L'apprentissage automatique ou apprentissage statistique, champ d'étude de l'intelligence artificielle, concerne la conception, l'analyse, le développement et l'implémentation de méthodes permettant à une machine (au sens large) d'évoluer par un processus systématique, et ainsi de remplir des tâches difficiles ou problématiques à remplir par des moyens algorithmiques plus classiques.
Nos Clients témoignent
Couverture approfondie des sujets d'apprentissage automatique, en particulier des réseaux de neurones. Démystifié beaucoup de sujet.
Sacha Nandlall
Formation: Python for Advanced Machine Learning
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J'ai vraiment aimé les exercices
L M ERICSSON LIMITED
Formation: Machine Learning
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les exercices de laboratoire
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Formation: Machine Learning
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Le cahier Jupyter, dans lequel le matériel de formation est disponible
L M ERICSSON LIMITED
Formation: Machine Learning
Machine Translated
Il y avait beaucoup d'exercices et de sujets intéressants.
L M ERICSSON LIMITED
Formation: Machine Learning
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des exercices de laboratoire géniaux analysés et expliqués en profondeur par le formateur (par exemple, covariants en régression linéaire, correspondant à la fonction réelle)
L M ERICSSON LIMITED
Formation: Machine Learning
Machine Translated
C'est tout simplement génial que tout le matériel, y compris les exercices, soit sur la même page et qu'il soit mis à jour à la volée. La solution est révélée à la fin. Cool! De plus, j'apprécie que Krzysztof ait fait un effort supplémentaire pour comprendre nos problèmes et nous a suggéré des techniques possibles.
Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED
Formation: Machine Learning
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Connaissances approfondies et actualisées d’exemples d’applications de premier plan et pratiques.
ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction au Deep Learning
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Beaucoup d'exercices, très bonne coopération avec le groupe.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction au Deep Learning
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travailler sur des collaborateurs,
ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction au Deep Learning
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Il était évident que les passionnés des sujets présentés étaient en tête. Utilisé des exemples intéressants pendant l'exercice.
ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction au Deep Learning
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Un large éventail de sujets couverts et une connaissance approfondie des dirigeants.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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manque
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Grandes connaissances théoriques et pratiques des conférenciers. Communicativeness des formateurs. Pendant le cours, vous pouvez poser des questions et obtenir des réponses satisfaisantes.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Partie pratique, où nous avons implémenté des algorithmes. Cela a permis une meilleure compréhension du sujet.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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exercices et exemples mis en oeuvre
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Exemples et problèmes discutés.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Connaissances substantielles, engagement, une manière passionnée de transférer des connaissances. Exemples pratiques après un cours théorique.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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Exercices pratiques préparés par M. Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
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J'avais profité de la passion d'enseigner et de me concentrer pour rendre les choses sensées.
Zaher Sharifi - GOSI
Formation: Deep Learning, Niveau Avancé
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Identification humaine et détection de mauvais point de carte de circuit
王 春柱 - 中移物联网
Formation: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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faire la démonstration de
中移物联网
Formation: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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A propos de la surface faciale.
中移物联网
Formation: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Les échanges informels que nous avons eus au cours des conférences m’ont vraiment aidé à approfondir ma compréhension du sujet
Explore
Formation: Deep Reinforcement Learning with Python
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Plans de cours Machine Learning (ML)
Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
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35 hours
Aperçu
Cette formation dirigée par un instructeur en direct (sur site ou à distance) s'adresse aux professionnels qui souhaitent débuter une carrière en Data Science .
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez Python et MySql.
- Comprenez ce qu'est Data Science et comment elle peut ajouter de la valeur à pratiquement n'importe quelle entreprise.
- Apprenez les bases du codage en Python
- Apprenez les techniques de Machine Learning supervisées et non supervisées, et comment les mettre en œuvre et interpréter les résultats.
Format du cours
- Conférence et discussion interactives.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation des cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez Python et MySql.
- Comprenez ce qu'est Data Science et comment elle peut ajouter de la valeur à pratiquement n'importe quelle entreprise.
- Apprenez les bases du codage en Python
- Apprenez les techniques de Machine Learning supervisées et non supervisées, et comment les mettre en œuvre et interpréter les résultats.
