人工知能のトレーニングコース | Artificial Intelligence (AI)のトレーニングコース

人工知能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AI(人工知能)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実践しています。 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。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。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。 NobleProg - あなたのローカルトレーニングプロバイダ。

お客様の声

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人工知能コース概要

Title
期間
概要
Title
期間
概要
14 hours
概要
このコースでは、自動車業界における AI ( 機械学習と深い学習を重視) について説明します。これは、どの技術が (潜在的に) 車の中で複数の状況で使用することができます決定するのに役立ちます: 簡単な自動化、画像認識から自律意思決定に。
21 hours
概要
このコースは、英語の文章から意味を抽出することに興味がある人向けに作られていますが、その知識は他の人間の言語にも適用できます。

このコースでは、ブログ投稿、つぶやきなど、人間が書いたテキストをどのように利用するかについて説明します。

例えば、アナリストは広範なデータソースに基づいて自動的に結論に達するアルゴリズムを設定することができます。
14 hours
概要
パターンマッチングは、イメージ内で指定されたパターンを検索するために使用される技法です。これは、キャプチャされたイメージ内の特定の特性の存在を決定するために使用することができます, 例えば、工場出荷時のラインまたはコンポーネントの指定された寸法の欠陥製品に期待されるラベル."パターン認識" (関連するサンプルの大きなコレクションに基づいて一般的なパターンを認識する) とは異なり、特に我々が探しているものを決定し、期待されるパターンが存在するかどうかを教えてくれます。

聴衆 マシンビジョンアプリケーションの開発を目指しているエンジニアと開発者 製造エンジニア、技術者、マネージャー

形式のコース このコースでは、マシンビジョンに適用されるパターンマッチングの分野で使われるアプローチ、技術、アルゴリズムを紹介します。
21 hours
概要
PaddlePaddle (パラレル分散ディープラーニング) は、Baidu によって開発されたスケーラブルなディープラーニングプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、PaddlePaddle を使用して、製品およびサービスアプリケーションで深い学習を可能に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:

- の設定と構成 PaddlePaddle
- は、画像認識とオブジェクト検出のための畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を設定する
- は、感情解析のためのリカレントニューラルネットワーク (RNN) を設定する
- はユーザーが答えを見つけるのを助けるために推薦システムの深い学習をセットアップした
- は、クリックスルー率 (CTR) を予測し、大規模な画像セットを分類し、光学式文字認識 (OCR) を実行し、検索をランク付けし、コンピュータウイルスを検出し、勧告システムを実装します。

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
このコースでは、OptaPlannerを教えるための実践的なアプローチを使用します。このツールの基本機能を実行するために必要なツールを参加者に提供します。
14 hours
概要
OpenNNは、C ++で書かれたオープンソースのクラスライブラリであり、機械学習に使用するためにニューラルネットワークを実装しています。

このコースでは、ニューラルネットワークの原則を解説し、OpenNNを使用してサンプルアプリケーションを実装します。

オーディエンス
Deep Learningアプリケーションを作成したいソフトウェア開発者とプログラマ

コースの形式
講義とディスカッションは実践演習と相まって、
7 hours
概要
OpenNMT は、トーチの数学的なツールキットを利用したフル機能の、オープンソース (MIT) の神経機械翻訳システムです。

このトレーニング参加者の

では、さまざまなサンプルデータセットの翻訳を実行するために OpenNMT を設定して使用する方法について学習します。このコースは、機械翻訳に適用されるニューラルネットワークの概要から始まります。受講者は、学習した概念についての理解を示し、インストラクターからフィードバックを得るために、コース全体でライブ演習を実施します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者はライブ OpenNMT ソリューションを実装するために必要な知識と実践を持っています。

ソースとターゲット言語のサンプルは、オーディエンス & #39 の要件に従って事前に配置されます。

観客

技術的な背景を持つ - ローカリゼーションスペシャリスト
- グローバルコンテンツマネージャ
- ローカリゼーションエンジニア
グローバルコンテンツソリューションの実装を担当する - ソフトウェア開発者
コース の

形式

- 部講義、一部討論、重い実地練習
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
14 hours
概要
OpenFace は、Python とトーチベースのオープンソース、Google & #39 に基づくリアルタイムの顔認識ソフトウェアです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、OpenFace & #39 のコンポーネントを使用して、サンプルの顔認識アプリケーションを作成して展開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、dlib、OpenVC、トーチ、および nn4 を含む OpenFace & #39 のコンポーネントを使用して、顔検出、アライメント、および変換
を実装します。 - は、監視、身元確認、バーチャルリアリティ、ゲーム、リピート顧客の特定など、実世界のアプリケーションに OpenFace を適用します

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
OpenCV (オープンソースコンピュータビジョンライブラリ: http://opencv.org) は、数百のコンピュータビジョンアルゴリズムを含む、オープンソースの BSD ライセンスライブラリです。

観客

このコースは、コンピュータビジョンプロジェクトのための OpenCV を活用しようとしているエンジニアや建築家に向けられている
21 hours
概要
コースは、商業 MATLAB のパッケージに代替プログラムを知っていただきたい人のために捧げられています。3日間のトレーニングは、環境を移動し、データ解析とエンジニアリング計算のためのオクターブパッケージを実行するための包括的な情報を提供しています。訓練の受け手は初心者であるが、またプログラムを知って、彼らの知識を体系化し、彼らの技術を改善したいと思う人。他のプログラミング言語の知識は必須ではありませんが、学習者と #39 を非常に容易にし、知識を習得します。コースでは、多くの実用的な例では、プログラムを使用する方法が表示されます。
14 hours
概要
この教室ベースのトレーニングセッションは、関連する神経と深いネットワークライブラリを引き受けるためのプレゼンテーションと コンピュータベースの例とケーススタディの演習が含まれます
21 hours
概要
この教室ベースのトレーニングセッションは、ビジネスで AI とロボティクスのアプリケーションと一緒に NLP のテクニックを探求します。デリゲートは、Python

