Artificial Intelligence (AI) Počítačové Kurzy

Artificial Intelligence (AI) Počítačové Kurzy

Lokální instruktorem vedené Artificial Intelligence (AI) školení České republice.

Reference

★★★★★
★★★★★

Artificial Intelligence (AI) Návrh Školení

Název školení
Doba trvání
Přehled
Název školení
Doba trvání
Přehled
7 hodin
This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at software engineers or anyone who wish to learn how to use Vertex AI to perform and complete machine learning activities. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand how Vertex AI works and use it as a machine learning platform.
  • Learn about machine learning and NLP concepts.
  • Know how to train and deploy machine learning models using Vertex AI.
7 hodin
AlphaFold je Artificial Intelligence (AI) systém, který provádí předpověď proteinových struktur. Je vyvinut Alphabet’s/Google’s DeepMind jako systém hlubokého učení, který může přesně předpovědět 3D modely proteinových struktur. Tento výcvik vedený instruktorem (online nebo on-site) je zaměřen na biology, kteří chtějí pochopit, jak AlphaFold pracují a používají AlphaFold modely jako průvodce ve svých experimentálních studiích. Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:
    Pochopte základní principy AlphaFold. Zjistěte, jak AlphaFold funguje. Naučte se interpretovat AlphaFold předpovědi a výsledky.
Formát kurzu
    Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.
Možnosti personalizace kurzu
    Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.
14 hodin
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) je open-source data mining visualization software. Poskytuje sbírku algoritmů strojového učení pro přípravu údajů, klasifikaci, klastrování a další data těžby činnosti. Tento výcvik vedený instruktorem (online nebo on-site) je zaměřen na analytiky a vědce údajů, kteří chtějí použít Weka k provádění úkolů v oblasti datového těžby. Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:
    Instalace a nastavení Weka Pochopte Weka prostředí a pracovní zázemí. Výkon datových úkolů pomocí Weka.
Formát kurzu
    Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.
Možnosti personalizace kurzu
    Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.
14 hodin
Cílem tohoto kurzu je poskytnout základní dovednosti při uplatňování Machine Learning metod v praxi. Prostřednictvím používání Python programovacího jazyka a jeho různých knihoven a na základě mnoha praktických příkladů se tento kurz učí, jak používat nejdůležitější stavební bloky Machine Learning, jak činit data modelování rozhodnutí, interpretovat výstupy algoritmů a validovat výsledky. Naším cílem je poskytnout vám dovednosti k pochopení a důvěryhodnému používání nejzákladnějších nástrojů z nástrojové krabice Machine Learning a vyhnout se běžným úderům aplikací Data Science.
21 hodin
In this instructor-led, live training in České republice, participants will learn the most relevant and cutting-edge machine learning techniques in Python as they build a series of demo applications involving image, music, text, and financial data. By the end of this training, participants will be able to:
  • Implement machine learning algorithms and techniques for solving complex problems.
  • Apply deep learning and semi-supervised learning to applications involving image, music, text, and financial data.
  • Push Python algorithms to their maximum potential.
  • Use libraries and packages such as NumPy and Theano.
21 hodin
It is estimated that unstructured data accounts for more than 90 percent of all data, much of it in the form of text. Blog posts, tweets, social media, and other digital publications continuously add to this growing body of data. This instructor-led, live course centers around extracting insights and meaning from this data. Utilizing the R Language and Natural Language Processing (NLP) libraries, we combine concepts and techniques from computer science, artificial intelligence, and computational linguistics to algorithmically understand the meaning behind text data. Data samples are available in various languages per customer requirements. By the end of this training participants will be able to prepare data sets (large and small) from disparate sources, then apply the right algorithms to analyze and report on its significance.
Format of the Course
  • Part lecture, part discussion, heavy hands-on practice, occasional tests to gauge understanding
28 hodin
The aim of this course is to provide general proficiency in applying Machine Learning methods in practice. Through the use of the Python programming language and its various libraries, and based on a multitude of practical examples this course teaches how to use the most important building blocks of Machine Learning, how to make data modeling decisions, interpret the outputs of the algorithms and validate the results. Our goal is to give you the skills to understand and use the most fundamental tools from the Machine Learning toolbox confidently and avoid the common pitfalls of Data Sciences applications.
28 hodin
