Cursos de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) | Cursos de Machine Learning

Cursos de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning)

Os cursos de treinamento de Aprendizado por Máquina (ML) ao vivo, ministrados por instrutor, demonstram, por meio de práticas práticas, como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real em vários setores. Os cursos NobleProg ML abrangem diferentes linguagens de programação e frameworks, incluindo Python, linguagem R e Matlab. Os cursos Machine Learning são oferecidos para diversas aplicações do setor, incluindo finanças, bancos e seguros, e abrangem os fundamentos do Machine Learning, bem como abordagens mais avançadas, como o Deep Learning. O treinamento Machine Learning está disponível como "treinamento ao vivo no local" ou "treinamento remoto ao vivo". Treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Brasil ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Brasil . O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa. NobleProg - seu provedor de treinamento local

Declaração de Clientes

★★★★★
★★★★★

Programa de curso Aprendizado de Máquinas (Machine Learning)

CódigoNomeDuraçãoVisão geral
aiintPanorama da Inteligência Artificial7 horasEste curso foi criado para gerentes, arquitetos de soluções, executivos de inovação, CTOs, arquitetos de software e qualquer um que esteja interessado em uma visão geral da inteligência artificial aplicada e a previsão mais próxima para o seu desenvolvimento.
mlbankingpython_Machine Learning for Banking (with Python)21 horasAprendizado de Máquina é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente O Python é uma linguagem de programação famosa por sua sintaxe e legibilidade claras Oferece uma excelente coleção de bibliotecas e técnicas bem testadas para o desenvolvimento de aplicativos de aprendizado de máquina Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real no setor bancário Os participantes primeiro aprendem os princípios-chave e, em seguida, colocam seus conhecimentos em prática, construindo seus próprios modelos de aprendizado de máquina e usando-os para concluir uma série de projetos de equipe Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
dlfinancewithrDeep Learning for Finance (with R)28 horasO aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente A aprendizagem profunda é um subcampo de aprendizado de máquina que utiliza métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais R é uma linguagem de programação popular no setor financeiro Ele é usado em aplicativos financeiros que variam de programas de negociação principais a sistemas de gerenciamento de risco Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para finanças usando o R, à medida que avançam na criação de um modelo de previsão de preço de ações de aprendizagem profunda No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda Aprenda os aplicativos e usos da aprendizagem profunda em finanças Use R para criar modelos de aprendizado profundo para finanças Construa seu próprio modelo de previsão de preço de ações de aprendizagem profunda usando R Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
mlfinancerMachine Learning for Finance (with R)28 horasO aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente R é uma linguagem de programação popular no setor financeiro Ele é usado em aplicativos financeiros que variam de programas de negociação principais a sistemas de gerenciamento de risco Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real no setor financeiro R será usado como linguagem de programação Os participantes primeiro aprendem os princípios-chave e, em seguida, colocam seus conhecimentos em prática, construindo seus próprios modelos de aprendizado de máquina e usando-os para concluir uma série de projetos de equipe No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os conceitos fundamentais no aprendizado de máquina Aprenda os aplicativos e usos do aprendizado de máquina em finanças Desenvolva sua própria estratégia de negociação algorítmica usando aprendizado de máquina com R Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
mlfinancepythonMachine Learning for Finance (with Python)21 horasO aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente O Python é uma linguagem de programação famosa por sua sintaxe e legibilidade claras Oferece uma excelente coleção de bibliotecas e técnicas bem testadas para o desenvolvimento de aplicativos de aprendizado de máquina Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real no setor financeiro Os participantes primeiro aprendem os princípios-chave e, em seguida, colocam seus conhecimentos em prática, construindo seus próprios modelos de aprendizado de máquina e usando-os para concluir uma série de projetos de equipe No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os conceitos fundamentais no aprendizado de máquina Aprenda os aplicativos e usos do aprendizado de máquina em finanças Desenvolva sua própria estratégia de negociação algorítmica usando o aprendizado de máquina com o Python Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
dlfornlpDeep Learning for NLP (Natural Language Processing)28 horasDeep Learning for NLP permite que uma máquina aprenda o processamento de linguagem simples e complexo Entre as tarefas atualmente possíveis estão a tradução de idiomas e a geração de legendas para fotos DL (Deep Learning) é um subconjunto do ML (Machine Learning) Python é uma linguagem de programação popular que contém bibliotecas para o Deep Learning for NLP Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão a usar as bibliotecas Python para o NLP (Natural Language Processing), pois criam um aplicativo que processa um conjunto de imagens e gera legendas No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Projetar e codificar o DL para NLP usando bibliotecas Python Crie código Python que leia uma coleção substancialmente grande de imagens e gere palavras-chave Criar código Python que gera legendas das palavras-chave detectadas Público Programadores com interesse em lingüística Programadores que buscam um entendimento da PNL (Processamento de Linguagem Natural) Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
