Cursos de Aprendizado de Máquinas (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)

CódigoNomeDuraçãoVisão geral
aiintArtificial Intelligence Overview7 hoursEste curso foi criado para gerentes, arquitetos de soluções, executivos de inovação, CTOs, arquitetos de software e qualquer um que esteja interessado em uma visão geral da inteligência artificial aplicada e a previsão mais próxima para o seu desenvolvimento.
mliosMachine Learning on iOS14 hoursNeste 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 .
textsumText Summarization with Python14 hoursNo 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 .
undnnUnderstanding Deep Neural Networks35 hoursEste 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 .
opennlpOpenNLP for Text Based Machine Learning14 hoursA 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 .
mlbankingpython_Machine Learning for Banking (with Python)21 hoursAprendizado 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 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 handson pesada .
mlbankingrMachine Learning for Banking (with R)28 hoursNeste 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 .
matlabdlMatlab for Deep Learning14 hoursNeste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar o Matlab para projetar, construir e visualizar uma rede neural convolucional para reconhecimento de imagem No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Construa um modelo de aprendizado profundo Automatizar a rotulagem de dados Trabalhar com modelos de Caffe e TensorFlowKeras Treinar dados usando várias GPUs, a nuvem ou clusters Público Desenvolvedores Engenheiros Especialistas de domínio Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
tensorflowservingTensorFlow Serving7 hoursO 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 .
pythontextmlPython: Machine Learning with Text21 hoursNeste 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 .
mlfinancepythonMachine Learning for Finance (with Python)21 hoursO 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 .
encogintroEncog: Introduction to Machine Learning14 hoursEncog 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 .
encogadvEncog: Advanced Machine Learning14 hoursEncog 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 .
radvmlAdvanced Machine Learning with R21 hoursNeste treinamento ao vivo com instrutores, os participantes aprenderão técnicas avançadas para o Aprendizado de Máquina com o R ao passarem pela criação de um aplicativo do mundo real No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use técnicas como ajuste de hyperparameter e aprendizagem profunda Compreender e implementar técnicas de aprendizagem não supervisionadas Coloque um modelo em produção para uso em um aplicativo maior Público Desenvolvedores Analistas Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
pythonadvmlPython for Advanced Machine Learning21 hoursNeste 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 .
openfaceOpenFace: Creating Facial Recognition Systems14 hoursO 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 .
embeddingprojectorEmbedding Projector: Visualizing Your Training Data14 hoursO Embedding Projector é um aplicativo da web opensource para visualizar os dados usados ​​para treinar sistemas de aprendizado de máquina Criado pelo Google, faz parte do TensorFlow Este treinamento ao vivo com instrutor introduz os conceitos por trás do Embedding Projector e conduz os participantes através da configuração de um projeto de demonstração No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Explore como os dados estão sendo interpretados pelos modelos de aprendizado de máquina Navegue por visualizações 3D e 2D de dados para entender como um algoritmo de aprendizado de máquina o interpreta Entenda os conceitos por trás do Embeddings e seu papel na representação de vetores matemáticos para imagens, palavras e numerais Explore as propriedades de uma incorporação específica para entender o comportamento de um modelo Aplique o Embedding Project em casos de uso do mundo real, como construir um sistema de recomendação de músicas para os amantes da música Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
t2tT2T: Creating Sequence to Sequence Models for Generalized Learning7 hoursO Tensor2Tensor (T2T) é uma biblioteca modular e extensível para treinar modelos de IA em diferentes tarefas, usando diferentes tipos de dados de treinamento, por exemplo: reconhecimento de imagem, tradução, análise, legendagem de imagens e reconhecimento de fala É mantido pela equipe do Google Brain Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão a preparar um modelo deeplearning para resolver várias tarefas No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Instale tensor2tensor, selecione um conjunto de dados e treine e avalie um modelo de AI Personalize um ambiente de desenvolvimento usando as ferramentas e componentes incluídos no Tensor2Tensor Crie e use um modelo único para conhecer simultaneamente várias tarefas de vários domínios Use o modelo para aprender com tarefas com uma grande quantidade de dados de treinamento e aplique esse conhecimento a tarefas em que os dados são limitados Obtenha resultados de processamento satisfatórios usando uma única GPU Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
dlfornlpDeep Learning for NLP (Natural Language Processing)28 hoursDeep 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 .
mlfinancerMachine Learning for Finance (with R)28 hoursO 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 .
snorkelSnorkel: Rapidly Process Training Data7 hoursSnorkel é um sistema para criar, modelar e gerenciar rapidamente dados de treinamento Ele se concentra na aceleração do desenvolvimento de aplicativos de extração de dados estruturados ou "escuros" para domínios nos quais grandes conjuntos de treinamento rotulados não estão disponíveis ou são fáceis de obter Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão técnicas para extrair valor de dados não estruturados, como texto, tabelas, figuras e imagens, através da modelagem de dados de treinamento com o Snorkel No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Criar programaticamente conjuntos de treinamento para permitir a rotulagem de conjuntos de treinamento massivos Treinar modelos de alta qualidade final modelando primeiro conjuntos de treinamento barulhentos Use o Snorkel para implementar técnicas de supervisão fracas e aplicar a programação de dados a sistemas de aprendizado de máquina supervisionados de forma fraca Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
ML_LBGMachine Learning – Data science21 hoursEsta 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 .
appaiApplied AI from Scratch28 hoursThis is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
dlfortelecomwithpythonDeep Learning for Telecom (with Python)28 hoursMachine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readability.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for telecom using Python as they step through the creation of a deep learning credit risk model.

