Lokale, door een instructeur geleide live Machine Learning (ML)-trainingscursussen demonstreren door hands-on praktijk hoe machine learning-technieken en -hulpmiddelen kunnen worden toegepast voor het oplossen van echte problemen in verschillende industrieën. NobleProg ML-cursussen behandelen verschillende programmeertalen en frameworks, waaronder Python, R-taal en Matlab. Machine Learning-cursussen worden aangeboden voor een aantal industriële toepassingen, waaronder financiën, banken en verzekeringen, en behandelen de grondbeginselen van machine learning, evenals meer geavanceerde benaderingen zoals deep learning. Machine Learning-training is beschikbaar als 'live training op afstand' of 'live training op locatie'. Online live training (ook bekend als "live training op afstand") wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop . Live training op locatie kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Luik of in bedrijfstrainingscentra van NobleProg in Luik. NobleProg -- Uw lokale trainingsaanbieder
Liège, Place des Guillemins
NobleProg Liège, 2 Place des Guillemins, Liège, belgium, 4000
Luik is de hoofdstad van de provincie Luik en de economische hoofdstad van Wallonië. Door het aantal inwoners is het de eers...
Luik is de hoofdstad van de provincie Luik en de economische hoofdstad van Wallonië. Door het aantal inwoners is het de eerste Waalse agglomeratie, de derde agglomeratie van België na Brussel en Antwerpen en de vierde gemeente na Antwerpen, Gent en Charleroi. Luik is lange tijd een grote industriestad geweest, maar sinds de jaren zestig heeft het een lange neergang ondergaan, waarbij de fabrieken in verval raken. Luik is ook sterk afhankelijk van transport en multimodaliteit. Luik is een belangrijk economisch centrum met zijn autonome haven, de tweede binnenhaven in West-Europa en zijn luchthaven gespecialiseerd in vracht. In feite blijft de stad de economische hoofdstad van Wallonië.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars van gemiddeld niveau die willen leren hoe ze generatieve AI met LLM's kunnen gebruiken voor verschillende taken en domeinen.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Leg uit wat generatieve AI is en hoe het werkt. Beschrijf de transformatorarchitectuur die LLM's aandrijft. Gebruik empirische schaalwetten om LLM's te optimaliseren voor verschillende taken en beperkingen. Pas de modernste tools en methoden toe om LLM's te trainen, te verfijnen en in te zetten. Bespreek de kansen en risico’s van generatieve AI voor de samenleving en het bedrijfsleven.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Luik (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en softwareontwikkelaars van beginners tot gemiddeld niveau die meer willen weten over Milvus en de praktische toepassingen ervan in verschillende AI-scenario's.Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Begrijp de architectuur en functies van Milvus.
Implementeer vectordatabases in verschillende AI-toepassingen.
Voer gelijkeniszoekopdrachten uit met hoge nauwkeurigheid en snelheid.
Deze instructeur-geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op beginnende tot halfgevorderde ontwikkelaars en datawetenschappers die de basisprincipes van LightGBM willen leren en geavanceerde technieken willen verkennen.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Installeer en configureer LightGBM. Begrijp de theorie achter gradiëntversterking en beslissingsboomalgoritmen Gebruik LightGBM voor basis- en geavanceerde machine learning-taken. Implementeer geavanceerde technieken zoals feature engineering, hyperparameter tuning en modelinterpretatie. Integreer LightGBM met andere machine learning-frameworks. Los veelvoorkomende problemen in LightGBM op.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers, machine learning-ingenieurs, NLP-onderzoekers en AI-enthousiastelingen die de innerlijke werking van GPT-modellen willen begrijpen, de mogelijkheden van GPT-3 en GPT-modellen willen verkennen. 4, en leer hoe ze deze modellen kunnen gebruiken voor hun NLP-taken.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Begrijp de belangrijkste concepten en principes achter Generative Pre-trained Transformers. Begrijp de architectuur en het trainingsproces van GPT-modellen. Gebruik GPT-3 voor taken zoals het genereren, invullen en vertalen van tekst. Ontdek de nieuwste ontwikkelingen in GPT-4 en de mogelijke toepassingen ervan. Pas GPT-modellen toe op hun eigen NLP-projecten en -taken.