textsumText Summarization with Python14 horasNo Python Machine Learning, o recurso Text Summarization é capaz de ler o texto de entrada e produzir um resumo de texto Esse recurso está disponível na linha de comando ou como uma API / biblioteca do Python Uma aplicação interessante é a rápida criação de resumos executivos; Isso é particularmente útil para organizações que precisam revisar grandes corpos de dados de texto antes de gerar relatórios e apresentações Neste treinamento ao vivo instrutor, os participantes aprenderão a usar o Python para criar um aplicativo simples que gera automaticamente um resumo do texto de entrada No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use uma ferramenta de linha de comando que resume o texto Projetar e criar código de resumo de texto usando bibliotecas Python Avalie três bibliotecas de sumarização do Python: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
undnnUnderstanding Deep Neural Networks35 horasEste curso começa com o fornecimento de conhecimento conceitual em redes neurais e, geralmente, em algoritmos de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicativos) Parte 1 (40%) deste treinamento é mais foco nos fundamentos, mas irá ajudá-lo a escolher a tecnologia certa: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc Parte 2 (20%) deste treinamento introduz Theano uma biblioteca python que facilita escrever modelos de aprendizagem profunda A parte 3 (40%) do treinamento seria amplamente baseada na API do Tensorflow 2nd Generation da biblioteca de software de código aberto do Google para Deep Learning Os exemplos e handson seriam todos feitos em TensorFlow Público Este curso é destinado a engenheiros que desejam usar o TensorFlow em seus projetos Deep Learning Depois de concluir este curso, os delegados irão: ter um bom entendimento sobre redes neurais profundas (DNN), CNN e RNN entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow ser capaz de realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração ser capaz de avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento ser capaz de implementar a produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro Nem todos os tópicos seriam abordados em uma sala de aula pública com 35 horas de duração devido à vastidão do assunto A duração do curso completo será de cerca de 70 horas e não de 35 horas .
opennlpOpenNLP for Text Based Machine Learning14 horasA biblioteca Apache OpenNLP é um kit de ferramentas baseado em aprendizado de máquina para processar texto em linguagem natural Ele suporta as tarefas mais comuns de PNL, como detecção de idioma, tokenização, segmentação de frases, tagging de tag de fala, extração de entidades nomeadas, chunking, parsing e resolução de referência Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como criar modelos para processar dados baseados em texto usando o OpenNLP Dados de treinamento de amostra, bem como conjuntos de dados personalizados, serão usados ​​como base para os exercícios de laboratório No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Instalar e configurar o OpenNLP Faça o download de modelos existentes e crie seus próprios Treine os modelos em vários conjuntos de dados de amostra Integre o OpenNLP com aplicativos Java existentes Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
mlbankingrMachine Learning for Banking (with R)28 horasNeste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real no setor bancário R será usado como linguagem de programação Os participantes primeiro aprendem os princípios-chave e, em seguida, colocam seus conhecimentos em prática, construindo seus próprios modelos de aprendizado de máquina e usando-os para concluir uma série de projetos ao vivo Público Desenvolvedores Cientistas de dados Profissionais bancários com formação técnica Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
dlforbankingwithrDeep Learning for Banking (with R)28 horasO aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente A aprendizagem profunda é um subcampo de aprendizado de máquina que utiliza métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais R é uma linguagem de programação popular no setor financeiro Ele é usado em aplicativos financeiros que variam de programas de negociação principais a sistemas de gerenciamento de risco Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizagem profunda para o setor bancário usando R, à medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizagem profunda No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda Aprenda os aplicativos e usos da aprendizagem profunda no setor bancário Use R para criar modelos de aprendizagem profunda para bancos Construa seu próprio modelo de risco de crédito de aprendizagem profunda usando R Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
matlabdlMatlab for Deep Learning14 horasNeste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar o Matlab para projetar, construir e visualizar uma rede neural convolucional para reconhecimento de imagem No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Construa um modelo de aprendizado profundo Automatizar a rotulagem de dados Trabalhar com modelos de Caffe e TensorFlowKeras Treinar dados usando várias GPUs, a nuvem ou clusters Público Desenvolvedores Engenheiros Especialistas de domínio Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
tensorflowservingTensorFlow Serving7 horasO TensorFlow Serving é um sistema para servir modelos de aprendizado de máquina (ML) à produção Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como configurar e usar o TensorFlow Serving para implantar e gerenciar modelos ML em um ambiente de produção No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Treinar, exportar e servir vários modelos TensorFlow Teste e implemente algoritmos usando uma única arquitetura e um conjunto de APIs Estenda o TensorFlow Serving para atender outros tipos de modelos além dos modelos do TensorFlow Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
mliosMachine Learning on iOS14 horasNeste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão a usar a pilha de tecnologia do Aprendizado de Máquina do iOS (ML) à medida que avançam na criação e na implantação de um aplicativo móvel para iOS No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Crie um aplicativo para dispositivos móveis com capacidade de processamento de imagem, análise de texto e reconhecimento de fala Acesse modelos ML pré-planejados para integração em aplicativos iOS Crie um modelo ML personalizado Adicionar suporte Siri Voice a aplicativos iOS Entenda e use estruturas como coreML, Vision, CoreGraphics e GamePlayKit Use linguagens e ferramentas como o Python, o Keras, o Caffee, o Tensorflow, o scikit learn, o libsvm, o Anaconda e o Spyder Público Desenvolvedores Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
