
Lokální instruktorem vedené Machine Learning školení České republice.
Reference
Opravdu jsem měl rád cvičení
L M ERICSSON LIMITED
Kurz: Machine Learning
Machine Translated
spousta informací, zodpovězené všechny otázky, zajímavé příklady
A1 Telekom Austria AG
Kurz: Deep Learning for Telecom (with Python)
Machine Translated
Trenér byl odborníkem v oboru a související teorii s aplikací výborně
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Kurz: Applied AI from Scratch in Python
Machine Translated
Začal jsem téměř nulovými znalostmi a nakonec jsem byl schopen budovat a trénovat své vlastní sítě.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Kurz: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Praxe
INTELLIGENT HIVES SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
Kurz: Machine Learning – Data science
Machine Translated
a způsob, jakým
NetWorkS! Sp. z o.o.
Kurz: AI Awareness for Telecom
Machine Translated
Tomasz opravdu dobře zná informace a kurz byl dobře tempem.
Raju Krishnamurthy - Google
Kurz: TensorFlow Extended (TFX)
Machine Translated
Cvičení
Orange Szkolenia sp. z o.o.
Kurz: Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
Machine Translated
Způsobilost a chování.
Orange Szkolenia sp. z o.o.
Kurz: Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
Machine Translated
Machine Learning Podkategorie
Machine Learning Návrh Školení
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
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.
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
Audience
Data scientists and statisticians that have some familiarity with machine learning and know how to program R. 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 a practical introduction 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.
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.
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.
It is a broad overview of existing methods, motivations and main ideas in the context of pattern recognition.
After a short theoretical background, participants will perform simple exercise using open source (usually R) or any other popular software.
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.
Audience
This course is directed at developers and data scientists who want to create predictive engines for any machine learning task.
Target Audience
- Investors and AI entrepreneurs
- Managers and Engineers whose company is venturing into AI space
- Business Analysts & Investors
In this instructor-led, live training, participants will learn techniques for extracting value from unstructured data such as text, tables, figures, and images through modeling of training data with Snorkel.
By the end of this training, participants will be able to:
- Programmatically create training sets to enable the labeling of massive training sets
- Train high-quality end models by first modeling noisy training sets
- Use Snorkel to implement weak supervision techniques and apply data programming to weakly-supervised machine learning systems
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn advanced machine learning techniques for building accurate neural network predictive models.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement different neural networks optimization techniques to resolve underfitting and overfitting
- Understand and choose from a number of neural network architectures
- Implement supervised feed forward and feedback networks
Audience
- Developers
- Analysts
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn how to create various neural network components using ENCOG. Real-world case studies will be discussed and machine language based solutions to these problems will be explored.
By the end of this training, participants will be able to:
- Prepare data for neural networks using the normalization process
- Implement feed forward networks and propagation training methodologies
- Implement classification and regression tasks
- Model and train neural networks using Encog's GUI based workbench
- Integrate neural network support into real-world applications
Audience
- Developers
- Analysts
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
By the end of this training, participants will be able to:
- Solve text-based data science problems with high-quality, reusable code
- Apply different aspects of scikit-learn (classification, clustering, regression, dimensionality reduction) to solve problems
- Build effective machine learning models using text-based data
- Create a dataset and extract features from unstructured text
- Visualize data with Matplotlib
- Build and evaluate models to gain insight
- Troubleshoot text encoding errors
Audience
- Developers
- Data Scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
By the end of this training, participants will be able to:
- Create a mobile app capable of image processing, text analysis and speech recognition
- Access pre-trained ML models for integration into iOS apps
- Create a custom ML model
- Add Siri Voice support to iOS apps
- Understand and use frameworks such as coreML, Vision, CoreGraphics, and GamePlayKit
- Use languages and tools such as Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda, and Spyder
Audience
- Developers
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Last Updated: