Les formations Machine Learning

Les formations Machine Learning

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.

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Plans de cours Machine Learning (ML)

Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
7 hours
This instructor-led, live training in Belgique (online or onsite) is aimed at software engineers or anyone who wish to learn how to use Vertex AI to perform and complete machine learning activities.

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

- Understand how Vertex AI works and use it as a machine learning platform.
- Learn about machine learning and NLP concepts.
- Know how to train and deploy machine learning models using Vertex AI.
7 hours
AlphaFold est un système Artificial Intelligence (AI) qui effectue la prévision des structures protéines. Il est développé par Alphabet’s/Google’s DeepMind comme un système d'apprentissage profond qui peut prédire avec précision les modèles 3D des structures protéines.

Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée aux biologistes qui souhaitent comprendre comment AlphaFold fonctionne et utilise AlphaFold les modèles en tant que guides dans leurs études expérimentales.

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

Comprendre les principes fondamentaux de AlphaFold. Apprenez comment cela fonctionne AlphaFold. Apprenez à interpréter AlphaFold les prévisions et les résultats.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de cours

Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
14 hours
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) est un logiciel de visualisation de mining de données à source ouverte. Il fournit une collection d'algorithmes d'apprentissage automatique pour la préparation des données, la classification, le cluster et d'autres activités de minage de données.

Cette formation guidée par des instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée à des analystes de données et des scientifiques de données qui souhaitent utiliser Weka pour effectuer des tâches de minage de données.

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

Installer et configurer Weka Comprendre Weka l’environnement et le système de travail. Exécuter des tâches de minage de données en utilisant Weka.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de cours

Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
14 hours
L'objectif de ce cours est de fournir une compétence de base dans l'application Machine Learning des méthodes en pratique. Grâce à l'utilisation du langage de programmation Python et ses différentes bibliothèques, et sur la base d'une multitude d'exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les blocs de construction les plus importants Machine Learning, comment prendre des décisions de modélisation des données, interpréter les résultats des algorithmes et valider les résultats.

Notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte d'outils Machine Learning avec confiance et éviter les tombes communes des applications Data Science.
21 hours
Dans cette formation en ligne, les participants apprendront les techniques d'apprentissage automatique les plus pertinentes et les plus avancées de Python, tout en construisant une série d'applications de démonstration impliquant des images, de la musique, du texte et des données financières À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique et des techniques pour résoudre des problèmes complexes Appliquer l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage semi-supervisé aux applications impliquant des données d'image, de musique, de texte et financières Pousser les algorithmes Python à leur potentiel maximal Utiliser des bibliothèques et des paquets tels que NumPy et Theano Public Développeurs Analystes Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
28 hours
le but de ce cours est de fournir une compétence générale dans l’application des méthodes de machine learning dans la pratique. Grâce à l’utilisation du langage de programmation Python et de ses différentes bibliothèques, et basé sur une multitude d’exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les principaux éléments constitutifs de machine learning, comment faire des décisions de modélisation de données, interpréter les les sorties des algorithmes et valider les résultats.

notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte à outils machine learning en toute confiance et d’éviter les pièges communs des applications Data sciences.
28 hours
C'est un cours de 4 jours introduisant l'IA et son application en utilisant le langage de programmation Python. Il y a une option d'avoir un jour supplémentaire pour mener un projet d'IA à la fin de ce cours.
21 hours
Profondement Reinforcement Learning se référent à la capacité d'un agent artificiel " de apprendre par l'essai et l'error et les récompenses. Un agent artificiel vise à émuler un homme ' la capacité d'obtenir et de construire les connaissances d'un seul, directement des infrastructures primes tels que la vision. Pour réaliser l'apprentissage de renforcement, les réseaux d'apprentissage et des réseaux neurales sont utilisés. L'apprentissage de reforcement est différente de l'apprentissage de la machine et ne s'appuie pas sur les approches d'apprentissage surveillantes et non surveillantes.

Dans cet instructeur, une formation vivante, les participants apprendront les fondamentaux de la profonde Reinforcement Learning alors qu'ils se déplaceront par la création d'un agent Deep Learning.

À la fin de cette formation, les participants peuvent:

Comprenez les concepts clés derrière la Profonde Reinforcement Learning et soient capables de le distinguer de Machine Learning Appliquer des algoritmes avancés Reinforcement Learning pour résoudre les problèmes du monde réel Construire un Deep Learning Agent

Audience

Développeurs des scientifiques de données

Format du cours

Participation, débat de partie, exercices et pratiques lourdes
28 hours
L’apprentissage en machine 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 domaine de l’apprentissage en machine qui utilise des méthodes basées sur les représentations de données d’apprentissage et les structures telles que les réseaux neuronaux.

Python est un langage de programmation de haut niveau connu pour sa syntaxe claire et sa lecture de code.

Dans cette formation guidée par l'instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage profond pour les télécoms en utilisant Python alors qu'ils passent par la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage profond.

