人工知能(AI)のトレーニングコース

人工知能(AI)のトレーニングコース

現地のインストラクターによるライブ人工知能(AI)トレーニングコースでは、実世界の問題を解決するためのAIソリューションの実装方法を実践的に提供しています。 AIトレーニングは、「オンサイトライブトレーニング」または「リモートライブトレーニング」として利用できます。現地でのトレーニングは、 NobleProg提携の企業研修センターで受講可能です。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。

お客様の声

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Artificial Intelligenceコース概要

Title
期間
概要
Title
期間
概要
7 hours
概要
このコースは、管理者、ソリューションアーキテクト、イノベーションオフィサー、CTO、ソフトウェアアーキテクト、および応用人工知能の概要とその開発に最も近い予測に関心のある人を対象としています。
21 hours
概要
Machine Learningは、コンピュータが明示的にプログラムされていなくても学習することができる人工知能の一分野です。 Pythonはその明確な構文と読みやすさで有名なプログラミング言語です。それは機械学習アプリケーションを開発するためのよくテストされたライブラリとテクニックの優れたコレクションを提供します。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は銀行業界における現実世界の問題を解決するための機械学習技術とツールの適用方法を学びます。

参加者は最初に主要な原則を学び、次に自分の機械学習モデルを構築し、それを使っていくつかのチームプロジェクトを完成させることによって自分の知識を実践に移します。

観客

- 開発者
- データ科学者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
28 hours
概要
Cortana インテリジェンススイートは、エンティティがインテリジェントアクションにデータを変換できるようにする、Microsoft Azure クラウド上の統合された製品とサービスのバンドルです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Cortana インテリジェンススイートの一部であるコンポーネントを使用して、データ駆動型のインテリジェントアプリケーションを構築する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- コルタナインテリジェンススイートツールを使用する方法を学ぶ
- は、データ管理と分析の最新の知識を取得
- は Cortana コンポーネントを使用して、データをインテリジェントアクションに変換し
- は、Cortana を使用してアプリケーションを最初から構築し、クラウド上で起動し

観客

- データサイエンティスト
- プログラマ
- 開発者
- マネージャ
- 建築家
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。Python は、明確な構文とコードの可読性で有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習株価予測モデルの作成をステップとして、Python を使用して財務の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと金融の深い学習の使用を学ぶ
- は、Python、Keras、TensorFlow を使用して、ファイナンスのための深い学習モデルを作成し
- は、Python
を使用して独自の深い学習株価予測モデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされていなくても学習することができる人工知能の一分野です。ディープラーニングは、学習データ表現およびニューラルネットワークなどの構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。 Rは金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はRを使用して銀行向けのディープラーニングモデルを実装する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- ディープラーニングの基本概念を理解する
- 銀行業務におけるディープラーニングの応用と使用法を学ぶ
- Rを使って銀行業務のための深い学習モデルを作成する
- Rを使用して独自のディープラーニング信用リスクモデルを構築する

観客

- 開発者
- データ科学者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。Python は、明確な構文とコードの可読性で有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習信用リスクモデルの作成をステップとして、Python を使用して銀行の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと銀行
で深い学習の使用を学ぶ - は Python、Keras、TensorFlow を使用して、銀行
のための深い学習モデルを作成します。 - は、Python
を使用して独自の深い学習信用リスクモデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされていなくても学習することができる人工知能の一分野です。ディープラーニングは、学習データ表現およびニューラルネットワークなどの構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。 Rは金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

この講師主導のライブトレーニングでは、ディープラーニング株価予測モデルの作成を進めながら、参加者はRを使用して金融のディープラーニングモデルを実装する方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- ディープラーニングの基本概念を理解する
- 金融におけるディープラーニングの応用と使い方を学ぶ
- Rを使って金融に関する深い学習モデルを作成する
- Rを使用して独自のディープラーニング株価予測モデルを構築する

