Les formations Intelligence Artificielle | Les formations Artificial Intelligence (AI)

Les formations Intelligence Artificielle

Des formations locales en intelligence artificielle (IA) en direct, animées par un instructeur, expliquent par des exercices pratiques comment mettre en œuvre des solutions d'IA pour résoudre des problèmes concrets. La formation en intelligence artificielle est disponible en tant que "formation sur site en direct" ou "formation en direct à distance". La formation en direct sur site peut être effectuée localement chez le client à Belgique ou dans des centres de formation d'entreprise NobleProg dans Belgique . La formation en direct à distance est réalisée au moyen d'un poste de travail distant et interactif. NobleProg - Votre prestataire de formation local.

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Plans de cours Artificial Intelligence

Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
35 hours
Aperçu
Cette formation dirigée par un instructeur en direct (sur site ou à distance) s'adresse aux professionnels qui souhaitent débuter une carrière en Data Science .

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

- Installez et configurez Python et MySql.
- Comprenez ce qu'est Data Science et comment elle peut ajouter de la valeur à pratiquement n'importe quelle entreprise.
- Apprenez les bases du codage en Python
- Apprenez les techniques de Machine Learning supervisées et non supervisées, et comment les mettre en œuvre et interpréter les résultats.

Format du cours

- Conférence et discussion interactives.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation des cours

- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
14 hours
Aperçu
Ce cours couvre l'IA (mettant l'accent sur l' Machine Learning et l' Deep Learning ) dans l'industrie Automotive . Cela aide à déterminer quelle technologie peut (potentiellement) être utilisée dans plusieurs situations de la voiture: de l'automatisation simple à la prise de décision autonome en passant par la reconnaissance d'images.
14 hours
Aperçu
OpenCV is a library of programming functions for deciphering images with computer algorithms. OpenCV 4 is the latest OpenCV release and it provides optimized modularity, updated algorithms, and more. With OpenCV 4 and Python, users will be able to view, load, and classify images and videos for advanced image recognition.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.

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

- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 hours
Aperçu
il est estimé que les données non structurées représentent plus de 90 pour cent de toutes les données, une grande partie sous la forme de texte. Blog posts, tweets, les médias sociaux, et d’autres publications numériques ajoutent continuellement à ce corps croissant de données.

ce cours, dirigé par un instructeur, se concentre sur l’extraction d’informations et de sens à partir de ces données. En utilisant les bibliothèques de langage R et de traitement du langage naturel (PNL), nous combinons les concepts et les techniques de l’informatique, de l’intelligence artificielle et de la linguistique computationnelle pour comprendre algorithmiquement le sens derrière les données textuelles. Les échantillons de données sont disponibles dans différentes langues selon les besoins du client.

à la fin de cette formation, les participants seront en mesure de préparer des ensembles de données (grands et petits) à partir de sources disparates, puis d’appliquer les bons algorithmes pour analyser et rendre compte de sa signification.

format du cours

- partie de la Conférence, la discussion en partie, la pratique des pratiques lourdes, des tests occasionnels pour évaluer la compréhension
21 hours
Aperçu
Cette séance de formation en classe explorera les techniques de la PNL en conjonction avec l'application de l'IA et de la robotique dans les affaires Les délégués entreprendront des exercices sur ordinateur et des exercices de résolution d'études de cas en utilisant Python .
14 hours
Aperçu
Cette session de formation en classe contiendra des présentations, des exemples informatiques et des exercices d’études de cas à entreprendre avec les bibliothèques de réseaux neuronales et profondes pertinentes.
21 hours
Aperçu
Le cours est dédié à ceux qui aimeraient connaître un programme alternatif au package commercial MATLAB La formation threeday fournit des informations complètes sur le déplacement dans l'environnement et l'exécution du package OCTAVE pour l'analyse des données et les calculs d'ingénierie Les bénéficiaires de la formation sont des débutants, mais aussi ceux qui connaissent le programme et voudraient systématiser leurs connaissances et améliorer leurs compétences La connaissance d'autres langages de programmation n'est pas requise, mais cela facilitera grandement l'acquisition de connaissances par les apprenants Le cours vous montrera comment utiliser le programme dans de nombreux exemples pratiques .
28 hours
Aperçu
OpenCV ( OpenCV Open Source Computer Vision: http://opencv.org) est une bibliothèque open source sous licence BSD qui inclut plusieurs centaines d'algorithmes de vision par ordinateur.