を使用して コンピュータベースの例とケーススタディの解決演習を実施します
21 hours
概要
は、非構造化データがすべてのデータの 90% 以上を占めていると推定されており、その多くはテキスト形式になっています。ブログの投稿、つぶやき、ソーシャルメディア、およびその他のデジタル出版物は、継続的にデータのこの成長体に追加します。

このコースでは、このデータから洞察と意味を抽出することを中心にしています。R 言語と自然言語処理 (NLP) ライブラリを活用して、コンピュータサイエンス、人工知能、計算言語学などの概念と技法を組み合わせて、テキストデータの背後にある意味をアルゴリズムに理解します。データサンプルは、お客様の要件ごとにさまざまな言語で使用できます。

このトレーニング参加者の終わりまでに

は、異なるソースからデータセット (大小) を準備し、その意義を分析して報告するための適切なアルゴリズムを適用することができます。

聴衆 言語学者とプログラマー

形式のコース パート講演、パート討論、重い実地練習、時折テスト理解を測る
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
14 hours
概要
R は、統計計算、データ解析、およびグラフィックスのためのオープンソースのフリープログラミング言語です。R は、企業や学界の中のマネージャーやデータアナリストの増加によって使用されています。R には、データマイニング用のさまざまなパッケージがあります。
28 hours
概要
このコースでは、ニューラルネットワークと一般的に機械学習アルゴリズムでは、深い学習 (アルゴリズムとアプリケーション) の知識を与える。

このトレーニングは、ファンダメンタルズに焦点を当てていますが、右の技術を選択するのに役立ちます: TensorFlow、カフェ、テアーノ、DeepDrive、Keras、等。例は TensorFlow で作られています。
7 hours
概要
このトレーニングは、ニューラルネットワークの基本とその応用を学びたい人を対象としています。
21 hours
概要
この教室ベースのトレーニングセッションでは、(推奨) Python で機械学習ツールを探索します。デリゲートは、コンピュータベースの例とケーススタディの演習を引き受けることになります。
21 hours
概要
ロボット工学における機械学習法を紹介する。

それは、パターン認識の文脈における既存の方法、動機および主なアイデアの広範な概要である。

短い理論的背景の後、参加者はオープンソース(通常はR)または他の一般的なソフトウェアを使用して簡単な演習を行います。
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。
14 hours
概要
この教室ベースのトレーニングセッションは、コンピュータベースの例と関連するプログラムを使用して、ケーススタディの演習を解決すると、機械学習技術を探求する languauge
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
7 hours
概要
このトレーニングコースは、実際のアプリケーションで基本的な機械学習のテクニックを適用したい人のためのコースです。

オーディエンス

機械学習に精通し、Rをプログラムする方法を知っているデータ科学者および統計学者。このコースの重点は、データ/モデルの準備、実行、事後解析、視覚化の実践的側面です。目的は、職場での方法の適用に関心のある参加者に機械学習を実際に紹介することです

セクター特有の例は、聴衆に関連する訓練を行うために使用される。
14 hours
概要
このコースの目的は、実際に機械学習の方法を適用するための基本的な能力を提供することです。 Rプログラミングプラットフォームとそのさまざまなライブラリを使用して、実践的な多数の例に基づいて、このコースでは、Machine Learningの最も重要な構成要素を使用する方法、データモデリングの決定方法、アルゴリズムの出力の解釈、結果を検証する。

私たちの目標は、Machine Learningツールボックスの最も基本的なツールを自信を持って理解して使用するスキルを提供し、Data Sciencesアプリケーションの一般的な落とし穴を回避することです。
14 hours
概要
このコースの目的は、実際に機械学習の方法を適用するための基本的な能力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して、実践的な多数の例に基づいて、機械学習の最も重要なビルディングブロックを使用する方法、データモデリングの決定方法、アルゴリズムの出力の解釈、結果を検証する。

私たちの目標は、Machine Learningツールボックスの最も基本的なツールを自信を持って理解して使用するスキルを提供し、Data Sciencesアプリケーションの一般的な落とし穴を回避することです。
14 hours
概要
このコースの目的は、実際に機械学習の方法を適用するための基本的な能力を提供することです。Scala のプログラミング言語とその様々なライブラリの使用を通じて、そして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を使用する方法を教えて、どのようにデータモデリングの決定を行うには、解釈アルゴリズムの出力と結果を検証します。

私たちの目標は、あなたに理解し、機械学習ツールボックスからの最も基本的なツールを自信を持って使用して、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避けるためのスキルを与えることです。
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。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。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、金融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やツールの適用方法を学びます。R はプログラミング言語として使用されます。

の参加者は、まず、独自の機械学習モデルを構築し、チームプロジェクトの数を完了するためにそれらを使用して、実践に彼らの知識を入れて、主な原則を学びます。

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:

- 機械学習における基本概念の理解
- は、金融
の機械学習のアプリケーションと使用を学ぶ - R
を用いた機械学習による独自のアルゴリズム取引戦略の開発

オーディエンス

- 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
PredictionIO は、最先端のオープンソーススタックの上に構築されたオープンソースのマシン学習サーバです。

観客

このコースは、任意の機械学習タスクのための予測エンジンを作成 したい開発者やデータ科学者に向けられています。
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
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