観客

- 開発者
- データ科学者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされていなくても学習することができる人工知能の一分野です。 Rは金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は金融業界の現実的な問題を解決するための機械学習技術とツールを適用する方法を学びます。プログラミング言語としてRが使用されます。

参加者は最初に主要な原則を学び、次に自分の機械学習モデルを構築し、それを使っていくつかのチームプロジェクトを完成させることによって自分の知識を実践に移します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- 機械学習の基本概念を理解する
- 金融における機械学習の応用と使い方を学ぶ
- Rによる機械学習を使用して独自のアルゴリズム取引戦略を開発する

観客

- 開発者
- データ科学者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
14 hours
概要
コンピュータビジョンは、デジタルメディアから有用な情報を自動的に抽出、分析、理解することを含むフィールドです。Python は、その明確な構文とコード readibility のための有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Python を使用した単純なコンピュータビジョンアプリケーションのセットの作成をステップとして、コンピュータビジョンの基本を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- コンピュータビジョンの基本を理解する
- Python を使用してコンピュータビジョンタスクを実装する
- は、独自の顔、オブジェクト、およびモーション検出システムを構築する

観客

- Python プログラマは、コンピュータビジョン
に興味を持って コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされていなくても学習することができる人工知能の一分野です。 Pythonはその明確な構文と読みやすさで有名なプログラミング言語です。それは機械学習アプリケーションを開発するためのよくテストされたライブラリとテクニックの優れたコレクションを提供します。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は金融業界の現実的な問題を解決するための機械学習技術とツールを適用する方法を学びます。

参加者は最初に主要な原則を学び、次に自分の機械学習モデルを構築し、それを使っていくつかのチームプロジェクトを完成させることによって自分の知識を実践に移します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- 機械学習の基本概念を理解する
- 金融における機械学習の応用と使い方を学ぶ
- Python機械学習を使用して独自のアルゴリズム取引戦略を開発する

観客

- 開発者
- データ科学者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
35 hours
概要
技術の進歩と情報量の増加は、法執行機関の実施方法を変革しています。ビッグデータがもたらす課題は、ビッグデータと #39 の約束とほぼ同じくらい困難です。データを効率的に格納することは、これらの課題の1つです。それを効果的に分析することは別です。

は、このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は、ビッグデータ技術にアプローチするための考え方を学び、既存のプロセスや政策への影響を評価し、犯罪者を識別する目的のためにこれらの技術を実装する活動と犯罪を防止する。世界中の法執行機関からのケーススタディは、彼らの採用のアプローチ、課題と結果についての洞察を得るために検討されます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は調査の間に物語をつなぎ合わせるために従来のデータ収集プロセスとビッグデータ技術を結合する
- は、データ解析のための産業用ビッグデータストレージおよび処理ソリューションを実装
- は、犯罪捜査にデータ駆動型のアプローチを有効にするための最も適切なツールとプロセスの採用のための提案を準備する

観客

技術的な背景を持つ - 法執行機関のスペシャリスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
NLP のための

深い学習は、マシンが複雑な言語処理に簡単に学ぶことができます。現在可能なタスクの中には、写真の言語の翻訳とキャプションの生成があります。DL (ディープラーニング) は ML (機械学習) のサブセットです。Python は、NLP のための深い学習のためのライブラリが含まれている一般的なプログラミング言語です。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は、画像のセットを 処理し、キャプションを生成するアプリケーションを作成するように NLP (自然言語処理) の Python ライブラリを使用することを学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

Python ライブラリを使用した NLP のための - デザインと コード DL
- は、画像の大幅に膨大なコレクションを読み取り、キーワードを生成する Python コードを作成し
- は が検出されたキーワードからキャプションを生成する Python コードを作成し