Format du cours
- Conférence et discussion interactives.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation des cours
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14 hours
Aperçu
Ce cours couvre l'IA (mettant l'accent sur l' Machine Learning et l' Deep Learning ) dans l'industrie Automotive . Cela aide à déterminer quelle technologie peut (potentiellement) être utilisée dans plusieurs situations de la voiture: de l'automatisation simple à la prise de décision autonome en passant par la reconnaissance d'images.
14 hours
Aperçu
Cette séance de formation en salle de classe explorera les techniques d'apprentissage automatique, avec des exemples informatiques et des exercices de résolution d'études de cas en utilisant un programme pertinent .
14 hours
Aperçu
La bibliothèque Apache OpenNLP est une boîte à outils basée sur l'apprentissage automatique pour le traitement du texte en langage naturel Il prend en charge les tâches PNL les plus courantes, telles que la détection de langue, la segmentation de phrases, la segmentation de phrases, l'extraction d'entités nommées, le découpage, l'analyse et la résolution de coréférences Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment créer des modèles pour le traitement de données textuelles à l'aide d'OpenNLP Des exemples de données de formation ainsi que des ensembles de données personnalisés seront utilisés comme base pour les exercices en laboratoire À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez et configurez OpenNLP Télécharger des modèles existants et créer leur propre Former les modèles sur différents ensembles de données d'échantillons Intégrez OpenNLP aux applications Java existantes Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
Aperçu
OpenFace est un logiciel de reconnaissance faciale opensource basé sur Python et Torch basé sur la recherche FaceNet de Google Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser les composants OpenFace pour créer et déployer un exemple d'application de reconnaissance faciale À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Travaillez avec les composants OpenFace, notamment dlib, OpenVC, Torch et nn4 pour implémenter la détection, l'alignement et la transformation des visages Appliquer OpenFace aux applications realworld telles que la surveillance, la vérification d'identité, la réalité virtuelle, les jeux, l'identification des clients réguliers, etc Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
Aperçu
OpenCV is a library of programming functions for deciphering images with computer algorithms. OpenCV 4 is the latest OpenCV release and it provides optimized modularity, updated algorithms, and more. With OpenCV 4 and Python, users will be able to view, load, and classify images and videos for advanced image recognition.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.
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.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.
By the end of this training, participants will be able to:
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- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
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Format of the Course
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- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
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21 hours
Aperçu
Le cours est dédié à ceux qui aimeraient connaître un programme alternatif au package commercial MATLAB La formation threeday fournit des informations complètes sur le déplacement dans l'environnement et l'exécution du package OCTAVE pour l'analyse des données et les calculs d'ingénierie Les bénéficiaires de la formation sont des débutants, mais aussi ceux qui connaissent le programme et voudraient systématiser leurs connaissances et améliorer leurs compétences La connaissance d'autres langages de programmation n'est pas requise, mais cela facilitera grandement l'acquisition de connaissances par les apprenants Le cours vous montrera comment utiliser le programme dans de nombreux exemples pratiques .
14 hours
Aperçu
Cette session de formation en classe contiendra des présentations, des exemples informatiques et des exercices d’études de cas à entreprendre avec les bibliothèques de réseaux neuronales et profondes pertinentes.
28 hours
Aperçu
Ce cours vous donnera des connaissances sur les réseaux de neurones et plus généralement sur les algorithmes d’apprentissage automatique, d’apprentissage approfondi (algorithmes et applications).
Cette formation met davantage l'accent sur les principes fondamentaux, mais vous aidera à choisir la technologie TensorFlow : TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Les exemples sont réalisés dans TensorFlow .
Cette formation met davantage l'accent sur les principes fondamentaux, mais vous aidera à choisir la technologie TensorFlow : TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Les exemples sont réalisés dans TensorFlow .
21 hours
Aperçu
Cette session de formation en classe explorera les outils d’apprentissage automatique avec Python (suggéré). Les délégués auront des exemples informatiques et des exercices d’études de cas à entreprendre.
21 hours
Aperçu
Ce cours présente les méthodes d’apprentissage automatique dans les applications robotiques.
C'est un large aperçu des méthodes existantes, des motivations et des idées principales dans le contexte de la reconnaissance de formes.
Après une brève formation théorique, les participants effectueront un exercice simple en utilisant une source ouverte (généralement R) ou tout autre logiciel populaire.
