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
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
Machine Translated
Fue fácil de seguir.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Curso: Visión por Computadora con OpenCV
Machine Translated
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
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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
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
Algunos de nuestros clientes
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Artificial Intelligence Subcategorías
Programas de los cursos AI (Artificial Intelligence)
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
35 horas
Descripción General
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a profesionales que desean comenzar una carrera en Data Science .
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.
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.
14 horas
Descripción General
Este curso cubre AI (enfatizando Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo) en la Industria Automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología puede (potencialmente) utilizarse en situaciones múltiples en un automóvil: desde la simple automatización, el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónoma.
14 horas
Descripción General
OpenNN es una biblioteca de clases de código abierto escrita en C ++ que implementa redes neuronales para su uso en aprendizaje automático.
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 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.
21 horas
Descripción General
El curso está dedicado a aquellos que deseen conocer un programa alternativo al paquete comercial de MATLAB. La capacitación de tres días proporciona información completa sobre cómo moverse por el entorno y cómo realizar el paquete OCTAVE para el análisis de datos y cálculos de ingeniería. Los destinatarios de la capacitación son principiantes, pero también aquellos que conocen el programa y desean sistematizar su conocimiento y mejorar sus habilidades. No se requiere conocimiento de otros lenguajes de programación, pero facilitará en gran medida la adquisición de conocimiento por parte de los estudiantes. El curso le mostrará cómo usar el programa en muchos ejemplos prácticos.
28 horas
Descripción General
OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) es una biblioteca de licencia BSD de código abierto que incluye varios centenares de algoritmos de visión por ordenador.
14 horas
Descripción General
OpenCV is a library of programming functions for deciphering images with computer algorithms. OpenCV 4 is the latest OpenCV release and it provides optimized modularity, updated algorithms, and more. With OpenCV 4 and Python, users will be able to view, load, and classify images and videos for advanced image recognition.
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.
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.
14 horas
Descripción General
OpenFace es un software de reconocimiento facial en tiempo real basado en Python y Torch basado en la investigación FaceNet de Google.
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
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
14 horas
Descripción General
La biblioteca OpenNLP de Apache es un kit de herramientas basado en el aprendizaje automático para procesar texto en lenguaje natural. Es compatible con las tareas NLP más comunes, como detección de lenguaje, tokenización, segmentación de oraciones, etiquetado de voz parcial, extracción de entidad nombrada, fragmentación, análisis sintáctico y resolución de correferencia.
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 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
7 horas
Descripción General
OpenNMT es un sistema de traducción de máquina neural completo, de código abierto (MIT) que utiliza el juego de herramientas matemático de la Antorcha.
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, 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
21 horas
Descripción General
Este curso es un enfoque práctico a la herramienta OptaPLanner, proporcionando a los partidarios todas como herramientas para obtener un conocimiento introductorio único y funcional que permiten realizar como funciones basicas nessa ferramenta.
21 horas
Descripción General
Esta sesión de capacitación basada en el aula explorará las técnicas de PNL junto con la aplicación de inteligencia artificial y robótica en los negocios. Los delegados realizarán ejemplos basados en computadora y ejercicios de resolución de casos de estudio usando Python
21 horas
Descripción General
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) es una plataforma de aprendizaje profundo escalable desarrollada por Baidu.
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 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
14 horas
Descripción General
La coincidencia de patrones es una técnica utilizada para localizar patrones específicos dentro de una imagen. Se puede usar para determinar la existencia de características específicas dentro de una imagen capturada, por ejemplo, la etiqueta esperada en un producto defectuoso en una línea de fábrica o las dimensiones especificadas de un componente. Es diferente de "Reconocimiento de patrones" (que reconoce patrones generales basados en colecciones más grandes de muestras relacionadas) en el sentido de que dicta específicamente lo que estamos buscando, y luego nos dice si el patrón esperado existe o no.
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.
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.
21 horas
Descripción General
PredictionIO es un servidor de Aprendizaje de Máquina de código abierto construido sobre la pila de código abierto de última generación.
Audiencia
Este curso está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que quieren crear motores predictivos para cualquier tarea de aprendizaje automático.
