Von Lehrern geleitete Live-Schulungen zum maschinellen Lernen (ML) veranschaulichen online oder vor Ort anhand praktischer Übungen, wie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens zur Lösung realer Probleme in verschiedenen Branchen angewendet werden. Die ML-Kurse von NobleProg decken verschiedene Programmiersprachen und Frameworks ab, darunter Python, R-Sprache und Matlab. Kurse zum maschinellen Lernen werden für eine Reihe von Branchenanwendungen angeboten, darunter Finanzen, Banken und Versicherungen, und decken die Grundlagen des maschinellen Lernens sowie fortgeschrittenere Ansätze wie Deep Learning ab. Die Schulung zum maschinellen Lernen ist als „Online-Live-Schulung“ oder „Vor-Ort-Live-Schulung“ verfügbar. Das Online-Live-Training (auch „Remote-Live-Training“) wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt. Vor-Ort-Live-Schulungen können vor Ort beim Kunden in Österreich oder in den Schulungszentren von NobleProg in Österreich durchgeführt werden. NobleProg – Ihr lokaler Schulungsanbieter
Diese Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die das Konzept der vortrainierten Modelle verstehen und lernen möchten, wie man sie zur Lösung realer Probleme einsetzt, ohne Modelle von Grund auf zu erstellen.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
das Konzept und die Vorteile von vortrainierten Modellen zu verstehen.
Verschiedene vortrainierte Modellarchitekturen und ihre Anwendungsfälle kennenlernen.
Ein vortrainiertes Modell für spezifische Aufgaben feinabzustimmen.
Vorgefertigte Modelle in einfachen Machine-Learning-Projekten zu implementieren.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Wissen über Modelle des maschinellen Lernens vertiefen, ihre Fähigkeiten in der Abstimmung von Hyperparametern verbessern und lernen möchten, wie man Modelle mit Google Colab effektiv einsetzt.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Fortgeschrittene maschinelle Lernmodelle mit gängigen Frameworks wie Scikit-learn und TensorFlow zu implementieren.
Die Modellleistung durch Hyperparameter-Tuning zu optimieren.
Modelle des maschinellen Lernens in realen Anwendungen mit Google Colab einzusetzen.
Zusammenarbeit und Verwaltung umfangreicher maschineller Lernprojekte in Google Colab.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit unterschiedlichem Kenntnisstand, die die Google AutoML-Plattform nutzen möchten, um individuelle Chatbots für verschiedene Anwendungen zu erstellen.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Grundlagen der Chatbot-Entwicklung zu verstehen.
Die Google Cloud-Plattform zu navigieren und auf AutoML zuzugreifen.
Daten für das Training von Chatbot-Modellen vorzubereiten.
Benutzerdefinierte Chatbot-Modelle mit AutoML zu trainieren und zu bewerten.
Einsatz und Integration von Chatbots in verschiedene Plattformen und Kanäle.
Überwachen und optimieren Sie die Chatbot-Leistung im Laufe der Zeit.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Entwickler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Systemarchitekten, die KI-Modelle für den Edge-Einsatz optimieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Herausforderungen und Anforderungen beim Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten zu verstehen.
Modellkomprimierungstechniken anwenden, um die Größe und Komplexität von KI-Modellen zu reduzieren.
Quantisierungsmethoden anwenden, um die Modelleffizienz auf Edge-Hardware zu verbessern.
Implementierung von Pruning und anderen Optimierungstechniken zur Verbesserung der Modellleistung.
Einsatz von optimierten KI-Modellen auf verschiedenen Edge-Geräten.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und Technik-Enthusiasten, die praktische Fertigkeiten für den Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erwerben möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Prinzipien von Edge AI und ihre Vorteile zu verstehen.
Die Edge-Computing-Umgebung einzurichten und zu konfigurieren.
KI-Modelle für den Edge-Einsatz entwickeln, trainieren und optimieren.
Praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten zu implementieren.
Evaluierung und Verbesserung der Leistung von Modellen, die am Rande des Netzwerks eingesetzt werden.
Ethische und sicherheitstechnische Überlegungen bei Edge-KI-Anwendungen anstellen.
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die die Technologien hinter autonomen Systemen beherrschen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
KI-Modelle für autonome Entscheidungen zu entwerfen und zu implementieren.
