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

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Declaração de Clientes

★★★★★
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Programa de curso ML (Machine Learning)

Title
Duration
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Title
Duration
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7 hours
Overview
Este curso foi criado para administradores, solution architects, executivos de inovação, CTOs, e todos os interessados em aprender e conhecer o panorama geral da inteligência artificial aplicada aos problemas organizacionais.
14 hours
Overview
No Python Machine Learning, o recurso Text Summarization é capaz de ler o texto de entrada e produzir um resumo de texto Esse recurso está disponível na linha de comando ou como uma API / biblioteca do Python Uma aplicação interessante é a rápida criação de resumos executivos; Isso é particularmente útil para organizações que precisam revisar grandes corpos de dados de texto antes de gerar relatórios e apresentações Neste treinamento ao vivo instrutor, os participantes aprenderão a usar o Python para criar um aplicativo simples que gera automaticamente um resumo do texto de entrada No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use uma ferramenta de linha de comando que resume o texto Projetar e criar código de resumo de texto usando bibliotecas Python Avalie três bibliotecas de sumarização do Python: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
28 hours
Overview
O Cortana Intelligence Suite é um pacote de produtos e serviços integrados no Microsoft Azure Cloud que permite que entidades transformem dados em ações inteligentes Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar os componentes que fazem parte do Cortana Intelligence Suite para construir aplicativos inteligentes baseados em dados No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Aprenda a usar as ferramentas do Cortana Intelligence Suite Adquira o mais recente conhecimento de gerenciamento e análise de dados Use os componentes da Cortana para transformar dados em ações inteligentes Use a Cortana para criar aplicativos a partir do zero e iniciá-lo na nuvem Público Cientistas de dados Programadores Desenvolvedores Gerentes Arquitetos Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
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. A aprendizagem profunda é um subcampo de aprendizado de máquina que usa métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais. R é uma linguagem de programação popular no setor financeiro. Ele é usado em aplicações financeiras que vão desde programas de negociação principais até sistemas de gerenciamento de risco.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizagem profunda para o setor bancário usando o R, à medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizagem profunda.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Entenda os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda
- Aprenda os aplicativos e usos da aprendizagem profunda no setor bancário
- Use R para criar modelos de aprendizagem profunda para bancos
- Construa seu próprio modelo de risco de crédito de aprendizagem profunda usando R

Público

- Desenvolvedores
- Cientistas de dados

Formato do curso

- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
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 A aprendizagem profunda é um subcampo de aprendizado de máquina que utiliza métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua sintaxe clara e legibilidade de código Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizagem profunda para o setor bancário usando o Python à medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizagem profunda No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda Aprenda os aplicativos e usos da aprendizagem profunda no setor bancário Use Python, Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizagem profunda para bancos Construa seu próprio modelo de risco de crédito de aprendizagem profunda usando o Python Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
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. A aprendizagem profunda é um subcampo de aprendizado de máquina que usa métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais. R é uma linguagem de programação popular no setor financeiro. Ele é usado em aplicações financeiras que vão desde programas de negociação principais até sistemas de gerenciamento de risco.

Neste treinamento ao vivo ministrado por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para finanças usando o R enquanto avançam na criação de um modelo de previsão de preço de ações de aprendizagem profunda.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Entenda os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda
- Aprenda os aplicativos e usos da aprendizagem profunda em finanças
- Use R para criar modelos de aprendizagem profunda para finanças
- Construa seu próprio modelo de previsão de preço de ações de aprendizagem profunda usando R

