L'apprentissage automatique ou apprentissage statistique, champ d'étude de l'intelligence artificielle, concerne la conception, l'analyse, le développement et l'implémentation de méthodes permettant à une machine (au sens large) d'évoluer par un processus systématique, et ainsi de remplir des tâches difficiles ou problématiques à remplir par des moyens algorithmiques plus classiques.
Nos Clients témoignent
Alternance théorie/pratique efficace !
CIRAD
Formation: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Présentation progressive et application des méthodes
Aurélien Briffaz - CIRAD
Formation: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Disponibilité et adaptabilité, réponses aux questions
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Formation: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
C'était très interactif et plus détendu et informel que prévu. Nous avons couvert de nombreux sujets dans le temps et le formateur a toujours été réceptif à parler plus en détail ou plus généralement des sujets et de leurs relations. Je pense que la formation m'a donné les outils pour continuer à apprendre, par opposition à une session unique où l'apprentissage s'arrête une fois que vous avez terminé, ce qui est très important compte tenu de l'ampleur et de la complexité du sujet.
Jonathan Blease
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Le formateur était très compétent et comprenait des domaines qui m'intéressaient.
Mohamed Salama
Formation: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
Le sujet est très intéressant.
Wojciech Baranowski
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Connaissances théoriques des formateurs et volonté de résoudre les problèmes avec les participants après la formation.
Grzegorz Mianowski
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Sujet. Très intéressant!.
Piotr
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Les exercices après chaque sujet ont été très utiles, même s’ils étaient trop compliqués à la fin. En général, le matériel présenté était très intéressant et intéressant! Les exercices avec reconnaissance d'image étaient excellents.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Je pense que si la formation se faisait en polonais, cela permettrait au formateur de partager ses connaissances plus efficacement.
Radek
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
La vue d'ensemble globale de l'apprentissage en profondeur.
Bruno Charbonnier
Formation: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Les exercices sont suffisamment pratiques et ne nécessitent pas de connaissances approfondies en Python .
Alexandre GIRARD
Formation: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Faire des exercices sur des exemples réels en utilisant Eras. L'Italie a parfaitement compris nos attentes concernant cette formation.
Paul Kassis
Formation: Advanced Deep Learning
Machine Translated
J'ai vraiment apprécié les réponses claires de Chris à nos questions.
Léo Dubus
Formation: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
J'ai généralement apprécié le formateur compétent.
Sridhar Voorakkara
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
J'ai été stupéfait par la qualité de ce cours - je dirais que c'était la norme universitaire.
David Relihan
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Très bon aperçu général. Go historique des raisons pour lesquelles Tensorflow fonctionne comme il le fait.
Kieran Conboy
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
J'ai aimé les possibilités de poser des questions et d'obtenir des explications plus approfondies de la théorie.
Sharon Ruane
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Nous avons eu beaucoup plus d'informations sur le sujet. Une belle discussion a été faite avec certains sujets réels au sein de notre société.
Sebastiaan Holman
Formation: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
La formation a fourni la bonne base qui nous permet de continuer à nous développer, en montrant comment la théorie et la pratique vont de pair. En fait, cela m'intéressait plus que par le passé.
Jean-Paul van Tillo
Formation: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
J'ai vraiment apprécié la couverture et la profondeur des sujets.
Anirban Basu
Formation: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Le formateur a très facilement expliqué des sujets difficiles et avancés.
Leszek K
Formation: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
La connaissance approfondie du formateur sur le sujet.
Sebastian Görg
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Approche très actualisée ou IPC (flux tensoriel, ère, apprendre) pour faire de l'apprentissage automatique.
Paul Lee
Formation: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Très souple.
Frank Ueltzhöffer
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
J'ai généralement apprécié la flexibilité.
Werner Philipp
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Compte tenu des perspectives de la technologie: quelle technologie / processus pourrait devenir plus important dans le futur; voir à quoi la technologie peut être utilisée
Commerzbank AG
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
J'ai bénéficié de la sélection de sujets. Style de formation. Orientation pratique
Commerzbank AG
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Tout comme ça
蒙 李
Formation: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
manière de conduire et exemple donné par le formateur
ORANGE POLSKA S.A.
Formation: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Possibilité de discuter vous-même des problèmes proposés
ORANGE POLSKA S.A.
Formation: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Communication avec des conférenciers
文欣 张
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Comme ça
lisa xie
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Couverture approfondie des sujets d'apprentissage automatique, en particulier des réseaux de neurones. Démystifié beaucoup de sujet.
Sacha Nandlall
Formation: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
J'ai vraiment aimé les exercices
L M ERICSSON LIMITED
Formation: Machine Learning
Machine Translated
les exercices de laboratoire
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Formation: Machine Learning
Machine Translated
Le cahier Jupyter, dans lequel le matériel de formation est disponible
L M ERICSSON LIMITED
Formation: Machine Learning
Machine Translated
Il y avait beaucoup d'exercices et de sujets intéressants.
L M ERICSSON LIMITED
Formation: Machine Learning
Machine Translated
des exercices de laboratoire géniaux analysés et expliqués en profondeur par le formateur (par exemple, covariants en régression linéaire, correspondant à la fonction réelle)
L M ERICSSON LIMITED
Formation: Machine Learning
Machine Translated
C'est tout simplement génial que tout le matériel, y compris les exercices, soit sur la même page et qu'il soit mis à jour à la volée. La solution est révélée à la fin. Cool! De plus, j'apprécie que Krzysztof ait fait un effort supplémentaire pour comprendre nos problèmes et nous a suggéré des techniques possibles.
Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED
Formation: Machine Learning
Machine Translated
Connaissances approfondies et actualisées d’exemples d’applications de premier plan et pratiques.
ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Beaucoup d'exercices, très bonne coopération avec le groupe.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
travailler sur des collaborateurs,
ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Il était évident que les passionnés des sujets présentés étaient en tête. Utilisé des exemples intéressants pendant l'exercice.
ING Bank Śląski S.A.
Formation: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Un large éventail de sujets couverts et une connaissance approfondie des dirigeants.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
manque
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Grandes connaissances théoriques et pratiques des conférenciers. Communicativeness des formateurs. Pendant le cours, vous pouvez poser des questions et obtenir des réponses satisfaisantes.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Formation: Understanding Deep Neural Networks
Machine Translated
Sous-catégories Machine Learning (ML)
Plans de cours Machine Learning (ML)
Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
7 hours
Aperçu
Ce cours a été créé à l’intention des gestionnaires, des architectes de solutions, des responsables de l’innovation, des directeurs techniques, des architectes de logiciels et de toute personne intéressée par un aperçu de l’intelligence artificielle appliquée et des prévisions les plus proches pour son développement.
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.
L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones.
Python est un langage de programmation de haut niveau réputé pour sa syntaxe claire et sa lisibilité du code.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage approfondi pour les télécommunications à l'aide de Python au cours de la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage approfondi.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur.
- Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur dans les télécommunications.
- Utilisez Python , Keras et TensorFlow pour créer des modèles d’apprentissage approfondi pour les télécommunications.
- Construisez leur propre modèle de prévision du taux de désabonnement des clients en apprentissage en utilisant Python .
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones.
Python est un langage de programmation de haut niveau réputé pour sa syntaxe claire et sa lisibilité du code.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage approfondi pour les télécommunications à l'aide de Python au cours de la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage approfondi.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur.
- Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur dans les télécommunications.
- Utilisez Python , Keras et TensorFlow pour créer des modèles d’apprentissage approfondi pour les télécommunications.
- Construisez leur propre modèle de prévision du taux de désabonnement des clients en apprentissage en utilisant Python .
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
21 hours
Aperçu
La mécatronique (ou ingénierie mécatronique) est une combinaison de mécanique, d'électronique et d'informatique.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux ingénieurs qui souhaitent en savoir plus sur l'applicabilité de l'intelligence artificielle aux systèmes mécatroniques.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Obtenez un aperçu de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence informatique.
- Comprendre les concepts de réseaux de neurones et de différentes méthodes d'apprentissage.
- Choisissez efficacement des approches d'intelligence artificielle pour des problèmes concrets.
- Implémenter des applications d'intelligence artificielle en ingénierie mécatronique.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux ingénieurs qui souhaitent en savoir plus sur l'applicabilité de l'intelligence artificielle aux systèmes mécatroniques.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Obtenez un aperçu de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence informatique.
- Comprendre les concepts de réseaux de neurones et de différentes méthodes d'apprentissage.
- Choisissez efficacement des approches d'intelligence artificielle pour des problèmes concrets.
- Implémenter des applications d'intelligence artificielle en ingénierie mécatronique.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
21 hours
Aperçu
L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique. Il utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones.
Keras est une API de réseaux de neurones de haut niveau permettant un développement et une expérimentation rapides. Il fonctionne sur TensorFlow , CNTK ou CNTK .
Cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou à distance) est destinée aux développeurs qui souhaitent construire une voiture autonome en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Utiliser des techniques de vision par ordinateur pour identifier les voies.
- Utilisez Keras pour construire et former des réseaux de neurones convolutionnels.
- Former un modèle d'apprentissage en profondeur pour différencier les panneaux de signalisation.
- Simulez une voiture entièrement autonome.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Keras est une API de réseaux de neurones de haut niveau permettant un développement et une expérimentation rapides. Il fonctionne sur TensorFlow , CNTK ou CNTK .
Cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou à distance) est destinée aux développeurs qui souhaitent construire une voiture autonome en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Utiliser des techniques de vision par ordinateur pour identifier les voies.
- Utilisez Keras pour construire et former des réseaux de neurones convolutionnels.
- Former un modèle d'apprentissage en profondeur pour différencier les panneaux de signalisation.
- Simulez une voiture entièrement autonome.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
21 hours
Aperçu
keras est une API de réseaux neuronaux de haut niveau pour un développement et une expérimentation rapides. Il fonctionne au-dessus de TensorFlow, CNTK, ou Theano.
cette formation en direct (sur site ou à distance) dirigée par un instructeur s’adresse aux personnes techniques qui souhaitent appliquer un modèle d’apprentissage approfondi aux applications de reconnaissance d’images.
à la fin de cette formation, les participants pourront:
- installer et configurer keras.
- rapidement prototype des modèles d’apprentissage profond.
- implémenter un réseau convolutionnel.
- implémenter un réseau récurrent.
- exécuter un modèle d’apprentissage profond sur une CPU et GPU.
format du cours
- conférence interactive et discussion.
- beaucoup d’exercices et de la pratique.
implémentation de - Hands-on dans un environnement Live-Lab.
cours options de personnalisation
- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s’il vous plaît nous contacter pour organiser.
