Os cursos de treinamento de aprendizado de máquina (ML) ao vivo on-line ou no local, conduzidos por instrutor, demonstram, por meio da prática prática, 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 e estruturas de programação, incluindo Python, linguagem R e Matlab. Os cursos de Aprendizado de Máquina são oferecidos para vários aplicativos do setor, incluindo Finanças, Bancos e Seguros, e abrangem os fundamentos do Aprendizado de Máquina, bem como abordagens mais avançadas, como Aprendizado Profundo. O treinamento de aprendizado de máquina está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo no local". O treinamento on-line ao vivo (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Gaia ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Gaia. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam entender o conceito de modelos pré-treinados e aprender como aplicá-los para resolver problemas do mundo real sem construir modelos do zero.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o conceito e os benefícios dos modelos pré-treinados.
Explore várias arquiteturas de modelo pré-treinadas e seus casos de uso.
Ajuste fino de um modelo pré-treinado para tarefas específicas.
Implementar modelos pré-treinados em projetos simples de aprendizado de máquina.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam aprimorar seus conhecimentos sobre modelos de aprendizado de máquina, melhorar suas habilidades no ajuste de hiperparâmetros e aprender como implantar modelos efetivamente usando Go ogle Colab.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implementar modelos avançados de aprendizado de máquina usando estruturas populares como Scikit-learn e TensorFlow.
Otimizar o desempenho do modelo através do ajuste do hiperparâmetro.
Implantar modelos de aprendizado de máquina em aplicativos do mundo real usando Go ogle Colab.
Colaborar e gerir projectos de aprendizagem automática em grande escala no Google Colab.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de IA de nível intermediário, engenheiros de aprendizado de máquina e arquitetos de sistema que desejam otimizar modelos de IA para implantação de borda.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entenda os desafios e os requisitos da implantação de modelos de IA em dispositivos de borda.
Aplique técnicas de compressão de modelo para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos de IA.
Utilize métodos de quantização para melhorar a eficiência do modelo no hardware de borda.
Implementar a poda e outras técnicas de otimização para melhorar o desempenho do modelo.
Implementar modelos de IA optimizados em vários dispositivos de ponta.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e entusiastas de tecnologia que desejam obter habilidades práticas na implantação de modelos de IA em dispositivos de ponta para vários aplicativos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entenda os princípios da Edge AI e seus benefícios.
Configure e configure o ambiente de computação de borda.
Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implantação de borda.
Implementar soluções práticas de IA em dispositivos de borda.
Avaliar e melhorar o desempenho de modelos implantados na borda.
Abordar considerações éticas e de segurança em aplicações de IA de ponta.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam dominar as tecnologias por trás de sistemas autônomos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Projetar e implementar modelos de IA para tomada de decisão autônoma.
Desenvolver algoritmos de controlo para a navegação autónoma e a prevenção de obstáculos.
Garantir a segurança e a fiabilidade dos sistemas autónomos alimentados por IA.
Integrar sistemas autónomos com robótica existente e estruturas de IA.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de IA para otimizar o gerenciamento de rendimento na fabricação de semicondutores.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Analisar dados de produção para identificar fatores que afetam as taxas de rendimento.
Implementar algoritmos de IA para melhorar os processos de gerenciamento de rendimento.
Otimize os parâmetros de produção para reduzir defeitos e melhorar os rendimentos.
Integrar o gerenciamento de rendimento orientado por IA nos fluxos de trabalho de produção existentes.
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Gaia (online ou presencial), destina-se a profissionais de negócios e da IA de nível intermediário que desejam aplicar aprendizado de máquina em negócios, previsões e sistemas impulsionados por IA usando estudos de caso reais e ferramentas baseadas no Python.No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender como o aprendizado de máquina se encaixa na estratégia de negócios e da IA.
Aplicar técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado a problemas estruturados de negócios.
Pré-processar e transformar dados para modelagem.
Utilizar redes neurais para tarefas de classificação e previsão.
Realizar previsões de vendas usando métodos estatísticos e baseados em ML.
Implementar agrupamento e mineração de regras de associação para segmentação de clientes e descoberta de padrões.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam aplicar técnicas de IA de ponta à automação de design de semicondutores, melhorando a eficiência, a precisão e a inovação no design e verificação de chips.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Aplicar técnicas avançadas de IA para otimizar os processos de design de semicondutores.
Integrar modelos de aprendizado de máquina em ferramentas EDA para verificação aprimorada de design.
Desenvolver soluções orientadas por IA para desafios complexos de design na fabricação de chips.
Aproveitar as redes neurais para melhorar a precisão e a velocidade da automatização do projeto.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam entender e aplicar técnicas de IA para otimizar os processos de fabricação de semicondutores.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender as metodologias de IA para otimização de processos na fabricação de chips.