Dit is een 4-daagse cursus die AI en de toepassing ervan introduceert met behulp van de Python programmeringstaal. Er is een optie om een extra dag te hebben om een AI-project te ondernemen aan het voltooien van deze cursus.
Deze cursus is gemaakt voor managers, oplossingsarchitecten, innovatiefunctionarissen, CTO's, softwarearchitecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de dichtstbijzijnde voorspelling voor de ontwikkeling ervan.
Hoe zien steden er in de toekomst uit? Hoe kan Artificial Intelligence (AI) worden gebruikt om stadsplanning te verbeteren? Hoe kan AI worden gebruikt om steden efficiënter, leefbaar, veiliger en milieuvriendelijker te maken? In deze door een instructeur geleide, live training (ter plaatse of op afstand), onderzoeken we de verschillende technologieën waaruit AI bestaat, evenals de vaardigheden en het mentale kader die nodig zijn om ze te gebruiken voor stadsplanning. We hebben ook betrekking op tools en benaderingen voor het verzamelen en organiseren van relevante gegevens voor gebruik in AI, inclusief datamining. Publiek
Stedenbouwkundigen
architecten
ontwikkelaars
Vervoersambtenaren
Indeling van de cursus
Deelcollege, deelbespreking en een reeks interactieve oefeningen.
Notitie
Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
AI is een verzameling technologieën voor het bouwen van intelligente systemen die in staat zijn gegevens te begrijpen en de activiteiten rondom de gegevens om "intelligente beslissingen" te nemen. Voor telecomaanbieders zou het bouwen van applicaties en diensten die gebruik maken van AI de deur kunnen openen voor verbeterde operaties en onderhoud op gebieden zoals onderhoud en netwerkoptimalisatie. In deze cursus onderzoeken we de verschillende technologieën waaruit AI bestaat en de vaardigheden die nodig zijn om ze te gebruiken. Tijdens de cursus onderzoeken we de specifieke toepassingen van AI binnen de telecomsector. Publiek
Lineaire algebra is een tak van de wiskunde die zich bezighoudt met vectoren, matrices en lineaire transformaties. Kennis van lineaire algebra helpt ingenieurs en ontwikkelaars om hun mogelijkheden voor machine learning te verbeteren. Door lineaire algebra-concepten te begrijpen, kunnen ze de principes achter machine learning-technieken beter begrijpen en zo problemen sneller oplossen. In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers de basisprincipes van lineaire algebra terwijl ze het probleem van machinaal leren oplossen met behulp van lineaire algebra-methoden. Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Begrijp fundamentele lineaire algebraconcepten
Leer de lineaire algebra-vaardigheden die nodig zijn voor machine learning
Gebruik lineaire algebra-structuren en concepten bij het werken met gegevens, afbeeldingen, algoritmen, enz.
Los een machine learning-probleem op met behulp van lineaire algebra
Publiek
ontwikkelaars
ingenieurs
Formaat van de cursus
Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
Notitie
Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Deze instructeur-geleide, live training in Luik (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die het drag-and-drop-platform van Azure ML willen gebruiken om Machine Learning workloads te implementeren zonder dat ze software en hardware hoeven aan te schaffen en zonder zich zorgen te hoeven maken. over onderhoud en implementatie.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Schrijf zeer nauwkeurige machine learning-modellen met behulp van Python-, R- of zero-code-tools.
Maak gebruik van de beschikbare datasets en algoritmen van Azure om machine learning- en deep-learning-modellen te trainen en te volgen.
Gebruik de interactieve werkruimte van Azure om samen ML-modellen te ontwikkelen.
Kies uit verschillende door Azure ondersteunde ML-frameworks zoals PyTorch, TensorFlow en scikit-learn.