Tento kurz představuje lingvisty nebo programátory k NLP v Python. Během tohoto kurzu budeme většinou používat nltk.org (Natural Language Tool Kit), ale také budeme používat další knihovny relevantní a užitečné pro NLP. V současné době můžeme tento kurz provádět v Python 2.x nebo Python 3.x. Příklady jsou v angličtině nebo mandarině (普通话). Další jazyky mohou být také k dispozici v případě dohody před rezervací.
35 hodin
Toto je 5denní úvod do Data Science a AI. Kurz je dodáván s příklady a cvičeními využívajícími Python
28 hodin
Jedná se o 4denní kurz, který zavádí AI a jeho aplikaci pomocí Python programovacího jazyka. Existuje možnost mít další den k zahájení projektu AI po dokončení tohoto kurzu. 
21 hodin
Hlubka Reinforcement Learning se odkazuje na schopnost & quot; artificial agent", aby se naučil zkušením a chybam a výhrady. Umělný agent cílí emulaci lidského ' schopnost získat a vytvořit svůj vlastní znalost, přímo z surovéch vstupů, například vize. Aby se zjistili povzbuzení učiní, jsou používány hlubokou učenství a neurální sítě. Učení povzbuzení je jiné od vyučených strojů a nezáleží na nadzorných a nevzájemných přístupů učit.V tomto instruktorům budou účastníci naučit základní základy Hluby Reinforcement Learning, když přes vytvoření agentu Deep Learning.Až do konce tohoto školy budou účastníci umožni:
    Porozumět klíčové koncepce za Hlubkou Reinforcement Learning a bude možné je rozdělit od Machine Learning Použijte pokročené algoritmy Reinforcement Learning k řešení problémů reálního světa Stvořit Deep Learning Agent
Slušenství
    Vývojci Data vědeců
Formatu práce
    Částní předmět, částní diskusie, vztahů a těžké rukové praxi
14 hodin
IBM Cloud Pak for Data je multimodální softwarová platforma pro shromažďování, organizaci a analýzu dat pro použití v AI. Tento výcvik vedený instruktorem (online nebo on-site) je zaměřen na vědce údajů, kteří chtějí používat IBM Cloud Pak k přípravě dat pro použití v řešeních AI. Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:
    Instalace a nastavení Cloud Pak pro data. Spojit sběr, organizaci a analýzu údajů. Integrujte Cloud Pak pro data s různými službami pro řešení běžných obchodních problémů. Provádění pracovních toků pro spolupráci s členy týmu při vývoji řešení AI.
Formát kurzu
    Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.
Možnosti personalizace kurzu
    Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.
28 hodin
Machine learning je odvětví umělé inteligence, ve kterém mají počítače schopnost učit se bez výslovného programování. Hluboké učení je podzemí strojového učení, které využívá metody založené na vzdělávacích údajích a strukturách, jako jsou neurální sítě. Python je programovací jazyk vysoké úrovně známý pro jeho jasný syntax a čitelnost kódu. V tomto instruktorově vedeném, živém tréninku se účastníci naučí, jak implementovat modely hlubokého učení pro telekomunikace pomocí Python jak postupují prostřednictvím vytvoření modelu hlubokého učení úvěrového rizika. Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:
    Pochopte základní pojmy hlubokého učení. Naučte se aplikace a využití hlubokého učení v telekomunikacích. Použijte Python, Keras a TensorFlow k vytvoření hlubokých modelů učení pro telekom. Vytvořte si vlastní model předpovědi hlubokého učení zákazníků pomocí Python.
Formát kurzu
    Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.
Možnosti personalizace kurzu
    Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.
14 hodin
Embedding Projector is an open-source web application for visualizing the data used to train machine learning systems. Created by Google, it is part of TensorFlow. This instructor-led, live training introduces the concepts behind Embedding Projector and walks participants through the setup of a demo project. By the end of this training, participants will be able to:
  • Explore how data is being interpreted by machine learning models
  • Navigate through 3D and 2D views of data to understand how a machine learning algorithm interprets it
  • Understand the concepts behind Embeddings and their role in representing mathematical vectors for images, words and numerals.
  • Explore the properties of a specific embedding to understand the behavior of a model
  • Apply Embedding Project to real-world use cases such building a song recommendation system for music lovers
Audience
  • Developers
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
7 hodin
Tento kurz byl vytvořen pro manažery, architekty řešení, inovační úředníky, CTO, architekty softwaru a všechny, kteří se zajímají o přehled aplikované umělé inteligence a nejbližší předpověď pro jeho vývoj.
21 hodin
This course uses a practical approach to teaching OptaPlanner. It provides participants with the tools needed to perform the basic functions of this tool.
28 hodin
This four day course is aimed at teaching how genetic algorithms work; it also covers how to select model parameters of a genetic algorithm; there are many applications for genetic algorithms in this course and optimization problems are tackled with the genetic algorithms.
7 hodin
This is a classroom based training session in a presentation and Q&A format
14 hodin