- pour en savoir plus sur keras, s’il vous plaît visitez: https://keras.io/
cette formation en direct (sur site ou à distance) dirigée par un instructeur s’adresse aux personnes techniques qui souhaitent appliquer un modèle d’apprentissage approfondi aux applications de reconnaissance d’images.
à la fin de cette formation, les participants pourront:
- installer et configurer keras.
- rapidement prototype des modèles d’apprentissage profond.
- implémenter un réseau convolutionnel.
- implémenter un réseau récurrent.
- exécuter un modèle d’apprentissage profond sur une CPU et GPU.
format du cours
- conférence interactive et discussion.
- beaucoup d’exercices et de la pratique.
implémentation de - Hands-on dans un environnement Live-Lab.
cours options de personnalisation
- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s’il vous plaît nous contacter pour organiser.
- pour en savoir plus sur keras, s’il vous plaît visitez: https://keras.io/
21 hours
Aperçu
TensorFlow est une bibliothèque populaire et l' apprentissage automatique mis au point par Go Ogle pour l' apprentissage en profondeur, le calcul numérique, et l' apprentissage de la machine à grande échelle. TensorFlow 2.0, publié en janvier 2019, est la dernière version de TensorFlow et inclut des améliorations en termes d'exécution, de compatibilité et de cohérence des API.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux développeurs et aux experts en informatique qui souhaitent utiliser Tensorflow 2.0 pour créer des prédicteurs, des classificateurs, des modèles génératifs, des réseaux de neurones, etc.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez TensorFlow 2.0.
- Comprenez les avantages de TensorFlow 2.0 par rapport aux versions précédentes.
- Construire des modèles d'apprentissage en profondeur.
- Implémenter un classificateur d'image avancé.
- Déployez un modèle d'apprentissage approfondi sur le cloud, les appareils mobiles et l'IoT.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
- Pour en savoir plus sur TensorFlow , visitez le site: https://www.tensorflow.org/
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux développeurs et aux experts en informatique qui souhaitent utiliser Tensorflow 2.0 pour créer des prédicteurs, des classificateurs, des modèles génératifs, des réseaux de neurones, etc.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez TensorFlow 2.0.
- Comprenez les avantages de TensorFlow 2.0 par rapport aux versions précédentes.
- Construire des modèles d'apprentissage en profondeur.
- Implémenter un classificateur d'image avancé.
- Déployez un modèle d'apprentissage approfondi sur le cloud, les appareils mobiles et l'IoT.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
- Pour en savoir plus sur TensorFlow , visitez le site: https://www.tensorflow.org/
14 hours
Aperçu
Feature Engineering est le processus de sélection et de transformation des données pour améliorer la précision des algorithmes d'apprentissage automatique. Cela nécessite une connaissance approfondie des données fournies par un expert en la matière.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux personnes qui souhaitent appliquer des techniques d'ingénierie de fonctions afin de mieux traiter les données et d'obtenir de meilleurs modèles d'apprentissage automatique.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Configurez un environnement de développement optimal, incluant tous les packages Python nécessaires.
- Obtenez des informations importantes en analysant les caractéristiques d'un ensemble de données.
- Optimisez les modèles d'apprentissage machine en adaptant les données brutes elles-mêmes.
- Nettoyer et transformer les ensembles de données en vue de l'apprentissage automatique.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux personnes qui souhaitent appliquer des techniques d'ingénierie de fonctions afin de mieux traiter les données et d'obtenir de meilleurs modèles d'apprentissage automatique.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Configurez un environnement de développement optimal, incluant tous les packages Python nécessaires.
- Obtenez des informations importantes en analysant les caractéristiques d'un ensemble de données.
- Optimisez les modèles d'apprentissage machine en adaptant les données brutes elles-mêmes.
- Nettoyer et transformer les ensembles de données en vue de l'apprentissage automatique.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
14 hours
Aperçu
H2O est une plateforme d’analyse prédictive open source. Il supporte R, Python , Scala , Java et REST.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux techniciens souhaitant créer des modèles d’apprentissage automatique à l’aide d’algorithmes tels que GLM, Deep Learning et Random Forests.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez H2O .
- Créez des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de différents algorithmes populaires.
- Évaluez les modèles en fonction du type de données et des besoins de l'entreprise.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
- Pour en savoir plus sur H2O , H2O -vous sur: https://www.h2o.ai/
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux techniciens souhaitant créer des modèles d’apprentissage automatique à l’aide d’algorithmes tels que GLM, Deep Learning et Random Forests.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez H2O .
- Créez des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de différents algorithmes populaires.
- Évaluez les modèles en fonction du type de données et des besoins de l'entreprise.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
- Pour en savoir plus sur H2O , H2O -vous sur: https://www.h2o.ai/
14 hours
Aperçu
H2O AutoML est une plate-forme d'intelligence artificielle qui automatise le processus de construction, de sélection et d'optimisation d'un grand nombre de modèles de machine learning.
ce formateur-dirigé, formation en direct (sur place ou à distance) est destiné aux scientifiques de données qui souhaitent utiliser H2O AutoML pour automoate le processus de construction et de sélection de la meilleure machine learning algorithme et paramètres.
à la fin de cette formation, les participants pourront:
- automatisez le workflow de machine learning.
- automatiquement former et régler de nombreux modèles de machine learning dans un intervalle de temps spécifié.
les ensembles empilés - train pour arriver à des modèles d'ensemble hautement prédictifs.
format du cours
- conférence interactive et discussion.