Public

Ce cours est destiné aux ingénieurs et architectes qui souhaitent utiliser OpenCV pour des projets de vision par ordinateur
14 hours
Aperçu
OpenFace est un logiciel de reconnaissance faciale opensource basé sur Python et Torch basé sur la recherche FaceNet de Google Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser les composants OpenFace pour créer et déployer un exemple d'application de reconnaissance faciale À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Travaillez avec les composants OpenFace, notamment dlib, OpenVC, Torch et nn4 pour implémenter la détection, l'alignement et la transformation des visages Appliquer OpenFace aux applications realworld telles que la surveillance, la vérification d'identité, la réalité virtuelle, les jeux, l'identification des clients réguliers, etc Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
Aperçu
La génération de langage naturel (NLG) se réfère à la production de textes ou de discours en langage naturel par un ordinateur Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser Python pour produire du texte en langage naturel de haute qualité en construisant leur propre système NLG à partir de zéro Des études de cas seront également examinées et les concepts pertinents seront appliqués à des projets de laboratoire en direct pour générer du contenu À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utilisez le format NLG pour générer automatiquement du contenu pour diverses industries, du journalisme à l'immobilier, en passant par les rapports météorologiques et sportifs Sélectionnez et organisez le contenu source, planifiez des phrases et préparez un système de génération automatique de contenu original Comprendre le pipeline NLG et appliquer les bonnes techniques à chaque étape Comprendre l'architecture d'un système de génération de langage naturel (NLG) Mettre en œuvre les algorithmes et les modèles les plus appropriés pour l'analyse et la commande Tirer les données des sources de données disponibles au public ainsi que des bases de données organisées pour les utiliser comme matériau pour le texte généré Remplacer les processus d'écriture manuels et laborieux avec la création de contenu automatisée générée par ordinateur Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
Aperçu
La bibliothèque Apache OpenNLP est une boîte à outils basée sur l'apprentissage automatique pour le traitement du texte en langage naturel Il prend en charge les tâches PNL les plus courantes, telles que la détection de langue, la segmentation de phrases, la segmentation de phrases, l'extraction d'entités nommées, le découpage, l'analyse et la résolution de coréférences Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment créer des modèles pour le traitement de données textuelles à l'aide d'OpenNLP Des exemples de données de formation ainsi que des ensembles de données personnalisés seront utilisés comme base pour les exercices en laboratoire À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez et configurez OpenNLP Télécharger des modèles existants et créer leur propre Former les modèles sur différents ensembles de données d'échantillons Intégrez OpenNLP aux applications Java existantes Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
7 hours
Aperçu
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à configurer et à utiliser OpenNMT pour la traduction de divers ensembles de données. Le cours commence par un aperçu des réseaux de neurones appliqués à la traduction automatique. Les participants effectueront des exercices en direct tout au long du cours pour démontrer leur compréhension des concepts appris et obtenir les commentaires de l'instructeur.

À la fin de cette formation, les participants disposeront des connaissances et de la pratique nécessaires pour mettre en œuvre une solution OpenNMT direct.

Des échantillons de langue source et cible seront pré-arrangés selon les exigences du public.

Format du cours

- Partie de conférence, partie de discussion, pratique intense
14 hours
Aperçu
OpenNN est une bibliothèque de classes open-source écrite en C ++ qui implémente des réseaux de neurones, pour une utilisation en apprentissage automatique.

Dans ce cours, nous allons passer en revue les principes des réseaux de neurones et utiliser OpenNN pour implémenter un exemple d'application.

Public
Les développeurs de logiciels et les programmeurs souhaitant créer des applications d'apprentissage approfondi.

