Los cursos locales dirigidos por instructor en vivo de capacitación en Inteligencia Artificial (IA) demuestran, a través de prácticas manuales, cómo implementar soluciones de inteligencia artificial para resolver problemas del mundo real. La capacitación en IA está disponible en dos modalidades: "presencial en vivo" y "remota en vivo"; la primera se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Costa Rica o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Costa Rica, la segunda se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg -- Su Proveedor Local de Capacitación
Testimonios
Parte práctica, donde implementamos algoritmos. Esto permitió una mejor comprensión del tema.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Comprender las Redes Neuronales Profundas
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Ejercicios y ejemplos implementados en ellos.
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Comprender las Redes Neuronales Profundas
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Ejemplos y temas discutidos.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Comprender las Redes Neuronales Profundas
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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: Comprender las Redes Neuronales Profundas
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Ejercicios prácticos preparados por el Sr. Maciej.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Curso: Comprender las Redes Neuronales Profundas
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El uso fácil de la funcionalidad VideoCapture para adquirir imágenes de video desde una cámara portátil.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Curso: Visión por Computadora con OpenCV
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Disfruté los consejos dados por el capacitador sobre cómo usar las herramientas. Esto es algo que no se puede obtener de internet y es muy útil.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Curso: Visión por Computadora con OpenCV
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Disfruté los consejos dados por el capacitador sobre cómo usar las herramientas. Esto es algo que no se puede obtener de internet y es muy útil.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Curso: Visión por Computadora con OpenCV
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Fue fácil de seguir.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Curso: Visión por Computadora con OpenCV
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Materiales adicionales. La preparación teórica.
ING Bank Śląski
Curso: Utilizando la Red Informática ToolKit (CNTK)
Machine Translated
Gran conocimiento del profesor, así como la disposición y la capacidad para compartirlo. Inspiración para buscar aplicaciones de algoritmos de inteligencia artificial.
ING Bank Śląski
Curso: Utilizando la Red Informática ToolKit (CNTK)
Machine Translated
Me gustan los ejemplos para explicar
AUO友达光电（苏州）有限公司
Curso: OptaPlanner en la Práctica
Machine Translated
El asunto estuvo bien presentado y de manera ordenada.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Curso: Introducción a R con Análisis de Series Temporales
Machine Translated
Me beneficié de la pasión por enseñar y centrarme en hacer que las cosas sean sensatas.
Zaher Sharifi - GOSI
Curso: Aprendizaje Profundo (Deep Learning) Avanzado
Machine Translated
Es uno a uno. Puedo hacer un montón de preguntas y también pedirle al entrenador que repita cuando no estaba claro acerca de algunas cosas.
Curso: Insurtech: Una Introducción Práctica para los Gerentes
Machine Translated
Detección de punto malo de identificación humana y placa de circuito
王 春柱 - 中移物联网
Curso: Aprendizaje profundo para NLP (procesamiento de lenguaje natural)
Machine Translated
Demostrar
中移物联网
Curso: Aprendizaje profundo para NLP (procesamiento de lenguaje natural)
Machine Translated
Sobre el área de la cara.
中移物联网
Curso: Aprendizaje profundo para NLP (procesamiento de lenguaje natural)
Machine Translated
Los intercambios informales que tuvimos durante las conferencias realmente me ayudaron a profundizar mi comprensión del tema
Explore
Curso: Aprendizaje de refuerzo profundo con Python
Machine Translated
La paciencia del entrenador
European Space Agency (ESA/ESTEC)
Curso: Primeros pasos con Quantum Computing y Q #
Machine Translated
Está mostrando muchos métodos con scripts preparados, materiales muy bien preparados y fáciles de rastrear
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Curso: Aprendizaje Automático - Ciencia de Datos
Machine Translated
Me gusta que la capacitación se centre en ejemplos y codificación. Pensé que es imposible empaquetar tanto contenido en tres días de entrenamiento, pero me equivoqué. La capacitación cubrió muchos temas y todo se hizo de una manera muy detallada (especialmente el ajuste de los parámetros del modelo: no esperaba que hubiera un momento para esto y me sorprendió gratamente).
Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Curso: Aprendizaje Automático - Ciencia de Datos
Machine Translated
Teoría / práctica de la alternancia efectiva!
CIRAD
Curso: Introducción al Aprendizaje Automático con MATLAB
Machine Translated
Presentación progresiva y aplicación de métodos.
Aurélien Briffaz - CIRAD
Curso: Introducción al Aprendizaje Automático con MATLAB
Machine Translated
Disponibilidad y adaptabilidad, respuestas a preguntas.
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Curso: Introducción al Aprendizaje Automático con MATLAB
Machine Translated
Temas discutidos, ejercicios realizados (ejemplos), ambiente de entrenamiento, contacto con el capacitador, ubicación.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Curso: Octave no solo para programadores
Machine Translated
Muchos consejos prácticos.
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Curso: Aprendizaje Profundo con TensorFlow
Machine Translated
Mucha información relacionada con la implementación de soluciones.
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Curso: Aprendizaje Profundo con TensorFlow
Machine Translated
Una multitud de consejos prácticos y conocimientos del profesor de una amplia gama de temas de AI / IT / SQL / IoT.
ABB Sp. z o.o.
Curso: Aprendizaje Profundo con TensorFlow
Machine Translated
el ultimo dia. parte generacional
Accenture Inc
Curso: Python para la Generación de Lenguaje Natural
Machine Translated
Los temas referentes a NLG. El equipo pudo aprender algo nuevo al final con temas interesantes, pero fue solo el último día. También hubo más actividades prácticas que diapositivas, lo cual fue bueno.
Accenture Inc
Curso: Python para la Generación de Lenguaje Natural
Machine Translated
Me gusta que se centre más en los procedimientos de los diferentes métodos de resumen de texto.
Curso: Resumen de texto con Python
Machine Translated
La configuración remota del aula funcionó muy bien
Trimac Management Services LP
Curso: Introducción a R con Análisis de Series Temporales
Machine Translated
Good detail on what R is used for and how to start using it right away
Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP
Curso: Introducción a R con Análisis de Series Temporales
The many practical examples / assignments that we went through were great. For me, I learn better by seeing examples and applying them elsewhere. The use of real data and applying what was taught against it was extremely valuable. Michaels PowerPoint presentations and his ability to work through each solution was invaluable.
Trimac Management Services LP
Curso: Introducción a R con Análisis de Series Temporales
mucha información, todas las preguntas contestadas, ejemplos interesantes
A1 Telekom Austria AG
Curso: Deep Learning for Telecom (with Python)
Machine Translated
The exercises.
Elena Velkova - CEED Bulgaria
Curso: Análisis Predictivo con R
Practical exercises with R were very helpful.
CEED Bulgaria
Curso: Análisis Predictivo con R
El capacitador era un profesional en el campo temático y teoría relacionada con una aplicación excelente.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Curso: Applied AI from Scratch in Python
Machine Translated
Comencé con un conocimiento cercano a cero, y al final pude construir y entrenar mis propias redes.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Curso: TensorFlow para Reconocimiento de Imágenes
Machine Translated
Ewa has a passion for the subject and a huge wealth of knowledge. She impressed all of us with her knowledge and kept us all focused through the day.
Rock Solid Knowledge Ltd
Curso: Aprendizaje Automático - Ciencia de Datos
Even with having to miss a day due to customer meetings, I feel I have a much clearer understanding of the processes and techniques used in Machine Learning and when I would use one approach over another. Our challenge now is to practice what we have learned and start to apply it to our problem domain
Richard Blewett - Rock Solid Knowledge Ltd
Curso: Aprendizaje Automático - Ciencia de Datos
So much breadth and topics covered. I felt it was a huge subject to try and cover in 3 days - the trainer did what they could to cover everything almost exactly on time!
Rock Solid Knowledge Ltd
Curso: Aprendizaje Automático - Ciencia de Datos
Es uno a uno. Puedo hacer un montón de preguntas y también pedirle al entrenador que repita cuando no estaba claro acerca de algunas cosas.
Curso: Insurtech: Una Introducción Práctica para los Gerentes
Machine Translated
Me gusta que se centre más en los procedimientos de los diferentes métodos de resumen de texto.
Curso: Resumen de texto con Python
Machine Translated
Algunos de nuestros clientes
.png "european central bank (ecb)")
.png "european space agency (esa)")
_ireland.gif "environmental protection agency (epa) ireland")
Programa del curso AI (Artificial Intelligence)
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Python y MySql.
- Comprenda qué es la Data Science y cómo puede agregar valor a prácticamente cualquier negocio.
- Aprende los fundamentos de la codificación en Python
- Aprenda técnicas de Machine Learning supervisadas y no supervisadas, y cómo implementarlas e interpretar los resultados.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Python para producir texto en lenguaje natural de alta calidad construyendo su propio sistema NLG desde cero. También se examinarán los casos de estudio y los conceptos relevantes se aplicarán a los proyectos de laboratorio en vivo para generar contenido.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Utilice NLG para generar automáticamente contenido para diversas industrias, desde periodismo, a bienes raíces, a informes meteorológicos y deportivos.
- Seleccione y organice el contenido fuente, planifique oraciones y prepare un sistema para la generación automática de contenido original
- Comprender la tubería NLG y aplicar las técnicas correctas en cada etapa
- Comprender la arquitectura de un sistema de generación de lenguaje natural (NLG)
- Implementar los algoritmos y modelos más adecuados para análisis y pedidos
- Extraiga datos de fuentes de datos disponibles públicamente, así como bases de datos seleccionadas para usar como material para el texto generado
- Reemplazar procesos de escritura manuales y laboriosos con creación de contenido automatizado y generado por computadora
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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 cómo crear modelos para procesar datos basados en texto usando OpenNLP. Los datos de entrenamiento de muestra y los conjuntos de datos personalizados se usarán como base para los ejercicios de laboratorio.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar OpenNLP
- Descargue modelos existentes y cree sus propios
- Entrene a los modelos en varios conjuntos de datos de muestra
- Integra OpenNLP con aplicaciones Java existentes
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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 (onsite or remote) 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 curso se centra en la extracción de información y significado de estos datos. Utilizando las bibliotecas de lenguaje y procesamiento de lenguaje natural (NLP), combinamos conceptos y técnicas de la informática, la inteligencia artificial y la lingüística computacional para entender algorítmicamente el significado detrás de los datos de texto. Las muestras de datos están disponibles en varios idiomas según los requisitos del cliente.
Al final de este entrenamiento los participantes serán capaces de preparar conjuntos de datos (grandes y pequeños) de fuentes dispares, a continuación, aplicar los algoritmos adecuados para analizar e informar sobre su significado.
Audiencia
Lingüistas y programadores
Formato del curso
Parte conferencia, discusión de la parte, práctica práctica pesada, pruebas ocasionales para calibrar la comprensión
El curso cubrirá cómo hacer uso de textos escritos por humanos, como blogs, tweets, etc ...
Por ejemplo, un analista puede configurar un algoritmo que llegará a una conclusión automática basada en una fuente de datos extensa.
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.
Audiencia
Este curso está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que quieren crear motores predictivos para cualquier tarea de aprendizaje automático.
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.
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.
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.
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. R 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 R
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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