
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
Alternance théorie/pratique efficace !
CIRAD
Formation: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Présentation progressive et application des méthodes
Aurélien Briffaz - CIRAD
Formation: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Disponibilité et adaptabilité, réponses aux questions
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Formation: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Le formateur était très compétent et comprenait des domaines qui m'intéressaient.
Mohamed Salama
Formation: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
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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C'était très interactif et plus détendu et informel que prévu. Nous avons couvert de nombreux sujets dans le temps et le formateur a toujours été réceptif à parler plus en détail ou plus généralement des sujets et de leurs relations. Je pense que la formation m'a donné les outils pour continuer à apprendre, par opposition à une session unique où l'apprentissage s'arrête une fois que vous avez terminé, ce qui est très important compte tenu de l'ampleur et de la complexité du sujet.
Jonathan Blease
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Le sujet est très intéressant.
Wojciech Baranowski
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Connaissances théoriques des formateurs et volonté de résoudre les problèmes avec les participants après la formation.
Grzegorz Mianowski
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Sujet. Très intéressant!.
Piotr
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Les exercices après chaque sujet ont été très utiles, même s’ils étaient trop compliqués à la fin. En général, le matériel présenté était très intéressant et intéressant! Les exercices avec reconnaissance d'image étaient excellents.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Je pense que si la formation se faisait en polonais, cela permettrait au formateur de partager ses connaissances plus efficacement.
Radek
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
La vue d'ensemble globale de l'apprentissage en profondeur.
Bruno Charbonnier
Formation: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Les exercices sont suffisamment pratiques et ne nécessitent pas de connaissances approfondies en Python .
Alexandre GIRARD
Formation: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Faire des exercices sur des exemples réels en utilisant Eras. L'Italie a parfaitement compris nos attentes concernant cette formation.
Paul Kassis
Formation: Advanced Deep Learning
Machine Translated
J'ai vraiment apprécié les réponses claires de Chris à nos questions.
Léo Dubus
Formation: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
J'ai généralement apprécié le formateur compétent.
Sridhar Voorakkara
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
J'ai été stupéfait par la qualité de ce cours - je dirais que c'était la norme universitaire.
David Relihan
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Très bon aperçu général. Go historique des raisons pour lesquelles Tensorflow fonctionne comme il le fait.
Kieran Conboy
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
J'ai aimé les possibilités de poser des questions et d'obtenir des explications plus approfondies de la théorie.
Sharon Ruane
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Nous avons eu beaucoup plus d'informations sur le sujet. Une belle discussion a été faite avec certains sujets réels au sein de notre société.
Sebastiaan Holman
Formation: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
La formation a fourni la bonne base qui nous permet de continuer à nous développer, en montrant comment la théorie et la pratique vont de pair. En fait, cela m'intéressait plus que par le passé.
Jean-Paul van Tillo
Formation: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
J'ai vraiment apprécié la couverture et la profondeur des sujets.
Anirban Basu
Formation: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Le formateur a très facilement expliqué des sujets difficiles et avancés.
Leszek K
Formation: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
La connaissance approfondie du formateur sur le sujet.
Sebastian Görg
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Approche très actualisée ou IPC (flux tensoriel, ère, apprendre) pour faire de l'apprentissage automatique.
Paul Lee
Formation: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Très souple.
Frank Ueltzhöffer
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
J'ai généralement apprécié la flexibilité.
Werner Philipp
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Compte tenu des perspectives de la technologie: quelle technologie / processus pourrait devenir plus important dans le futur; voir à quoi la technologie peut être utilisée
Commerzbank AG
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
J'ai bénéficié de la sélection de sujets. Style de formation. Orientation pratique
Commerzbank AG
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Tout comme ça
蒙 李
Formation: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
manière de conduire et exemple donné par le formateur
ORANGE POLSKA S.A.
Formation: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Possibilité de discuter vous-même des problèmes proposés
ORANGE POLSKA S.A.
Formation: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Communication avec des conférenciers
文欣 张
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Comme ça
lisa xie
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
J'ai vraiment aimé les exercices
L M ERICSSON LIMITED
Formation: Machine Learning
Machine Translated
les exercices de laboratoire
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Formation: Machine Learning
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
Connaissances approfondies et actualisées d’exemples d’applications de premier plan et pratiques.
ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Beaucoup d'exercices, très bonne coopération avec le groupe.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
travailler sur des collaborateurs,
ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
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 to Deep Learning
Machine Translated
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
Machine Translated
Nos clients


















































Sous-catégories Machine Learning (ML)
Plans de cours Machine Learning (ML)
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.
Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée aux biologistes qui souhaitent comprendre comment AlphaFold fonctionne et utilise AlphaFold les modèles en tant que guides dans leurs études expérimentales.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les principes fondamentaux de AlphaFold. Apprenez comment cela fonctionne AlphaFold. Apprenez à interpréter AlphaFold les prévisions et les résultats.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Cette formation guidée par des instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée à des analystes de données et des scientifiques de données qui souhaitent utiliser Weka pour effectuer des tâches de minage de données.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer et configurer Weka Comprendre Weka l’environnement et le système de travail. Exécuter des tâches de minage de données en utilisant Weka.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte d'outils Machine Learning avec confiance et éviter les tombes communes des applications Data Science.
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.
Dans cet instructeur, une formation vivante, les participants apprendront les fondamentaux de la profonde Reinforcement Learning alors qu'ils se déplaceront par la création d'un agent Deep Learning.
À la fin de cette formation, les participants peuvent:
Comprenez les concepts clés derrière la Profonde Reinforcement Learning et soient capables de le distinguer de Machine Learning Appliquer des algoritmes avancés Reinforcement Learning pour résoudre les problèmes du monde réel Construire un Deep Learning Agent
Audience
Développeurs des scientifiques de données
Format du cours
Participation, débat de partie, exercices et pratiques lourdes
L’apprentissage en profondeur est un domaine de l’apprentissage en machine qui utilise des méthodes basées sur les représentations de données d’apprentissage et les structures telles que les réseaux neuronaux.
Python est un langage de programmation de haut niveau connu pour sa syntaxe claire et sa lecture de code.
Dans cette formation guidée par l'instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage profond pour les télécoms en utilisant Python alors qu'ils passent par la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage profond.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les concepts fondamentaux de l’apprentissage profond. Apprendre les applications et les utilisations de l'apprentissage profond dans la télécommunication. Utilisez Python, Keras, et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage profond pour les télécoms. Construisez votre propre modèle d'apprentissage profond du client en utilisant Python.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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
Ce cours est destiné aux scientifiques et aux statisticiens qui connaissent bien les statistiques et savent programmer R (ou Python ou une autre langue choisie). Ce cours met l'accent sur les aspects pratiques de la préparation, de l'exécution, de l'analyse et de la visualisation de modèles / données.
Le but est de donner des applications pratiques à Machine Learning aux participants souhaitant appliquer les méthodes au travail.
Des exemples sectoriels sont utilisés pour rendre la formation pertinente pour le public cible.
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 .
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.
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 .
Public
Ce cours est destiné aux développeurs et aux scientifiques qui souhaitent créer des moteurs prédictifs pour toute tâche d'apprentissage automatique.
Public cible
- Investisseurs et entrepreneurs en IA
- Gestionnaires et ingénieurs dont l'entreprise se lance dans l'IA
- Analystes d' Business et investisseurs
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