
Los cursos de capacitación locales, dirigidos por un instructor en vivo (ML), demuestran a través de la práctica cómo aplicar técnicas de aprendizaje de máquinas y herramientas para resolver problemas del mundo real en diversas industrias. Los cursos de NobleProg ML cubren diferentes lenguajes y frameworks de programación, incluyendo Python, R Language y MATLAB. Se ofrecen cursos de aprendizaje de máquinas para varias aplicaciones de la industria, incluyendo finanzas, banca y seguros y cubren los fundamentos del aprendizaje de máquinas, así como enfoques más avanzados como el aprendizaje profundo.
El entrenamiento de aprendizaje en máquina está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento en vivo remoto". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Ecuador o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Ecuador. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
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Testimonios
Fue muy interactivo y más relajado e informal de lo esperado. Cubrimos muchos temas en el tiempo y el capacitador siempre estuvo receptivo a hablar más en detalle o, más en general, sobre los temas y cómo se relacionaban. Siento que la capacitación me ha dado las herramientas para seguir aprendiendo en lugar de que sea una sola sesión donde el aprendizaje se detiene una vez que has terminado, lo cual es muy importante dada la escala y la complejidad del tema.
Jonathan Blease
Curso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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El capacitador estaba tan bien informado e incluyó áreas en las que estaba interesado.
Mohamed Salama
Curso: Data Mining & Machine Learning with R
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El tema es muy interesante.
Wojciech Baranowski
Curso: Introduction to Deep Learning
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Los formadores teóricos del conocimiento y la voluntad de resolver los problemas con los participantes después de la capacitación.
Grzegorz Mianowski
Curso: Introduction to Deep Learning
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Tema. ¡Muy interesante!.
Piotr
Curso: Introduction to Deep Learning
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Los ejercicios después de cada tema fueron realmente útiles, a pesar de que al final eran demasiado complicados. ¡En general, el material presentado fue muy interesante y envolvente! Los ejercicios con reconocimiento de imágenes fueron geniales.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Curso: Introduction to Deep Learning
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Creo que si el entrenamiento se hiciera en polaco, le permitiría al formador compartir su conocimiento de manera más eficiente.
Radek
Curso: Introduction to Deep Learning
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La visión global del aprendizaje profundo.
Bruno Charbonnier
Curso: Advanced Deep Learning
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Los ejercicios son suficientemente prácticos y no necesitan un alto conocimiento en Python para hacerse.
Alexandre GIRARD
Curso: Advanced Deep Learning
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Haciendo ejercicios sobre ejemplos reales usando Eras. Italia entendió totalmente nuestras expectativas sobre esta capacitación.
Paul Kassis
Curso: Advanced Deep Learning
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Realmente aprecié las respuestas claras y claras de Chris a nuestras preguntas.
Léo Dubus
Curso: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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En general, disfruté el entrenador experto.
Sridhar Voorakkara
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Me sorprendió el estándar de esta clase, diría que era el estándar de la universidad.
David Relihan
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Muy buena visión general. Go fondo desde Tensorflow por qué funciona como lo hace.
Kieran Conboy
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Me gustaron las oportunidades de hacer preguntas y obtener explicaciones más profundas de la teoría.
Sharon Ruane
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Hemos obtenido mucha más información sobre el tema. Se hicieron algunas buenas discusiones con algunos temas reales dentro de nuestra compañía.
Sebastiaan Holman
Curso: Machine Learning and Deep Learning
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La capacitación proporcionó la base correcta que nos permite ampliar aún más, al mostrar cómo la teoría y la práctica van de la mano. De hecho, me interesó más en el tema que antes.
Jean-Paul van Tillo
Curso: Machine Learning and Deep Learning
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Realmente disfruté de la cobertura y la profundidad de los temas.
Anirban Basu
Curso: Machine Learning and Deep Learning
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El capacitador explicó muy fácilmente temas difíciles y avanzados.
Leszek K
Curso: Artificial Intelligence Overview
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El profundo conocimiento del entrenador sobre el tema.
Sebastian Görg
Curso: Introduction to Deep Learning
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Enfoque muy actualizado o CPI (tensor flow, era, learn) para hacer aprendizaje automático.