観客

- プログラマー 言語学に興味を持って
NLP の理解を求める - プログラマ (自然言語処理)
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
Python の機械学習において、テキスト要約機能は入力テキストを読み出し、 テキスト 要約を生成することができます。この機能 は、コマンドラインまたは Python API/ライブラリとして から 利用できます。1つの刺激的なアプリケーションは、エグゼクティブ・サマリーの速い作成です。 これは、レポートやプレゼンテーションを生成する前に テキストデータの大規模なボディ 確認 必要がある組織にとって特に便利です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は Python を使用して、入力 テキストの要約を自動生成する簡単なアプリケーション 作成する を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- テキストを要約するコマンドラインツールを使用します。
- デザイン と Python ライブラリを使用して、テキストの要約 コードを作成します。
- 3 つの Python 要約 ライブラリの評価: スミ0.7.0、pysummarization 1.0.4、readless 1.0.17

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
35 hours
概要
このコースは、ニューラルネットワーク、一般的には機械学習アルゴリズム、ディープラーニング(アルゴリズムとアプリケーション)に関する概念的な知識を身に付けることから始まります。

パート1(40%)このトレーニングのは基本に、より焦点となっていますが、適切な技術を選択するのに役立ちます: TensorFlow 、 Caffe 、Theano、DeepDrive、 Kerasなど

このトレーニングのパート2(20%)では、深い学習モデルを簡単に書くことができるPythonライブラリ、Theanoが紹介されています。

トレーニングのパート3(40%)は、 Go ogleのDeep Learning用オープンソースソフトウェアライブラリのTensorflow - 2nd Generation APIに広く基づいています。例とハンドソンはすべてTensorFlowで作成されTensorFlow 。

観客

このコースは、 Deep LearningプロジェクトにTensorFlowを使用しようとしているエンジニアを対象としています。

このコースを修了すると、参加者は以下のことを行います。

-

ディープニューラルネットワーク(DNN)、CNN、およびRNNについて十分に理解している

-

TensorFlowの構造と展開メカニズムを理解する

-

インストール/実稼働環境/アーキテクチャーのタスクおよび構成を実行できる

-

コード品質の評価、デバッグの実行、監視が可能

-

モデルのトレーニング、グラフの作成、伐採などの高度な生産を実装できる
14 hours
概要
Apache OpenNLP ライブラリは、自然言語テキストを処理するための機械学習ベースのツールキットです。言語の検出、トークナイゼーション、文のセグメンテーション、品詞のタグ付け、名前付きエンティティの抽出、チャンク、解析、おけるの解決など、最も一般的な NLP タスクをサポートしています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、OpenNLP を使用してテキストベースのデータを処理するモデルを作成する方法について説明します。サンプルのトレーニングデータと同様にカスタマイズされたデータセットは、演習の演習の基礎として使用されます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- OpenNLP
のインストールと設定 - は、既存のモデルをダウンロードするだけでなく、独自の
を作成する - は、サンプルデータの様々なセットのモデルを訓練する
既存の Java アプリケーションと OpenNLP を統合する -

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は銀行業界における現実世界の問題を解決するための機械学習技術とツールの適用方法を学びます。プログラミング言語としてRが使用されます。

参加者は最初に重要な原則を学び、次に自分の機械学習モデルを構築し、それらを使って数多くのライブプロジェクトを完成させることによって知識を実践に移します。

観客

- 開発者
- データ科学者
- 技術的背景を持つ銀行の専門家

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
14 hours
概要
AIは、「インテリジェントな決定」をするためにデータとデータを取り巻く活動を理解することができるインテリジェントシステムを構築するための技術の集まりです。テレコムプロバイダにとって、AIを利用するアプリケーションやサービスを構築することは、メンテナンスやネットワークの最適化などの分野における運用とサービスの向上への扉を開くことができます。

このコースでは、AIを構成するさまざまなテクノロジとそれらを使用するために必要なスキルセットを調べます。コース全体を通して、テレコム業界におけるAIの特定のアプリケーションを検証します。