Artificial Neural Network is een computationeel datamodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) -systemen die "intelligente" taken kunnen uitvoeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) -toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.
Dit is een 4-daagse cursus waarin je AI en de toepassing ervan introduceert. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag te hebben om een AI-project uit te voeren.
Deze training is bedoeld voor mensen die Machine Learning willen toepassen in praktische toepassingen. Publiek Deze cursus is bedoeld voor datawetenschappers en statistici die enigszins bekend zijn met statistiek en weten hoe ze R (of Python of een andere gekozen taal) moeten programmeren. De nadruk van deze cursus ligt op de praktische aspecten van data / modelvoorbereiding, uitvoering, post hoc analyse en visualisatie. Het doel is om praktische toepassingen te geven aan Machine Learning aan deelnemers die geïnteresseerd zijn in het toepassen van de methoden op het werk. Sectorspecifieke voorbeelden worden gebruikt om de training relevant te maken voor het publiek.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers en ontwikkelaars die machine learning-modellen willen creëren en trainen voor implementatie in productieklare hostingomgevingen.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Gebruik notebookinstanties om gegevens voor te bereiden en te uploaden voor training.
Train machine learning-modellen met behulp van trainingsgegevenssets.
Implementeer getrainde modellen op een eindpunt om voorspellingen te maken.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die Azure Machine Learning willen gebruiken om end-to-end machine learning-modellen te bouwen voor voorspellende analyse.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Bouw machine learning-modellen zonder programmeerervaring.
Creëer voorspellende algoritmen met Azure Machine Learning.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op webontwikkelaars die machine learning-modellen willen maken met Core ML voor iOS 11 en macOS High Sierra-ontwikkeling.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Bouw AI-gestuurde applicaties die gebruik maken van machine learning.
Implementeer machine learning-modellen die afbeeldingen classificeren.
Gebruik de Core ML API voor het ondersteunen van aangepaste workflows en geavanceerde gebruiksscenario's
Analyseer tekst in natuurlijke taal met machine learning-modellen.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs, datawetenschappers en data-analisten die Dataiku DSS willen gebruiken voor de ontwikkeling van machine learning-pijplijnen en AI-processen willen gebruiken bij het genereren van strategische organisatorische initiatieven. .Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Installeer en configureer Dataiku DSS op het besturingssysteem van uw voorkeur.
Begrijp AI/ML-concepten en -principes die fundamenteel zijn voor Dataiku-functies.
Creëer en implementeer hun eigen datavisualisatiecodes in Dataiku DSS-projecten.
Implementeer ML-modellen en pijplijnen in productieomgevingen die zijn gebouwd rond Dataiku DSS.
Optimaliseer de wendbaarheid en flexibiliteit van data-analysemethoden van hun bedrijfsapplicaties.
Gebruik Dataiku DSS om de manier waarop gegevens door andere bedrijfssystemen stromen te beveiligen en te beheren.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op onderzoekers en ontwikkelaars die het DeepMind Lab platform willen installeren, instellen, aanpassen en gebruiken om algemene kunstmatige intelligentie- en machine learning-systemen te ontwikkelen.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Pas DeepMind Lab aan om een omgeving te bouwen en te beheren die aansluit bij de leer- en trainingsbehoeften.
Gebruik de 3D-simulatieomgeving van DeepMind Lab om leeragenten te trainen in een eerste-persoonsperspectief.
Vergemakkelijk de evaluatie van agenten om intelligentie te ontwikkelen in een 3D-spelachtige wereld.
R is een open-source gratis programmeringsspraak voor statistische computing, data-analyse en graphics. R wordt gebruikt door een groeiende aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en academie. R heeft een breed scala aan pakketten voor data mining.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die feature-engineeringtechnieken willen toepassen om gegevens beter te verwerken en betere machine learning-modellen te verkrijgen.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Zet een optimale ontwikkelomgeving op, inclusief alle benodigde Python-pakketten.