Público

- Desenvolvedores
- Cientistas de dados

Formato do curso

- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
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 aplicações financeiras que vão desde programas de negociação principais até sistemas de gerenciamento de risco.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, 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 prática
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. 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 ao vivo conduzido por instrutor, 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 prática
28 hours
Overview
Deep Learning for NLP permite que uma máquina aprenda o processamento de linguagem simples e complexo Entre as tarefas atualmente possíveis estão a tradução de idiomas e a geração de legendas para fotos DL (Deep Learning) é um subconjunto do ML (Machine Learning) Python é uma linguagem de programação popular que contém bibliotecas para o Deep Learning for NLP Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão a usar as bibliotecas Python para o NLP (Natural Language Processing), pois criam um aplicativo que processa um conjunto de imagens e gera legendas No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Projetar e codificar o DL para NLP usando bibliotecas Python Crie código Python que leia uma coleção substancialmente grande de imagens e gere palavras-chave Criar código Python que gera legendas das palavras-chave detectadas Público Programadores com interesse em lingüística Programadores que buscam um entendimento da PNL (Processamento de Linguagem Natural) Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 hours
Overview
A AI é uma coleção de tecnologias para a construção de sistemas inteligentes capazes de entender os dados e as atividades que envolvem os dados para tomar "decisões inteligentes" Para provedores de telecomunicações, os aplicativos e serviços de construção que usam a AI podem abrir as portas para operações e manutenção aprimoradas em áreas como manutenção e otimização de rede Neste curso, examinamos as várias tecnologias que compõem a IA e os conjuntos de habilidades necessárias para usá-las Ao longo do curso, examinamos os aplicativos específicos da AI na indústria de telecomunicações Público Engenheiros de rede Pessoal de operações de rede Gerentes técnicos de telecomunicações Formato do curso Peça palestra, parte discussão, exercícios handson .
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 .
21 hours
Overview
Machine Learning é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente. 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 ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real no setor bancário.

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.

Público

- Desenvolvedores
- Cientistas de dados

Formato do curso

- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
28 hours
Overview
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, 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 prática
14 hours
Overview
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7 hours
Overview
TensorFlow Serving é um sistema para servir modelos de aprendizado de máquina (ML) à produção.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão a 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:

- Treine, exporte e sirva vários modelos TensorFlow
- Teste e implemente algoritmos usando uma arquitetura única 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 prática
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 .
21 hours
Overview
Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar o aprendizado de máquina correto e as técnicas de PNL (Processamento de Linguagem Natural) para extrair valor de dados baseados em texto No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Resolva problemas de ciência de dados baseados em texto com código reutilizável de alta qualidade Aplicar diferentes aspectos do scikitlearn (classificação, agrupamento, regressão, redução de dimensionalidade) para resolver problemas Crie modelos eficazes de aprendizado de máquina usando dados baseados em texto Criar um conjunto de dados e extrair recursos do texto não estruturado Visualize dados com o Matplotlib Construa e avalie modelos para obter insight Resolver erros de codificação de texto Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 hours
Overview
Encog é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto para Java eNet Neste treinamento ao vivo instrutor, os participantes aprenderão como criar vários componentes de rede neural usando o ENCOG Os estudos de caso do Realworld serão discutidos e as soluções baseadas em linguagem de máquina para esses problemas serão exploradas No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Prepare dados para redes neurais usando o processo de normalização Implementar redes de feed forward e metodologias de treinamento de propagação Implementar tarefas de classificação e regressão Modelar e treinar redes neurais usando a bancada de trabalho baseada em GUI do Encog Integre o suporte a redes neurais em aplicativos do mundo real Público Desenvolvedores Analistas Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 hours
Overview
Encog é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto para Java eNet Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão técnicas avançadas de aprendizado de máquina para a construção de modelos preditivos precisos de redes neurais No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Implementar diferentes técnicas de otimização de redes neurais para resolver o mau ajuste e o superajuste Entenda e escolha entre várias arquiteturas de redes neurais Implementar redes supervisionadas de feed forward e feedback Público Desenvolvedores Analistas Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
21 hours
Overview
Aprendizado por Reforço Profundo refere-se à habilidade de um "agente artificial" de aprender por tentativa e erro e recompensas e punições. Um agente artificial tem como objetivo imitar a capacidade de um humano de obter e construir conhecimento por conta própria, diretamente de insumos brutos, como a visão. Para realizar aprendizado por reforço, aprendizado profundo e redes neurais são usados. O aprendizado por reforço é diferente do aprendizado de máquina e não depende de abordagens de aprendizado supervisionadas e não supervisionadas.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão os fundamentos do Aprendizado por Reforço Profundo à medida que avançam na criação de um Agente de Deep Learning .