Steuerungsalgorithmen für autonome Navigation und Hindernisvermeidung zu entwickeln.
Sicherheit und Zuverlässigkeit in KI-gesteuerten autonomen Systemen zu gewährleisten.
Autonome Systeme in bestehende Robotik- und KI-Frameworks zu integrieren.
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die KI-Techniken zur Optimierung des Ertragsmanagements in der Halbleiterfertigung anwenden möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Produktionsdaten zu analysieren, um Faktoren zu identifizieren, die die Ausbeute beeinflussen.
KI-Algorithmen zur Verbesserung von Yield-Management-Prozessen zu implementieren.
Produktionsparameter zu optimieren, um Fehler zu reduzieren und die Ausbeute zu verbessern.
KI-gesteuertes Ertragsmanagement in bestehende Produktionsabläufe zu integrieren.
Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Geschäftsanwender und AI-Professionals, die Machine Learning in Geschäftsprozesse, Prognosen und AI-gestützte Systeme mithilfe realer Fallstudien und Python-basierte Werkzeuge einsetzen möchten.Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangen:
Verstehen, wie Machine Learning in AI und Geschäftsstrategie integriert wird.
Anwenden von überwachtem und unüberwachtem Lernen auf strukturierte Geschäftsaufgaben.
Vorverarbeiten und Transformieren von Daten für das Modellieren.
Verwendung von neuronalen Netzen für Klassifizierungs- und Vorhersageaufgaben.
Durchführen von Umsatzprognosen mit statistischen und ML-basierten Methoden.
Implementierung von Clustering und Assoziationsregel-Mining zur Kundensegmentierung und Mustererkennung.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die modernste KI-Techniken auf die Automatisierung des Halbleiterdesigns anwenden möchten, um Effizienz, Genauigkeit und Innovation im Chipdesign und in der Verifikation zu verbessern.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Anwendung fortschrittlicher KI-Techniken zur Optimierung von Halbleiterentwurfsprozessen.
Modelle des maschinellen Lernens in EDA-Tools zur verbesserten Designverifizierung zu integrieren.
KI-gesteuerte Lösungen für komplexe Design-Herausforderungen in der Chip-Fertigung zu entwickeln.
Neuronale Netze zur Verbesserung der Genauigkeit und Geschwindigkeit der Designautomatisierung zu nutzen.
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die KI-Techniken zur Optimierung von Halbleiterfertigungsprozessen verstehen und anwenden möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
KI-Methoden zur Prozessoptimierung in der Chipfertigung zu verstehen.
KI-Modelle zu implementieren, um die Ausbeute zu erhöhen und Fehler zu reduzieren.
Prozessdaten zu analysieren, um Schlüsselparameter für die Optimierung zu identifizieren.
Techniken des maschinellen Lernens zur Feinabstimmung von Halbleiterfertigungsprozessen anwenden.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer auf mittlerem Niveau, die Arbeitsabläufe des maschinellen Lernens automatisieren und verwalten möchten, einschließlich der Schulung, Validierung und Bereitstellung von Modellen mit Apache Airflow.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
Apache Airflow für die Orchestrierung von Workflows für maschinelles Lernen einzurichten.
Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Validierungsaufgaben zu automatisieren.
Airflow mit Frameworks und Tools für maschinelles Lernen zu integrieren.
Einsatz von Machine-Learning-Modellen mithilfe automatisierter Pipelines.
Überwachung und Optimierung von Workflows für maschinelles Lernen in der Produktion.
Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenprofis, die maschinelles Lernen auf datengetriebene Geschäftsaufgaben wie Verkaufsprognose und prädiktive Modellierung mit neuronalen Netzen anwenden möchten.Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Kernkonzepte und Arten des maschinellen Lernens zu verstehen.
Kerne Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Clustering und Assoziationsanalyse anzuwenden.
Explorative Datenanalyse und Datenvorbereitung mit Python durchzuführen.
Neuronale Netze für nichtlineare Modellierungsaufgaben zu nutzen.
Prädiktive Analytik zur Geschäftsprognose, einschließlich Verkaufsdaten, umzusetzen.
Modellleistung mit visuellen und statistischen Techniken zu bewerten und zu optimieren.
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen, Deep-Learning-Forscher und Computer-Vision-Experten, die ihre Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich Deep Learning für die Text-zu-Bild-Erzeugung erweitern möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Fortgeschrittene Deep-Learning-Architekturen und -Techniken für die Text-Bild-Erzeugung zu verstehen.
