Cursos de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) | Cursos de Machine Learning

Cursos de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning)

Os cursos de treinamento de Aprendizado por Máquina (ML) ao vivo, ministrados por instrutor, demonstram, por meio de práticas práticas, como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real em vários setores. Os cursos NobleProg ML abrangem diferentes linguagens de programação e frameworks, incluindo Python, linguagem R e Matlab. Os cursos Machine Learning são oferecidos para diversas aplicações do setor, incluindo finanças, bancos e seguros, e abrangem os fundamentos do Machine Learning, bem como abordagens mais avançadas, como o Deep Learning. O treinamento Machine Learning está disponível como "treinamento ao vivo no local" ou "treinamento remoto ao vivo". Treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Portugal ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Portugal . O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa. NobleProg - seu provedor de treinamento local

Declaração de Clientes

★★★★★
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Programa de curso Aprendizado de Máquinas (Machine Learning)

Title
Duration
Overview
Title
Duration
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14 hours
Overview
Este curso aborda a IA (enfatizando Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo) na Indústria Automotiva Isso ajuda a determinar qual tecnologia pode ser (potencialmente) usada em várias situações em um carro: da automação simples, reconhecimento de imagem até a tomada de decisão autônoma .
14 hours
Overview
Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão a usar a pilha de tecnologia do Aprendizado de Máquina do iOS (ML) à medida que avançam na criação e na implantação de um aplicativo móvel para iOS No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Crie um aplicativo para dispositivos móveis com capacidade de processamento de imagem, análise de texto e reconhecimento de fala Acesse modelos ML pré-planejados para integração em aplicativos iOS Crie um modelo ML personalizado Adicionar suporte Siri Voice a aplicativos iOS Entenda e use estruturas como coreML, Vision, CoreGraphics e GamePlayKit Use linguagens e ferramentas como o Python, o Keras, o Caffee, o Tensorflow, o scikit learn, o libsvm, o Anaconda e o Spyder Público Desenvolvedores Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 hours
Overview
O OpenFace é um software de reconhecimento facial em tempo real baseado em Python e Torch, baseado na pesquisa FaceNet do Google Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar os componentes do OpenFace para criar e implantar um aplicativo de reconhecimento facial de amostra No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Trabalhe com os componentes do OpenFace, incluindo dlib, OpenVC, Torch e nn4, para implementar detecção, alinhamento e transformação de faces Aplique o OpenFace a aplicações do mundo real, como vigilância, verificação de identidade, realidade virtual, jogos e identificação de clientes repetidos, etc Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
21 hours
Overview
O curso é dedicado para aqueles que gostariam de conhecer um programa alternativo ao pacote comercial do MATLAB O treinamento de três dias fornece informações abrangentes sobre a movimentação pelo ambiente e a execução do pacote OCTAVE para análise de dados e cálculos de engenharia Os beneficiários do treinamento são iniciantes, mas também aqueles que conhecem o programa e gostariam de sistematizar seus conhecimentos e melhorar suas habilidades O conhecimento de outras linguagens de programação não é necessário, mas facilitará muito a aquisição de conhecimento por parte dos alunos O curso mostrará a você como usar o programa em muitos exemplos práticos .
14 hours
Overview
Esta sessão de treinamento baseada em sala de aula conterá apresentações e exemplos baseados em computador e exercícios de estudo de caso para realizar com bibliotecas de redes neurais e profundas relevantes .
28 hours
Overview
Este curso lhe dará conhecimento em redes neurais e, geralmente, em algoritmo de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicativos) Este treinamento é mais focado nos fundamentos, mas o ajudará a escolher a tecnologia certa: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc Os exemplos são feitos em TensorFlow .
21 hours
Overview
Esta sessão de treinamento baseada em sala de aula explorará ferramentas de aprendizado de máquina com Python (sugerido) Os delegados terão exemplos baseados em computador e exercícios de estudo de caso para empreender .
21 hours
Overview
Este curso introduz métodos de aprendizado de máquina em aplicações robóticas.

É uma visão ampla dos métodos, motivações e idéias principais existentes no contexto do reconhecimento de padrões.

Após um curto histórico teórico, os participantes realizarão exercícios simples usando código aberto (geralmente R) ou qualquer outro software popular.
21 hours
Overview
o objetivo deste curso é fornecer proficiência geral na aplicação de métodos de aprendizado de máquina na prática. Através do uso da linguagem de programação Python e suas várias bibliotecas, e com base em uma infinidade de exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes do aprendizado de máquina, como fazer decisões de modelagem de dados, interpretar o saídas dos algoritmos e validar os resultados.

nosso objetivo é dar a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de aprendizado de máquina com confiança e evitar as armadilhas comuns de aplicações de data Sciences.
14 hours
Overview
Esta sessão de treinamento baseada em sala de aula explorará técnicas de aprendizado de máquina, com exemplos baseados em computador e exercícios de solução de casos de estudo usando um programa relevante .
7 hours
Overview
Este curso de treinamento é para pessoas que gostariam de aplicar técnicas básicas de aprendizado de máquina em aplicações práticas.