- beaucoup d'exercices et de la pratique.
implémentation de - Hands-on dans un environnement Live-Lab.
cours options de personnalisation
- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s'il vous plaît nous contacter pour organiser.
ce formateur-dirigé, formation en direct (sur place ou à distance) est destiné aux scientifiques de données qui souhaitent utiliser H2O AutoML pour automoate le processus de construction et de sélection de la meilleure machine learning algorithme et paramètres.
à la fin de cette formation, les participants pourront:
- automatisez le workflow de machine learning.
- automatiquement former et régler de nombreux modèles de machine learning dans un intervalle de temps spécifié.
les ensembles empilés - train pour arriver à des modèles d'ensemble hautement prédictifs.
format du cours
- conférence interactive et discussion.
- beaucoup d'exercices et de la pratique.
implémentation de - Hands-on dans un environnement Live-Lab.
cours options de personnalisation
- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s'il vous plaît nous contacter pour organiser.
14 hours
Aperçu
auto-sklearn est un package Python construit autour de la bibliothèque d'apprentissage de la machine scikit-Learn. Il recherche automatiquement l'algorithme d'apprentissage approprié pour un nouveau jeu de données machine learning et optimise ses paramètres.
cette formation en direct (sur site ou à distance) dirigée par un instructeur est destinée aux praticiens de l'apprentissage automatique qui souhaitent utiliser auto-sklearn pour automatiser le processus de sélection et d'optimisation d'un modèle de machine learning.
à la fin de cette formation, les participants pourront:
- automatisez le processus de formation de modèles de machine learning très efficaces.
- construire des modèles de machine learning très précis tout en contournant les tâches plus fastidieuses de sélection, de formation et de test de différents modèles.
- utiliser la puissance de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes d'affaires réels.
format du cours
- conférence interactive et discussion.
- beaucoup d'exercices et de la pratique.
implémentation de - Hands-on dans un environnement Live-Lab.
cours options de personnalisation
- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s'il vous plaît nous contacter pour organiser.
cette formation en direct (sur site ou à distance) dirigée par un instructeur est destinée aux praticiens de l'apprentissage automatique qui souhaitent utiliser auto-sklearn pour automatiser le processus de sélection et d'optimisation d'un modèle de machine learning.
à la fin de cette formation, les participants pourront:
- automatisez le processus de formation de modèles de machine learning très efficaces.
- construire des modèles de machine learning très précis tout en contournant les tâches plus fastidieuses de sélection, de formation et de test de différents modèles.
- utiliser la puissance de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes d'affaires réels.
format du cours
- conférence interactive et discussion.
- beaucoup d'exercices et de la pratique.
implémentation de - Hands-on dans un environnement Live-Lab.
cours options de personnalisation
- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s'il vous plaît nous contacter pour organiser.
14 hours
Aperçu
auto-keras (également appelé Autokeras ou auto keras) est une bibliothèque python Open source pour l'apprentissage automatique automatisé (AutoML).
cette formation dirigée par un instructeur, en direct (sur site ou à distance) s'adresse aux scientifiques de données ainsi qu'aux personnes moins techniques qui souhaitent utiliser auto-keras pour automatiser le processus de sélection et d'optimisation d'un modèle de machine learning.
à la fin de cette formation, les participants pourront:
- automatisez le processus de formation de modèles de machine learning très efficaces.
- recherche automatiquement les meilleurs paramètres pour les modèles d'apprentissage profond.
- construire des modèles de machine learning très précis.
- utiliser la puissance de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes d'affaires réels.
format du cours
- conférence interactive et discussion.
- beaucoup d'exercices et de la pratique.
implémentation de - Hands-on dans un environnement Live-Lab.
cours options de personnalisation
- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s'il vous plaît nous contacter pour organiser.
- pour en savoir plus sur auto-keras, s'il vous plaît visitez: https://autokeras.com/
cette formation dirigée par un instructeur, en direct (sur site ou à distance) s'adresse aux scientifiques de données ainsi qu'aux personnes moins techniques qui souhaitent utiliser auto-keras pour automatiser le processus de sélection et d'optimisation d'un modèle de machine learning.
à la fin de cette formation, les participants pourront:
- automatisez le processus de formation de modèles de machine learning très efficaces.
- recherche automatiquement les meilleurs paramètres pour les modèles d'apprentissage profond.
- construire des modèles de machine learning très précis.
- utiliser la puissance de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes d'affaires réels.
format du cours
- conférence interactive et discussion.
- beaucoup d'exercices et de la pratique.
implémentation de - Hands-on dans un environnement Live-Lab.
cours options de personnalisation
- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s'il vous plaît nous contacter pour organiser.
- pour en savoir plus sur auto-keras, s'il vous plaît visitez: https://autokeras.com/
14 hours
Aperçu
AutoML est un logiciel d'apprentissage automatique convivial qui automatise une grande partie du travail nécessaire pour sélectionner un algorithme d'apprentissage machine idéal, ses paramètres de paramètre et les méthodes de pré-traitement.
cette formation dirigée par un instructeur, en direct (sur site ou à distance) s'adresse aux personnes techniques ayant un arrière-plan dans l'apprentissage automatique qui souhaitent optimiser les modèles de machine learning utilisés pour la détection de modèles complexes en Big Data.
à la fin de cette formation, les participants pourront:
- installer et évaluer divers outils AutoML Open source.
- train de haute qualité machine learning modèles.
- résoudre efficacement différents types de problèmes d'apprentissage machine supervisés.