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Entenda os principais conceitos por trás do Aprendizado por Reforço Profundo e seja capaz de distingui-lo do Machine Learning
- Aplicar algoritmos avançados de Aprendizado por Reforço para resolver problemas do mundo real
- Construa um agente de Deep Learning

Público

- Desenvolvedores
- Cientistas de dados

Formato do curso

- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
21 hours
Overview
Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão as técnicas de aprendizado de máquina mais relevantes e inovadoras do Python, pois eles criam uma série de aplicativos de demonstração que envolvem dados de imagem, música, texto e dados financeiros No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Implementar algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para resolver problemas complexos Aplicar aprendizado profundo e aprendizado semissupervisionado a aplicativos que envolvam dados de imagem, música, texto e dados financeiros Empurre os algoritmos do Python para o seu potencial máximo Use bibliotecas e pacotes como NumPy e Theano Público Desenvolvedores Analistas Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 hours
Overview
AutoML é um software de aprendizado de máquina fácil de usar que automatiza grande parte do trabalho necessário para selecionar um algoritmo de aprendizado de máquina ideal, suas configurações de parâmetros e métodos de pré-processamento.

este instrutor-conduzido, o treinamento vivo (no local ou no telecontrole) é dirigido às pessoas técnicas com um fundo na aprendizagem de máquina que desejam aperfeiçoar os modelos da aprendizagem de máquina usados detectando testes padrões complexos no Big Data.

até o final deste treinamento, os participantes poderão:

- instalar e avaliar várias ferramentas de AutoML de código aberto.
- treinar modelos de aprendizado de máquina de alta qualidade.
- eficientemente resolver diferentes tipos de problemas de aprendizado de máquina supervisionados.
- escreva apenas o código necessário para iniciar o processo automatizado de aprendizado de máquina.

formato do curso

- Interactive palestra e discussão.
- lotes de exercícios e prática.
- hands-on implementação em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

- para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
- para saber mais sobre AutoML, por favor visite: https://www.automl.org/
21 hours
Overview
Mecatrônica (também conhecida como engenharia mecatrônica) é uma combinação de mecânica, eletrônica e ciência da computação.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam aprender sobre a aplicabilidade da inteligência artificial em sistemas mecatrônicos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Obtenha uma visão geral da inteligência artificial, aprendizado de máquina e inteligência computacional.
- Compreender os conceitos de redes neurais e diferentes métodos de aprendizagem.
- Escolha abordagens de inteligência artificial de forma eficaz para problemas da vida real.
- Implementar aplicativos de IA em engenharia mecatrônica.

Formato do Curso

- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização de curso

- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
21 hours
Overview
Deep learning is a subfield of machine learning. It uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks.

Keras is a high-level neural networks API for fast development and experimentation. It runs on top of TensorFlow, CNTK, or Theano.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to build a self-driving car using deep learning techniques.

By the end of this training, participants will be able to:

- Use computer vision techniques to identify lanes.
- Use Keras to build and train convolutional neural networks.
- Train a deep learning model to differentiate traffic signs.
- Simulate a fully autonomous car.

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.
21 hours
Overview
Keras é uma API de redes neurais de alto nível para desenvolvimento e experimentação rápidos. Ele é executado em cima de TensorFlow, CNTK, ou Theano.

este instrutor-conduzido, o treinamento vivo (no local ou o telecontrole) é dirigido às pessoas técnicas que desejam aplicar o modelo da aprendizagem profunda às aplicações do reconhecimento de imagem.

até o final deste treinamento, os participantes poderão:

- instalar e configurar o Keras.
- rapidamente protótipo de modelos de aprendizado profundo.
- implementar uma rede convolucionais.
- implementar uma rede recorrente.
- executar um modelo de aprendizado profundo em uma CPU e GPU.

formato do curso

- palestra interativa e discussão.
- lotes de exercícios e prática.
- implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

- para solicitar um treinamento personalizado para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
- para saber mais sobre Keras, por favor, visite: https://keras.io/
21 hours
Overview
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14 hours
Overview
Feature Engineering é o processo de seleção e transformação de dados para melhorar a precisão dos algoritmos de aprendizado de máquina. Requer profunda familiaridade com os dados por parte de um especialista no assunto.

Este treinamento ao vivo orientado por instrutor (no local ou remoto) destina-se a pessoas que desejam aplicar técnicas de engenharia de recursos para melhor processar dados e obter melhores modelos de aprendizado de máquina.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Configure um ambiente de desenvolvimento ideal, incluindo todos os pacotes Python necessários.
- Obtenha informações importantes analisando os recursos de um conjunto de dados.
- Otimize os modelos de aprendizado de máquina através da adaptação dos dados brutos em si.
- Limpe e transforme conjuntos de dados em preparação para aprendizado de máquina.

Formato do Curso

- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização de curso

- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
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