Os cursos de treinamento de Inteligência Artificial (AI) ao vivo demonstram, através da prática, como implementar soluções de IA para resolver problemas do mundo real. O treinamento de IA está disponível como "treinamento ao vivo no local" ou "treinamento remoto ao vivo" Treinamento ao vivo pode ser realizado nas instalações do cliente no Portugal ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg no Portugal . O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho online e interativa NobleProg seu provedor de treinamento local.

NobleProg -- Seu Provedor de Treinamento Local

Declaração de Clientes

★★★★★

Fazendo exercícios em exemplos reais usando Eras. A Itália entendeu totalmente as nossas expectativas sobre esse treinamento.

Paul Kassis

Curso: Advanced Deep Learning

Machine Translated

O sujeito. Parecia interessante, mas saí sabendo não muito mais do que antes.

Radoslaw Labedzki

Curso: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Gostei que este curso tenha assunto muito interessante.

Wojciech Wilk

Curso: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Eu realmente apreciei as respostas cristalinas de Chris às nossas perguntas.

Léo Dubus

Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Eu geralmente gostava do treinador experiente.

Sridhar Voorakkara

Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Fiquei espantado com o padrão desta classe - eu diria que era padrão universitário.

David Relihan

Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Muito boa visão geral. Go fundo od em porque Tensorflow opera como ele faz.

Kieran Conboy

Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Gostei das oportunidades de fazer perguntas e obter explicações mais aprofundadas da teoria.

Sharon Ruane

Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Nós obtivemos muito mais informações sobre o assunto. Alguma discussão agradável foi feita com alguns assuntos reais dentro da nossa empresa.

Sebastiaan Holman

Curso: Machine Learning and Deep Learning

Machine Translated

O treinamento forneceu a base correta que nos permite expandir ainda mais, mostrando como a teoria e a prática andam de mãos dadas. Isso realmente me deixou mais interessado no assunto do que eu era antes.

Jean-Paul van Tillo

Curso: Machine Learning and Deep Learning

Machine Translated

Eu realmente gostei da cobertura e profundidade dos tópicos.

Anirban Basu

Curso: Machine Learning and Deep Learning

Machine Translated

Eu gostei dos novos insights em deep machine learning.

Josip Arneric

Curso: Rede Neural em R

Machine Translated

Ganhamos algum conhecimento sobre o NN em geral, e o que foi mais interessante para mim foram os novos tipos de NN que são populares hoje em dia.

Tea Poklepovic

Curso: Rede Neural em R

Machine Translated

Eu gostei principalmente dos gráficos em R :))).

Faculty of Economics and Business Zagreb

Curso: Rede Neural em R

Machine Translated

O profundo conhecimento do treinador sobre o tema.

Sebastian Görg

Curso: Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Abordagem muito atualizada ou CPI (tensor flow, era, learn) para fazer aprendizado de máquina.

Paul Lee

Curso: TensorFlow para o Reconhecimento de Imagem

Machine Translated

Muito flexível.

Frank Ueltzhöffer

Curso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

Machine Translated

Eu geralmente gostei da flexibilidade.

Werner Philipp

Curso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

Machine Translated

Dada perspectiva da tecnologia: qual tecnologia / processo pode se tornar mais importante no futuro; veja, para que a tecnologia pode ser usada.

Commerzbank AG

Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Eu estava beneficiado com a seleção de tópicos. Estilo de treinamento Orientação prática.

Commerzbank AG

Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Machine Translated

Abrangente cobertura de tópicos de aprendizado de máquina, particularmente redes neurais. Desmistificou muito do tópico.

Sacha Nandlall

Curso: Python for Advanced Machine Learning

Machine Translated

Este é um dos melhores trabalhos práticos com os cursos de programação de exercícios que já fiz.

Laura Kahn

Curso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

Machine Translated

Este é um dos treinamentos online de melhor qualidade que já fiz em minha carreira de 13 anos. Continue com o ótimo trabalho!.

Curso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

Machine Translated

O estilo de treinamento de Richard manteve interessante, os exemplos do mundo real usados ajudaram a levar os conceitos para casa.

Jamie Martin-Royle - NBrown Group

Curso: Dos Dados a Decisão com Big Data e Análises Preditivas

Machine Translated

O conteúdo, como eu achei muito interessante e acho que me ajudaria no meu último ano na Universidade.