- écrivez simplement le code nécessaire pour initier le processus automatisé de machine learning.
format du cours
- conférence interactive et discussion.
- beaucoup d'exercices et de la pratique.
implémentation de - Hands-on dans un environnement Live-Lab.
cours options de personnalisation
- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s'il vous plaît nous contacter pour organiser.
- pour en savoir plus sur AutoML, s'il vous plaît visitez: https://www.automl.org/
cette formation dirigée par un instructeur, en direct (sur site ou à distance) s'adresse aux personnes techniques ayant un arrière-plan dans l'apprentissage automatique qui souhaitent optimiser les modèles de machine learning utilisés pour la détection de modèles complexes en Big Data.
à la fin de cette formation, les participants pourront:
- installer et évaluer divers outils AutoML Open source.
- train de haute qualité machine learning modèles.
- résoudre efficacement différents types de problèmes d'apprentissage machine supervisés.
- écrivez simplement le code nécessaire pour initier le processus automatisé de machine learning.
format du cours
- conférence interactive et discussion.
- beaucoup d'exercices et de la pratique.
implémentation de - Hands-on dans un environnement Live-Lab.
cours options de personnalisation
- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s'il vous plaît nous contacter pour organiser.
- pour en savoir plus sur AutoML, s'il vous plaît visitez: https://www.automl.org/
28 hours
Aperçu
Ce cours de 4 jours présente l'IA et son application à l'aide du Python programmation Python . À la fin de ce cours, il est possible d’avoir une journée supplémentaire pour entreprendre un projet d’IA.
28 hours
Aperçu
This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
14 hours
Aperçu
RapidMiner est une plateforme logicielle de science des données open source pour le prototypage et le développement rapides d'applications. Il comprend un environnement intégré pour la préparation des données, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, l'exploration de texte et l'analyse prédictive.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser RapidMiner Studio pour la préparation des données, l’apprentissage automatique et le déploiement de modèles prédictifs.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installer et configurer RapidMiner
- Préparer et visualiser des données avec RapidMiner
- Valider les modèles d'apprentissage machine
- Mashup des données et créer des modèles prédictifs
- Opérationnaliser l'analyse prédictive dans un processus métier
- Dépanner et optimiser RapidMiner
Public
- Scientifiques de données
- Ingénieurs
- Développeurs
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser RapidMiner Studio pour la préparation des données, l’apprentissage automatique et le déploiement de modèles prédictifs.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installer et configurer RapidMiner
- Préparer et visualiser des données avec RapidMiner
- Valider les modèles d'apprentissage machine
- Mashup des données et créer des modèles prédictifs
- Opérationnaliser l'analyse prédictive dans un processus métier
- Dépanner et optimiser RapidMiner
Public
- Scientifiques de données
- Ingénieurs
- Développeurs
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
35 hours
Aperçu
This instructor-led, live training in Belgique (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to build, deploy, and manage machine learning workflows on Kubernetes.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Kubeflow on premise and in the cloud using AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
- Build, deploy, and manage ML workflows based on Docker containers and Kubernetes.
- Run entire machine learning pipelines on diverse architectures and cloud environments.
- Using Kubeflow to spawn and manage Jupyter notebooks.
- Build ML training, hyperparameter tuning, and serving workloads across multiple platforms.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Kubeflow on premise and in the cloud using AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
- Build, deploy, and manage ML workflows based on Docker containers and Kubernetes.
- Run entire machine learning pipelines on diverse architectures and cloud environments.
- Using Kubeflow to spawn and manage Jupyter notebooks.
- Build ML training, hyperparameter tuning, and serving workloads across multiple platforms.
14 hours
Aperçu
À quoi ressembleront les villes à l'avenir? Comment utiliser Artificial Intelligence (AI) pour améliorer la planification urbaine? Comment l'IA peut-elle être utilisée pour rendre les villes plus efficaces, plus vivables, plus sûres et plus écologiques?
Dans cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), nous examinons les différentes technologies qui composent l’IA, ainsi que les ensembles de compétences et le cadre mental nécessaires pour les utiliser pour la planification urbaine. Nous couvrons également les outils et les approches permettant de collecter et d’organiser des données pertinentes pour une utilisation en intelligence artificielle, notamment l’exploration de données.
Public
- Urbanistes
- Architectes
- Développeurs
- Fonctionnaires des transports
Format du cours
- Partie conférence, partie discussion et série d'exercices interactifs.
Remarque
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Dans cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), nous examinons les différentes technologies qui composent l’IA, ainsi que les ensembles de compétences et le cadre mental nécessaires pour les utiliser pour la planification urbaine. Nous couvrons également les outils et les approches permettant de collecter et d’organiser des données pertinentes pour une utilisation en intelligence artificielle, notamment l’exploration de données.
Public
- Urbanistes
- Architectes
- Développeurs
- Fonctionnaires des transports
Format du cours
- Partie conférence, partie discussion et série d'exercices interactifs.
Remarque
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
14 hours
Aperçu
Machine Learning est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. Deep Learning est un sous-champ de Machine Learning qui tente d'imiter le fonctionnement du cerveau humain dans la prise de décision. Il est formé avec les données afin de fournir automatiquement des solutions aux problèmes. Deep Learning offre de vastes possibilités au secteur médical, qui s’assied sur une mine de données.
Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants prendront part à une série de discussions, d'exercices et d'analyses d'études de cas afin de comprendre les principes fondamentaux de l' Deep Learning . Les outils et techniques de Deep Learning plus importants seront évalués et des exercices seront organisés pour préparer les participants à la réalisation de leur propre évaluation et à la mise en œuvre de solutions de Deep Learning au sein de leurs organisations.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les bases de l' Deep Learning
- Apprenez les techniques d' Deep Learning et leurs applications dans l'industrie
- Examiner les problèmes de médecine pouvant être résolus par les technologies d' Deep Learning
- Explorez les études de cas Deep Learning en médecine
- Formuler une stratégie pour adopter les dernières technologies de Deep Learning afin de résoudre des problèmes en médecine
Public
- Gestionnaires
- Professionnels de la santé dans des rôles de leadership
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants prendront part à une série de discussions, d'exercices et d'analyses d'études de cas afin de comprendre les principes fondamentaux de l' Deep Learning . Les outils et techniques de Deep Learning plus importants seront évalués et des exercices seront organisés pour préparer les participants à la réalisation de leur propre évaluation et à la mise en œuvre de solutions de Deep Learning au sein de leurs organisations.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les bases de l' Deep Learning
- Apprenez les techniques d' Deep Learning et leurs applications dans l'industrie
- Examiner les problèmes de médecine pouvant être résolus par les technologies d' Deep Learning
- Explorez les études de cas Deep Learning en médecine
- Formuler une stratégie pour adopter les dernières technologies de Deep Learning afin de résoudre des problèmes en médecine
Public
- Gestionnaires
- Professionnels de la santé dans des rôles de leadership
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
14 hours
Aperçu
L'algèbre linéaire est une branche des mathématiques qui traite des vecteurs, des matrices et des transformations linéaires. La connaissance de l'algèbre linéaire aide les ingénieurs et les développeurs à améliorer leurs capacités d'apprentissage machine. Comprendre les concepts de l'algèbre linéaire leur permet de mieux comprendre les principes qui sous-tendent les techniques d'apprentissage automatique et ainsi résoudre les problèmes plus rapidement.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront les bases de l'algèbre linéaire au cours de la résolution d'un problème d'apprentissage automatique à l'aide de méthodes d'algèbre linéaire.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'algèbre linéaire
- Apprendre les compétences en algèbre linéaire nécessaires à l'apprentissage automatique
- Utilisez des structures et des concepts d'algèbre linéaire lorsque vous travaillez avec des données, des images, des algorithmes, etc.
- Résoudre un problème d'apprentissage machine en utilisant l'algèbre linéaire
Public
- Développeurs
- Ingénieurs
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront les bases de l'algèbre linéaire au cours de la résolution d'un problème d'apprentissage automatique à l'aide de méthodes d'algèbre linéaire.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'algèbre linéaire
- Apprendre les compétences en algèbre linéaire nécessaires à l'apprentissage automatique
- Utilisez des structures et des concepts d'algèbre linéaire lorsque vous travaillez avec des données, des images, des algorithmes, etc.
- Résoudre un problème d'apprentissage machine en utilisant l'algèbre linéaire
Public
- Développeurs
- Ingénieurs
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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
Cette session de formation en classe explorera les outils d’apprentissage automatique avec Python (suggéré). Les délégués auront des exemples informatiques et des exercices d’études de cas à entreprendre.
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 .
21 hours
Aperçu
Introduction :
L'apprentissage en profondeur est en train de devenir l'un des principaux composants de la conception de produits futurs, qui souhaite intégrer l'intelligence artificielle au cœur de leurs modèles. Dans les 5 à 10 prochaines années, les outils de développement, les bibliothèques et les langages d' apprentissage approfondi deviendront des composants standard de chaque boîte à outils de développement logiciel. Jusqu'à présent Go Ogle, force de vente, Facebook , Amazon a été utilise avec succès AI de l' apprentissage en profondeur pour stimuler leur activité. Les applications vont de la traduction automatique, à l'analyse d'images, à l'analyse vidéo, à l'analyse de mouvement, à la création de publicités ciblées, etc.
Ce cours est destiné aux organisations qui souhaitent intégrer l' Deep Learning dans leurs stratégies de produits ou de services. Vous trouverez ci-dessous les grandes lignes du cours d’apprentissage approfondi que nous pouvons personnaliser pour différents niveaux d’employés / parties prenantes dans une organisation.
Public cible:
(En fonction du public cible, le matériel de cours sera personnalisé)
Cadres
Présentation générale de l'intelligence artificielle et de son intégration dans la stratégie d'entreprise, avec des séances consacrées à la planification stratégique, aux feuilles de route technologiques et à l'affectation des ressources pour garantir une valeur maximale.
Chefs de projet
Comment planifier un projet d'intelligence artificielle, y compris la collecte et l'évaluation de données, le nettoyage et la vérification de données, le développement d'un modèle de preuve de concept, l'intégration dans les processus métier et la livraison dans l'ensemble de l'organisation.
Les développeurs
Formations techniques approfondies, axées sur les réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur, l'analyse CNN (Image and Video Analytics), l'analyse de son et de texte (NLP) et l'intégration de l'IA dans les applications existantes.
Vendeurs
Vue d'ensemble de l'IA et de la manière dont elle peut satisfaire les besoins des clients, propositions de valeur pour divers produits et services, et comment apaiser les craintes et promouvoir les avantages de l'IA.