Verkrijg belangrijke inzichten door de kenmerken van een dataset te analyseren.
Optimaliseer machine learning-modellen door aanpassing van de onbewerkte gegevens zelf.
Gegevenssets opschonen en transformeren ter voorbereiding op machinaal leren.
Machine learning is een branche van Artificial Intelligence waarin computers de mogelijkheid hebben om te leren zonder uitdrukkelijk te worden geprogrammeerd.
Deep learning is een onderveld van machine learning dat methoden gebruikt die gebaseerd zijn op leergegevens representaties en structuren zoals neurale netwerken.
Python is een hoog niveau programmeertaal beroemd om zijn duidelijke syntax en code leesbaarheid.
In deze instructeur geleide, live training, zullen de deelnemers leren hoe te implementeren diepe leren modellen voor telecom gebruik Python als ze stappen door het creëren van een diepe leren credit risk model.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Begrijp de fundamentele begrippen van diep leren.
Leer de toepassingen en toepassingen van diep leren in telecom.
Gebruik Python, Keras en TensorFlow om diep leren modellen voor telecom te creëren.
Bouw je eigen diep leren klant voorspelling model met behulp van Python.
Format van de cursus
Interactieve lezingen en discussie.
Veel oefeningen en oefeningen.
Hand-on implementatie in een live-lab-omgeving.
Cursus aanpassingsopties
Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te organiseren.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die GAN's en variabele auto-encoders willen gebruiken om nieuwe, synthetische exemplaren van afbeeldingen, video's en audio te genereren.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Bouw een GAN met behulp van machine learning-bibliotheken in Python.
Deze cursus is voor mensen die al een achtergrond hebben in data science en statistiek. De gegeven uitleg is bedoeld als herinnering voor degenen die al bekend zijn met de concepten, of om mensen met een geschikte achtergrond te informeren.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Installeer en configureer Kubeflow op locatie en in de cloud met behulp van AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Bouw, implementeer en beheer ML-workflows op basis van Docker-containers en Kubernetes.
Voer volledige machine learning-pijplijnen uit op diverse architecturen en cloudomgevingen.
Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks te spawnen en te beheren.
Bouw ML-training, afstemming van hyperparameters en serveer workloads op meerdere platforms.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Installeer en configureer Kubeflow on-premise en in de cloud.
Bouw, implementeer en beheer ML-workflows op basis van Docker-containers en Kubernetes.
Voer volledige machine learning-pijplijnen uit op diverse architecturen en cloudomgevingen.
Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks te spawnen en te beheren.
Bouw ML-training, afstemming van hyperparameters en serveer workloads op meerdere platforms.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die machine learning in Mathematica willen gebruiken voor data-analyse.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Machine learning-modellen bouwen en trainen.
Gegevens importeren en voorbereiden voor machine learning.
Scheid trainingsgegevens van testgegevens.
Ontdek deep learning en neurale netwerktoepassingen in data-analyse.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die meer willen leren over de toepasbaarheid van kunstmatige intelligentie op mechatronische systemen.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Krijg een overzicht van kunstmatige intelligentie, machine learning en computationele intelligentie.
Begrijp de concepten van neurale netwerken en verschillende leermethoden.
Kies effectief voor kunstmatige intelligentie-benaderingen voor problemen uit het echte leven.
Implementeer AI-toepassingen in de mechatronische engineering.
Machine Learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarin computers kunnen leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Python is een programmeertaal die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en leesbaarheid. Het biedt een uitstekende verzameling goed geteste bibliotheken en technieken voor het ontwikkelen van toepassingen voor machine learning. In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze technieken en hulpmiddelen voor machine learning kunnen toepassen om echte problemen in de banksector op te lossen. Deelnemers leren eerst de belangrijkste principes en brengen hun kennis vervolgens in de praktijk door hun eigen machine learning-modellen te bouwen en deze te gebruiken om een aantal teamprojecten te voltooien. Publiek
ontwikkelaars
Data wetenschappers
Formaat van de cursus
Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
Read more...