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

- Understand the fundamental concepts of deep learning
- Learn the applications and uses of deep learning in telecom
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for telecom
- Build their own deep learning customer churn prediction model using Python

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
rapidminerRapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics14 hoursRapidMiner is an open source data science software platform for rapid application prototyping and development. It includes an integrated environment for data preparation, machine learning, deep learning, text mining, and predictive analytics.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use RapidMiner Studio for data preparation, machine learning, and predictive model deployment.

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

- Install and configure RapidMiner
- Prepare and visualize data with RapidMiner
- Validate machine learning models
- Mashup data and create predictive models
- Operationalize predictive analytics within a business process
- Troubleshoot and optimize RapidMiner

Audience

- Data scientists
- Engineers
- Developers

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
aicityplanningArtificial Intelligence for City Planning14 hoursComo serão as cidades no futuro? Como a Inteligência Artificial (IA) pode ser usada para melhorar o planejamento da cidade? Como o AI pode ser usado para tornar as cidades mais eficientes, habitáveis, mais seguras e ambientalmente amigáveis? Neste treinamento ao vivo instrutor (no local ou remoto), examinamos as várias tecnologias que compõem a IA, bem como os conjuntos de habilidades e a estrutura mental necessária para colocá-los em prática no planejamento da cidade Também abordamos ferramentas e abordagens para coletar e organizar dados relevantes para uso em IA, incluindo mineração de dados Público Planejadores da cidade Arquitetos Desenvolvedores Funcionários do transporte Formato do Curso Parte palestra, parte discussão e uma série de exercícios interativos Nota Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar .
dlformedicineDeep Learning for Medicine14 hoursAprendizado 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 Machine Learning que tenta imitar o funcionamento do cérebro humano na tomada de decisões É treinado com dados para fornecer automaticamente soluções para problemas Aprendizado profundo fornece vastas oportunidades para a indústria médica que está sentado em uma mina de ouro Neste treinamento ao vivo instrutor, os participantes Participe de uma série de discussões, exercícios e análise de casos para entender os fundamentos do Aprendizado Profundo As ferramentas e técnicas mais importantes do Aprendizado Profundo serão avaliadas e exercícios serão realizados para preparar os participantes para realizar sua própria avaliação e implementação de soluções de Aprendizagem Profunda em suas organizações No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os fundamentos da Deep Learning Aprenda técnicas de Aprendizagem Profunda e suas aplicações na indústria Examine os problemas da medicina que podem ser resolvidos pelas tecnologias Deep Learning Explore os estudos de caso da Aprendizagem Profunda na medicina Formular uma estratégia para adotar as mais recentes tecnologias em Deep Learning para resolver problemas na medicina Público Gerentes Profissionais médicos em papéis de liderança Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada Nota Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar .
algebraformlAlgebra for Machine Learning14 hoursA álgebra linear é um ramo da matemática que lida com vetores, matrizes e transformações lineares O conhecimento da álgebra linear ajuda engenheiros e desenvolvedores a melhorar seus recursos de aprendizado de máquina Entender os conceitos de álgebra linear permite que eles entendam melhor os princípios por trás das técnicas de aprendizado de máquina e, assim, resolvam os problemas mais rapidamente Neste treinamento ao vivo instrutor, os participantes aprenderão os fundamentos da álgebra linear à medida que resolvem um problema de aprendizado de máquina usando métodos de álgebra linear No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda conceitos fundamentais de álgebra linear Aprenda as habilidades de álgebra linear necessárias para aprendizado de máquina Use estruturas e conceitos de álgebra linear ao trabalhar com dados, imagens, algoritmos, etc Resolva um problema de aprendizado de máquina usando álgebra linear Público Desenvolvedores Engenheiros Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada Nota Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar .
Nue_LBGNeural computing – Data science14 hoursEsta 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 .
mllbgMachine Learning in business – AI/Robotics14 hoursEsta 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 .

Próximos Cursos de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning)

CursoData do CursoPreço do Curso [A distância / Presencial]
Pattern Recognition - Portoseg, 2019-01-14 09:308750EUR / 9950EUR
Pattern Recognition - Vila Nova de Gaiaseg, 2019-01-14 09:308750EUR / 9950EUR
Pattern Recognition - Lisbon, Airport Business Centerseg, 2019-02-04 09:308750EUR / 9950EUR
Pattern Recognition - Vila Nova de Gaiaseg, 2019-03-11 09:308750EUR / 9950EUR
Pattern Recognition - Portoseg, 2019-03-18 09:308750EUR / 9950EUR
Cursos de fim de semana de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Treinamento tardiurno de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Treinamento em grupo de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) guiado por instrutor, Treinamento de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) de fim de semana, Cursos de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) tardiurnos, coaching de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Instrutor de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Treinador de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Cursos de treinamento de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Aulas de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) no local do cliente, Cursos privados de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Treinamento individual de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning)

Descontos em Cursos

CursoLocalData do CursoPreço do Curso [A distância / Presencial]
Blockchain for MedicalVila Nova de Gaiaqui, 2019-01-31 09:303150EUR / 3750EUR
The Compliance and MLRO Refresher ProgrammeVila Nova de Gaiasex, 2019-03-08 09:301575EUR / 1975EUR
Learning Go ProgrammingVila Nova de Gaiaseg, 2019-04-01 09:306300EUR / 7300EUR
Business Process Modeling using BPMN and UMLLisbon, Airport Business Centerqui, 2019-04-11 09:303150EUR / 3750EUR
Deep Reinforcement Learning with PythonPortoqua, 2019-06-12 09:304725EUR / 5525EUR

Boletim Informativo de Descontos

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Nossos Clientes

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  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
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