Krishan Mistry - NBrown Group

Curso: Dos Dados a Decisão com Big Data e Análises Preditivas

Machine Translated

Excercises

L M ERICSSON LIMITED

Curso: Machine Learning

Machine Translated

os exercícios de laboratório

Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED

Curso: Machine Learning

Machine Translated

A forma de caderno Jupyter, na qual o material de treinamento está disponível

L M ERICSSON LIMITED

Curso: Machine Learning

Machine Translated

Houve muitos exercícios e tópicos interessantes.

L M ERICSSON LIMITED

Curso: Machine Learning

Machine Translated

alguns grandes exercícios de laboratório analisados e explicados pelo formador em profundidade (por exemplo, covariantes em regressão linear, combinando com a função real)

L M ERICSSON LIMITED

Curso: Machine Learning

Machine Translated

É ótimo que todo o material, incluindo os exercícios, esteja na mesma página e seja atualizado na hora. A solução é revelada no final. Legal! Além disso, agradeço que Krzysztof tenha feito um esforço extra para entender nossos problemas e nos sugeriu técnicas possíveis.

Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED

Curso: Machine Learning

Machine Translated

O uso fácil da funcionalidade VideoCapture para adquirir imagens de vídeo da câmera do laptop.

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Curso: Computer Vision with OpenCV

Machine Translated

Eu gostei das recomendações dadas pelo treinador sobre como usar as ferramentas. Isso é algo que não pode ser obtido da internet e é muito útil.

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Curso: Computer Vision with OpenCV

Machine Translated

Eu gostei das recomendações dadas pelo treinador sobre como usar as ferramentas. Isso é algo que não pode ser obtido da internet e é muito útil.

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Curso: Computer Vision with OpenCV

Machine Translated

Foi fácil de seguir.

HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe

Curso: Computer Vision with OpenCV

Machine Translated

o assunto foi bem apresentado e de forma ordenada.

Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge

Curso: Introduction to R with Time Series Analysis

Machine Translated

Eu me beneficiei da paixão de ensinar e me concentrar em fazer coisas sensatas.

Zaher Sharifi - GOSI

Curso: Advanced Deep Learning

Machine Translated

É um em um. Eu posso fazer um monte de pergunta e também pedir ao TRAINNER para repetir quando eu não estava claro sobre algumas coisas.

Curso: Insurtech: A Practical Introduction for Managers

Machine Translated

Sobre a área de rosto.

中移物联网

Curso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

Machine Translated

As trocas informais que tivemos durante as palestras realmente me ajudaram a aprofundar minha compreensão do assunto

Explore

Curso: Deep Reinforcement Learning with Python

Machine Translated

A paciência do treinador

European Space Agency (ESA/ESTEC)

Curso: Getting Started with Quantum Computing and Q#

Machine Translated

Ele está mostrando muitos métodos com scripts pré-preparados - materiais muito bem preparados e fáceis de rastrear

Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Curso: Machine Learning – Data science

Machine Translated

Eu gosto que o treinamento foi focado em exemplos e codificação. Eu pensei que é impossível empacotar tanto conteúdo em três dias de treinamento, mas eu estava errado. O treinamento cobriu muitos tópicos e tudo foi feito de uma maneira muito detalhada (especialmente ajuste dos parâmetros do modelo - eu não esperava que houvesse um tempo para isso e fiquei muito surpreso).

Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Curso: Machine Learning – Data science

Machine Translated

o último dia. parte de geração

Accenture Inc

Curso: Python for Natural Language Generation

Machine Translated

Os tópicos referentes ao NLG. A equipe conseguiu aprender algo novo no final com tópicos interessantes, mas apenas no último dia. Havia também mais atividades hands-on do que slides que era bom.

Accenture Inc

Curso: Python for Natural Language Generation

Machine Translated

Eu gosto que se concentre mais no how-to dos diferentes métodos de sumarização de texto

Curso: Text Summarization with Python

Machine Translated

O ambiente de sala de aula remota funcionou muito bem

Trimac Management Services LP

Curso: Introduction to R with Time Series Analysis

Machine Translated

Good detail on what R is used for and how to start using it right away

Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP

Curso: Introduction to R with Time Series Analysis

The many practical examples / assignments that we went through were great. For me, I learn better by seeing examples and applying them elsewhere. The use of real data and applying what was taught against it was extremely valuable. Michaels PowerPoint presentations and his ability to work through each solution was invaluable.

Trimac Management Services LP

Curso: Introduction to R with Time Series Analysis

muita informação, todas as perguntas respondidas, exemplos interessantes

A1 Telekom Austria AG

Curso: Deep Learning for Telecom (with Python)

Machine Translated

Este é um dos treinamentos online de melhor qualidade que já fiz em minha carreira de 13 anos. Continue com o ótimo trabalho!.

Curso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

Machine Translated

É um em um. Eu posso fazer um monte de pergunta e também pedir ao TRAINNER para repetir quando eu não estava claro sobre algumas coisas.

Curso: Insurtech: A Practical Introduction for Managers

Machine Translated

Eu gosto que se concentre mais no how-to dos diferentes métodos de sumarização de texto

Curso: Text Summarization with Python

Machine Translated

Subcategorias AI

Programa de curso AI

Nome do Curso

Duration

Overview

Nome do Curso

Duration

Overview

Artificial Intelligence in Automotive

14 hours

Overview

Este curso aborda a IA (enfatizando Machine Learning e Deep Learning ) na Indústria Automotive . 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.

Processamento de Linguagem Natural

21 hours

Overview

Este curso foi desenhado para pessoas interessadas em extraír significado de um texto escrito em Inglês, através do conhecimento que pode ser aplicado por outro ser humano.
Este curso cobrirá como fazer uso do texto escrito por humanos.

Machine Learning with PredictionIO

21 hours

Overview

O PredictionIO é uma ferramenta de código aberto para o Machine Learning, contruída em um stack de código aberto de alta qualidade, o objetivo do curso é que o participante possa entender os conceitos chave da aplicação de Machine Learning cm o PredictionIO.

Pattern Matching

14 hours

Overview

Correspondência de padrões é uma técnica usada para localizar padrões especificados em uma imagem. Ele pode ser usado para determinar a existência de características especificadas dentro de uma imagem capturada, por exemplo, o rótulo esperado em um produto defeituoso em uma linha de fábrica ou as dimensões especificadas de um componente. É diferente de " Pattern Recognition " (que reconhece padrões gerais baseados em coleções maiores de amostras relacionadas) na medida em que determina especificamente o que estamos procurando, então nos diz se o padrão esperado existe ou não.

Formato do Curso

- Este curso apresenta as abordagens, tecnologias e algoritmos usados no campo de correspondência de padrões, conforme se aplica à Machine Vision .

PaddlePaddle

21 hours

Overview

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) é uma plataforma de aprendizagem profunda escalável desenvolvida pela Baidu Neste treinamento ao vivo com instrutores, os participantes aprenderão como usar o PaddlePaddle para permitir o aprendizado profundo em seus aplicativos de produtos e serviços No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Configurar e configurar o PaddlePaddle Configurar uma rede neural por convolução (CNN) para reconhecimento de imagem e detecção de objetos Configurar uma Rede Neural Recorrente (RNN) para análise de sentimento Configure o aprendizado profundo em sistemas de recomendação para ajudar os usuários a encontrar respostas Prever taxas de cliques (CTR), classificar conjuntos de imagens em larga escala, realizar reconhecimento óptico de caracteres (OCR), classificar pesquisas, detectar vírus de computador e implementar um sistema de recomendação Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

OptaPlanner Prático

21 hours

Overview

Este curso é um enfoque pratico a ferramenta OptaPLanner, proporcionando aos partiipantes todas as ferramentas necessárias para conseguir um conhecimento introdutório unico e funcional que os permit realizar as funções basicas nessa ferramenta.

OpenNN: Implementing Neural Networks

14 hours

Overview

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, OpenNN os princípios das redes neurais e usamos o OpenNN para implementar um aplicativo de amostra.

Formato do curso

- Palestra e discussão juntamente com exercícios práticos.

OpenNMT: Setting Up a Neural Machine Translation System

7 hours

Overview

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, 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-organizadas de acordo com os requisitos do público.

Formato do Curso

- Palestra parcial, parte discussão, prática prática

OpenNLP for Text Based Machine Learning

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 .

OpenFace: Creating Facial Recognition Systems

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 .

Computer Vision with OpenCV

28 hours

Overview

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) é uma biblioteca BSD de código aberto que inclui várias centenas de algoritmos de visão computacional.

Público

Este curso é dirigido a engenheiros e arquitetos que buscam utilizar o OpenCV para projetos de visão computacional.

Octave not only for programmers

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 .

Neural computing – Data science

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

Natural Language Processing - AI/Robotics

21 hours

Overview

Esta sessão de treinamento baseada em sala de aula irá explorar as técnicas de PNL em conjunto com a aplicação de IA e Robótica nos negócios Os delegados irão realizar exemplos baseados em computador e exercícios de resolução de estudos de caso usando Python .

NLP: Natural Language Processing with R

21 hours

Overview

Estima-se que os dados não estruturados representem mais de 90% de todos os dados, muitos deles na forma de texto. Postagens de blog, tweets, mídias sociais e outras publicações digitais aumentam continuamente esse crescente corpo de dados.

Este curso ao vivo, conduzido por instrutor, centra-se em extrair informações e significado desses dados. Utilizando as bibliotecas de R Language e Natural Language Processing (NLP) , combinamos conceitos e técnicas de ciência da computação, inteligência artificial e linguística computacional para entender algoritmos o significado dos dados de texto. As amostras de dados estão disponíveis em vários idiomas, de acordo com os requisitos do cliente.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de preparar conjuntos de dados (grandes e pequenos) a partir de fontes díspares e, em seguida, aplicar os algoritmos certos para analisar e relatar sua importância.

Formato do Curso

- Palestra em parte, discussão em parte, prática prática pesada, testes ocasionais para avaliar a compreensão

Python for Natural Language Generation

21 hours

Overview

Geração de linguagem natural (NLG) refere-se à produção de texto em linguagem natural ou fala por um computador Neste treinamento ao vivo com instrutores, os participantes aprenderão como usar o Python para produzir texto em linguagem natural de alta qualidade construindo seu próprio sistema NLG do zero Estudos de caso também serão examinados e os conceitos relevantes serão aplicados a projetos de laboratório para geração de conteúdo No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use o NLG para gerar automaticamente conteúdo para vários setores, desde jornalismo a imóveis, a climas e reportagens esportivas Selecione e organize conteúdo de origem, planeje frases e prepare um sistema para geração automática de conteúdo original Entenda o pipeline de NLG e aplique as técnicas corretas em cada estágio Entenda a arquitetura de um sistema de geração de linguagem natural (NLG) Implementar os algoritmos e modelos mais adequados para análise e ordenação Extrair dados de fontes de dados disponíveis publicamente, bem como bancos de dados com curadoria para usar como material para texto gerado Substituir processos de escrita manuais e trabalhosos por criação de conteúdo automatizada e gerada por computador Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

Python for Advanced Machine Learning

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 .

Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

28 hours

Overview

Este curso fornecerá 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 ajudará você a escolher a tecnologia certa: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Os exemplos são feitos no TensorFlow .

Introdução ao Uso de Redes Neurais

7 hours

Overview

O treinamento é destinado a pessoas que querem aprender o básico das redes neurais e suas aplicações.

Machine Learning – Data science

21 hours

Overview

Esta sessão de treinamento baseada em sala de aula explorará ferramentas de aprendizado de máquina com Python (sugerido). Delegados terão exemplos baseados em computador e exercícios de estudo de caso para empreender.

Machine Learning for Robotics

21 hours

Overview

Este curso introduz métodos de aprendizado de máquina em aplicativos de robótica.

É uma visão ampla dos métodos, motivações e ideias 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.

Machine Learning with Python

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.

Machine Learning in business – AI/Robotics

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 .

Machine Learning on iOS

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 .

Introdução à Aprendizagem de Máquinas (Machine Learning)

7 hours

Overview

Este curso de treinamento é para pessoas que gostariam de aplicar técnicas básicas de Machine Learning 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 aos participantes interessados em aplicar os métodos no trabalho.

Exemplos específicos do setor são usados para tornar o treinamento relevante para o público.

Fundamentos de Aprendizagem de Máquina com R

14 hours

Overview

O objetivo deste curso é fornecer uma proficiência básica na aplicação de métodos de Machine Learning na prática. Através do uso da plataforma de programação R e de suas diversas 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 a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas Machine Learning confiança e evitar as armadilhas comuns dos aplicativos da Data Science .

Fundamentos de Aprendizado de Máquinas com Python

14 hours

Overview

O objetivo deste curso é fornecer uma proficiência básica na aplicação de métodos de Machine Learning na prática. Através do uso da Python programação Python e de 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 a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas Machine Learning confiança e evitar as armadilhas comuns dos aplicativos da Data Science .

Machine Learning Fundamentals with Scala and Apache Spark

14 hours

Overview

O objetivo deste curso é fornecer uma proficiência básica na aplicação de métodos de Machine Learning na prática. Com o uso da linguagem de programação Scala e suas diversas 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 a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas Machine Learning confiança e evitar as armadilhas comuns dos aplicativos da Data Science .

Machine Learning for Finance (with R)

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

Machine Learning for Finance (with Python)

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

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