Implementar modelos de IA para aumentar o rendimento e reduzir defeitos.
Analise os dados do processo para identificar os principais parâmetros de otimização.
Aplique técnicas de aprendizado de máquina para ajustar os processos de fabricação de semicondutores.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (no local ou remoto) é destinado a participantes de nível intermediário que desejam automatizar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, incluindo treinamento de modelo, validação e implantação usando Apache Airflow.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar Apache Airflow para orquestração de fluxo de trabalho de aprendizado de máquina.
Automatizar tarefas de pré-processamento de dados, treinamento de modelos e validação.
Integrar o Airflow com estruturas e ferramentas de aprendizado de máquina.
Implantar modelos de aprendizado de máquina usando pipelines automatizados.
Monitorar e otimizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina na produção.
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Gaia (online ou presencial), é direcionada a profissionais de dados intermediários que desejam aplicar técnicas de aprendizado de máquina a problemas empresariais baseados em dados, incluindo previsão de vendas e modelagem preditiva usando redes neurais.No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais e os tipos de aprendizado de máquina.
Aplicar algoritmos-chave para classificação, regressão, agrupamento e análise de associação.
Realizar análise exploratória de dados e preparação de dados usando Python.
Utilizar redes neurais para tarefas de modelagem não linear.
Implementar análises preditivas para previsão empresarial, incluindo dados de vendas.
Avaliar e otimizar o desempenho do modelo usando técnicas visuais e estatísticas.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de segurança cibernética de nível intermediário a avançado que desejam elevar suas habilidades em deteção de ameaças orientadas por IA e resposta a incidentes.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implemente algoritmos avançados de IA para deteção de ameaças em tempo real.
Personalize modelos de IA para desafios específicos de segurança cibernética.
Desenvolver fluxos de trabalho de automação para resposta a ameaças.
Proteja as ferramentas de segurança orientadas por IA contra ataques adversários.
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados de nível intermediário que desejam aplicar algoritmos de aprendizado de máquina com eficiência usando o ambiente Go ogle Colab.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar e navegar no Google Colab para projetos de aprendizado de máquina.
Compreender e aplicar vários algoritmos de aprendizado de máquina.
Use bibliotecas como o Scikit-learn para analisar e prever dados.
Implementar modelos de aprendizagem supervisionados e não supervisionados.
Otimizar e avaliar modelos de aprendizagem automática de forma eficaz.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de segurança cibernética de nível iniciante que desejam aprender como aproveitar a IA para melhorar os recursos de deteção e resposta a ameaças.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os aplicativos de IA na segurança cibernética.
Implementar algoritmos de IA para deteção de ameaças.
Automatize a resposta a incidentes com ferramentas de IA.
Integrar a IA na infraestrutura de segurança cibernética existente.
O objetivo deste curso é fornecer uma competência básica na aplicação de métodos Machine Learning na prática. Através do uso do Python linguagem de programação e suas várias bibliotecas, e com base em uma série de exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes de Machine Learning, como tomar decisões de modelagem de dados, interpretar as saídas dos algoritmos e validar os resultados.
Nosso objetivo é dar-lhe as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de forma confiável e evitar os problemas comuns das aplicações Data Science.
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.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam aplicar técnicas de engenharia de recursos para processar melhor os dados e obter melhores modelos de aprendizado de máquina.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Configurar um ambiente de desenvolvimento ideal, incluindo todos os pacotes Python necessários.
Obter insights importantes analisando os recursos de um conjunto de dados.
Otimizar modelos de aprendizado de máquina por meio da adaptação dos próprios dados brutos.
Limpar e transformar conjuntos de dados em preparação para o aprendizado de máquina.
A aprendizagem automática é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados.
A aprendizagem profunda é um subcampo da aprendizagem automática que utiliza métodos baseados na aprendizagem de representações e estruturas de dados, como as redes neuronais.
A linguagem de programação de alto nível Python é famosa pela sua sintaxe clara e legibilidade do código.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações usando Python à medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizado profundo.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais de aprendizagem profunda.
Aprenda os aplicativos e usos do aprendizado profundo em telecomunicações.
Use Python, Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações.
Construir seu próprio modelo de previsão de churn de clientes de aprendizado profundo usando Python.
Formato do curso
Palestra interativa e discussão.
Muitos exercícios e prática.
Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
Este curso destina-se a pessoas que já têm conhecimentos de ciência de dados e estatística. As explicações apresentadas destinam-se a relembrar aqueles que já estão familiarizados com os conceitos ou a informar aqueles que têm uma formação adequada.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam usar o aprendizado de máquina em Mathematica para análise de dados.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Criar e treinar modelos de aprendizagem automática.