C'est un large aperçu des méthodes existantes, des motivations et des idées principales dans le contexte de la reconnaissance de formes.
Après une brève formation théorique, les participants effectueront un exercice simple en utilisant une source ouverte (généralement R) ou tout autre logiciel populaire.
21 hours
Aperçu
le but de ce cours est de fournir une compétence générale dans l’application des méthodes de machine learning dans la pratique. Grâce à l’utilisation du langage de programmation Python et de ses différentes bibliothèques, et basé sur une multitude d’exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les principaux éléments constitutifs de machine learning, comment faire des décisions de modélisation de données, interpréter les les sorties des algorithmes et valider les résultats.
notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte à outils machine learning en toute confiance et d’éviter les pièges communs des applications Data sciences.
notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte à outils machine learning en toute confiance et d’éviter les pièges communs des applications Data sciences.
14 hours
Aperçu
MLOps (Machine Learning Operations) is the practice of integrating data science and operations to help manage the ML lifecycle. MLOps provides the ability to automate the reproduction of machine learning model development and training.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.
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.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
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14 hours
Aperçu
Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser la pile de technologies iOS Machine Learning (ML) au fur et à mesure qu'ils franchissent la phase de création et de déploiement d'une application mobile iOS À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Créer une application mobile capable de traitement d'image, d'analyse de texte et de reconnaissance vocale Accès aux modèles ML pré-intégrés pour l'intégration dans les applications iOS Créer un modèle ML personnalisé Ajouter la prise en charge de Siri Voice aux applications iOS Comprendre et utiliser des frameworks tels que coreML, Vision, CoreGraphics et GamePlayKit Utilisez des langages et des outils tels que Python, Keras, Caffee, Tensorflow, scikit learn, libsvm, Anaconda et Spyder Public Développeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
Aperçu
OpenNN est une bibliothèque de classes open-source écrite en C ++ qui implémente des réseaux de neurones, pour une utilisation en apprentissage automatique.
Dans ce cours, nous allons passer en revue les principes des réseaux de neurones et utiliser OpenNN pour implémenter un exemple d'application.
Public
Les développeurs de logiciels et les programmeurs souhaitant créer des applications d'apprentissage approfondi.
Format du cours
Lecture et discussion associées à des exercices pratiques.
Dans ce cours, nous allons passer en revue les principes des réseaux de neurones et utiliser OpenNN pour implémenter un exemple d'application.
Public
Les développeurs de logiciels et les programmeurs souhaitant créer des applications d'apprentissage approfondi.
Format du cours
Lecture et discussion associées à des exercices pratiques.
7 hours
Aperçu
Cette formation s'adresse aux personnes souhaitant appliquer les techniques de base d' Machine Learning à des applications pratiques.
Public
Les scientifiques de données et les statisticiens qui sont familiarisés avec l’apprentissage automatique et savent comment programmer R. Ce cours met l’accent sur les aspects pratiques de la préparation, de l’exécution, de l’analyse post-hoc et de la visualisation de modèles et de données. Le but est de donner une introduction pratique à l’apprentissage automatique aux participants intéressés par l’application des méthodes au travail
Des exemples sectoriels sont utilisés pour rendre la formation pertinente pour le public cible.
Public
Les scientifiques de données et les statisticiens qui sont familiarisés avec l’apprentissage automatique et savent comment programmer R. Ce cours met l’accent sur les aspects pratiques de la préparation, de l’exécution, de l’analyse post-hoc et de la visualisation de modèles et de données. Le but est de donner une introduction pratique à l’apprentissage automatique aux participants intéressés par l’application des méthodes au travail
Des exemples sectoriels sont utilisés pour rendre la formation pertinente pour le public cible.
14 hours
Aperçu
Le but de ce cours est de fournir une maîtrise de base de l’application pratique des méthodes d’ Machine Learning . À l'aide de la plate-forme de programmation R et de ses diverses bibliothèques, et basé sur une multitude d'exemples pratiques, ce cours explique comment utiliser les éléments de base les plus importants de Machine Learning , prendre des décisions en matière de modélisation des données, interpréter les résultats des algorithmes et valider les résultats.
Notre objectif est de vous donner les compétences nécessaires pour comprendre et utiliser en toute confiance les outils les plus fondamentaux de la boîte Machine Learning outils Machine Learning et éviter les pièges courants des applications Data Science .