Paul Lee
Curso: TensorFlow for Image Recognition
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Muy flexible.
Frank Ueltzhöffer
Curso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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En general, disfruté de la flexibilidad.
Werner Philipp
Curso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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Dada la perspectiva de la tecnología: qué tecnología / proceso podría ser más importante en el futuro; mira, para qué se puede usar la tecnología.
Commerzbank AG
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Me beneficié de la selección del tema. Estilo de entrenamiento Practica la orientación.
Commerzbank AG
Curso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Todos me gusta
蒙 李
Curso: Machine Learning Fundamentals with Python
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forma de conducir y ejemplo dado por el entrenador
ORANGE POLSKA S.A.
Curso: Machine Learning and Deep Learning
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Posibilidad de discutir los temas propuestos usted mismo
ORANGE POLSKA S.A.
Curso: Machine Learning and Deep Learning
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Comunicación con los conferenciantes
文欣 张
Curso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Me gusta
lisa xie
Curso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Cobertura en profundidad de temas de aprendizaje automático, particularmente redes neuronales. Desmitificaron mucho el tema.
Sacha Nandlall
Curso: Python for Advanced Machine Learning
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Realmente me gustaron los ejercicios
L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
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los ejercicios de laboratorio
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
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El cuaderno de Jupyter, en el que está disponible el material de entrenamiento
L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
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Hubo muchos ejercicios y temas interesantes.
L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
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algunos grandes ejercicios de laboratorio analizados y explicados por el capacitador en profundidad (p. ej., covariantes en regresión lineal, que coinciden con la función real)
L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
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Es genial que todo el material, incluidos los ejercicios, esté en la misma página y luego se actualice al vuelo. La solución se revela al final. ¡Guay! Además, aprecio que Krzysztof se esforzó más por comprender nuestros problemas y nos sugirió posibles técnicas.
Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED
Curso: Machine Learning
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Amplio y actualizado conocimiento de ejemplos de aplicaciones líderes y prácticas.
ING Bank Śląski S.A.
Curso: Introduction to Deep Learning
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Muchos ejercicios, muy buena cooperación con el grupo.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.
Curso: Introduction to Deep Learning
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trabajar en colaboradores,
ING Bank Śląski S.A.
Curso: Introduction to Deep Learning
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Era obvio que los entusiastas de los temas presentados eran líderes. Usé ejemplos interesantes durante el ejercicio.
ING Bank Śląski S.A.
Curso: Introduction to Deep Learning
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Una amplia gama de temas cubiertos y un conocimiento sustancial de los líderes.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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falta
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Grandes conocimientos teóricos y prácticos de los profesores. La comunicatividad de los formadores. Durante el curso, podrías hacer preguntas y obtener respuestas satisfactorias.
Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Parte práctica, donde implementamos algoritmos. Esto permitió una mejor comprensión del tema.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Ejercicios y ejemplos implementados en ellos.
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Ejemplos y temas discutidos.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Conocimiento sustantivo, compromiso, una forma apasionada de transferir conocimiento. Ejemplos prácticos después de una conferencia teórica.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Ejercicios prácticos preparados por el Sr. Maciej.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Understanding Deep Neural Networks
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Me beneficié de la pasión por enseñar y centrarme en hacer que las cosas sean sensatas.
Zaher Sharifi - GOSI
Curso: Advanced Deep Learning
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Algunos de nuestros clientes


















































ML (Machine Learning) Subcategorías
Programas de los cursos ML (Machine Learning)
- Comprender los conceptos y principios clave detrás de los transformadores preentrenados generativos. Comprender la arquitectura y el proceso de entrenamiento de los modelos GPT. Utilice GPT-3 para tareas como la generación, finalización y traducción de texto. Explore los últimos avances en GPT-4 y sus posibles aplicaciones. Aplicar modelos GPT a sus propios proyectos y tareas de NLP.
