기계 학습 교육

기계 학습 교육

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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회원 평가

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Machine Learning (ML)코스 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.
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
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 .
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
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 .
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
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 .
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
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
21 시간
Overview
이 교육 과정은 팀을위한 실용적인 응용 프로그램에서 Machine Learning 을 적용하고자하는 사람들을위한 것입니다. 이 교육은 전문성에 뛰어 들지 않으며 동일한 기본 개념과 비즈니스 / 운영 응용 프로그램을 중심으로 이루어지지 않습니다.

대상 독자

- 투자자 및 AI 기업가
- AI 공간으로 모험하고있는 관리자 및 엔지니어
- Business 분석가 및 투자자
21 시간
Overview
이 과정은 AI ( Machine Learning 및 Deep Learning 강조)
7 시간
Overview
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at technical persons who wish to learn how to implement a machine learning strategy while maximizing the use of big data.

By the end of this training, participants will:

- Understand the evolution and trends for machine learning.
- Know how machine learning is being used across different industries.
- Become familiar with the tools, skills and services available to implement machine learning within an organization.
- Understand how machine learning can be used to enhance data mining and analysis.
- Learn what a data middle backend is, and how it is being used by businesses.
- Understand the role that big data and intelligent applications are playing across industries.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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
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
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
21 시간
Overview
TensorFlow 는 Go ogle에서 딥 러닝, 수치 계산 및 대규모 머신 러닝을 위해 개발 한 인기있는 머신 러닝 라이브러리입니다. 2019 년 1 월에 출시 된 TensorFlow 2.0은 최신 버전의 TensorFlow 이며,보다 TensorFlow 실행, 호환성 및 API 일관성 개선 사항을 포함합니다.

이 강사 주도의 라이브 교육 (현장 또는 원격)은 Tensorflow 2.0을 사용하여 예측 변수, 분류기, 생성 모델, 신경망 등을 구축하려는 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.

- TensorFlow 2.0을 설치하고 구성하십시오.
- 이전 버전에 비해 TensorFlow 2.0의 이점을 이해하십시오.
- 딥 러닝 모델을 구축하십시오.
- 고급 이미지 분류기를 구현하십시오.
- 클라우드, 모바일 및 IoT 장치에 딥 러닝 모델을 배포하십시오.

코스의 형식

- 대화식 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실습 구현.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.
- TensorFlow 에 대한 자세한 내용은 https://www.tensorflow.org/를 참조하십시오.
14 시간
Overview
Deeplearning4j 는 Java 및 Scala 용으로 작성된 오픈 소스, 분산 형 심층 학습 라이브러리입니다. Hadoop 및 Spark와 통합 된 DL4J는 분산 GPU 및 CPU 환경에서 비즈니스 환경에서 사용하도록 설계되었습니다.

Word 2Vec은 Tomas Mikolov가 이끄는 Go ogle 연구원 팀이 소개 한 단어의 벡터 표현을 계산하는 방법입니다.

청중

이 과정은 Deeplearning4J를 활용하여 Word 2Vec 모델을 구축하려는 연구원, 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다.
35 시간
Overview
이 과정은 신경망 및 일반적으로 기계 학습 알고리즘, 딥 러닝 (알고리즘 및 응용 프로그램)에 대한 개념 지식을 제공하는 것으로 시작합니다.

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

이 교육의 2 부 (20 %)는 딥 러닝 모델을 쉽게 작성할 수있는 Python 라이브러리 인 Theano를 소개합니다.

교육의 3 부 (40 %)는 Go ogle의 Deep Learning 용 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리 인 Tensorflow-2 Generation API를 기반으로합니다. 예제와 핸드 손은 모두 TensorFlow 에서 만들어 질 것입니다.

청중

이 과정은 Deep Learning 프로젝트에 TensorFlow 를 사용하려는 엔지니어를 대상으로합니다.

이 과정을 마친 대표는 다음을 수행합니다.

-

심층 신경망 (DNN), CNN 및 RNN에 대해 잘 이해해야합니다.