Komplexe Modelle und Optimierungen für eine hochwertige Bildsynthese zu implementieren.
Leistung und Skalierbarkeit für große Datensätze und komplexe Modelle zu optimieren.
Abstimmung von Hyperparametern für bessere Modellleistung und Generalisierung.
Integration von Stable Diffusion mit anderen Deep-Learning-Frameworks und -Tools
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Cybersecurity-Experten auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die ihre Fähigkeiten in der KI-gesteuerten Erkennung von Bedrohungen und der Reaktion auf Vorfälle verbessern möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
Fortgeschrittene KI-Algorithmen für die Erkennung von Bedrohungen in Echtzeit zu implementieren.
KI-Modelle für spezifische Cybersicherheitsherausforderungen anzupassen.
Automatisierungsworkflows für die Reaktion auf Bedrohungen zu entwickeln.
KI-gesteuerte Sicherheitstools gegen feindliche Angriffe zu schützen.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die Algorithmen des maschinellen Lernens in der Google Colab-Umgebung effizient anwenden möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
Google Colab für maschinelle Lernprojekte einzurichten und zu navigieren.
Verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens zu verstehen und anzuwenden.
Bibliotheken wie Scikit-learn zur Analyse und Vorhersage von Daten zu verwenden.
Überwachte und unüberwachte Lernmodelle implementieren.
Modelle für maschinelles Lernen effektiv zu optimieren und zu bewerten.
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger im Bereich Cybersicherheit, die lernen möchten, wie KI für eine verbesserte Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen eingesetzt werden kann.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
KI-Anwendungen in der Cybersicherheit zu verstehen.
KI-Algorithmen für die Erkennung von Bedrohungen zu implementieren.
Die Reaktion auf Vorfälle mit KI-Tools zu automatisieren.
KI in die bestehende Cybersicherheitsinfrastruktur zu integrieren.
Diese Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Datenanalysten und Datenwissenschaftler, die Weka zur Durchführung von Data-Mining-Aufgaben verwenden möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalysten, die lernen möchten, wie man RapidMiner verwendet, um Werte zu schätzen und zu projizieren und Analysewerkzeuge für Zeitreihenprognosen zu nutzen.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
die CRISP-DM-Methodik anzuwenden, geeignete Algorithmen für maschinelles Lernen auszuwählen und die Modellkonstruktion und -leistung zu verbessern.
RapidMiner zu verwenden, um Werte zu schätzen und zu projizieren, und analytische Werkzeuge für Zeitreihenprognosen zu nutzen.
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Forscher im Bereich Computer Vision, die Stable Diffusion nutzen möchten, um hochwertige Bilder für eine Vielzahl von Anwendungsfällen zu erzeugen.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Prinzipien von Stable Diffusion und seine Funktionsweise für die Bilderzeugung zu verstehen.
Erstellen und Trainieren von Stable Diffusion-Modellen für Bilderzeugungsaufgaben.
Anwendung von Stable Diffusion auf verschiedene Bilderzeugungsszenarien, wie Inpainting, Outpainting und Bild-zu-Bild-Übersetzung.
Optimieren der Leistung und Stabilität von Stable Diffusion-Modellen.
Ziel dieses Kurses ist es, eine grundlegende Kompetenz in der Anwendung Machine Learning Methoden in der Praxis zu bieten. Durch die Verwendung der Programmiersprache und ihrer verschiedenen Bibliotheken und auf der Grundlage einer Vielzahl praktischer Beispiele lehrt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Baublöcke von Machine Learning verwendet, wie man Datenmodellierungsentscheidungen macht, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und die Ergebnisse validiert.
Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Tools aus dem Toolbox vertrauensvoll zu verstehen und zu verwenden und die gemeinsamen Fälle der Anwendungen zu vermeiden.
Ziel dieses Kurses ist es, allgemeine Kenntnisse in der Anwendung von maschinellen Lernmethoden in der Praxis zu vermitteln. Durch den Einsatz der Programmiersprache Python und ihrer verschiedenen Bibliotheken und anhand einer Vielzahl von Praxisbeispielen vermittelt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Bausteine des maschinellen Lernens nutzt, wie man Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ausgänge der Algorithmen und Validierung der Ergebnisse.
Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus dem Werkzeugkasten Maschinenlerntechnik sicher zu verstehen und zu nutzen und die üblichen Fallstricke von Datenwissenschaften zu vermeiden.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Software-Ingenieure, die AdaBoost verwenden möchten, um Boosting-Algorithmen für maschinelles Lernen mit Python zu erstellen.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen mit AdaBoost zu beginnen.
den Ensemble-Learning-Ansatz und die Implementierung von adaptivem Boosting zu verstehen.
Lernen, wie man AdaBoost-Modelle erstellt, um maschinelle Lernalgorithmen in Python zu verstärken.
Hyperparameter-Tuning zu verwenden, um die Genauigkeit und Leistung von AdaBoost-Modellen zu erhöhen.
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und technisch weniger versierte Personen, die Auto-Keras verwenden möchten, um den Prozess der Auswahl und Optimierung eines maschinellen Lernmodells zu automatisieren.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
den Prozess des Trainings von hocheffizienten maschinellen Lernmodellen zu automatisieren.
Automatisch nach den besten Parametern für Deep-Learning-Modelle zu suchen.
Hochpräzise Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
die Möglichkeiten des maschinellen Lernens für die Lösung realer Geschäftsprobleme zu nutzen.
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an technische Personen mit Hintergrundwissen im Bereich des maschinellen Lernens, die die zur Erkennung komplexer Muster in Big Data verwendeten maschinellen Lernmodelle optimieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
Verschiedene Open-Source-Tools AutoML zu installieren und zu evaluieren (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, usw.)
Trainieren Sie qualitativ hochwertige Modelle für maschinelles Lernen.
Effiziente Lösung verschiedener Arten von überwachten maschinellen Lernproblemen.
Schreiben Sie nur den notwendigen Code, um den automatisierten maschinellen Lernprozess in Gang zu setzen.
This instructor-led, live training in Österreich (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.
By the end of this training, participants will be able to:
Apply core statistical methods to pattern recognition.
Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
Implement advanced techniques for complex problem-solving.
Improve prediction accuracy by combining different models.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Datenanalysten, die Vorhersagemodelle mit den Funktionen des maschinellen Lernens von DataRobot automatisieren, bewerten und verwalten möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
Datensätze in DataRobot zu laden, um Daten zu analysieren, zu bewerten und ihre Qualität zu prüfen.
Modelle erstellen und trainieren, um wichtige Variablen zu identifizieren und Vorhersageziele zu erreichen.
Modelle zu interpretieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für Geschäftsentscheidungen nützlich sind.
Modelle zu überwachen und zu verwalten, um eine optimierte Vorhersageleistung zu erhalten.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Feature-Engineering-Techniken anwenden möchten, um Daten besser zu verarbeiten und bessere Machine-Learning-Modelle zu erhalten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Eine optimale Entwicklungsumgebung einrichten, einschließlich aller benötigten Python-Pakete.
Gewinnen Sie wichtige Erkenntnisse durch die Analyse der Merkmale eines Datensatzes.
Optimieren Sie Machine-Learning-Modelle durch Anpassung der Rohdaten selbst.
Datensätze zur Vorbereitung auf maschinelles Lernen bereinigen und transformieren.
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer die Fähigkeit haben, zu lernen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden.
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und -strukturen wie neuronalen Netzen basieren.
Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die für ihre klare Syntax und die Lesbarkeit des Codes bekannt ist.
In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie man Deep-Learning-Modelle für die Telekommunikation mit Python implementiert, indem sie Schritt für Schritt ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die grundlegenden Konzepte des Deep Learning zu verstehen.
die Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten von Deep Learning in der Telekommunikation kennen.
Verwendung von Python, Keras und TensorFlow zur Erstellung von Deep-Learning-Modellen für die Telekommunikation.
Ihr eigenes Deep-Learning-Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung unter Verwendung von Python zu erstellen.
Format des Kurses
Interaktive Vorlesung und Diskussion.
Viele Übungen und Praxis.
Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.
Optionen zur Kursanpassung
Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Datenanalysten und Entwickler, die die Produkte und Funktionen von AutoML kennenlernen möchten, um benutzerdefinierte ML-Schulungsmodelle mit minimalem Aufwand zu erstellen und einzusetzen.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die AutoML-Produktlinie zu erkunden, um verschiedene Dienste für unterschiedliche Datentypen zu implementieren.