Importar e preparar dados para aprendizado de máquina.
Separar dados de treinamento de dados de teste.
Explorar aplicações de aprendizagem profunda e redes neurais na análise de dados.
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Gaia (online ou presencial), é direcionada a analistas de dados intermediários, desenvolvedores ou cientistas de dados aspirantes que desejam aplicar técnicas de aprendizado de máquina no Python para extrair insights, fazer previsões e automatizar decisões baseadas em dados.No final deste curso, os participantes serão capazes de:
Compreender e diferenciar os principais paradigmas de aprendizado de máquina.
Explorar técnicas de pré-processamento de dados e métricas de avaliação de modelos.
Aplicar algoritmos de aprendizado de máquina para resolver problemas reais com dados.
Utilizar bibliotecas do Python e Jupyter notebooks para desenvolvimento prático.
Criar modelos para previsão, classificação, recomendação e agrupamento.
Machine Learning é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. A linguagem de programação Python é famosa pela sua sintaxe clara e legibilidade. Oferece uma excelente coleção de bibliotecas e técnicas bem testadas para o desenvolvimento de aplicações de aprendizagem automática.
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 aprendem primeiro 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-alvo
Programadores
Cientistas de dados
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios e muita prática prática
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (online ou no local) é destinado a pessoas técnicas que desejam aprender como implementar uma estratégia de aprendizado de máquina enquanto maximizam o uso de big data.
No final desta formação, os participantes irão
Compreender a evolução e as tendências do aprendizado de máquina.
Saber como o aprendizado de máquina está sendo usado em diferentes setores.
Familiarizar-se com as ferramentas, habilidades e serviços disponíveis para implementar o aprendizado de máquina em uma organização.
Compreender como o aprendizado de máquina pode ser usado para aprimorar a mineração e a análise de dados.
Saiba o que é um backend intermediário de dados e como ele está sendo usado pelas empresas.
Entenda o papel que o big data e os aplicativos inteligentes estão desempenhando em todos os setores.
Este curso de treinamento é para pessoas que gostariam de aplicar Machine Learning em aplicações práticas para sua equipe. O treinamento não vai mergulhar em tecnicidades e girar em torno de conceitos básicos e aplicações comerciais / operacionais do mesmo.
Público-alvo
Investidores e empresários de IA
Gerentes e Engenheiros cuja empresa está se aventurando no espaço da IA
A aprendizagem automática é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. A linguagem de programação Python é famosa pela sua sintaxe clara e legibilidade. Oferece uma excelente coleção de bibliotecas e técnicas bem testadas para o desenvolvimento de aplicações de aprendizagem automática.
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 aprendem primeiro 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:
Compreender os conceitos fundamentais no aprendizado de máquina
Aprender as aplicações e usos do aprendizado de máquina em finanças
Desenvolver sua própria estratégia de negociação algorítmica usando aprendizado de máquina com Python
Público-alvo
Programadores
Cientistas de dados
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
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 .
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.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como usar a pilha de tecnologia iOS Machine Learning (ML) à medida que avançam na criação e implantação de um aplicativo móvel iOS.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Criar um aplicativo móvel capaz de processamento de imagem, análise de texto e reconhecimento de fala
Modelos de ML Access pré-treinados para integração em iOS aplicações
Criar um modelo ML personalizado
Adicionar suporte de voz Siri a iOS aplicações
Compreender e utilizar estruturas como o coreML, Vision, CoreGraphics e GamePlayKit
Utilizar linguagens e ferramentas como Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda e Spyder
Público
Programadores
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Gaia (online ou presencial), é direcionada a profissionais de negócios e técnicos de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de aprendizado de máquina para resolver desafios empresariais reais usando estudos de caso práticos e ferramentas hands-on.No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender como o aprendizado de máquina se encaixa em sistemas modernos de IA e estratégias empresariais.
Identificar métodos apropriados de aprendizado de máquina para diferentes problemas de negócios.
Pré-processar e transformar dados empresariais para tarefas de aprendizado de máquina.
Aplicar técnicas fundamentais de aprendizado de máquina, como classificação, regressão, agrupamento e previsão de séries temporais.
Interpretar e avaliar modelos de aprendizado de máquina no contexto da tomada de decisões empresariais.
Ganhar experiência hands-on através de estudos de caso e aplicar as técnicas aprendidas a cenários práticos.
Este curso introduz métodos de aprendizagem automática em aplicações de robótica.
Trata-se de uma visão geral dos métodos existentes, motivações e ideias principais no contexto do reconhecimento de padrões.
Após um breve enquadramento teórico, os participantes efectuarão exercícios simples utilizando software de código aberto (normalmente R) ou qualquer outro software popular.
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It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
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