機械学習のトレーニングコース

機械学習のトレーニングコース

Local, instructor-led live Machine Learning training courses demonstrate through hands-on practice how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in various industries. NobleProg ML courses cover different programming languages and frameworks, including Python, R language and Matlab. Machine Learning courses are offered for a number of industry applications, including Finance, Banking and Insurance and cover the fundamentals of Machine Learning as well as more advanced approaches such as Deep Learning. Machine Learning training is available as "onsite live training" or "remote live training". Onsite live 機械学習 trainings in 日本 can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers. Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop. NobleProg -- Your Local Training Provider

お客様の声

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機械学習コース概要

コード期間概要
aiintArtificial Intelligence Overview7 hoursこのコースは、マネージャ、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、および適用された人工知能の概要とその開発の最も近い予測に興味のある人向けに作成されています。
mliosMachine Learning on iOS14 hours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
textsumText Summarization with Python14 hoursPython 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
undnnUnderstanding Deep Neural Networks35 hours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、深い学習 (アルゴリズムとアプリケーション) で概念的な知識を与えることから始まります。

このトレーニングの

パート 1 (40%) 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、テアノ、DeepDrive、Keras、等

このトレーニングの

パート 2 (20%) では、ディープラーニングモデルを簡単に作成できる python ライブラリテアノを紹介しています。

トレーニングの

パート 3 (40%) は、Google & #39 の第2世代の API、深い学習のためのオープンソースのソフトウェアライブラリに基づいて広範囲に Tensorflow ます。例とハンドソンはすべて TensorFlow で行われます。

観客

このコースは、深い学習プロジェクトのために TensorFlow を使用しようとするエンジニアを対象としてい

このコースを修了すると、代表者は次のようになります:

-

は、ディープニューラルネットワーク (DNN)、CNN と RNN

についてよく理解している
-

TensorFlow の構造と展開メカニズムを理解する

-

は、インストール/プロダクション環境/アーキテクチャのタスクと構成を実行することができます

-

は、コードの品質を評価し、デバッグを実行し、

を監視することができます
-

は、トレーニングモデルのような高度な生産を実装することができる, グラフを構築し、ロギング

すべてのトピックでは、件名の広大さのために35時間の期間と公共の教室で覆われるだろう。

完全なコースの期間は約70時間ではなく、35時間になります。
opennlpOpenNLP for Text Based Machine Learning14 hoursApache 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
mlbankingpython_Machine Learning for Banking (with Python)21 hours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。Python は、その明確な構文と読みやすさのためのプログラミング言語です。それはよくテストされたライブラリと機械学習アプリケーションを開発するためのテクニックの優れたコレクションを提供しています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、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やツールの適用方法を学びます。

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。

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
mlbankingrMachine Learning for Banking (with R)28 hoursこのインストラクター主導のライブトレーニングでは、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、自分のマシンの学習モデルを構築し、ライブ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。

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
技術的な背景を持つ - の銀行の専門家
コース の

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
matlabdlMatlab for Deep Learning14 hours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、設計、構築、および画像認識のための畳み込みニューラルネットワークを視覚化するために Matlab 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:

- は深い学習モデルを構築する
- データラベリング
の自動化 カフェと TensorFlow-Keras からのモデルと - の仕事 複数の gpu、クラウド、またはクラスタを使用してデータを
- する

観客

- 開発者
- エンジニア
- ドメインの専門家
コース の

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
tensorflowservingTensorFlow Serving7 hoursTensorFlow 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

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
pythontextmlPython: Machine Learning with Text21 hours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

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
mlfinancepythonMachine Learning for Finance (with Python)21 hours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。Python は、その明確な構文と読みやすさのためのプログラミング言語です。それはよくテストされたライブラリと機械学習アプリケーションを開発するためのテクニックの優れたコレクションを提供しています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、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。

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 - Python
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

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
encogintroEncog: Introduction to Machine Learning14 hoursEncog 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

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
encogadvEncog: Advanced Machine Learning14 hoursEncog 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

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
radvmlAdvanced Machine Learning with R21 hours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

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
pythonadvmlPython for Advanced Machine Learning21 hours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

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
openfaceOpenFace: Creating Facial Recognition Systems14 hoursOpenFace 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

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
embeddingprojectorEmbedding Projector: Visualizing Your Training Data14 hours埋め込みプロジェクターは、機械学習システムを訓練するために使用されるデータを視覚化するためのオープンソースの web アプリケーションです。Google によって作成された、それは TensorFlow の一部です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、プロジェクターの埋め込みの概念を紹介し、デモプロジェクトのセットアップを通じて参加者をウォークします。

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:

- 機械学習モデルによるデータの解釈方法を探る
- は、機械学習アルゴリズムがそれをどのように解釈するかを理解するために、データの3d と2d ビューをナビゲートし
- は、込みの背後にある概念と、画像、単語、数字の数学的ベクトルを表す役割を理解しています。
- 特定の埋め込みのプロパティを調べて、モデルの動作を理解する
- は、このような音楽愛好家のための曲の推薦システムを構築する現実世界のユースケースに埋め込みプロジェクトを適用する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
t2tT2T: Creating Sequence to Sequence Models for Generalized Learning7 hoursTensor2Tensor (T2T) は、さまざまな種類のトレーニングデータ (画像認識、翻訳、解析、画像キャプション、音声認識など) を使用して、異なるタスクで AI モデルをトレーニングするためのモジュール式の拡張可能なライブラリです。これは、Google の脳チームによって維持されます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、複数のタスクを解決するためのディープラーニングモデルを準備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:

- tensor2tensor のインストール、データセットの選択、AI モデルのトレーニングと評価
- Tensor2Tensor
に含まれるツールとコンポーネントを使用して開発環境をカスタマイズする - は、単一のモデルを作成して使用し、複数のドメインから多数のタスクを同時に学習します
- は、モデルを使用して、大量のトレーニングデータを持つタスクから学習し、データが制限されているタスクにそのナレッジを適用します
- は、単一の GPU
を使用して満足のいく処理結果を得る

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
dlfornlpDeep Learning for NLP (Natural Language Processing)28 hoursNLP 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
mlfinancerMachine Learning for Finance (with R)28 hours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
snorkelSnorkel: Rapidly Process Training Data7 hoursシュノーケルは、トレーニングデータを迅速に作成、モデリング、管理するためのシステムです。これは、大規模なラベルのトレーニングセットが利用できない、または入手しやすいドメインのための構造化または "暗い" データ抽出アプリケーションの開発を加速することに焦点を当てています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、シュノーケルを使用したトレーニングデータのモデリングを通じて、テキスト、テーブル、図、画像などの非構造化データから値を抽出するためのテクニックについて学習します。

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、プログラムによってトレーニングセットを作成し、大規模なトレーニングセットのラベリングを有効に
- は、最初のモデリング騒々しいトレーニングセット
で高品質のエンドモデルを訓練する - は、弱い監督技術を実装し、弱く監視された機械学習システムにデータプログラミングを適用するためにシュノーケルを使用して

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
ML_LBGMachine Learning – Data science21 hours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。
appaiApplied AI from Scratch28 hoursは、AI と it & #39 のアプリケーションを紹介する4日間のコースです。このコースの完了時に AI プロジェクトを引き受けるための追加の日を持つオプションがあります。
dlfortelecomwithpythonDeep Learning for Telecom (with Python)28 hours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、参加者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 を使用して通信のための深い学習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:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと通信
の深い学習の使用を学ぶ - は、Python、Keras、TensorFlow を使用してテレコム
の深い学習モデルを作成します。 - Python
を使用して、独自のディープラーニング顧客チャーン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
rapidminerRapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics14 hoursRapidMiner は、迅速なアプリケーションのプロトタイピングと開発のためのオープンソースのデータサイエンスソフトウェアプラットフォームです。データの準備、機械学習、深い学習、テキストマイニング、予測分析のための統合された環境が含まれています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、RapidMiner Studio を使用してデータの準備、機械学習、予測モデルの展開を行う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:

- RapidMiner
のインストールと設定 - RapidMiner
を使用したデータの準備と視覚化 - 検証マシン学習モデル
- のマッシュアップデータを作成し、予測モデルを
- 運用ビジネスプロセス内での予測分析
- のトラブルシューティングと最適化 RapidMiner

観客

- データサイエンティスト
- エンジニア
- 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

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
aicityplanningArtificial Intelligence for City Planning14 hours都市は将来どのように見えるのでしょうか?人工知能 (AI) はどのように都市計画を改善するために使用することができますか?AI は、都市をより効率的に、住みやすく、より安全で環境に優しいものにするためにどのように使うことができますか?

このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) では、AI を構成するさまざまなテクノロジ、および都市計画に使用するために必要なスキルセットとメンタルフレームワークについて検討します。また、データマイニングなど、AI で使用するための関連データを収集および整理するためのツールやアプローチについても説明します。

観客

- シティプランナー
- 建築家
- 開発者
- 運輸関係者
コース の

形式

- パートの講義、一部の議論、およびインタラクティブな演習のシリーズ。

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
dlformedicineDeep Learning for Medicine14 hours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とは、人間の脳の働きを模倣して意思決定を試みる機械学習のサブフィールドです。それは自動的に問題の解決策を提供するためにデータで訓練されています。ディープラーニングは、データ金鉱に座っている医療業界のための広大な機会を提供しています。

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 一連のディスカッション、演習、およびケーススタディに参加します。ファンダメントを理解するための分析 ディープラーニングの als。最も重要な深い学習ツールとテクニックが評価され、e xercises は、 を運ぶための参加者を準備するために実施される 自分の評価と におけるディープラーニングソリューションの実装 組織 .

このトレーニングが終了すると、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礎を理解する
- 業界での深い学習テクニックとその応用を学ぶ
- 深い学習技術で解決できる医学の問題を調べる
- 深い学習を探る医学のケーススタディ
- 医学の問題解決のための深層学習における最新技術の採用戦略の策定

聴衆

- マネージャ
- リーダーシップにおける医療従事者の役割

コースの書式

- 一部の講義、パートディスカッション、演習とヘビーハンズオン練習



- このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼するには、手配するためにお問い合わせください。
algebraformlAlgebra for Machine Learning14 hours線形代数は、ベクトル、行列、線形変換を扱う数学の分岐です。線形代数の知識は、エンジニアや開発者が機械学習機能を向上させるのに役立ちます。線形代数の概念を理解することで、機械学習技術の原理をよりよく理解し、問題をより速く解決することができます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、線形代数法を用いた機械学習問題の解法を通して、線形代数の基礎を学びます。

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:

- 基本的な線形代数の概念を理解する
- 機械学習に必要な線形代数のスキルを学ぶ
- は、データ、画像、アルゴリズムなどを扱う際に、線形代数の構造と概念を使用します
線形代数 を用いた機械学習問題の解決 -

観客

- 開発者
- エンジニア
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
Nue_LBGNeural computing – Data science14 hours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
mllbgMachine Learning in business – AI/Robotics14 hours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
週末機械学習コース, 夜の機械学習トレーニング, 機械学習ブートキャンプ, 機械学習 インストラクターよる, 週末機械学習トレーニング, 夜の機械学習コース, 機械学習指導, 機械学習インストラクター, 機械学習レーナー, 機械学習レーナーコース, 機械学習クラス, 機械学習オンサイト, 機械学習プライベートコース, 機械学習1対1のトレーニング

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