観客

- ネットワークエンジニア
- ネットワーク運用要員
- 通信技術マネージャー

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、実習
35 hours
概要
は、トレーニングの終わりまでに代表者が十分に不可欠な python の概念が装備されていることが期待され、十分に NLP と ML ベースの操作のほとんどを実装する NLTK を使用することができる必要があります。トレーニングは、実行の知識だけでなく、その技術の論理的かつ運用上の知識を提供することを目的としています。
14 hours
概要
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はMatlabを使用して画像認識用の畳み込みニューラルネットワークを設計、構築、および視覚化する方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- 深い学習モデルを構築する
- データラベリングを自動化する
- モデルと協力CaffeとTensorFlow - Keras
- 複数のGPU 、クラウド、またはクラスターを使用してデータをトレーニングする

観客

- 開発者
- エンジニア
- ドメインエキスパート

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
21 hours
概要
予測分析は、データ分析を使用して将来に関する予測を行うプロセスです。このプロセスでは、データマイニング、統計、および機械学習の手法と共にデータを使用して、将来のイベントを予測するための予測モデルを作成します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Matlab を使用して予測モデルを作成し、それらを大規模なサンプルデータセットに適用して、データに基づいて将来のイベントを予測する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 予測モデルを作成して、履歴データとトランザクション
のパターンを分析します。 - 予測モデリングを使用してリスクとオポチュニティを特定する
- は重要な傾向を取り込む数学的モデルを構築する
- は、デバイスやビジネスシステムのデータを使用して、廃棄物の削減、時間の節約、コスト削減を

観客

- 開発者
- エンジニア
- ドメインの専門家
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
7 hours
概要
TensorFlow サービングは機械学習 (ML) モデルを生産に提供するためのシステムです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、TensorFlow サービスを構成して使用して、ML モデルを運用環境で展開および管理する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 列車、輸出、様々な TensorFlow モデルを提供
- は、単一のアーキテクチャと一連の api を使用して、テストおよび配備アルゴリズムを
- は TensorFlow モデルを越えて他のタイプのモデルを提供するためにサービング TensorFlow を拡張する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、ios モバイルアプリの作成と展開をステップとして、ios マシンラーニング (ML) テクノロジスタックの使用方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 画像処理、テキスト解析、音声認識が可能なモバイルアプリを作成する
- は、ios アプリへの統合のために事前に訓練された ml モデルにアクセス
- カスタム ml モデルを作成する
- ios アプリに Siri 音声サポートを追加
- 理解また、coreML、ビジョン、CoreGraphics、GamePlayKit
などのフレームワークを使用して、Python、- 、Keras、コーヒー、sci キットの学習、Tensorflow、アナコンダ、スパイダー libsvm

観客の

のような言語やツールを使用

- 開発者

形式のコース

- パートの講義、一部の議論、演習と重い実践的な実践
21 hours
概要
自然言語生成 (NLG) は、コンピュータによる自然言語のテキストまたは音声の生産を指します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Python を使用して、独自の NLG システムをゼロから構築することによって、高品質な自然言語のテキストを生成する方法について説明します。ケーススタディも検討され、関連する概念は、コンテンツを生成するためのライブラボプロジェクトに適用されます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、NLG を使用して、ジャーナリズム、不動産、気象、スポーツレポートなど、さまざまな業種のコンテンツを自動的に生成し
- ソースコンテンツの選択と整理、文章のプランニング、オリジナルコンテンツの自動生成のためのシステムの準備
- は NLG のパイプラインを理解し、各段階で適切な技術を適用する
- 自然言語生成 (NLG) システムのアーキテクチャを理解する
- 解析および順序付けに最適なアルゴリズムとモデルを実装する
- は、一般に利用可能なデータソースからデータをプルし、生成されたテキストの材料として使用するキュレーションデータベース
- は、コンピュータ生成、自動化されたコンテンツの作成とマニュアルと労力を書くプロセスを置き換える

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
は、このインストラクター主導で、ライブトレーニング、参加者は、テキストベースのデータから値を抽出するために適切な機械学習と NLP (自然言語処理) 技術を使用する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、高品質で再利用可能なコード
でテキストベースのデータサイエンスの問題を解決します。 - は、問題を解決するために scikit (分類、クラスタリング、回帰、次元削減) のさまざまな側面を適用し
- テキストベースのデータ
を用いた効果的な機械学習モデルの構築 - データセットを作成し、非構造化テキストからフィーチャを抽出する
Matplotlib でデータを視覚化 -
- を構築し、洞察力を得るためにモデルを評価
- テキストエンコーディングエラーのトラブルシューティング

