Machine Learning Training Courses

Machine Learning Training Courses

Machine Learning (ML) is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. NobleProg onsite live Machine Learning training courses demonstrate through hands-on practice how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in various industries. NobleProg ML courses cover different programming languages and frameworks, including Python, R language and Matlab. Machine Learning courses are offered for a number of industry applications, including Finance, Banking and Insurance and cover the fundamentals of Machine Learning as well as more advanced approaches such as Deep Learning. Machine Learning training is available in various formats, including onsite live training and live instructor-led training using an interactive, remote desktop setup. Local Machine Learning training can be carried out live on customer premises or in NobleProg local training centers.

Testimonials

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Machine Learning Course Outlines

CodeNameDurationOverview
aiintArtificial Intelligence Overview7 hours이 코스는 관리자, 솔루션 아키텍트, 혁신 임원, CTO, 소프트웨어 아키텍트 및 적용된 인공 지능에 대한 개요와 가장 가까운 개발 예측에 관심이있는 사람들을 위해 작성되었습니다 .
mliosMachine Learning on iOS14 hours교육 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 .
textsumText Summarization with Python14 hoursPython 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 .
undnnUnderstanding Deep Neural Networks35 hours이 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 .
opennlpOpenNLP for Text Based Machine Learning14 hoursApache 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 .
mlbankingpython_Machine Learning for Banking (with Python)21 hours기계 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 .
mlbankingrMachine Learning for Banking (with R)28 hours강사가 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 .
matlabdlMatlab for Deep Learning14 hours강사가 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 .
tensorflowservingTensorFlow Serving7 hoursTensorFlow 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 .
pythontextmlPython: Machine Learning with Text21 hours강사가 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 .
mlfinancepythonMachine Learning for Finance (with Python)21 hours기계 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 .
encogintroEncog: Introduction to Machine Learning14 hoursEncog는 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 .
encogadvEncog: Advanced Machine Learning14 hoursEncog는 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 .
radvmlAdvanced Machine Learning with R21 hours강사가 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 .
pythonadvmlPython for Advanced Machine Learning21 hours강사가 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 .
openfaceOpenFace: Creating Facial Recognition Systems14 hoursOpenFace는 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 .
embeddingprojectorEmbedding Projector: Visualizing Your Training Data14 hoursEmbedding 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 .
t2tT2T: Creating Sequence to Sequence Models for Generalized Learning7 hoursTensor2Tensor (T2T)는 이미지 인식, 번역, 구문 분석, 이미지 캡션 및 음성 인식과 같은 다양한 유형의 교육 데이터를 사용하여 AI 모델을 다양한 작업으로 교육하기위한 모듈 식의 확장 가능한 라이브러리입니다 Google Brain 팀에서 관리합니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 여러 작업을 해결하기 위해 모델을 준비하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 tensor2tensor 설치, 데이터 세트 선택, AI 모델 교육 및 평가 Tensor2Tensor에 포함 된 도구 및 구성 요소를 사용하여 개발 환경 사용자 정의 단일 모델을 작성하고 사용하여 여러 도메인에서 여러 작업을 동시에 학습합니다 이 모델을 사용하여 많은 양의 교육 데이터가있는 작업으로부터 학습하고 해당 지식을 데이터가 제한된 작업에 적용합니다 단일 GPU를 사용하여 만족스러운 처리 결과 얻기 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
dlfornlpDeep Learning for NLP (Natural Language Processing)28 hoursNLP를위한 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 .
mlfinancerMachine Learning for Finance (with R)28 hours기계 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 .
snorkelSnorkel: Rapidly Process Training Data7 hours스노클은 교육 데이터를 신속하게 생성, 모델링 및 관리하기위한 시스템입니다 대규모 라벨링 된 교육 세트를 사용할 수 없거나 쉽게 구할 수없는 도메인에 대해 구조화 된 또는 "어두운"데이터 추출 응용 프로그램 개발을 가속화하는 데 중점을 둡니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 스노클과 함께 교육 데이터 모델링을 통해 텍스트, 표, 그림 및 이미지와 같은 비정형 데이터에서 가치를 추출하는 기술을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 방대한 트레이닝 세트의 라벨링을 가능하게하는 교육 세트를 프로그래밍 방식으로 생성합니다 시끄러운 트레이닝 세트를 먼저 모델링하여 고품질 엔드 모델 교육 Snorkel을 사용하여 약한 감독 기술을 구현하고 약 프로그래밍 된 기계 학습 시스템에 데이터 프로그래밍 적용 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
ML_LBGMachine Learning – Data science21 hours이 교실 기반 교육 세션에서는 (권장) Python으로 기계 학습 도구를 탐색합니다 대표단은 컴퓨터 기반 사례 및 사례 연구를 수행합니다 .
appaiApplied AI from Scratch28 hoursThis is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
dlfortelecomwithpythonDeep Learning for Telecom (with Python)28 hoursMachine 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 telecom using Python as they step through the creation of a deep learning credit risk 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 telecom
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for telecom
- Build their own deep learning customer churn prediction model using Python