L'apprentissage en profondeur est en train de devenir l'un des principaux composants de la conception de produits futurs, qui souhaite intégrer l'intelligence artificielle au cœur de leurs modèles. Dans les 5 à 10 prochaines années, les outils de développement, les bibliothèques et les langages d' apprentissage approfondi deviendront des composants standard de chaque boîte à outils de développement logiciel. Jusqu'à présent Go Ogle, force de vente, Facebook , Amazon a été utilise avec succès AI de l' apprentissage en profondeur pour stimuler leur activité. Les applications vont de la traduction automatique, à l'analyse d'images, à l'analyse vidéo, à l'analyse de mouvement, à la création de publicités ciblées, etc.
Ce cours est destiné aux organisations qui souhaitent intégrer l' Deep Learning dans leurs stratégies de produits ou de services. Vous trouverez ci-dessous les grandes lignes du cours d’apprentissage approfondi que nous pouvons personnaliser pour différents niveaux d’employés / parties prenantes dans une organisation.
Public cible:
(En fonction du public cible, le matériel de cours sera personnalisé)
Cadres
Présentation générale de l'intelligence artificielle et de son intégration dans la stratégie d'entreprise, avec des séances consacrées à la planification stratégique, aux feuilles de route technologiques et à l'affectation des ressources pour garantir une valeur maximale.
Chefs de projet
Comment planifier un projet d'intelligence artificielle, y compris la collecte et l'évaluation de données, le nettoyage et la vérification de données, le développement d'un modèle de preuve de concept, l'intégration dans les processus métier et la livraison dans l'ensemble de l'organisation.
Les développeurs
Formations techniques approfondies, axées sur les réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur, l'analyse CNN (Image and Video Analytics), l'analyse de son et de texte (NLP) et l'intégration de l'IA dans les applications existantes.
Vendeurs
Vue d'ensemble de l'IA et de la manière dont elle peut satisfaire les besoins des clients, propositions de valeur pour divers produits et services, et comment apaiser les craintes et promouvoir les avantages de l'IA.
21 hours
Aperçu
L'apprentissage par renforcement en profondeur fait référence à la capacité d'un "agent artificiel" à apprendre par essais et erreurs et par récompenses et punitions. Un agent artificiel vise à imiter la capacité d'un être humain à obtenir et à construire un savoir par lui-même, directement à partir de données brutes telles que la vision. Pour réaliser l'apprentissage par renforcement, un apprentissage en profondeur et des réseaux de neurones sont utilisés. L'apprentissage par renforcement est différent de l'apprentissage par machine et ne repose pas sur des approches d'apprentissage supervisées et non supervisées.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront les bases de l’apprentissage en renforcement profond tout au long de la création d’un agent d’ Deep Learning .
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement en profondeur et être capable de le distinguer de l' Machine Learning
- Appliquer des algorithmes avancés d'apprentissage par renforcement pour résoudre des problèmes concrets
- Construire un agent d' Deep Learning
Public
- Développeurs
- Data Scientists
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront les bases de l’apprentissage en renforcement profond tout au long de la création d’un agent d’ Deep Learning .
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement en profondeur et être capable de le distinguer de l' Machine Learning
- Appliquer des algorithmes avancés d'apprentissage par renforcement pour résoudre des problèmes concrets
- Construire un agent d' Deep Learning
Public
- Développeurs
- Data Scientists
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
14 hours
Aperçu
L'intelligence artificielle est un ensemble de technologies permettant de créer des systèmes intelligents capables de comprendre les données et les activités associées à ces données afin de prendre des "décisions intelligentes". Pour les fournisseurs de services de télécommunication, la création d'applications et de services utilisant l'IA pourrait permettre d'améliorer les opérations et la maintenance dans des domaines tels que la maintenance et l'optimisation du réseau.
Dans ce cours, nous examinons les différentes technologies qui composent l’IA et les compétences requises pour les utiliser. Tout au long du cours, nous examinons les applications spécifiques d’AI dans l’industrie des télécommunications.
Public
- Ingénieurs de réseau
- Personnel d'exploitation du réseau
- Responsables techniques télécom
Format du cours
- Partie lecture, partie discussion, exercices pratiques
Dans ce cours, nous examinons les différentes technologies qui composent l’IA et les compétences requises pour les utiliser. Tout au long du cours, nous examinons les applications spécifiques d’AI dans l’industrie des télécommunications.
Public
- Ingénieurs de réseau
- Personnel d'exploitation du réseau
- Responsables techniques télécom
Format du cours
- Partie lecture, partie discussion, exercices pratiques
28 hours
Aperçu
Cortana Intelligence Suite est un ensemble de produits et services intégrés sur le cloud Microsoft Azure qui permettent aux entités de transformer des données en actions intelligentes.