Datensätze vorbereiten und beschriften, um benutzerdefinierte ML-Modelle zu erstellen.
Modelle zu trainieren und zu verwalten, um genaue und faire maschinelle Lernmodelle zu erstellen.
Vorhersagen mit trainierten Modellen treffen, um Geschäftsziele und -anforderungen zu erfüllen.
Dieser Kurs richtet sich an Personen, die bereits einen Hintergrund in Datenwissenschaft und Statistik haben. Die gegebenen Erklärungen sollen entweder als Erinnerung für diejenigen dienen, die bereits mit den Konzepten vertraut sind, oder diejenigen informieren, die über einen entsprechenden Hintergrund verfügen.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes erstellen, einsetzen und verwalten möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
Installation und Konfiguration von Kubeflow vor Ort und in der Cloud mit AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
ML-Workflows auf der Grundlage von Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
Ausführen ganzer Pipelines für maschinelles Lernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen.
Verwendung von Kubeflow zum Erzeugen und Verwalten von Jupyter-Notebooks.
ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg erstellen.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes erstellen, einsetzen und verwalten möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
Installation und Konfiguration von Kubeflow vor Ort und in der Cloud.
ML-Workflows auf der Grundlage von Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
Ganze Pipelines für maschinelles Lernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen auszuführen.
Verwendung von Kubeflow zum Erstellen und Verwalten von Jupyter-Notebooks.
ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg erstellen.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Machine Learning Arbeitslasten auf einem AWS EC2-Server bereitstellen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Installieren und konfigurieren Sie Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf AWS.
Verwenden Sie EKS (Elastic Kubernetes Service), um die Initialisierung eines Kubernetes-Clusters auf AWS zu vereinfachen.
Erstellen und Bereitstellen einer Kubernetes-Pipeline zur Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion.
Trainieren und Bereitstellen von TensorFlow ML-Modellen auf mehreren parallel laufenden GPUs und Rechnern.
Nutzen Sie andere verwaltete AWS-Services, um eine ML-Anwendung zu erweitern.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Techniker, die Machine Learning Workloads in der Azure-Cloud bereitstellen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Installieren und konfigurieren Sie Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf Azure.
Verwenden Sie Azure Kubernetes Service (AKS), um die Initialisierung eines Kubernetes-Clusters auf Azure zu vereinfachen.
Erstellen und Bereitstellen einer Kubernetes-Pipeline zur Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion.
Trainieren und Bereitstellen von TensorFlow ML-Modellen auf mehreren parallel laufenden GPUs und Computern.
Nutzen Sie andere verwaltete AWS-Services, um eine ML-Anwendung zu erweitern.
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die maschinelles Lernen in Mathematica zur Datenanalyse einsetzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Erstellen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen.
Daten für das maschinelle Lernen importieren und vorbereiten.
Trainingsdaten von Testdaten trennen.
Die Anwendungen von Deep Learning und neuronalen Netzen in der Datenanalyse erforschen.
Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalysten, Entwickler oder zukünftige Data Scientists, die maschinelles Lernen in Python einsetzen möchten, um Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und datengesteuerte Entscheidungen zu automatisieren.Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die wichtigsten Paradigmen des maschinellen Lernens zu verstehen und voneinander abzugrenzen.
Daten vorzubereiten und Metriken zur Bewertung von Modellen zu erkunden.
Machine Learning ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, bei dem Computer die Fähigkeit haben, zu lernen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. Python ist eine Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit bekannt ist. Sie bietet eine hervorragende Sammlung erprobter Bibliotheken und Techniken für die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen.
In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens zur Lösung realer Probleme im Bankensektor einsetzen können.
Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien kennen und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen maschinellen Lernmodelle erstellen und diese zur Durchführung einer Reihe von Team-Projekten verwenden.
Teilnehmerkreis
Entwickler
Datenwissenschaftler
Format des Kurses
Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Techniker, die lernen möchten, wie man eine Strategie für maschinelles Lernen implementiert und gleichzeitig die Nutzung von Big Data maximiert.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer:
Verstehen Sie die Entwicklung und die Trends des maschinellen Lernens.
Wissen, wie maschinelles Lernen in verschiedenen Branchen eingesetzt wird.
Mit den Tools, Fähigkeiten und Dienstleistungen vertraut sein, die für die Implementierung des maschinellen Lernens in einem Unternehmen zur Verfügung stehen.