Audiencia
Este curso está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que quieren crear motores predictivos para cualquier tarea de aprendizaje automático.
14 horas
Descripción General
R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.
14 horas
Descripción General
Pandas is a Python library for data manipulation and analysis. Using Pandas, users can perform predictive analysis through machine learning.
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.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 horas
Descripción General
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje automático más relevantes y de vanguardia en Python a medida que crean una serie de aplicaciones de demostración que incluyen imágenes, música, texto y datos financieros.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- 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
Audiencia
- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- 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
Audiencia
- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Descripción General
Computer Vision es un campo que consiste en extraer, analizar y comprender automáticamente información útil de los medios digitales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su claridad de sintaxis y código.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los conceptos básicos de Computer Vision mientras avanzan en la creación del conjunto de aplicaciones simples de Computer Vision utilizando Python.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprenda los conceptos básicos de Computer Vision
- Use Python para implementar tareas de Visión por computadora
- Construye sus propios sistemas de detección de rostro, objeto y movimiento
Audiencia
- Programadores de Python interesados en Computer Vision
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 los conceptos básicos de Computer Vision mientras avanzan en la creación del conjunto de aplicaciones simples de Computer Vision utilizando Python.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprenda los conceptos básicos de Computer Vision
- Use Python para implementar tareas de Visión por computadora
- Construye sus propios sistemas de detección de rostro, objeto y movimiento
Audiencia
- Programadores de Python interesados en Computer Vision
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Descripción General
Esta sesión de capacitación basada en el aula contendrá presentaciones y ejemplos basados en computadora y ejercicios de estudio de caso para emprender con bibliotecas de redes neurales y profundas relevantes
21 horas
Descripción General
Este curso ha sido diseñado para personas interesadas en extraer significado del texto escrito en inglés, aunque el conocimiento se puede aplicar a otros lenguajes humanos.
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.
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.
21 horas
Descripción General
Se estima que los datos no estructurados representan más del 90 por ciento de todos los datos, gran parte de ellos en forma de texto. Las publicaciones del blog, los tweets, los medios sociales y otras publicaciones digitales añaden continuamente a este creciente cuerpo de datos.
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
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
35 horas
Descripción General
MLOps is a set of tools and methodologies for combining Machine Learning and DevOps practices. The goal of MLOps is to automate and optimize the deployment and maintenance of ML systems in production.
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
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 horas
Descripción General
MLflow is an open source platform for streamlining and managing the machine learning lifecycle. It supports any ML (machine learning) library, algorithm, deployment tool or language. Simply add MLflow to your existing ML code to share the code across any ML library being used within your organization.
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.
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.
14 horas
Descripción General
El objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica. A través del uso del lenguaje de programación Scala y de sus diversas bibliotecas, y basado en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los bloques de construcción más importantes de Aprendizaje de Máquinas, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y validar los resultados.
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.
14 horas
Descripción General
El objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de los métodos de aprendizaje automático en la práctica. A través del uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basado en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los bloques de construcción más importantes de Aprendizaje de Máquinas, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y Validar los resultados.
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.
14 horas
Descripción General
El objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de los métodos de aprendizaje automático en la práctica. A través del uso de la plataforma de programación R y sus diversas bibliotecas, y basado en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los bloques de construcción más importantes de Aprendizaje de Máquinas, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar los resultados de los algoritmos y Validar los resultados.
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.
7 horas
Descripción General
Este curso de capacitación es para personas que deseen aplicar técnicas básicas de Aprendizaje de Máquinas en aplicaciones prácticas.
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.
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.
14 horas
Descripción General
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar la pila de tecnología de iOS Machine Learning (ML) mientras avanzan en la creación e implementación de una aplicación móvil iOS.
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
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
14 horas
Descripción General
Esta sesión de capacitación basada en el aula explorará técnicas de aprendizaje automático, con ejemplos basados en computadora y ejercicios de resolución de casos de estudio utilizando un programa relevante.
14 horas
Descripción General
MLOps (Machine Learning Operations) is the practice of integrating data science and operations to help manage the ML lifecycle. MLOps provides the ability to automate the reproduction of machine learning model development and training.
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.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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
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