Lors de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser les composants de Cortana Intelligence Suite pour créer des applications intelligentes pilotées par les données.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Apprendre à utiliser les outils de Cortana Intelligence Suite
- Acquérir les dernières connaissances en matière de gestion de données et d'analyse
- Utilisez les composants Cortana pour transformer les données en action intelligente
- Utilisez Cortana pour créer des applications à partir de rien et lancez-le sur le cloud
Public
- Scientifiques de données
- Programmeurs
- Les développeurs
- Gestionnaires
- Architectes
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Lors de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser les composants de Cortana Intelligence Suite pour créer des applications intelligentes pilotées par les données.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Apprendre à utiliser les outils de Cortana Intelligence Suite
- Acquérir les dernières connaissances en matière de gestion de données et d'analyse
- Utilisez les composants Cortana pour transformer les données en action intelligente
- Utilisez Cortana pour créer des applications à partir de rien et lancez-le sur le cloud
Public
- Scientifiques de données
- Programmeurs
- Les développeurs
- Gestionnaires
- Architectes
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 programmés L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones Python est un langage de programmation de haut niveau connu pour sa syntaxe claire et sa lisibilité Dans cette formation en direct, les participants apprendront comment implémenter des modèles d'apprentissage en profondeur pour la finance en utilisant Python à mesure qu'ils franchissent la phase de création d'un modèle de prédiction du prix des actions d'apprentissage en profondeur À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur en finance Utilisez Python, Keras et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur pour la finance Construire son propre modèle de prédiction du prix des actions en profondeur en utilisant Python Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
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. L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones. 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 mettre en œuvre des modèles d'apprentissage en profondeur pour les opérations bancaires en utilisant R au fur et à mesure de la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage en profondeur.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur
- Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur dans le secteur bancaire
- Utilisez R pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur pour le secteur bancaire
- Construire leur propre modèle de risque de crédit d'apprentissage profond en utilisant R
Public
- Développeurs
- Scientifiques de données
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage en profondeur pour les opérations bancaires en utilisant R au fur et à mesure de la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage en profondeur.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur
- Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur dans le secteur bancaire
- Utilisez R pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur pour le secteur bancaire
- Construire leur propre modèle de risque de crédit d'apprentissage profond en utilisant R
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. L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones. Python est un langage de programmation de haut niveau réputé pour sa syntaxe claire et sa lisibilité du code.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage en profondeur pour les opérations bancaires en utilisant Python au cours de la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage en profondeur.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur
- Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur dans le secteur bancaire
- Utilisez Python , Keras et TensorFlow pour créer des modèles d’apprentissage approfondi du secteur bancaire.
- Construire leur propre modèle de risque de crédit pour l'apprentissage en profondeur en utilisant Python
Public
- Les développeurs
- Scientifiques de données
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage en profondeur pour les opérations bancaires en utilisant Python au cours de la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage en profondeur.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur
- Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur dans le secteur bancaire
- Utilisez Python , Keras et TensorFlow pour créer des modèles d’apprentissage approfondi du secteur bancaire.
- Construire leur propre modèle de risque de crédit pour l'apprentissage en profondeur en utilisant Python
Public
- Les développeurs
- Scientifiques de données
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
7 hours
Aperçu
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux techniciens souhaitant apprendre à mettre en œuvre une stratégie d’apprentissage automatique tout en maximisant l’utilisation du Big Data.
À la fin de cette formation, les participants:
- Comprendre l'évolution et les tendances de l'apprentissage automatique.
- Savoir comment l'apprentissage machine est utilisé dans différents secteurs.
- Familiarisez-vous avec les outils, les compétences et les services disponibles pour implémenter l'apprentissage automatique au sein d'une organisation.
- Comprendre comment l'apprentissage automatique peut être utilisé pour améliorer l'exploration et l'analyse de données.
- Découvrez ce qu'est un backend de données et comment il est utilisé par les entreprises.
- Comprenez le rôle que jouent le big data et les applications intelligentes dans tous les secteurs.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
À la fin de cette formation, les participants:
- Comprendre l'évolution et les tendances de l'apprentissage automatique.
- Savoir comment l'apprentissage machine est utilisé dans différents secteurs.
- Familiarisez-vous avec les outils, les compétences et les services disponibles pour implémenter l'apprentissage automatique au sein d'une organisation.
- Comprendre comment l'apprentissage automatique peut être utilisé pour améliorer l'exploration et l'analyse de données.
- Découvrez ce qu'est un backend de données et comment il est utilisé par les entreprises.
- Comprenez le rôle que jouent le big data et les applications intelligentes dans tous les secteurs.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Prochains cours ML (Machine Learning)
2021-05-10 09:30:00
28 heures
2021-05-17 09:30:00
28 heures
2021-05-18 09:30:00
28 heures
2021-06-01 09:30:00
14 heures
2021-06-21 09:30:00
28 heures
Other countries
Conseil
Weekend ML (Machine Learning) cours, Soir ML (Machine Learning) formation, ML (Machine Learning) stage d’entraînement, ML (Machine Learning) formateur à distance, ML (Machine Learning) formateur en ligne, Machine Learning (ML) formateur Online, Machine Learning cours en ligne, ML (Machine Learning) cours à distance, ML (Machine Learning) professeur à distance, ML (Machine Learning) visioconférence, Machine Learning (ML) stage d’entraînement intensif, Machine Learning (ML) formation accélérée, Machine Learning (ML) formation intensive, Formation inter Machine Learning (ML), Formation intra Machine Learning (ML), Formation intra Enteprise ML (Machine Learning), Formation inter Entreprise Machine Learning, Weekend Machine Learning (ML) formation, Soir Machine Learning (ML) cours, Machine Learning (ML) coaching, ML (Machine Learning) entraînement, Machine Learning préparation, Machine Learning instructeur, Machine Learning professeur, ML (Machine Learning) formateur, ML (Machine Learning) stage de formation, Machine Learning cours, ML (Machine Learning) sur place, ML (Machine Learning) formations privées, Machine Learning (ML) formation privée, Machine Learning (ML) cours particulier, ML (Machine Learning) cours particuliers
.png "european central bank (ecb)")
.png "new york stock exchange (nyse)")
_ireland.gif "environmental protection agency (epa) ireland")
.jpg "european southern observatory (eso)")
