
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 Colombia o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Colombia. 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



















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Aprendizaje Automático Subcategorías
Programas de los cursos Machine Learning (ML)
nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y utilizar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas machine learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Ciencias de la información.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar PaddlePaddle para permitir el aprendizaje profundo en sus aplicaciones de productos y servicios.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y configurar PaddlePaddle
- Configure una red neuronal convolucional (CNN) para el reconocimiento de imágenes y la detección de objetos
- Configurar una Red Neuronal Recurrente (RNN) para el análisis de sentimientos
- Establecer un aprendizaje profundo sobre los sistemas de recomendación para ayudar a los usuarios a encontrar respuestas
- Predecir porcentajes de clics (CTR), clasificar conjuntos de imágenes a gran escala, realizar reconocimiento óptico de caracteres (OCR), buscar rangos, detectar virus informáticos e implementar un sistema de recomendaciones.
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En este curso repasaremos los principios de las redes neuronales y utilizaremos OpenNN para implementar una aplicación de muestra.
Audiencia
Desarrolladores de software y programadores que deseen crear aplicaciones de Deep Learning.
Formato del curso
Conferencia y discusión junto con ejercicios prácticos.
En esta capacitación, los participantes aprenderán cómo configurar y utilizar OpenNMT para llevar a cabo la traducción de varios conjuntos de datos de muestra. El curso comienza con una visión general de las redes neuronales que se aplican a la traducción automática. Los participantes realizarán ejercicios en vivo para demostrar su comprensión de los conceptos aprendidos y obtener retroalimentación del instructor. Al final de este entrenamiento, los participantes tendrán los conocimientos y la práctica necesarios para implementar una solución OpenNMT en vivo.
Las muestras de idioma fuente y de destino pueden pre-arreglarse según los requisitos del cliente.
Audiencia
Ingenieros de traducción y localización
Formato del curso
Parte conferencia, discusión de parte, práctica práctica pesada
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar los componentes de OpenFace para crear y desplegar una aplicación de reconocimiento facial de muestra.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Trabaje con los componentes de OpenFace, incluidos dlib, OpenVC, Torch y nn4 para implementar la detección de rostros, la alineación y la transformación.
Aplique OpenFace a aplicaciones del mundo real tales como vigilancia, verificación de identidad, realidad virtual, juegos e identificación de clientes habituales, etc.
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.
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.
Este entrenamiento se enfoca más en los fundamentos, pero lo ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. Los ejemplos están hechos en TensorFlow.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Apache MXNet to build and deploy a deep learning model for image recognition.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache MXNet and its components.
- Understand MXNet's architecture and data structures.
- Use Apache MXNet's low-level and high-level APIs to efficiently build neural networks.
- Build a convolutional neural network for image classification.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
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Es un amplio panorama de los métodos existentes, motivaciones e ideas principales en el contexto del reconocimiento de patrones.
Después de un breve trasfondo teórico, los participantes realizarán ejercicios sencillos usando código abierto (normalmente R) o cualquier otro software popular.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
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Audiencia
Este curso está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que quieren crear motores predictivos para cualquier tarea de aprendizaje automático.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to evaluate the approaches and tools available today to make an intelligent decision on the path forward in adopting MLOps within their organization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure various MLOps frameworks and tools.
- Assemble the right kind of team with the right skills for constructing and supporting an MLOps system.
- Prepare, validate and version data for use by ML models.
- Understand the components of an ML Pipeline and the tools needed to build one.
- Experiment with different machine learning frameworks and servers for deploying to production.
- Operationalize the entire Machine Learning process so that it's reproduceable and maintainable.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Cree una aplicación móvil capaz de procesar imágenes, análisis de texto y reconocimiento de voz
- Acceda a modelos de ML pre-entrenados para la integración en aplicaciones de iOS
- Crea un modelo ML personalizado
- Agregue soporte de Siri Voice a las aplicaciones de iOS
- Comprender y usar frameworks como coreML, Vision, CoreGraphics y GamePlayKit
- Utilice idiomas y herramientas como Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda y Spyder
Audiencia
- Desarrolladores
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Científicos de datos y estadísticos que tienen cierta familiaridad con el aprendizaje de máquinas y saben cómo programar R. El énfasis de este curso está en los aspectos prácticos de la preparación de datos / modelos, la ejecución, el análisis post hoc y la visualización. El propósito es dar una introducción práctica al aprendizaje automático a los participantes interesados en aplicar los métodos en el trabajo
Se utilizan ejemplos específicos del sector para hacer que la formación sea relevante para el público.
Nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y usar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Aprendizaje de Máquinas con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences.
Nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y usar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Aprendizaje de Máquinas con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences.
Nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y usar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Aprendizaje de Máquinas con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go beyond building ML models and optimize the ML model creation, tracking, and deployment process.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure MLflow and related ML libraries and frameworks.
- Appreciate the importance of trackability, reproducability and deployability of an ML model
- Deploy ML models to different public clouds, platforms, or on-premise servers.
- Scale the ML deployment process to accommodate multiple users collaborating on a project.
- Set up a central registry to experiment with, reproduce, and deploy ML models.
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.
En esta capacitación en vivo dirigida por instructores, los participantes aprenderán a aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria financiera. R se utilizará como lenguaje de programación.
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen en práctica sus conocimientos construyendo sus propios modelos de aprendizaje automático y utilizándolos para completar una serie de proyectos de equipo.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje automático
- Conozca las aplicaciones y usos del aprendizaje automático en las finanzas
- Desarrolle su propia estrategia de trading algorítmico utilizando el aprendizaje automático con R
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica prácticas pesadas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria financiera. Python se usará como el lenguaje de programación.
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales en el aprendizaje automático
- Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje automático en finanzas
- Desarrolle su propia estrategia de negociación algorítmica utilizando el aprendizaje automático con Python
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Público objetivo
- Inversores y empresarios de IA
- Gerentes e ingenieros cuya compañía se está aventurando en el espacio de IA
- Analistas e inversores Business
Audiencia
- Ingenieros y desarrolladores que buscan desarrollar aplicaciones de visión artificial
- Ingenieros de fabricación, técnicos y gerentes
Formato del curso
- Este curso presenta los enfoques, las tecnologías y los algoritmos utilizados en el campo de la coincidencia de patrones tal como se aplica a la Visión artificial.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Pandas to preform predictive analysis with machine learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data wrangling in Python.
- Conduct ETL operations for machine learning.
- Create data visualizations with Pandas
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
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