-

TensorFlow 의 구조 및 배포 메커니즘 이해

-

설치 / 제작 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행 가능

-

코드 품질 평가, 디버깅, 모니터링 수행

-

교육 모델, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 프로덕션을 구현할 수 있습니다.
35 시간
Overview
TensorFlow ™는 데이터 흐름 그래프를 사용한 수치 계산을위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다 SyntaxNet은 TensorFlow를위한 신경망 자연 언어 처리 프레임 워크입니다 Word2Vec는 "단어 삽입"이라고하는 단어의 벡터 표현을 학습하는 데 사용됩니다 Word2vec는 원시 텍스트에서 단어 삽입을 학습 할 때 특히 계산 효율이 좋은 예측 모델입니다 그것은 Continuous BagofWords 모델 (CBOW)과 SkipGram 모델 (Mikolov et al의 31 장과 32 장)의 두 가지 맛이 있습니다 SyntaxNet과 Word2Vec을 함께 사용하면 자연어 입력으로부터 Learned Embedding 모델을 생성 할 수 있습니다 청중 이 과정은 TensorFlow 그래프에서 SyntaxNet 및 Word2Vec 모델을 사용하고자하는 개발자 및 엔지니어를 대상으로합니다 이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행합니다 TensorFlow의 구조와 배포 메커니즘 이해 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성을 수행 할 수 있어야합니다 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링 교육 모델, 용어 포함, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 생산을 구현할 수 있어야합니다 .
7 시간
Overview
Tensor Processing Unit (TPU)은 Google이 수 년 동안 내부적으로 사용해온 아키텍처로, 현재 일반 대중이 사용할 수있게되었습니다 여기에는 능률적 인 행렬 곱셈 및 16 비트 대신 8 비트 정수를 포함하여 신경망에 사용하기위한 몇 가지 최적화가 포함되어있어 적절한 수준의 정확도를 반환합니다 교육 강좌를 통해 참가자는 TPU 프로세서의 혁신을 활용하여 자체 AI 응용 프로그램의 성능을 극대화하는 방법을 배우게됩니다 교육이 끝나면 참가자는 다음 작업을 수행 할 수 있습니다 많은 양의 데이터에 대해 다양한 유형의 신경 네트워크를 교육합니다 TPUs를 사용하여 추론 과정을 최대 2 배까지 가속화하십시오 TPU를 사용하여 이미지 검색, 클라우드 비전 및 사진과 같은 집중적 인 애플리케이션 처리 청중 개발자 연구원 엔지니어 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 시간
Overview
Torch 는 오픈 소스 기계 학습 라이브러리이며 Lua 프로그래밍 언어를 기반으로하는 과학 컴퓨팅 프레임 워크입니다. 딥 러닝 및 컨볼 루션 네트에 중점을 둔 숫자, 머신 러닝 및 컴퓨터 비전을위한 개발 환경을 제공합니다. 머신 및 Deep Learning 위한 가장 빠르고 유연한 프레임 워크 중 하나이며 Facebook , Go ogle, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel 등의 회사에서 사용됩니다.

이 강사 주도형 라이브 교육에서는 Torch 의 원리, 고유 한 기능 및 실제 응용 프로그램에 적용 할 수있는 방법을 다룹니다. 우리는 배운 개념을 시연하고 실천하면서 수많은 실습을 진행합니다.

과정이 끝나면 참가자는 다른 프레임 워크 및 라이브러리와 비교할 때 AI 공간 내에서의 역할과 기여뿐만 아니라 Torch 의 기본 기능을 철저히 이해하게됩니다. 참가자는 자신의 프로젝트에서 Torch 를 구현하는 데 필요한 연습을 받았습니다.

코스의 형식

- 기계 및 Deep Learning 개요
- 수업 내 코딩 및 통합 연습
- 이해를 확인하기 위해 시험 문제가 뿌려졌습니다.
주말ML (Machine Learning)코스, 밤의기계 학습트레이닝, 기계 학습부트 캠프, Machine Learning (ML) 강사가 가르치는, 주말Machine Learning (ML)교육, 밤의기계 학습과정, ML (Machine Learning)코칭, 기계 학습강사, Machine Learning (ML)트레이너, ML (Machine Learning)교육 과정, Machine Learning (ML)클래스, 기계 학습현장, ML (Machine Learning)개인 강좌, Machine Learning (ML)1 대 1 교육

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