Notre objectif est de vous donner les compétences nécessaires pour comprendre et utiliser en toute confiance les outils les plus fondamentaux de la boîte Machine Learning outils Machine Learning et éviter les pièges courants des applications Data Science .
14 hours
Aperçu
Le but de ce cours est de fournir une maîtrise de base de l’application pratique des méthodes d’ Machine Learning . À l'aide du Python programmation Python et de ses diverses bibliothèques, et basé sur une multitude d'exemples pratiques, ce cours explique comment utiliser les éléments de base les plus importants de Machine Learning , comment prendre des décisions en matière de modélisation des données, interpréter les résultats des algorithmes et valider les résultats.
Notre objectif est de vous donner les compétences nécessaires pour comprendre et utiliser en toute confiance les outils les plus fondamentaux de la boîte Machine Learning outils Machine Learning et éviter les pièges courants des applications Data Science .
Notre objectif est de vous donner les compétences nécessaires pour comprendre et utiliser en toute confiance les outils les plus fondamentaux de la boîte Machine Learning outils Machine Learning et éviter les pièges courants des applications Data Science .
14 hours
Aperçu
Le but de ce cours est de fournir une maîtrise de base de l’application pratique des méthodes d’ Machine Learning . À l'aide du langage de programmation Scala et de ses différentes bibliothèques, et basé sur une multitude d'exemples pratiques, ce cours explique comment utiliser les éléments de base les plus importants de Machine Learning , comment prendre des décisions en matière de modélisation des données, interpréter les résultats des algorithmes et valider les résultats.
Notre objectif est de vous donner les compétences nécessaires pour comprendre et utiliser en toute confiance les outils les plus fondamentaux de la boîte Machine Learning outils Machine Learning et éviter les pièges courants des applications Data Science .
Notre objectif est de vous donner les compétences nécessaires pour comprendre et utiliser en toute confiance les outils les plus fondamentaux de la boîte Machine Learning outils Machine Learning et éviter les pièges courants des applications Data Science .
28 hours
Aperçu
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. R est un langage de programmation populaire dans le secteur financier. Il est utilisé dans des applications financières allant des programmes de négociation principaux aux systèmes de gestion des risques.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment appliquer des techniques et des outils d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets du secteur financier. R sera utilisé comme langage de programmation.
Les participants apprennent d’abord les principes clés, puis mettent leurs connaissances en pratique en construisant leurs propres modèles d’apprentissage automatique et en les utilisant pour mener à bien un certain nombre de projets d’équipe.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
- Apprenez les applications et les utilisations de la machine learning en finance
- Développer leur propre stratégie de trading algorithmique en utilisant l’apprentissage automatique avec R
Public
- Développeurs
- Scientifiques de données
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment appliquer des techniques et des outils d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets du secteur financier. R sera utilisé comme langage de programmation.
Les participants apprennent d’abord les principes clés, puis mettent leurs connaissances en pratique en construisant leurs propres modèles d’apprentissage automatique et en les utilisant pour mener à bien un certain nombre de projets d’équipe.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
- Apprenez les applications et les utilisations de la machine learning en finance
- Développer leur propre stratégie de trading algorithmique en utilisant l’apprentissage automatique avec R
Public
- Développeurs
- Scientifiques de données
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
21 hours
Aperçu
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. Python est un langage de programmation réputé pour sa syntaxe claire et sa lisibilité. Il offre une excellente collection de bibliothèques et de techniques éprouvées pour développer des applications d’apprentissage automatique.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment appliquer des techniques et des outils d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets du secteur financier.
Les participants apprennent d’abord les principes clés, puis mettent leurs connaissances en pratique en construisant leurs propres modèles d’apprentissage automatique et en les utilisant pour mener à bien un certain nombre de projets d’équipe.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
- Apprenez les applications et les utilisations de la machine learning en finance
- Développer leur propre stratégie de trading algorithmique en utilisant l'apprentissage automatique avec Python
Public
- Développeurs
- Scientifiques de données
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment appliquer des techniques et des outils d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets du secteur financier.