Público

Cientistas de dados e estatísticos que têm alguma familiaridade com o aprendizado de máquina e sabem como programar R. A ênfase deste curso é nos aspectos práticos da preparação de dados / modelos, execução, análise post hoc e visualização. O objetivo é fornecer uma introdução prática ao aprendizado de máquina para participantes interessados ​​em aplicar os métodos no trabalho.

Exemplos específicos do setor são usados ​​para tornar o treinamento relevante para o público.
7 hours
Overview
O OpenNMT é um sistema de tradução de máquina neurais fullfeatured, opensource (MIT) que utiliza o kit de ferramentas matemáticas Torch Neste treinamento, os participantes aprenderão como configurar e usar o OpenNMT para realizar a tradução de vários conjuntos de dados de amostra O curso começa com uma visão geral das redes neurais como elas se aplicam à tradução automática Os participantes realizarão exercícios ao vivo durante o curso para demonstrar sua compreensão dos conceitos aprendidos e obter feedback do instrutor No final deste treinamento, os participantes terão o conhecimento e a prática necessários para implementar uma solução OpenNMT ao vivo Amostras de idioma de origem e de destino serão pré-arranjadas de acordo com os requisitos do público Público Especialistas em localização com formação técnica Gestores de conteúdo global Engenheiros de localização Desenvolvedores de software encarregados de implementar soluções globais de conteúdo Formato do curso Palestra de parte, discussão de parte, prática de handson pesada .
14 hours
Overview
O objetivo deste curso é fornecer uma proficiência básica na aplicação de métodos de aprendizado de máquina na prática Através do uso da plataforma de programação R e suas várias bibliotecas, e com base em vários exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes do Machine Learning, como tomar decisões de modelagem de dados, interpretar as saídas dos algoritmos e validar os resultados Nosso objetivo é fornecer as habilidades necessárias para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas Machine Learning com segurança e evitar as armadilhas comuns dos aplicativos da Data Sciences .
14 hours
Overview
O objetivo deste curso é fornecer uma proficiência básica na aplicação de métodos de aprendizado de máquina na prática Através do uso da linguagem de programação Python e suas várias bibliotecas, e com base em vários exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes do Machine Learning, como tomar decisões de modelagem de dados, interpretar as saídas dos algoritmos e validar os resultados Nosso objetivo é fornecer as habilidades necessárias para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas Machine Learning com segurança e evitar as armadilhas comuns dos aplicativos da Data Sciences .
14 hours
Overview
O objetivo deste curso é fornecer uma proficiência básica na aplicação de métodos de aprendizado de máquina na prática Através do uso da linguagem de programação Scala e suas várias bibliotecas, e baseado em uma multiplicidade de exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes do Aprendizado de Máquina, como tomar decisões de modelagem de dados, interpretar as saídas dos algoritmos e validar os resultados Nosso objetivo é fornecer as habilidades necessárias para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas Machine Learning com segurança e evitar as armadilhas comuns dos aplicativos da Data Sciences .
28 hours
Overview
O aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente R é uma linguagem de programação popular no setor financeiro Ele é usado em aplicativos financeiros que variam de programas de negociação principais a sistemas de gerenciamento de risco Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real no setor financeiro R será usado como linguagem de programação Os participantes primeiro aprendem os princípios-chave e, em seguida, colocam seus conhecimentos em prática, construindo seus próprios modelos de aprendizado de máquina e usando-os para concluir uma série de projetos de equipe No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os conceitos fundamentais no aprendizado de máquina Aprenda os aplicativos e usos do aprendizado de máquina em finanças Desenvolva sua própria estratégia de negociação algorítmica usando aprendizado de máquina com R Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
21 hours
Overview
O aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente O Python é uma linguagem de programação famosa por sua sintaxe e legibilidade claras Oferece uma excelente coleção de bibliotecas e técnicas bem testadas para o desenvolvimento de aplicativos de aprendizado de máquina Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real no setor financeiro Os participantes primeiro aprendem os princípios-chave e, em seguida, colocam seus conhecimentos em prática, construindo seus próprios modelos de aprendizado de máquina e usando-os para concluir uma série de projetos de equipe No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os conceitos fundamentais no aprendizado de máquina Aprenda os aplicativos e usos do aprendizado de máquina em finanças Desenvolva sua própria estratégia de negociação algorítmica usando o aprendizado de máquina com o Python Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
21 hours
Overview
Este curso de treinamento é para pessoas que gostariam de aplicar Aprendizado de Máquina em aplicações práticas para sua equipe O treinamento não vai mergulhar em tecnicidades e girar em torno de conceitos básicos e aplicações comerciais / operacionais dos mesmos Público-alvo Investidores e empresários de IA Gerentes e Engenheiros cuja empresa está se aventurando no espaço da IA Analistas de Negócios e Investidores .
21 hours
Overview
Este curso cobre AI (enfatizando Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo) .
28 hours
Overview
Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real no setor bancário R será usado como linguagem de programação Os participantes primeiro aprendem os princípios-chave e, em seguida, colocam seus conhecimentos em prática, construindo seus próprios modelos de aprendizado de máquina e usando-os para concluir uma série de projetos ao vivo Público Desenvolvedores Cientistas de dados Profissionais bancários com formação técnica Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 hours
Overview
A biblioteca Apache OpenNLP é um kit de ferramentas baseado em aprendizado de máquina para processar texto em linguagem natural Ele suporta as tarefas mais comuns de PNL, como detecção de idioma, tokenização, segmentação de frases, tagging de tag de fala, extração de entidades nomeadas, chunking, parsing e resolução de referência Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como criar modelos para processar dados baseados em texto usando o OpenNLP Dados de treinamento de amostra, bem como conjuntos de dados personalizados, serão usados ​​como base para os exercícios de laboratório No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Instalar e configurar o OpenNLP Faça o download de modelos existentes e crie seus próprios Treine os modelos em vários conjuntos de dados de amostra Integre o OpenNLP com aplicativos Java existentes Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 hours
Overview
OpenNN é uma biblioteca de classes de código aberto escrita em C ++ que implementa redes neurais, para uso em aprendizado de máquina.