Verstehen Sie, wie maschinelles Lernen zur Verbesserung von Data Mining und Analyse eingesetzt werden kann.
Lernen Sie, was ein Data-Middle-Backend ist und wie es von Unternehmen genutzt wird.
Verstehen Sie die Rolle, die Big Data und intelligente Anwendungen in verschiedenen Branchen spielen.
Dieser Kurs richtet sich an Personen, die Machine Learning in praktischen Anwendungen für ihr Team anwenden möchten. Die Schulung befasst sich nicht mit technischen Aspekten und dreht sich um grundlegende Konzepte und deren geschäftliche / betriebliche Anwendungen.
Zielgruppe
Investoren und KI-Unternehmer
Manager und Ingenieure, deren Unternehmen in den KI-Raum vordringt
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer die Fähigkeit haben, zu lernen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. Python ist eine Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und gute Lesbarkeit bekannt ist. Sie bietet eine hervorragende Sammlung erprobter Bibliotheken und Techniken für die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen.
In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens zur Lösung von realen Problemen in der Finanzbranche einsetzen können.
Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien kennen und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Machine-Learning-Modelle erstellen und diese für eine Reihe von Team-Projekten verwenden.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens zu verstehen
die Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens im Finanzbereich kennenlernen
ihre eigene algorithmische Handelsstrategie unter Verwendung von maschinellem Lernen mit Python zu entwickeln
Zielgruppe
Entwickler
Datenwissenschaftler
Format des Kurses
Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen
Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die über die Erstellung von ML-Modellen hinausgehen und den Prozess der Erstellung, Verfolgung und Bereitstellung von ML-Modellen optimieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
Installation und Konfiguration von MLflow und verwandten ML-Bibliotheken und -Frameworks.
die Bedeutung der Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und Einsatzfähigkeit eines ML-Modells zu erkennen
ML-Modelle auf verschiedenen öffentlichen Clouds, Plattformen oder On-Premise-Servern bereitzustellen.
Skalierung des ML-Bereitstellungsprozesses, um die Zusammenarbeit mehrerer Benutzer an einem Projekt zu ermöglichen.
Einrichtung eines zentralen Registers, um mit ML-Modellen zu experimentieren, sie zu reproduzieren und einzusetzen.
Ziel dieses Kurses ist es, grundlegende Kenntnisse in der Anwendung von Methoden des Machine Learning in der Praxis zu vermitteln. In diesem Kurs wird anhand der Programmiersprache Scala und ihrer verschiedenen Bibliotheken anhand einer Vielzahl von praktischen Beispielen gezeigt, wie die wichtigsten Bausteine des Machine Learning , wie Datenmodellierungsentscheidungen getroffen, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert werden und validieren Sie die Ergebnisse.
Unser Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, die grundlegendsten Tools aus der Toolbox für Machine Learning sicher zu verstehen und zu verwenden und die üblichen Fallstricke der Data Science Anwendungen zu vermeiden.
Dieser Kurs richtet sich an Personen, die grundlegende Techniken des Machine Learning in praktischen Anwendungen anwenden möchten.
Publikum
Datenwissenschaftler und Statistiker, die mit maschinellem Lernen vertraut sind und wissen, wie man R programmiert. Der Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf den praktischen Aspekten der Daten- / Modellvorbereitung, Ausführung, Post-Hoc-Analyse und Visualisierung. Ziel ist es, Teilnehmern, die an der Anwendung der Methoden bei der Arbeit interessiert sind, eine praktische Einführung in das maschinelle Lernen zu geben
Branchenspezifische Beispiele sollen das Training für das Publikum relevant machen.
In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie den iOS Machine Learning (ML) Technologie-Stack verwenden, während sie Schritt für Schritt die Erstellung und Bereitstellung einer iOS mobilen App durchlaufen.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
eine mobile App zu erstellen, die Bildverarbeitung, Textanalyse und Spracherkennung ermöglicht
Access vortrainierte ML-Modelle für die Integration in iOS Apps
ein benutzerdefiniertes ML-Modell zu erstellen
Hinzufügen von Siri-Sprachunterstützung zu iOS-Apps
Verstehen und Verwenden von Frameworks wie coreML, Vision, CoreGraphics und GamePlayKit
Sprachen und Tools wie Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda und Spyder verwenden
Zielgruppe
Entwickler
Format des Kurses
Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die mit Google's ML Kit maschinelle Lernmodelle erstellen möchten, die für die Verarbeitung auf mobilen Geräten optimiert sind.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Entwicklung von maschinellen Lernfunktionen für mobile Anwendungen zu beginnen.
