을 배포 합니다.
코스의

형식

- 대화식 강의 및 토론
운동과 연습을 많이 - .
- 라이브 랩 환경에서 실습을 구현 합니다.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정에 대 한 맞춤형 교육을 요청 하려면 당사에 연락 하 여 준비 하십시오.
- 에 대 한 자세한 내용을 보려면 다음 웹사이트를 방문 하십시오: https://www.tensorflow.org/
14 hours
Overview
기능 엔지니어링은 기계 학습 알고리즘의 정확성을 향상 시키기 위해 데이터를 선택 하 고 변환 하는 프로세스입니다. 그것은 주제 전문가의 부분의 데이터에 깊은 지식이 필요 합니다.

이 강사 주도 라이브 교육 (현장 또는 원격)은 데이터를 더 잘 처리 하 고 더 나은 기계 학습 모델을 얻기 위해 기능 엔지니어링 기술을 적용 하고자 하는 사람을 대상으로 합니다.

이 교육을

참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

- 필요한 모든 Python 패키지를 포함 하 여 최적의 개발 환경을 설정 합니다.
- 데이터 집합의 기능을 분석 하 여 중요 한 정보를 얻습니다.
- 는 원시 데이터 자체의 적응을 통해 기계 학습 모델을 최적화 합니다.
- 기계 학습을 준비 하기 위해 데이터 집합을 정리 하 고 변환 합니다.
코스의

형식

- 대화식 강의 및 토론
운동과 연습을 많이 - .
- 라이브 랩 환경에서 실습을 구현 합니다.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정에 대 한 맞춤형 교육을 요청 하려면 당사에 연락 하 여 준비 하십시오.
14 hours
Overview
H2O는 오픈 소스 예측 분석 플랫폼입니다. 그것은 R, 파이썬, 스칼라, 자바와 휴식을 지원 합니다.

이 강사 주도 라이브 교육 (온사이트 또는 원격)은 glm, 딥 러닝 및 랜덤 포리스트 등의 알고리즘을 사용 하 여 기계 학습 모델을 구축 하고자 하는 기술 담당자를 대상으로 합니다.

이 교육을

참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

- 설치 및 구성
- 다른 인기 있는 알고리즘을 사용 하 여 기계 학습 모델을 만듭니다.
- 는 데이터 유형과 비즈니스 요구 사항에 따라 모델을 평가 합니다.
코스의

형식

- 대화식 강의 및 토론
운동과 연습을 많이 - .
- 라이브 랩 환경에서 실습을 구현 합니다.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정에 대 한 맞춤형 교육을 요청 하려면 당사에 연락 하 여 준비 하십시오.
H2O에 대 한 자세한 내용을 - 다음을 방문 하십시오: https://www.h2o.ai/
14 hours
Overview
H2O automl은 많은 수의 기계 학습 모델을 구축, 선택 및 최적화 하는 프로세스를 자동화 하는 인공 지능 플랫폼입니다.

이 강사 주도 라이브 교육 (온사이트 또는 원격)은 H2O automl을 사용 하 여 최고의 기계 학습 알고리즘과 매개 변수를 구축 하 고 선택 하는 프로세스를 자동으로 처리 하고자 하는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을

참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

- 는 기계 학습 워크플로우를 자동화 합니다.
- 는 지정 된 시간 범위 내에서 많은 기계 학습 모델을 자동으로 교육 하 고 조정 합니다.
- 는 고도로 예측 앙상블 모델에 도착 하는 기차 스택 앙상블을 훈련.
코스의

형식

- 대화식 강의 및 토론
운동과 연습을 많이 - .
- 라이브 랩 환경에서 실습을 구현 합니다.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정에 대 한 맞춤형 교육을 요청 하려면 당사에 연락 하 여 준비 하십시오.
Weekend ML (Machine Learning) courses, Evening 기계 학습 training, 기계 학습 boot camp, Machine Learning (ML) instructor-led, Weekend Machine Learning (ML) training, Evening 기계 학습 courses, ML (Machine Learning) coaching, 기계 학습 instructor, Machine Learning (ML) trainer, ML (Machine Learning) training courses, Machine Learning (ML) classes, 기계 학습 on-site, ML (Machine Learning) private courses, Machine Learning (ML) one on one training

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