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

★★★★★
★★★★★

機械学習コース概要

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。
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
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
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
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。
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
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。
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
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
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

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
このトレーニングコースは、チームのための実用的なアプリケーションで機械学習を適用したい人のためのものです。 トレーニングは技術的に飛び込むことはありませんし、基本的な概念と同じのビジネス/運用アプリケーションを中心に展開します。

ターゲットオーディエンス

- 投資家と AI の起業家
- のマネージャーとエンジニアは、その会社の AI スペース
に思い切っている - ビジネスアナリスト・投資家
21 hours
概要
このコースは AI をカバーしています (機械学習と深い学習を重視)
28 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、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

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
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
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、
21 hours
概要
マイクロソフト認知ツールキット 2.x (以前は CNTK) は、人間の脳のように学ぶために深い学習アルゴリズムを訓練するオープンソース、商用グレードのツールキットです。Microsoft によると、CNTK は、リカレントネットワークで TensorFlow よりも 5 ~ 10 倍速く、イメージ関連のタスクの場合は TensorFlow よりも 2 ~ 3 倍高速です。

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、作成する Microsoft の認知ツールキットを使用する方法を学びます, トレーニングとデータなどのデータの複数の種類を含む商用グレードの AI アプリケーションで使用するための深い学習アルゴリズムを評価する, 音声,テキスト、および画像

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、C#、または C++ プログラム内からライブラリとして CNTK アクセスを -
- は、独自のモデル記述言語 (BrainScript) を介してスタンドアロンの機械学習ツールとして CNTK を使用して
- Java プログラムから CNTK モデル評価機能を使用する
- は、フィードフォワード DNNs、畳み込みネット (CNNs)、およびリカレントネットワーク (RNNs/LSTMs) を組み合わせた
cpu、gpu、複数のマシンでの - スケールの計算能力
- 既存のプログラミング言語とアルゴリズムを使用して大規模なデータセットにアクセスする

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

ノート

- あなたが選択のプログラミング言語を含む、このトレーニングの任意の部分をカスタマイズしたい場合は、手配するために私達に連絡してください。
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
Deeplearning4j は、Java と Scala 用に書かれたオープンソースの分散型のディープラーニングライブラリです。Hadoop および Spark と統合された DL4J は、分散型 gpu および cpu のビジネス環境で使用するように設計しています。

Word2Vec はトマス Mikolov によって導かれる Google の研究者のチームによってもたらされる単語のベクトル表現を計算する方法である。

観客

このコースは、Word2Vec モデルを構築するために Deeplearning4J を活用しようとしている研究者、エンジニア、開発者に向けられています。
35 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、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。
35 hours
概要
TensorFlow ™ は、データフローグラフを用いた数値計算のためのオープンソースソフトウェアライブラリです。

SyntaxNet は、TensorFlow のためのニューラルネットワーク自然言語処理フレームワークです。

Word2Vec は、"語込み" と呼ばれる単語のベクトル表現を学習するために使用されます。Word2vec は、生のテキストから単語込みを学習するための、特に計算効率の高い予測モデルです。これは、2つのフレーバー、連続袋の単語モデル (CBOW) とスキップグラムモデル (Mikolov et al の章3.1 と 3.2) で来ています。

タンデム、SyntaxNet、Word2Vec で使用される

は、ユーザーが自然言語入力から学習した埋め込みモデルを生成することができます。

観客

このコースは、TensorFlow グラフで SyntaxNet と Word2Vec モデルを操作する開発者や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、デリゲートは次のようになります。

- 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, 用語を埋め込む, グラフを構築し、ロギング
7 hours
概要
は、テンソル処理ユニット (TPU) は、Google が数年間内部的に使用しているアーキテクチャであり、ちょうど今、一般大衆が使用できるようになっている。これには、適切なレベルの精度を返すために、合理化された行列乗算、16ビットではなく8ビット整数など、ニューラルネットワークで使用するための最適化がいくつか含まれています。

このインストラクター主導の, ライブトレーニング, 参加者は、独自の AI アプリケーションのパフォーマンスを最大化するために TPU のプロセッサの技術革新を活用する方法を学びます.

は、トレーニングの終了により、参加者ができるようになります:

- は大量のデータを
に様々な種類のニューラルネットワークを訓練する - は TPUs を使用して、最大2桁の次数で推論プロセスを高速化し
- は、画像検索、クラウドビジョンや写真などの集中的なアプリケーションを処理するために TPUs を利用して

観客

- 開発者
- 研究者
- エンジニア
- 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
トーチは、オープンソースのマシン学習ライブラリとは、Lua プログラミング言語に基づいて、科学的なコンピューティングフレームワークです。それは深い学習と畳み込みネットに特に重点を置いて、数値、機械学習、コンピュータビジョンのための開発環境を提供しています。それは機械および深い学習のための最も速く、最も適用範囲が広いフレームワークの1つであり、Facebook、Google、Twitter、NVIDIA、AMD、Intel、および多くの他のような会社によって使用される。

このコースでは、トーチの原理、そのユニークな機能、そして実際のアプリケーションでどのように応用できるかを説明します。私たちは数多くの実践的な演習を通して、すべてを通して、実証し、概念の練習を学んだ。

コースの終わりまでに、参加者は、トーチ & #39 の基礎となる機能と機能だけでなく、他のフレームワークやライブラリに比べて AI 空間内の役割と貢献を徹底的に理解する必要があります。参加者はまた、独自のプロジェクトでトーチを実装するために必要な練習を受けているでしょう。

聴衆 ソフトウェア開発者やプログラマは、アプリケーション内のマシンと深い学習を有効にすることを望む

形式のコース 機械の概要と深層学習 クラスのコーディングと統合の演習 テストの質問は、理解を確認する方法に沿って振りかけ
28 hours
概要
このコースでは、特定の例では、画像認識の目的にテンソルフローのアプリケーションを探る

観客

この コースは、画像認識の目的のために TensorFlow を利用することを求めるエンジニアを対象としてい

このコースを修了すると、次のことができるようになります。

- 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/アーキテクチャタスクと構成
を実行します。 - コード品質の評価、デバッグの実行、
の監視 - は、トレーニングモデルのような高度な生産を実装する, グラフを構築し、ロギング
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

コース割引のニュースレター

メールアドレスのプライバシーを尊重します。他人に渡したり売ったりしません。
いつでも好みを変えたり、退会することができます。

一部のお客様

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Japan!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Japan
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!