Format du cours
Lecture et discussion associées à des exercices pratiques.
21 hours
Aperçu
Ce cours utilise une approche pratique pour enseigner OptaPlanner . Il fournit aux participants les outils nécessaires pour exécuter les fonctions de base de cet outil.
21 hours
Aperçu
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) est une plateforme d'apprentissage en profondeur évolutive développée par Baidu Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser PaddlePaddle pour permettre un apprentissage approfondi dans leurs applications de produits et de services À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Configurer et configurer PaddlePaddle Configurer un réseau neuronal convolutif (CNN) pour la reconnaissance d'image et la détection d'objets Mettre en place un réseau neuronal récurrent (RNN) pour l'analyse des sentiments Mettre en place un apprentissage en profondeur sur les systèmes de recommandation pour aider les utilisateurs à trouver des réponses Prédisez les taux de clics (CTR), classifiez les ensembles d'images à grande échelle, effectuez la reconnaissance optique des caractères (OCR), effectuez des recherches de classement, détectez les virus informatiques et implémentez un système de recommandation Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
Aperçu
La correspondance de motifs est une technique utilisée pour localiser les motifs spécifiés dans une image. Il peut être utilisé pour déterminer l'existence de caractéristiques spécifiées dans une image capturée, par exemple l'étiquette attendue sur un produit défectueux dans une ligne d'usine ou les dimensions spécifiées d'un composant. Il est différent de " Pattern Recognition " (qui reconnaît les modèles généraux basés sur des collections plus importantes d'échantillons connexes) en ce qu'il dicte spécifiquement ce que nous recherchons, puis nous indique si le modèle attendu existe ou non.

Format du cours

- Ce cours présente les approches, les technologies et les algorithmes utilisés dans le domaine de la correspondance de modèles tel qu'il s'applique à la Machine Vision .
21 hours
Aperçu
PredictionIO est un serveur open source Machine Learning basé sur une pile open source de pointe.

Public

Ce cours est destiné aux développeurs et aux scientifiques qui souhaitent créer des moteurs prédictifs pour toute tâche d'apprentissage automatique.
21 hours
Aperçu
Ce cours a été conçu pour les personnes intéressées par l'extraction de signification d'un texte écrit en anglais, bien que ces connaissances puissent également être appliquées à d'autres langues.

Le cours expliquera comment utiliser du texte écrit par des humains, tels que des billets de blog, des tweets, etc.

Par exemple, un analyste peut configurer un algorithme qui aboutira automatiquement à une conclusion basée sur une source de données étendue.
7 hours
Aperçu
La formation s'adresse aux personnes qui souhaitent apprendre les bases des réseaux de neurones et de leurs applications.
28 hours
Aperçu
Ce cours vous donnera des connaissances sur les réseaux de neurones et plus généralement sur les algorithmes d’apprentissage automatique, d’apprentissage approfondi (algorithmes et applications).

Cette formation met davantage l'accent sur les principes fondamentaux, mais vous aidera à choisir la technologie TensorFlow : TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Les exemples sont réalisés dans TensorFlow .
7 hours
Aperçu
Cette formation s'adresse aux personnes souhaitant appliquer les techniques de base d' Machine Learning à des applications pratiques.

Public

Les scientifiques de données et les statisticiens qui sont familiarisés avec l’apprentissage automatique et savent comment programmer R. Ce cours met l’accent sur les aspects pratiques de la préparation, de l’exécution, de l’analyse post-hoc et de la visualisation de modèles et de données. Le but est de donner une introduction pratique à l’apprentissage automatique aux participants intéressés par l’application des méthodes au travail

Des exemples sectoriels sont utilisés pour rendre la formation pertinente pour le public cible.
21 hours
Aperçu
Ce cours de formation est destiné aux personnes souhaitant appliquer le Machine Learning à des applications pratiques pour leur équipe. La formation ne plongera pas dans les détails techniques et s’articulera autour des concepts de base et de leurs applications commerciales / opérationnelles.

Public cible

- Investisseurs et entrepreneurs en IA
- Gestionnaires et ingénieurs dont l'entreprise se lance dans l'IA
- Analystes d' Business et investisseurs
21 hours
Aperçu
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. Python est un langage de programmation réputé pour sa syntaxe claire et sa lisibilité. Il offre une excellente collection de bibliothèques et de techniques éprouvées pour développer des applications d’apprentissage automatique.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment appliquer des techniques et des outils d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets du secteur financier.

