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

地元のインストラクターによるライブマシンラーニング(ML)トレーニングコースでは、さまざまな業界の現実の問題を解決するための機械学習テクニックとツールの実践方法を実践的に実践します。 NobleProg MLコースは、Python、R言語、Matlabなど、さまざまなプログラミング言語とフレームワークをカバーしています。マシンラーニングコースは、ファイナンス、バンキング、保険など、数多くの業界アプリケーションに提供され、機械学習の基本とディープラーニングなどの高度なアプローチをカバーしています。マシンラーニングトレーニングは、「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 - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

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お客様の声

★★★★★
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ML (Machine Learning)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。
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
35 hours
概要
インテリジェントアプリケーションは、ユーザーの対話から継続的に学習して、ユーザーにより良い価値と関連性を提供できる次世代アプリです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はインテリジェントなモバイルアプリケーションとボットを構築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。

- インテリジェントアプリケーションの基本概念を理解する
- インテリジェントなアプリケーションを構築するためのさまざまなツールの使用方法を学ぶ
- Azure 、Cognitive Services API、Stream Analytics、およびXamarinを使用してインテリジェントなアプリケーションを構築する

聴衆

- 開発者
- プログラマー
- 愛好家

コースの形式

- 一部の講義、一部のディスカッション、演習、および実践的な実践
21 hours
概要
深層強化学習とは、「人工的なエージェント」が試行錯誤および報酬と罰によって学習する能力のことです。人工エージェントは、視覚などの生の入力から直接、自分自身で知識を獲得し構築する人間の能力をエミュレートすることを目的としています。強化学習を実現するために、ディープラーニングとニューラルネットワークが使用されます。強化学習は機械学習とは異なり、教師ありおよび教師なしの学習アプローチには依存しません。

この講師主導のライブトレーニングでは、 Deep Learningエージェントの作成を進めながら、ディープ強化ラーニングの基礎をDeep Learning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。

- Deep Reinforcement Learningの背後にある主要概念を理解し、それをMachine Learningと区別できるようにする
- 現実世界の問題を解決するために高度な強化学習アルゴリズムを適用する
- Deep Learningエージェントを構築する

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
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
14 hours
概要
AutoML は、理想的な機械学習アルゴリズム、そのパラメータ設定、および前処理メソッドを選択するために必要な作業の多くを自動化するユーザーフレンドリーな機械学習ソフトウェアです。

このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、ビッグデータの複雑なパターンを検出するために使用される機械学習モデルを最適化したい機械学習のバックグラウンドを持つ技術者を対象としています。

このトレーニングの最後までに、参加者は次のことができるようになります。

- さまざまなオープンソース AutoML ツールをインストールして評価します。
- は、高品質の機械学習モデルを訓練します。
- は、さまざまなタイプの教師付き機械学習問題を効率的に解決します。
- は、自動化された機械学習プロセスを開始するために必要なコードだけを記述します。

コースの形式

- インタラクティブな講義と討論。
- 多くの演習と練習.
- は、ライブラボ環境での実践的な実装を実現します。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、手配するために私達に連絡してください。
- AutoML の詳細については、こちらをご覧ください: https://www.automl.org/
21 hours
概要
メカトロニクス(別名メカトロニクス工学)は、機械工学、電子工学およびコンピューター科学の組み合わせです。

この講師主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)は、メカトロニクスシステムへの人工知能の適用性について学びたいエンジニアを対象としています。

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。

- 人工知能、機械学習、および計算知能の概要を説明します。
- ニューラルネットワークとさまざまな学習方法の概念を理解します。
- 現実の問題に対して効果的に人工知能アプローチを選択してください。
- メカトロニクス工学でAIアプリケーションを実装する。

コースの形式

- インタラクティブな講演と討論
- たくさんの練習と練習。
- 実習ラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
21 hours
概要
Deep learning is a subfield of machine learning. It uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks.

Keras is a high-level neural networks API for fast development and experimentation. It runs on top of TensorFlow, CNTK, or Theano.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to build a self-driving car using deep learning techniques.

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

- Use computer vision techniques to identify lanes.
- Use Keras to build and train convolutional neural networks.
- Train a deep learning model to differentiate traffic signs.
- Simulate a fully autonomous car.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 hours
概要
Keras は、迅速な開発と実験のための高レベルのニューラルネットワーク API です。これは、TensorFlow、CNTK、またはテアーノーの上で実行されます。

このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、画像認識アプリケーションにディープラーニングモデルを適用したい技術者を対象としています。

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。

- をインストールし、Keras を設定します。
- はディープラーニングモデルを迅速にプロトタイプ化します。
- 畳み込みネットワークを実装します。
- は、再帰的なネットワークを実装します。
- は CPU と GPU の両方でディープラーニングモデルを実行します。

コースの形式

- インタラクティブなレクチャーとディスカッション
- はたくさんの練習と練習をします。
- は、ライブラボ環境で実践的な実装を行います。

コースカスタマイズオプション

- このコースのためにカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
- の詳細については、次のサイトを参照してください。 https://keras.io/
21 hours
概要
TensorFlowは、ディープラーニング、数値計算、大規模機械学習のためにGo ogleが開発した人気の機械学習ライブラリです。 TensorFlow 2019年1月にリリース2.0は、の最新バージョンですTensorFlowと熱心実行、互換性とAPIの一貫性の改善が含まれています。

このインストラクター主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)は、Tensorflow 2.0を使用して予測子、分類子、生成モデル、ニューラルネットワークなどを構築したい開発者およびデータサイエンティストを対象としています。

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。

- TensorFlow 2.0をインストールして構成します。
- TensorFlow 2.0の以前のバージョンに対する利点を理解します。
- 深層学習モデルを構築します。
- 高度な画像分類器を実装します。
- ディープラーニングモデルをクラウド、モバイル、IoTデバイスに展開します。

コースの形式

- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
- TensorFlow詳細については、https: TensorFlowをご覧ください。
14 hours
概要
機能エンジニアリングは、機械学習アルゴリズムの精度を向上させるためにデータを選択および変換するプロセスです。主題の専門家の側のデータに精通している必要があります。

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)は、フィーチャエンジニアリング手法を適用してデータを処理し、機械学習モデルを改善したい人を対象としています。

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。

- 必要なすべてのPythonパッケージを含む、最適な開発環境をセットアップします。
- データセットの機能を分析して、重要な洞察を取得します。
- 生データ自体の適応を通じて機械学習モデルを最適化します。
- 機械学習の準備として、データセットをクリーンにして変換します。

コースの形式

- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
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