Neste curso, examinamos os princípios das redes neurais e usamos o OpenNN para implementar um aplicativo de amostra.

Público
Desenvolvedores de software e programadores que desejam criar aplicativos Deep Learning.

Formato do curso
Palestra e discussão juntamente com exercícios práticos.
21 hours
Overview
O Microsoft Cognitive Toolkit 2x (anteriormente CNTK) é um kit de ferramentas de versão comercial de código aberto que treina algoritmos de aprendizado profundo para aprender como o cérebro humano Segundo a Microsoft, o CNTK pode ser 510x mais rápido que o TensorFlow em redes recorrentes, e 2 a 3 vezes mais rápido que o TensorFlow para tarefas relacionadas a imagens Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão a usar o Microsoft Cognitive Toolkit para criar, treinar e avaliar algoritmos de aprendizado profundo para uso em aplicativos de IA de grau comercial envolvendo vários tipos de dados, como dados, fala, texto e imagens No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Acesse o CNTK como uma biblioteca dentro de um programa em Python, C # ou C ++ Use o CNTK como uma ferramenta de aprendizado de máquina autônoma por meio de sua própria linguagem de descrição de modelo (BrainScript) Use a funcionalidade de avaliação do modelo CNTK de um programa Java Combinar DNNs feedforward, redes convolucionais (CNNs) e redes recorrentes (RNNs / LSTMs) Capacidade de computação de escala em CPUs, GPUs e várias máquinas Acessar conjuntos de dados enormes usando linguagens de programação e algoritmos existentes Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada Nota Se você deseja personalizar qualquer parte deste treinamento, incluindo a linguagem de programação escolhida, entre em contato conosco para agendar .
7 hours
Overview
O TensorFlow Serving é um sistema para servir modelos de aprendizado de máquina (ML) à produção Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como configurar e usar o TensorFlow Serving para implantar e gerenciar modelos ML em um ambiente de produção No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Treinar, exportar e servir vários modelos TensorFlow Teste e implemente algoritmos usando uma única arquitetura e um conjunto de APIs Estenda o TensorFlow Serving para atender outros tipos de modelos além dos modelos do TensorFlow Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 hours
Overview
O Deeplearning4j é uma biblioteca deeplearning distribuída de código aberto, escrita para Java e Scala Integrado com o Hadoop e o Spark, o DL4J foi projetado para ser usado em ambientes de negócios em GPUs e CPUs distribuídas O Word2Vec é um método de computar representações vetoriais de palavras introduzidas por uma equipe de pesquisadores do Google liderada por Tomas Mikolov Público Este curso é direcionado a pesquisadores, engenheiros e desenvolvedores que procuram utilizar o Deeplearning4J para construir modelos Word2Vec .
35 hours
Overview
Este curso começa com o fornecimento de conhecimento conceitual em redes neurais e, geralmente, em algoritmos de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicativos) Parte 1 (40%) deste treinamento é mais foco nos fundamentos, mas irá ajudá-lo a escolher a tecnologia certa: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc Parte 2 (20%) deste treinamento introduz Theano uma biblioteca python que facilita escrever modelos de aprendizagem profunda A parte 3 (40%) do treinamento seria amplamente baseada na API do Tensorflow 2nd Generation da biblioteca de software de código aberto do Google para Deep Learning Os exemplos e handson seriam todos feitos em TensorFlow Público Este curso é destinado a engenheiros que desejam usar o TensorFlow em seus projetos Deep Learning Depois de concluir este curso, os delegados irão: ter um bom entendimento sobre redes neurais profundas (DNN), CNN e RNN entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow ser capaz de realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração ser capaz de avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento ser capaz de implementar a produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro Nem todos os tópicos seriam abordados em uma sala de aula pública com 35 horas de duração devido à vastidão do assunto A duração do curso completo será de cerca de 70 horas e não de 35 horas .