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
Encog は、Java と .net のためのオープンソースのマシン学習フレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は ENCOG を使用してさまざまなニューラルネットワークコンポーネントを作成する方法を学習します。現実世界のケーススタディについて説明し、これらの問題に対するマシン言語ベースのソリューションについて検討します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 正規化プロセスを使用してニューラルネットワークのデータを準備する
- は、フィードフォワードネットワークと伝播トレーニングの方法論を実装する
- 分類および回帰タスクの実装
Encog & #39 GUI ベースのワークベンチ を用いたニューラルネットワークの - モデルとトレーニング
- は、現実世界のアプリケーションにニューラルネットワークのサポートを統合する

観客

- 開発者
- アナリスト
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
Encog は、Java と .net のためのオープンソースのマシン学習フレームワークです。

このインストラクター主導の, ライブトレーニング, 参加者は、正確なニューラルネットワークの予測モデルを構築するための高度の機械学習技術を学びます.

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、underfitting とオーバーフィット回避
を解決するために異なるニューラルネットワークの最適化技術を実装する - 理解し、ニューラルネットワークのアーキテクチャの数から選択してください
- は、監視対象のフィードフォワードおよびフィードバックネットワークを実装し

観客

- 開発者
- アナリスト
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、実際のアプリケーションの作成をステップとして、R を使用して機械学習のための高度なテクニックを学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

ハイパーパラメータのチューニングと深い学習 として - の使用技術
- を理解し、教師なし学習技術を実装する
- は、大規模なアプリケーションで使用するための生産にモデルを置く

観客

- 開発者
- アナリスト
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、画像、音楽、テキスト、財務データを含む一連のデモアプリケーションを構築する際に、Python で最も関連性の高い最先端の機械学習技術を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は複雑な問題を解くための機械学習アルゴリズムと技法を実装する
- は、画像、音楽、テキスト、および財務データを含むアプリケーションに深い学習と半教師付き学習を適用する
- は Python アルゴリズムを最大のポテンシャル
にプッシュする - は NumPy やテアノなどのライブラリーやパッケージを使用して

観客

- 開発者
- アナリスト
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
このコースの目的は、機械学習の方法を実際に適用するための一般的な習熟度を提供することです。Python プログラミング言語とそのさまざまなライブラリを使用することにより、数多くの実用的な例に基づいて、このコースでは、機械学習の最も重要なビルディングブロックの使用方法、データモデリングの決定方法、アルゴリズムを出力し、結果を検証します。

私たちの目標は、機械学習ツールボックスから最も基本的なツールを理解して使用するためのスキルを自信を持って提供し、データサイエンスアプリケーションの共通の落とし穴を回避することです。
21 hours
概要
フィジーは、ImageJ (科学的な多次元画像のための画像処理プログラム) と科学的な画像解析のためのプラグインの数をバンドルするオープンソースの画像処理パッケージです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、フィジーの分布とその基礎となる ImageJ プログラムを使用して画像解析アプリケーションを作成する方法を受講者が学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- はフィジー & #39 を使用しています; ImageJ
を拡張するための高度なプログラミング機能とソフトウェアコンポーネント - ステッチ大規模な3d 画像の重なりタイルから
- は、統合された更新システムを使用して、起動時にフィジーのインストールを自動的に更新し
- は、幅広いスクリプト言語から選択して、カスタムイメージ解析ソリューションを構築し
- はフィジー & #39 を使用しています; 大規模な bioimage データセットの ImgLib などの強力ライブラリ
- は、アプリケーションを配備し、同様のプロジェクトで他の科学者と共同作業を行い

観客

- 科学者
- 研究者
- 開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
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