- Charla interactiva y debate. Muchos ejercicios y práctica. Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
- Instale y configure LightGBM. Comprender la teoría detrás de los algoritmos de árbol de decisión y aumento de gradiente Use LightGBM para tareas básicas y avanzadas de aprendizaje automático. Implemente técnicas avanzadas como ingeniería de características, ajuste de hiperparámetros e interpretación de modelos. Integre LightGBM con otros marcos de aprendizaje automático. Solucionar problemas comunes en LightGBM.
- Charla interactiva y debate. Muchos ejercicios y práctica. Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
- Comprender las arquitecturas y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen. Implemente modelos complejos y optimizaciones para la síntesis de imágenes de alta calidad. Optimice el rendimiento y la escalabilidad para grandes conjuntos de datos y modelos complejos. Ajuste los hiperparámetros para mejorar el rendimiento y la generalización del modelo. Integre Stable Diffusion con otros marcos y herramientas de aprendizaje profundo.
- Charla interactiva y debate. Muchos ejercicios y práctica. Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
- Comprenda cómo funciona Vertex AI y utilícelo como una plataforma de aprendizaje automático. Obtenga más información sobre el aprendizaje automático y los conceptos de PNL. Sepa cómo entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático usando Vertex AI.
- Charla interactiva y debate. Muchos ejercicios y práctica. Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
- Comprender los principios del aprendizaje profundo distribuido. Instale y configure DeepSpeed. Escale modelos de aprendizaje profundo en hardware distribuido utilizando DeepSpeed. Implemente y experimente con las características de DeepSpeed para la optimización y la eficiencia de la memoria.
- Charla interactiva y debate. Muchos ejercicios y práctica. Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
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Comprender los principios básicos de AlphaFold.
Aprende cómo AlphaFold funciona.
Aprende a interpretar AlphaFold predicciones y resultados.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
- Comprender los principios de Stable Diffusion y cómo funciona para la generación de imágenes. Cree y entrene Stable Diffusion modelos para tareas de generación de imágenes. Aplique Stable Diffusion a varios escenarios de generación de imágenes, como pintura interna, pintura externa y traducción de imagen a imagen. Optimice el rendimiento y la estabilidad de Stable Diffusion modelos.
- Charla interactiva y debate. Muchos ejercicios y práctica. Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
-
Instalar y configurar Weka
Comprender el entorno y el banco de trabajo.
Realizar tareas de minería de datos utilizando Weka.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
- Implementar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos
- Aplicar el aprendizaje profundo y el aprendizaje semi-supervisado a aplicaciones que involucren imagen, música, texto e información financiera
- Empujar los algoritmos de Python a su máximo potencial
- Usa bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano
- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
- Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning.
- Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems.
- Build a Deep Learning Agent.
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Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
Aprende las aplicaciones y los usos de la aprendizaje profunda en telecom.
Utilice Python, Keras, y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para telecom.
Construye su propio modelo de predicción del cliente de aprendizaje profundo utilizando Python.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
- Explore cómo los datos se interpretan mediante modelos de aprendizaje automático
- Navegue a través de vistas 3D y 2D de datos para comprender cómo lo interpreta un algoritmo de aprendizaje automático
- Comprenda los conceptos detrás de Embeddings y su papel en la representación de vectores matemáticos para imágenes, palabras y números.
- Explore las propiedades de una incrustación específica para comprender el comportamiento de un modelo
- Aplicar Embedding Project a casos de uso del mundo real, como crear un sistema de recomendación de canciones para amantes de la música
- Desarrolladores
- Científicos de datos
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
- Inversores y empresarios de IA
- Gerentes e ingenieros cuya compañía se está aventurando en el espacio de IA
- Analistas e inversores Business
- Crear programáticamente conjuntos de entrenamiento para permitir el etiquetado de conjuntos de entrenamiento masivos
- Entrene modelos finales de alta calidad modelando primero conjuntos de entrenamiento ruidosos
- Use Snorkel para implementar técnicas de supervisión débiles y aplicar programación de datos a sistemas de aprendizaje automático débilmente supervisados
- Desarrolladores
- Científicos de datos
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
- Implementar diferentes técnicas de optimización de redes neuronales para resolver el ajuste insuficiente y el sobreajuste
- Comprender y elegir entre varias arquitecturas de redes neuronales
- Implementar redes supervisadas de retroalimentación y retroalimentación
- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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