Inteligentní automatizace procesů (IPA) označuje použití Artificial Intelligence (AI) , robotiky a integrace se službami třetích stran za účelem rozšíření výkonu RPA. Toto školení vedené instruktory, na místě nebo na dálku, je zaměřeno na technické osoby, které chtějí zřídit nebo rozšířit systém RPA s inteligentnějšími schopnostmi. Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
  • Nainstalujte a nakonfigurujte UiPath IPA.
  • Povolte robotům spravovat další roboty.
  • Aplikujte počítačové vidění k přesnému vyhledání objektů obrazovky.
  • Povolte roboty, které mohou detekovat jazykové vzorce a provádět analýzu sentimentu na nestrukturovaném obsahu.
Formát kurzu
  • Interaktivní přednáška a diskuse.
  • Spousta cvičení a cvičení.
  • Praktická implementace v prostředí živé laboratoře.
Možnosti přizpůsobení kurzu
  • Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvte se.
  • Chcete-li se dozvědět více o UiPath IPA, navštivte prosím: https: // www. UiPath .com / rpa / inteligentní-automatizace procesů
14 hodin
Testování softwaru je proces vyhodnocení platnosti funkčnosti softwarové aplikace. Integrace umělé inteligence do prostředí testování softwaru umožňuje, aby proces byl řízen AI, urychlily tvorbu, provádění a údržbu testů. Tento instruktor vedený, živý trénink (na pracovišti nebo vzdáleně) je zaměřen na softwarové testery, které chtějí mít prostředí řízené prostředím AI. Na konci tohoto školení budou účastníci moci:
  • Automatizace generování jednotkových testů a Parametrizace s AI.
  • Použít výuku strojního učení v reálném světě-případ.
  • Automatizace generování a údržby testů API pomocí AI.
  • Použít metody učení strojů k sebeléčení provedení testů Selenium.
Formát kurzu
  • Interaktivní přednáška a diskuse.
  • Hodně cvičení a cviku.
  • Praktická implementace v prostředí živé laboratoře.
Možnosti přizpůsobení kurzu
  • Chcete-li požádat o vlastní školení pro tento kurz, kontaktujte nás prosím.
7 hodin
Umělá inteligence (AI) je inteligence pro stroje, které plní specifické úkoly rozpoznáním vzorků v údajích. AI umožňuje uživatelům růst hack úspěch digitálních marketingových kampaní. Tento výcvik vedený instruktorem (online nebo on-site) je zaměřen na marketéry, kteří chtějí používat AI ke zlepšení digitálních marketingových strategií prostřednictvím cenných znalostí zákazníků. Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:
    Leverage AI software ke zlepšení způsobu, jak se značky připojují k uživatelům. Použijte chatboty k optimalizaci uživatelské zkušenosti. Zvýšení produktivity a příjmů prostřednictvím automatizace úkolů.
Formát kurzu
    Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.
Možnosti personalizace kurzu
    Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.
21 hodin
Robotics je oblast umělé inteligence (AI), která se zabývá programováním a navržením inteligentních a efektivních strojů. Tento instruktor vedený, živý trénink (online nebo on-site) je zaměřen na inženýry, kteří chtějí programovat a vytvářet roboty prostřednictvím základních metod AI. Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:
    Implementační filtry (Kalman a částice) umožňují robotům najít pohyblivé objekty ve svém prostředí. Využijte algoritmy vyhledávání a plánování pohybu. Implementace PID kontroly pro regulaci pohybu robota v rámci prostředí. Využijte algoritmy SLAM, které umožňují robotům mapovat neznámé prostředí.
Formát kurzu
    Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.
Možnosti personalizace kurzu
    Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.
7 hodin
Artificial Intelligence (AI) je simulace lidské inteligence v strojích, které jsou programovány k myšlení a chování jako lidé. Pokrývá celou řadu technologií, jako je strojové učení a hluboké učení, a je používán pro různé obchodní a firemní aplikace k řešení organizačních výzev a potřeb. Tento instruktor vedený, živé školení (online nebo on-site) je zaměřen na manažery a obchodní vůdce, kteří se chtějí dozvědět o základy umělé inteligence a řídit AI projekty pro svou organizaci. Na konci tohoto tréninku budou účastníci schopni porozumět umělé inteligenci na technické úrovni a strategizovat pomocí údajů a zdrojů své organizace a úspěšně spravovat projekty umělé inteligence. Formát kurzu
    Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.
Možnosti personalizace kurzu
    Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.
80 hodin
Robotics a Artificial Intelligence (AI) jsou silnými nástroji pro vývoj bezpečnostních systémů v jaderných zařízeních. V tomto instruktorově vedeném, živém tréninku (online nebo on-site) se účastníci naučí různé technologie, rámce a techniky pro programování různých typů robotů, které se budou používat v oblasti jaderné technologie a environmentálních systémů. Kurz 4 týdnů se koná 5 dní v týdnu. Každý den je dlouhý 4 hodiny a skládá se z přednášek, diskusí a praktického vývoje robotů v živém laboratorním prostředí. Účastníci dokončí různé projekty reálného světa, které se vztahují k jejich práci s cílem uplatnit získané znalosti. Cílový hardware pro tento kurz bude simulován v 3D prostřednictvím simulace softwaru. Kód bude pak nabízen na fyzické hardwary (Arduino nebo jiné) pro konečné testování implementace. Otevřený zdrojový rámec ROS (Robot Operating System) C++ a Python bude používán pro programování robotů. Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:
    Pochopte klíčové koncepty používané v robotických technologiích. Pochopit a spravovat interakci softwaru a hardwaru v robotickém systému. Rozumět a implementovat softwarové komponenty, které podporují robotiku. Vytvořte a provozujte simulovaný mechanický robot, který dokáže vidět, cítit, zpracovávat, navigovat a komunikovat s lidmi hlasem. Pochopte nezbytné prvky umělé inteligence (mašinové učení, hluboké učení atd.) Používá se pro stavbu inteligentního robota. Implementační filtry (Kalman a částice) umožňují robotům najít pohyblivé objekty ve svém prostředí. Využijte algoritmy vyhledávání a plánování pohybu. Implementace PID kontroly pro regulaci pohybu robota v rámci prostředí. Využijte algoritmy SLAM, které umožňují robotům mapovat neznámé prostředí. Testování a řešení problémů robota v realistických scénářích.
Formát kurzu
    Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.
O hardwaru
    Hardwarové sady budou potvrzeny instruktorem před tréninkem. Kits budou více nebo méně obsahovat následující složky: Arduino Výbor Motorový ovladač Distanční senzor Bluetooth otroctví Prototypní deska a kabely USB kabel vozidlo kit
  • Účastníci budou muset poskytnout vlastní hardware.
  • Možnosti personalizace kurzu
      K přizpůsobení jakékoli části tohoto kurzu (programovací jazyk, robotový model, mikrokontrolér atd.) Prosím, kontaktujte nás k uspořádání.
    120 hodin
    Robotics a Artificial Intelligence (AI) jsou silnými nástroji pro vývoj bezpečnostních systémů v jaderných zařízeních. V tomto instruktorově vedeném, živém tréninku (online nebo on-site) se účastníci naučí různé technologie, rámce a techniky pro programování různých typů robotů, které se budou používat v oblasti jaderné technologie a environmentálních systémů. Kurz 6 týdnů se koná 5 dní v týdnu. Každý den je dlouhý 4 hodiny a skládá se z přednášek, diskusí a praktického vývoje robotů v živém laboratorním prostředí. Účastníci dokončí různé projekty reálného světa, které se vztahují k jejich práci s cílem uplatnit získané znalosti. Cílový hardware pro tento kurz bude simulován v 3D prostřednictvím simulace softwaru. Otevřený zdrojový rámec ROS (Robot Operating System) C++ a Python bude používán pro programování robotů. Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:
      Pochopte klíčové koncepty používané v robotických technologiích. Pochopit a spravovat interakci softwaru a hardwaru v robotickém systému. Rozumět a implementovat softwarové komponenty, které podporují robotiku. Vytvořte a provozujte simulovaný mechanický robot, který dokáže vidět, cítit, zpracovávat, navigovat a komunikovat s lidmi hlasem. Pochopte nezbytné prvky umělé inteligence (mašinové učení, hluboké učení atd.) Používá se pro stavbu inteligentního robota. Implementační filtry (Kalman a částice) umožňují robotům najít pohyblivé objekty ve svém prostředí. Využijte algoritmy vyhledávání a plánování pohybu. Implementace PID kontroly pro regulaci pohybu robota v rámci prostředí. Využijte algoritmy SLAM, které umožňují robotům mapovat neznámé prostředí. Rozšiřte schopnost robota provádět složité úkoly prostřednictvím Deep Learning. Testování a řešení problémů robota v realistických scénářích.
    Formát kurzu
      Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.
    Možnosti personalizace kurzu
      K přizpůsobení jakékoli části tohoto kurzu (programovací jazyk, robotový model atd.) Prosím, kontaktujte nás k uspořádání.
    7 hodin
    The training is aimed at people who want to learn the basics of neural networks and their applications.
    14 hodin
    This course is an introduction to applying neural networks in real world problems using R-project software.
    14 hodin
    This training course is for people that would like to apply Machine Learning in practical applications. Audience This course is for data scientists and statisticians that have some familiarity with statistics and know how to program R (or Python or other chosen language). The emphasis of this course is on the practical aspects of data/model preparation, execution, post hoc analysis and visualization. The purpose is to give practical applications to Machine Learning to participants interested in applying the methods at work. Sector specific examples are used to make the training relevant to the audience.
    21 hodin
    Artificial Neural Network is a computational data model used in the development of Artificial Intelligence (AI) systems capable of performing "intelligent" tasks. Neural Networks are commonly used in Machine Learning (ML) applications, which are themselves one implementation of AI. Deep Learning is a subset of ML.
    21 hodin
    Artificial Neural Network is a computational data model used in the development of Artificial Intelligence (AI) systems capable of performing "intelligent" tasks. Neural Networks are commonly used in Machine Learning (ML) applications, which are themselves one implementation of AI. Deep Learning is a subset of ML.