Last Updated:
Getuigenissen (24)
We hadden een overzicht over Machine Learning, Neural Networks, AI met praktijkvoorbeelden.
Catalin - DB Global Technology SRL
Cursus - Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
De trainer liet zien dat hij de materie goed begrijpt.
Marino - EQUS - The University of Queensland
Cursus - Machine Learning with Python – 2 Days
Machine Translated
Houd het kort en eenvoudig. Intuïtie en visuele modellen creëren rond de concepten (beslissingsboomgrafiek, lineaire vergelijkingen, y_pred handmatig berekenen om te bewijzen hoe het model werkt).
Nicolae - DB Global Technology
Cursus - Machine Learning
Machine Translated
Interessante kennis
Gabriel - MINDEF
Cursus - Machine Learning with Python – 4 Days
Machine Translated
examples based on our data
Witold - P4 Sp. z o.o.
Cursus - Deep Learning for Telecom (with Python)
De training was sensationeel, een van de beste waar ik ooit ben geweest! De docent, Rafał, antwoordde perfect in termen van de problemen die hij behandelde, hij legde alle methoden zeer grondig uit.
JestIk ben zeer tevreden en zal graag weer gebruik maken van de training van deze trainer.
Darek Paszkowski - Orange Szkolenia Sp. z o.o.
Machine Translated
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Cursus - Azure Machine Learning (AML)
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Cursus - Introduction to Deep Learning
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Cursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Cursus - MLflow
The way of transferring knowledge and the knowledge of the trainer.
Jakub Rękas - Bitcomp Sp. z o.o.
Cursus - Machine Learning on iOS
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life™
Cursus - Kubeflow
That it was applying real company data.
Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Cursus - Applied AI from Scratch in Python
The enthusiasm to the topic. The examples he made an he explained it very well. Sympatic. A little to detailed for beginners. For managers, it could be more abstract in fewer days. But it was designed to fit and we had a good alignment in advance.
Benedikt Chiandetti - HDI Deutschland Bancassurance Kundenservice GmbH
Cursus - Machine Learning Concepts for Entrepreneurs and Managers
The theoretical explanations
Molatelo Tloubatla - University Of South Africa
Cursus - Data Science: Analysis and Presentation
Convolution filter
Francesco Ferrara
Cursus - Introduction to Machine Learning
Tomasz really know the information well and the course was well paced.
Raju Krishnamurthy - Google
Cursus - TensorFlow Extended (TFX)
Even with having to miss a day due to customer meetings, I feel I have a much clearer understanding of the processes and techniques used in Machine Learning and when I would use one approach over another. Our challenge now is to practice what we have learned and start to apply it to our problem domain
Richard Blewett - Rock Solid Knowledge Ltd
Cursus - Machine Learning – Data science
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Cursus - Advanced Deep Learning
In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.
Sacha Nandlall
Cursus - Python for Advanced Machine Learning
Very flexible.
Frank Ueltzhöffer
Cursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
Paul Lee
Cursus - TensorFlow for Image Recognition
I liked the opportunities to ask questions and get more in depth explanations of the theory.
Sharon Ruane
Cursus - Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in.
ML (Machine Learning) training cursus in Luik, Machine Learning (ML) opleiding cursus in Luik, Weekend ML (Machine Learning) cursus in Luik, Avond Machine Learning training in Luik, Machine Learning (ML) instructeur geleid Luik, Machine Learning boot camp in Luik, Machine Learning trainer in Luik, ML (Machine Learning) instructeur in Luik, Avond Machine Learning cursus in Luik, Machine Learning (ML) op locatie in Luik, Machine Learning instructeur geleid in Luik,Machine Learning (ML) lessen in Luik, Machine Learning (ML) coaching in Luik, ML (Machine Learning) een op een opleiding in Luik, ML (Machine Learning) een op een training in Luik, Weekend ML (Machine Learning) training in Luik, Machine Learning privé cursus in Luik, Machine Learning (ML) on-site in Luik