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

Comprendre les concepts fondamentaux de l’apprentissage profond. Apprendre les applications et les utilisations de l'apprentissage profond dans la télécommunication. Utilisez Python, Keras, et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage profond pour les télécoms. Construisez votre propre modèle d'apprentissage profond du client en utilisant Python.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de cours

Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
14 hours
Embedding Projector est une application Web opensource permettant de visualiser les données utilisées pour former les systèmes d'apprentissage automatique Créé par Google, il fait partie de TensorFlow Cette formation en direct instruit présente les concepts derrière Embedding Projector et guide les participants à travers la configuration d'un projet de démonstration À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Explorer comment les données sont interprétées par des modèles d'apprentissage automatique Naviguer à travers les vues 3D et 2D des données pour comprendre comment un algorithme d'apprentissage automatique l'interprète Comprendre les concepts derrière Embeddings et leur rôle dans la représentation des vecteurs mathématiques pour les images, les mots et les chiffres Explorer les propriétés d'un embedding spécifique pour comprendre le comportement d'un modèle Appliquer le projet d'intégration à des cas d'utilisation du monde réel tels que la construction d'un système de recommandation de chanson pour les mélomanes Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
7 hours
Ce cours a été créé pour les gestionnaires, les architectes de solutions, les agents d'innovation, les CTO, les architectes de logiciels et tous ceux qui sont intéressés par un aperçu de l'intelligence artificielle appliquée et la prévision la plus proche pour son développement.
7 hours
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.
14 hours
Ce cours de formation est destiné aux personnes souhaitant appliquer le Machine Learning à des applications pratiques.

Public

Ce cours est destiné aux scientifiques et aux statisticiens qui connaissent bien les statistiques et savent programmer R (ou Python ou une autre langue choisie). Ce cours met l'accent sur les aspects pratiques de la préparation, de l'exécution, de l'analyse et de la visualisation de modèles / données.

Le but est de donner des applications pratiques à Machine Learning aux participants souhaitant appliquer les méthodes au travail.

Des exemples sectoriels sont utilisés pour rendre la formation pertinente pour le public cible.
14 hours
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 .
21 hours
Le réseau de neurones artificiels est un modèle de données informatique utilisé dans le développement de systèmes d' Artificial Intelligence (AI) capables d'effectuer des tâches "intelligentes". Neural Networks sont couramment utilisés dans les applications Machine Learning (ML), qui sont elles-mêmes une implémentation de l'IA. Deep Learning est un sous-ensemble de ML.
21 hours
This course will be a combination of theory and practical work with specific examples used throughout the event.
21 hours
Ce cours présente les méthodes d’apprentissage automatique dans les applications robotiques.

C'est un large aperçu des méthodes existantes, des motivations et des idées principales dans le contexte de la reconnaissance de formes.

Après une brève formation théorique, les participants effectueront un exercice simple en utilisant une source ouverte (généralement R) ou tout autre logiciel populaire.
21 hours
MATLAB is a numerical computing environment and programming language developed by MathWorks.
14 hours
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
R est un langage de programmation open-source gratuit pour la comptabilité statistique, l'analyse des données et les graphiques. La recherche est utilisée par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données à l'intérieur des sociétés et de l'académie. R a une grande variété de paquets pour l'exploitation de données.
21 hours
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.
35 hours
Ce cours est créé pour les personnes qui n'ont aucune expérience en probabilités et statistiques .
7 hours
L'environnement intégré du système Wolfram fait un outil efficace d'analyse et de présentation des données. Ce cours couvre les aspects du langage Wolfram relatifs à l'analyse, notamment le calcul statistique, la visualisation, l'importation et l'exportation de données et la génération automatique de rapports.
21 hours
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 .
21 hours
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
7 hours
Snorkel est un système permettant de créer, modéliser et gérer rapidement des données d'entraînement Il se concentre sur l'accélération du développement d'applications d'extraction de données structurées ou «sombres» pour des domaines dans lesquels de grands ensembles d'apprentissage étiquetés ne sont pas disponibles ou faciles à obtenir Dans cette formation en ligne, les participants apprendront des techniques pour extraire de la valeur à partir de données non structurées telles que du texte, des tableaux, des figures et des images grâce à la modélisation des données d'entraînement avec Snorkel À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Créer par programmation des ensembles d'entraînement pour permettre l'étiquetage d'ensembles d'entraînement massifs Former des modèles finaux de haute qualité en commençant par modéliser des ensembles d'entraînement bruyants Utiliser Snorkel pour implémenter de faibles techniques de supervision et appliquer la programmation de données à des systèmes d'apprentissage machine faiblement supervisés Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
Encog est un framework d'apprentissage machine opensource pour Java etNet Dans cette formation en direct, les participants apprendront des techniques avancées d'apprentissage automatique pour construire des modèles prédictifs précis de réseaux neuronaux À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Mettre en œuvre différentes techniques d'optimisation des réseaux neuronaux pour résoudre les problèmes de sous-équipement et de surapprentissage Comprendre et choisir parmi un certain nombre d'architectures de réseaux neuronaux Mettre en place des réseaux de feed-back et de feedback supervisés Public Développeurs Analystes Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
Encog est un framework d'apprentissage machine opensource pour Java etNet Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment créer différents composants de réseau neuronal en utilisant ENCOG Les études de cas de Realworld seront discutées et des solutions basées sur le langage machine à ces problèmes seront explorées À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Préparer les données pour les réseaux de neurones en utilisant le processus de normalisation Mettre en œuvre des réseaux d'anticipation et des méthodologies de formation à la propagation Implémenter des tâches de classification et de régression Modéliser et former des réseaux de neurones à l'aide de l'atelier basé sur l'interface graphique d'Encog Intégrez le support de réseau neuronal dans les applications realworld Public Développeurs Analystes Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser les techniques d'apprentissage automatique et de traitement automatique du langage naturel (NLP) pour extraire de la valeur à partir de données textuelles À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Résoudre des problèmes de science des données basés sur du texte avec un code réutilisable de haute qualité Appliquer différents aspects de scikitlearn (classification, clustering, régression, réduction de dimension) pour résoudre des problèmes Construire des modèles d'apprentissage automatique efficaces en utilisant des données textuelles Créer un ensemble de données et extraire des entités à partir d'un texte non structuré Visualiser les données avec Matplotlib Construire et évaluer des modèles pour mieux comprendre Résoudre les erreurs d'encodage de texte Public Développeurs Data Scientists Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
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 .

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