Les participants apprennent d’abord les principes clés, puis mettent leurs connaissances en pratique en construisant leurs propres modèles d’apprentissage automatique et en les utilisant pour mener à bien un certain nombre de projets d’équipe.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

- Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
- Apprenez les applications et les utilisations de la machine learning en finance
- Développer leur propre stratégie de trading algorithmique en utilisant l'apprentissage automatique avec Python

Public

- Développeurs
- Scientifiques de données

Format du cours

- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
28 hours
Aperçu
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. R est un langage de programmation populaire dans le secteur financier. Il est utilisé dans des applications financières allant des programmes de négociation principaux aux systèmes de gestion des risques.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment appliquer des techniques et des outils d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets du secteur financier. R sera utilisé comme langage de programmation.

Les participants apprennent d’abord les principes clés, puis mettent leurs connaissances en pratique en construisant leurs propres modèles d’apprentissage automatique et en les utilisant pour mener à bien un certain nombre de projets d’équipe.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

- Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
- Apprenez les applications et les utilisations de la machine learning en finance
- Développer leur propre stratégie de trading algorithmique en utilisant l’apprentissage automatique avec R

Public

- Développeurs
- Scientifiques de données

Format du cours

- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
14 hours
Aperçu
Le but de ce cours est de fournir une maîtrise de base de l’application pratique des méthodes d’ Machine Learning . À l'aide du langage de programmation Scala et de ses différentes bibliothèques, et basé sur une multitude d'exemples pratiques, ce cours explique comment utiliser les éléments de base les plus importants de Machine Learning , comment prendre des décisions en matière de modélisation des données, interpréter les résultats des algorithmes et valider les résultats.

Notre objectif est de vous donner les compétences nécessaires pour comprendre et utiliser en toute confiance les outils les plus fondamentaux de la boîte Machine Learning outils Machine Learning et éviter les pièges courants des applications Data Science .
14 hours
Aperçu
Le but de ce cours est de fournir une maîtrise de base de l’application pratique des méthodes d’ Machine Learning . À l'aide du Python programmation Python et de ses diverses bibliothèques, et basé sur une multitude d'exemples pratiques, ce cours explique comment utiliser les éléments de base les plus importants de Machine Learning , comment prendre des décisions en matière de modélisation des données, interpréter les résultats des algorithmes et valider les résultats.

Notre objectif est de vous donner les compétences nécessaires pour comprendre et utiliser en toute confiance les outils les plus fondamentaux de la boîte Machine Learning outils Machine Learning et éviter les pièges courants des applications Data Science .
14 hours
Aperçu
Le but de ce cours est de fournir une maîtrise de base de l’application pratique des méthodes d’ Machine Learning . À l'aide de la plate-forme de programmation R et de ses diverses bibliothèques, et basé sur une multitude d'exemples pratiques, ce cours explique comment utiliser les éléments de base les plus importants de Machine Learning , prendre des décisions en matière de modélisation des données, interpréter les résultats des algorithmes et valider les résultats.

Notre objectif est de vous donner les compétences nécessaires pour comprendre et utiliser en toute confiance les outils les plus fondamentaux de la boîte Machine Learning outils Machine Learning et éviter les pièges courants des applications Data Science .
14 hours
Aperçu
Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser la pile de technologies iOS Machine Learning (ML) au fur et à mesure qu'ils franchissent la phase de création et de déploiement d'une application mobile iOS À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Créer une application mobile capable de traitement d'image, d'analyse de texte et de reconnaissance vocale Accès aux modèles ML pré-intégrés pour l'intégration dans les applications iOS Créer un modèle ML personnalisé Ajouter la prise en charge de Siri Voice aux applications iOS Comprendre et utiliser des frameworks tels que coreML, Vision, CoreGraphics et GamePlayKit Utilisez des langages et des outils tels que Python, Keras, Caffee, Tensorflow, scikit learn, libsvm, Anaconda et Spyder Public Développeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
Aperçu
Pandas is a Python library for data manipulation and analysis. Using Pandas, users can perform predictive analysis through machine learning.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Pandas to preform predictive analysis with machine learning.

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

- Perform data wrangling in Python.
- Conduct ETL operations for machine learning.
- Create data visualizations with Pandas

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 hours
Aperçu
Cette séance de formation en salle de classe explorera les techniques d'apprentissage automatique, avec des exemples informatiques et des exercices de résolution d'études de cas en utilisant un programme pertinent .
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