35 hours
Overview
TensorFlow ™ é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados SyntaxNet é uma estrutura de processamento de linguagem natural neuralnetwork para o TensorFlow O Word2Vec é usado para aprender representações vetoriais de palavras, chamadas de "incorporação de palavras" O Word2vec é um modelo preditivo particularmente eficiente em termos de computação para o aprendizado de incorporação de palavras a partir de texto bruto Ele vem em dois sabores, o modelo contínuo BagofWords (CBOW) e o modelo SkipGram (Capítulo 31 e 32 em Mikolov et al) Usado em conjunto, o SyntaxNet e o Word2Vec permitem que os usuários gerem modelos de Embutimento Aprendizado a partir da entrada da Linguagem Natural Público Este curso destina-se a desenvolvedores e engenheiros que pretendem trabalhar com os modelos SyntaxNet e Word2Vec em seus gráficos TensorFlow Depois de concluir este curso, os delegados irão: entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow ser capaz de realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração ser capaz de avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento ser capaz de implementar a produção avançada, como modelos de treinamento, incorporação de termos, construção de gráficos e registros .
7 hours
Overview
A Unidade de Processamento Tensor (TPU) é a arquitetura que o Google usa internamente há vários anos, e só agora está se tornando disponível para uso pelo público em geral Ele inclui várias otimizações especificamente para uso em redes neurais, incluindo multiplicação de matriz simplificada e inteiros de 8 bits em vez de 16 bits para retornar níveis de precisão apropriados Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como aproveitar as inovações dos processadores TPU para maximizar o desempenho de seus próprios aplicativos de inteligência artificial No final do treinamento, os participantes serão capazes de: Treinar vários tipos de redes neurais em grandes quantidades de dados Use TPUs para acelerar o processo de inferência em até duas ordens de magnitude Utilize TPUs para processar aplicativos intensivos, como pesquisa de imagens, visão em nuvem e fotos Público Desenvolvedores Pesquisadores Engenheiros Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
21 hours
Overview
O Torch é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto e uma estrutura de computação científica baseada na linguagem de programação Lua Ele fornece um ambiente de desenvolvimento para numerics, machine learning e computer vision, com ênfase particular em deep learning e redes convolucionais É um dos frameworks mais rápidos e flexíveis para Machine e Deep Learning e é usado por empresas como Facebook, Google, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel e muitas outras Neste curso, cobrimos os princípios do Torch, seus recursos exclusivos e como ele pode ser aplicado em aplicativos do mundo real Passamos por numerosos exercícios de handson durante todo o tempo, demonstrando e praticando os conceitos aprendidos No final do curso, os participantes terão uma compreensão completa dos recursos e capacidades subjacentes da Tocha, bem como seu papel e contribuição dentro do espaço da IA, em comparação com outras estruturas e bibliotecas Os participantes também terão recebido a prática necessária para implementar o Torch em seus próprios projetos Público Desenvolvedores de software e programadores que desejam habilitar o Machine and Deep Learning em seus aplicativos Formato do curso Visão Geral da Máquina e Aprendizagem Profunda Incluindo exercícios de codificação e integração Faça perguntas de teste ao longo do caminho para verificar a compreensão .
28 hours
Overview
Este curso explora, com exemplos específicos, a aplicação do Tensor Flow para fins de reconhecimento de imagem Público Este curso destina-se a engenheiros que desejam utilizar o TensorFlow para fins de Reconhecimento de Imagem Depois de concluir este curso, os delegados poderão: entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow executar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento implementar a produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro .

Próximos Cursos de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning)

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