    Last Updated:

    Nadcházející Artificial Intelligence (AI) Školení

    Víkendové Artificial Intelligence (AI) kurzy, Večerní Artificial Intelligence (AI) školení, Artificial Intelligence (AI) přijímač, Artificial Intelligence (AI) vedené školitelem, Víkendové Artificial Intelligence (AI) školení, Večerní Artificial Intelligence (AI) kurzy, Artificial Intelligence (AI) koučování, Artificial Intelligence (AI) lektor, Artificial Intelligence (AI) školitel, Artificial Intelligence (AI) počítačová školení, Artificial Intelligence (AI) počítačové kurzy , Artificial Intelligence (AI) kurzy, Artificial Intelligence (AI) školení, Artificial Intelligence (AI) on-site, Artificial Intelligence (AI) uzavřená školení, Artificial Intelligence (AI) individuální školení

    Slevy Kurzů

    Informační Bulletin Slev

    Respektujeme soukromí vaší e-mailové adresy. Vaši adresu nebudeme předávat ani prodávat ostatním.
    Vždy můžete změnit své preference nebo se úplně odhlásit.

    Někteří z našich klientů

    is growing fast!

    We are looking to expand our presence in Czech Republic!

    As a Business Development Manager you will:

    • expand business in Czech Republic
    • 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!

    This site in other countries/regions