Les participants apprennent d’abord les principes clés, puis mettent leurs connaissances en pratique en construisant leurs propres modèles d’apprentissage automatique et en les utilisant pour mener à bien un certain nombre de projets d’équipe.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
- Apprenez les applications et les utilisations de la machine learning en finance
- Développer leur propre stratégie de trading algorithmique en utilisant l'apprentissage automatique avec Python
Public
- Développeurs
- Scientifiques de données
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
21 hours
Aperçu
Ce cours de formation est destiné aux personnes souhaitant appliquer le Machine Learning à des applications pratiques pour leur équipe. La formation ne plongera pas dans les détails techniques et s’articulera autour des concepts de base et de leurs applications commerciales / opérationnelles.
Public cible
- Investisseurs et entrepreneurs en IA
- Gestionnaires et ingénieurs dont l'entreprise se lance dans l'IA
- Analystes d' Business et investisseurs
Public cible
- Investisseurs et entrepreneurs en IA
- Gestionnaires et ingénieurs dont l'entreprise se lance dans l'IA
- Analystes d' Business et investisseurs
21 hours
Aperçu
Ce cours couvre l'IA (mettant l'accent sur l' Machine Learning et l' Deep Learning )
7 hours
Aperçu
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux techniciens souhaitant apprendre à mettre en œuvre une stratégie d’apprentissage automatique tout en maximisant l’utilisation du Big Data.
À la fin de cette formation, les participants:
- Comprendre l'évolution et les tendances de l'apprentissage automatique.
- Savoir comment l'apprentissage machine est utilisé dans différents secteurs.
- Familiarisez-vous avec les outils, les compétences et les services disponibles pour implémenter l'apprentissage automatique au sein d'une organisation.
- Comprendre comment l'apprentissage automatique peut être utilisé pour améliorer l'exploration et l'analyse de données.
- Découvrez ce qu'est un backend de données et comment il est utilisé par les entreprises.
- Comprenez le rôle que jouent le big data et les applications intelligentes dans tous les secteurs.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
À la fin de cette formation, les participants:
- Comprendre l'évolution et les tendances de l'apprentissage automatique.
- Savoir comment l'apprentissage machine est utilisé dans différents secteurs.
- Familiarisez-vous avec les outils, les compétences et les services disponibles pour implémenter l'apprentissage automatique au sein d'une organisation.
- Comprendre comment l'apprentissage automatique peut être utilisé pour améliorer l'exploration et l'analyse de données.
- Découvrez ce qu'est un backend de données et comment il est utilisé par les entreprises.
- Comprenez le rôle que jouent le big data et les applications intelligentes dans tous les secteurs.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
28 hours
Aperçu
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment appliquer des techniques et des outils d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets du secteur bancaire. R sera utilisé comme langage de programmation.
Les participants apprennent d’abord les principes clés, puis mettent leurs connaissances en pratique en construisant leurs propres modèles d’apprentissage automatique et en les utilisant pour réaliser un certain nombre de projets en direct.
Public
- Développeurs
- Scientifiques de données
- Professionnels de la banque ayant une formation technique
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Les participants apprennent d’abord les principes clés, puis mettent leurs connaissances en pratique en construisant leurs propres modèles d’apprentissage automatique et en les utilisant pour réaliser un certain nombre de projets en direct.
Public
- Développeurs
- Scientifiques de données
- Professionnels de la banque ayant une formation technique
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
7 hours
Aperçu
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à configurer et à utiliser OpenNMT pour la traduction de divers ensembles de données. Le cours commence par un aperçu des réseaux de neurones appliqués à la traduction automatique. Les participants effectueront des exercices en direct tout au long du cours pour démontrer leur compréhension des concepts appris et obtenir les commentaires de l'instructeur.
À la fin de cette formation, les participants disposeront des connaissances et de la pratique nécessaires pour mettre en œuvre une solution OpenNMT direct.
Des échantillons de langue source et cible seront pré-arrangés selon les exigences du public.
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, pratique intense
À la fin de cette formation, les participants disposeront des connaissances et de la pratique nécessaires pour mettre en œuvre une solution OpenNMT direct.
Des échantillons de langue source et cible seront pré-arrangés selon les exigences du public.
