En ligne ou sur site, les cours de Reconnaissance de motifs animés par un instructeur démontrent, grâce à des discussions interactives et des exercices pratiques, les fondements et les sujets avancés de la Reconnaissance de motifs.
La formation en Reconnaissance de motifs est disponible en « formation en direct en ligne » ou en « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (aussi appelée « formation en direct à distance ») est réalisée au moyen d'un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être organisée localement sur les installations du client à Anvers ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg situés à Anvers.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formations
Anvers
Hotel NH Collection Antwerp Centre, Pelikaanstraat 84, Anvers, Belgique, 2018
L'hôtel dispose d'une capacité de conférence pouvant accueillir jusqu'à 110 participants, avec 6 espaces dédiés et flexibles disponibles. Une gamme de salles de réunion plus petites et une salle de conférence plus grande sont disponibles pour les grandes et petites réunions. Les installations comprennent un équipement audiovisuel moderne, avec des rafraîchissements disponibles sur commande et un organisateur d'événements sur place pour vous aider. Fait inhabituel pour un hôtel du centre-ville, l'hôtel propose un parking dans son propre garage.
Cette formation en direct, dispensée par un formateur à Anvers (en ligne ou sur site), fournit une introduction au domaine de la reconnaissance des motifs et de l'apprentissage automatique. Elle aborde des applications pratiques dans les domaines des statistiques, de l'informatique, du traitement du signal, de la vision par ordinateur, de l'extraction de données (data mining) et de la bio-informatique.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Appliquer des méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance des motifs.
Utiliser des modèles clés tels que les réseaux de neurones et les méthodes de noyau pour l'analyse des données.
Implémenter des techniques avancées pour la résolution de problèmes complexes.
Améliorer la précision des prédictions en combinant différents modèles.
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