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
rapidminerRapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics14 hoursRapidMiner is an open source data science software platform for rapid application prototyping and development. It includes an integrated environment for data preparation, machine learning, deep learning, text mining, and predictive analytics.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use RapidMiner Studio for data preparation, machine learning, and predictive model deployment.

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

- Install and configure RapidMiner
- Prepare and visualize data with RapidMiner
- Validate machine learning models
- Mashup data and create predictive models
- Operationalize predictive analytics within a business process
- Troubleshoot and optimize RapidMiner

Audience

- Data scientists
- Engineers
- Developers

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
aicityplanningArtificial Intelligence for City Planning14 hours앞으로 도시는 어떻게 생겼을까요? AI (인공 지능)를 사용하여 도시 계획을 개선하는 방법은 무엇입니까? AI는 도시를보다 효율적이고, 살기 좋고, 안전하고, 환경 친화적으로 만드는 데 어떻게 사용될 수 있습니까? 이 교습 된 실제 교육 (현장 또는 원격)에서 우리는 AI를 구성하는 다양한 기술뿐만 아니라 도시 계획을 위해 사용하기 위해 필요한 기술과 정신적 프레임 워크를 검토합니다 또한 데이터 마이닝을 포함하여 AI에서 사용할 관련 데이터를 수집하고 구성하는 도구와 접근법에 대해서도 설명합니다 청중 도시 기획자 건축가 개발자 교통 관리 코스 형식 파트 강연, 파트 토론 및 일련의 대화식 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .
dlformedicineDeep Learning for Medicine14 hours기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다 딥 러닝 (Deep Learning)은 결정을 내릴 때 인간 두뇌의 작동을 모방하려는 기계 학습의 하위 필드입니다 문제에 대한 해결책을 자동으로 제공하기 위해 데이터로 교육을 받았습니다 Deep Learning은 데이터 금광에 앉아있는 의료 산업에 막대한 기회를 제공합니다 강사진의 실제 훈련에서 참가자들은 깊은 학습 의 근본을 이해하기 위해 일련의 토론, 연습 및 캐스퍼디 분석에 참여하십시오 가장 중요한 딥 학습 도구와 기술을 평가하고 참가자가 자신의 조직 에서 딥 학습 솔루션을 평가하고 구현할 수 있도록 준비 합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 깊은 학습의 기본 원리 이해 업계에서의 딥 학습 기술 및 응용 사례를 배우십시오 딥 학습 기술로 해결할 수있는 의학 문제를 조사하십시오 의학에서의 깊은 학습 사례 연구를 탐구하십시오 의학에서의 문제 해결을위한 Deep Learning에서 최신 기술을 채택하기위한 전략 수립 청중 관리자 지도력 역할을하는 의료 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .
algebraformlAlgebra for Machine Learning14 hours선형 대수학은 벡터, 행렬 및 선형 변환을 다루는 수학의 한 분야입니다 선형 대수에 대한 지식은 엔지니어와 개발자가 기계 학습 기능을 향상시키는 데 도움이됩니다 선형 대수 개념을 이해하면 기계 학습 기술의 기본 원리를 더 잘 이해하고 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 선형 대수학 방법을 사용하여 기계 학습 문제를 해결하면서 선형 대수학의 기초를 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 기본적인 선형 대수 개념 이해 기계 학습에 필요한 선형 대수 기술을 배우십시오 데이터, 이미지, 알고리즘 등을 사용할 때 선형 대수학 구조와 개념을 사용하십시오 선형 대수학을 사용하여 기계 학습 문제 해결 청중 개발자 엔지니어 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .
Nue_LBGNeural computing – Data science14 hours이 교실 기반 교육 세션에는 관련 신경 및 심층 네트워크 라이브러리를 수행하기위한 프레젠테이션과 컴퓨터 기반 예제 및 사례 연구 연습이 포함됩니다 .
mllbgMachine Learning in business – AI/Robotics14 hours이 교실 기반의 교육 세션은 컴퓨터 기반의 예제 및 관련 프로그램 languauge를 사용하여 사례 연구 해결 연습을 통해 기계 학습 기술을 탐색합니다 .
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