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, pratique intense
21 hours
Aperçu
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) est une plateforme d'apprentissage en profondeur évolutive développée par Baidu Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser PaddlePaddle pour permettre un apprentissage approfondi dans leurs applications de produits et de services À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Configurer et configurer PaddlePaddle Configurer un réseau neuronal convolutif (CNN) pour la reconnaissance d'image et la détection d'objets Mettre en place un réseau neuronal récurrent (RNN) pour l'analyse des sentiments Mettre en place un apprentissage en profondeur sur les systèmes de recommandation pour aider les utilisateurs à trouver des réponses Prédisez les taux de clics (CTR), classifiez les ensembles d'images à grande échelle, effectuez la reconnaissance optique des caractères (OCR), effectuez des recherches de classement, détectez les virus informatiques et implémentez un système de recommandation Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
Aperçu
Microsoft Cognitive Toolkit 2x (anciennement CNTK) est une boîte à outils opensource et commerciale qui forme des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour apprendre comme le cerveau humain Selon Microsoft, CNTK peut être 510x plus rapide que TensorFlow sur les réseaux récurrents, et 2 à 3 fois plus rapide que TensorFlow pour les tâches imagerelated Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Microsoft Cognitive Toolkit pour créer, former et évaluer des algorithmes d'apprentissage en profondeur à utiliser dans des applications IA commerciales impliquant de multiples types de données tels que données, paroles, textes et images À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Accéder à CNTK en tant que bibliothèque à partir d'un programme Python, C # ou C ++ Utilisez CNTK en tant qu'outil autonome d'apprentissage automatique grâce à son propre langage de description de modèle (BrainScript) Utiliser la fonctionnalité d'évaluation du modèle CNTK à partir d'un programme Java Combiner les DNN feedforward, les réseaux convolutifs (CNN) et les réseaux récurrents (RNN / LSTM) Capacité de calcul d'échelle sur les processeurs, les GPU et plusieurs machines Accédez à des jeux de données volumineux en utilisant les langages de programmation et les algorithmes existants Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Si vous souhaitez personnaliser une partie de cette formation, y compris le langage de programmation de votre choix, veuillez nous contacter pour organiser .
21 hours
Aperçu
TensorFlow est une bibliothèque populaire et l' apprentissage automatique mis au point par Go Ogle pour l' apprentissage en profondeur, le calcul numérique, et l' apprentissage de la machine à grande échelle. TensorFlow 2.0, publié en janvier 2019, est la dernière version de TensorFlow et inclut des améliorations en termes d'exécution, de compatibilité et de cohérence des API.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux développeurs et aux experts en informatique qui souhaitent utiliser Tensorflow 2.0 pour créer des prédicteurs, des classificateurs, des modèles génératifs, des réseaux de neurones, etc.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez TensorFlow 2.0.
- Comprenez les avantages de TensorFlow 2.0 par rapport aux versions précédentes.
- Construire des modèles d'apprentissage en profondeur.
- Implémenter un classificateur d'image avancé.
- Déployez un modèle d'apprentissage approfondi sur le cloud, les appareils mobiles et l'IoT.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
- Pour en savoir plus sur TensorFlow , visitez le site: https://www.tensorflow.org/
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux développeurs et aux experts en informatique qui souhaitent utiliser Tensorflow 2.0 pour créer des prédicteurs, des classificateurs, des modèles génératifs, des réseaux de neurones, etc.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez TensorFlow 2.0.
- Comprenez les avantages de TensorFlow 2.0 par rapport aux versions précédentes.
- Construire des modèles d'apprentissage en profondeur.
- Implémenter un classificateur d'image avancé.
- Déployez un modèle d'apprentissage approfondi sur le cloud, les appareils mobiles et l'IoT.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
- Pour en savoir plus sur TensorFlow , visitez le site: https://www.tensorflow.org/
14 hours
Aperçu
Deeplearning4j est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur distribuée, à code source ouvert, écrite pour Java et Scala . Intégré à Hadoop et Spark, DL4J est conçu pour être utilisé dans les environnements professionnels utilisant des processeurs GPU et des processeurs distribués.
Word 2Vec est une méthode de calcul des représentations vectorielles des mots introduits par une équipe de chercheurs de Go Ogle dirigée par Tomas Mikolov.
Public
Ce cours est destiné aux chercheurs, ingénieurs et développeurs cherchant à utiliser Deeplearning4J pour construire des modèles Word 2Vec.
Word 2Vec est une méthode de calcul des représentations vectorielles des mots introduits par une équipe de chercheurs de Go Ogle dirigée par Tomas Mikolov.
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