Neue Technologien des maschinellen Lernens mit Hilfe der ML Kit APIs in Android und iOS Apps zu integrieren.
Bestehende Apps mit dem ML Kit SDK für die Verarbeitung und Bereitstellung auf dem Gerät zu erweitern und zu optimieren.
Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Geschäftstags und Fachleute, die maschinelles Lernen zur Lösung realer Geschäftsprobleme unter Verwendung praktischer Fallstudien und handwerklicher Werkzeuge einsetzen möchten.Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Zu verstehen, wie maschinelles Lernen in moderne KI-Systeme und Geschäftsstrategien integriert wird.
Angemessene maschinelle Lernmethoden für verschiedene Geschäftsaufgaben zu identifizieren.
Geschäftsdaten vorzubereiten und für maschinelles Lernen zu transformieren.
Kernelemente des maschinellen Lernens wie Klassifikation, Regression, Clustering und Zeitreihenvorhersage anzuwenden.
Maschinelles Lernen in den Kontext der Geschäftsführung zu interpretieren und zu bewerten.
Durch Fallstudien praktische Erfahrungen zu sammeln und erlernte Techniken auf reale Szenarien anzuwenden.
In diesem Kurs werden Methoden des maschinellen Lernens für Anwendungen in der Robotik vorgestellt.
Er bietet einen breiten Überblick über bestehende Methoden, Motivationen und Hauptideen im Kontext der Mustererkennung.
Nach einer kurzen theoretischen Einführung werden die Teilnehmer einfache Übungen mit Open Source (in der Regel R) oder einer anderen gängigen Software durchführen.
Pattern Matching ist eine Technik zur Lokalisierung bestimmter Muster in einem Bild. Sie kann verwendet werden, um das Vorhandensein bestimmter Merkmale in einem aufgenommenen Bild zu bestimmen, z. B. das erwartete Etikett auf einem fehlerhaften Produkt in einer Fertigungsstraße oder die bestimmten Abmessungen eines Bauteils. Es unterscheidet sich von "Pattern Recognition" (das allgemeine Muster auf der Grundlage größerer Sammlungen verwandter Muster erkennt) dadurch, dass es spezifisch vorgibt, wonach wir suchen, und uns dann sagt, ob das erwartete Muster vorhanden ist oder nicht.
Format des Kurses
Dieser Kurs führt in die Ansätze, Technologien und Algorithmen ein, die im Bereich des Musterabgleichs verwendet werden, wie er für Machine Vision gilt.
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Software-Ingenieure, die Random Forest verwenden möchten, um Algorithmen für maschinelles Lernen für große Datensätze zu erstellen.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Erstellung von maschinellen Lernmodellen mit Random Forest zu beginnen.
die Vorteile von Random Forest zu verstehen und zu wissen, wie man es zur Lösung von Klassifikations- und Regressionsproblemen einsetzt.
Lernen, wie man mit großen Datensätzen umgeht und mehrere Entscheidungsbäume in Random Forest interpretiert.
Evaluierung und Optimierung der Leistung von Machine-Learning-Modellen durch Abstimmung der Hyperparameter.
RapidMiner ist eine quelloffene Data-Science-Softwareplattform für Rapid Application Prototyping und Entwicklung. Sie umfasst eine integrierte Umgebung für Datenaufbereitung, maschinelles Lernen, Deep Learning, Text Mining und prädiktive Analysen.
In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie RapidMiner Studio für die Datenaufbereitung, das maschinelle Lernen und die Bereitstellung von Vorhersagemodellen nutzen können.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein
Installieren und Konfigurieren von RapidMiner
Daten mit RapidMiner aufbereiten und visualisieren
Modelle für maschinelles Lernen zu validieren
Daten zu mischen und Vorhersagemodelle zu erstellen
Predictive Analytics innerhalb eines Geschäftsprozesses zu operationalisieren
Fehlerbehebung und Optimierung RapidMiner
Zielgruppe
Datenwissenschaftler
Ingenieure
Entwickler
Format des Kurses
Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen
Hinweis
Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.
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Erfahrungsberichte (25)
Hunter ist fabelhaft, sehr einnehmend, äußerst sachkundig und sympathisch. Sehr gut gemacht.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Kurs - Artificial Intelligence (AI) Overview
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die VM ist eine gute Idee
Vincent - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
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Ich fand den Trainer sehr kenntnisreich und er beantwortete die Fragen mit Zuversicht, um das Verständnis zu klären.
Jenna - TCMT
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Die Klarheit, mit der es präsentiert wurde
John McLemore - Motorola Solutions
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das ML-Ekosystem, nicht nur MLFlow sondern auch Optuna, Hyperopt, Docker und Docker-Compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
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Die Art der Wissensübertragung und das Wissen des Trainers.
Jakub Rekas - Bitcomp Sp. z o.o.
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Die Erklärung
Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore
Kurs - Machine Learning with Python – 4 Days
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Ich habe es sehr genossen, an der Kubeflow Ausbildung teilzunehmen, die ferngesteuert durchgeführt wurde. Diese Ausbildung ermöglichte mir, mein Wissen zu AWS-Diensten, K8s und allen devOps-Tools rund um Kubeflow zu festigen, was die notwendige Grundlage ist, um das Thema angemessen anzugehen. Ich möchte Malawski Marcin für seine Geduld und Professionalität bei der Ausbildung sowie für Tipps zur besten Praxis danken. Malawski attackiert das Thema aus verschiedenen Perspektiven, mit unterschiedlichen Bereitstellungstools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Jetzt bin ich definitiv überzeugt, dass ich mich auf dem richtigen Anwendungsgebiet befinde.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Kurs - Kubeflow
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Die Begeisterung für das Thema. Die Beispiele, die er gemacht hat und seine Erklärungen waren sehr gut. Sympathisch. Ein wenig zu detailliert für Anfänger. Für Manager könnte es abstrakter in weniger Tagen sein. Aber es war so gestaltet, dass wir eine gute Absprache im Voraus hatten.
Benedikt Chiandetti - HDI Deutschland Bancassurance Kundenservice GmbH
Kurs - Machine Learning Concepts for Entrepreneurs and Managers
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Der Trainer erklärte den Stoff gut und war die ganze Zeit über engagiert. Er hielt inne, um Fragen zu stellen, und ließ uns in einigen praktischen Sitzungen selbst zu Lösungen kommen. Er passte den Kurs außerdem gut auf unsere Bedürfnisse an.
Robert Baker
Kurs - Deep Learning with TensorFlow 2.0
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Konvolutionsfilter
Francesco Ferrara
Kurs - Introduction to Machine Learning
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Tomasz kennt die Informationen wirklich gut und der Kurs hatte eine gute Geschwindigkeit.
Raju Krishnamurthy - Google
Kurs - TensorFlow Extended (TFX)
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Organisation, gemäß dem vorgeschlagenen Agenda, das umfassende Wissen des Trainers zu diesem Thema
Ali Kattan - TWPI
Kurs - Natural Language Processing with TensorFlow
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Der Trainer war ein Fachmann im Themengebiet und verband Theorie mit Anwendung ausgezeichnet.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Kurs - Applied AI from Scratch in Python
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Es zeigt viele Methoden mit vorbereiteten Skripten - sehr gut vorbereitete Materialien und einfach nachvollziehbar.
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Kurs - Machine Learning – Data science
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Mir haben die Laborübungen gefallen.
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Kurs - Machine Learning
Maschinelle Übersetzung
In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.
Sacha Nandlall
Kurs - Python for Advanced Machine Learning
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Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
Kurs - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
Paul Lee
Kurs - TensorFlow for Image Recognition
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I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Kurs - Neural Network in R
Maschinelle Übersetzung
We have gotten a lot more insight in to the subject matter. Some nice discussion were made with some real subjects within our company.
Sebastiaan Holman
Kurs - Machine Learning and Deep Learning
Maschinelle Übersetzung
The global overview of deep learning.
Bruno Charbonnier
Kurs - Advanced Deep Learning
Maschinelle Übersetzung
The topic is very interesting.
Wojciech Baranowski
Kurs - Introduction to Deep Learning
Maschinelle Übersetzung
Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Kurs - Introduction to the use of neural networks
Maschinelle Übersetzung
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
Kurs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