pythontextmlPython: Machine Learning with Text21 horasNeste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar o aprendizado de máquina correto e as técnicas de PNL (Processamento de Linguagem Natural) para extrair valor de dados baseados em texto No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Resolva problemas de ciência de dados baseados em texto com código reutilizável de alta qualidade Aplicar diferentes aspectos do scikitlearn (classificação, agrupamento, regressão, redução de dimensionalidade) para resolver problemas Crie modelos eficazes de aprendizado de máquina usando dados baseados em texto Criar um conjunto de dados e extrair recursos do texto não estruturado Visualize dados com o Matplotlib Construa e avalie modelos para obter insight Resolver erros de codificação de texto Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
encogintroEncog: Introduction to Machine Learning14 horasEncog é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto para Java eNet Neste treinamento ao vivo instrutor, os participantes aprenderão como criar vários componentes de rede neural usando o ENCOG Os estudos de caso do Realworld serão discutidos e as soluções baseadas em linguagem de máquina para esses problemas serão exploradas No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Prepare dados para redes neurais usando o processo de normalização Implementar redes de feed forward e metodologias de treinamento de propagação Implementar tarefas de classificação e regressão Modelar e treinar redes neurais usando a bancada de trabalho baseada em GUI do Encog Integre o suporte a redes neurais em aplicativos do mundo real Público Desenvolvedores Analistas Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
encogadvEncog: Advanced Machine Learning14 horasEncog é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto para Java eNet Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão técnicas avançadas de aprendizado de máquina para a construção de modelos preditivos precisos de redes neurais No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Implementar diferentes técnicas de otimização de redes neurais para resolver o mau ajuste e o superajuste Entenda e escolha entre várias arquiteturas de redes neurais Implementar redes supervisionadas de feed forward e feedback Público Desenvolvedores Analistas Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
radvmlAdvanced Machine Learning with R21 horasNeste treinamento ao vivo com instrutores, os participantes aprenderão técnicas avançadas para o Aprendizado de Máquina com o R ao passarem pela criação de um aplicativo do mundo real No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use técnicas como ajuste de hyperparameter e aprendizagem profunda Compreender e implementar técnicas de aprendizagem não supervisionadas Coloque um modelo em produção para uso em um aplicativo maior Público Desenvolvedores Analistas Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
pythonadvmlPython for Advanced Machine Learning21 horasNeste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão as técnicas de aprendizado de máquina mais relevantes e inovadoras do Python, pois eles criam uma série de aplicativos de demonstração que envolvem dados de imagem, música, texto e dados financeiros No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Implementar algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para resolver problemas complexos Aplicar aprendizado profundo e aprendizado semissupervisionado a aplicativos que envolvam dados de imagem, música, texto e dados financeiros Empurre os algoritmos do Python para o seu potencial máximo Use bibliotecas e pacotes como NumPy e Theano Público Desenvolvedores Analistas Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
dlforbankingwithpythonDeep Learning for Banking (with Python)28 horasO aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente A aprendizagem profunda é um subcampo de aprendizado de máquina que utiliza métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua sintaxe clara e legibilidade de código Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizagem profunda para o setor bancário usando o Python à medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizagem profunda No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda Aprenda os aplicativos e usos da aprendizagem profunda no setor bancário Use Python, Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizagem profunda para bancos Construa seu próprio modelo de risco de crédito de aprendizagem profunda usando o Python Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
dlforfinancewithpythonDeep Learning for Finance (with Python)28 horasO aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente A aprendizagem profunda é um subcampo de aprendizado de máquina que utiliza métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua sintaxe clara e legibilidade de código Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizagem profunda para finanças usando o Python à medida que avançam na criação de um modelo de previsão de preço de ações de aprendizagem profunda No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda Aprenda os aplicativos e usos da aprendizagem profunda em finanças Use Python, Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizagem profunda para finanças Construa seu próprio modelo de previsão de preço de ações de aprendizagem profunda usando o Python Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
embeddingprojectorEmbedding Projector: Visualizing Your Training Data14 horasO Embedding Projector é um aplicativo da web opensource para visualizar os dados usados ​​para treinar sistemas de aprendizado de máquina Criado pelo Google, faz parte do TensorFlow Este treinamento ao vivo com instrutor introduz os conceitos por trás do Embedding Projector e conduz os participantes através da configuração de um projeto de demonstração No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Explore como os dados estão sendo interpretados pelos modelos de aprendizado de máquina Navegue por visualizações 3D e 2D de dados para entender como um algoritmo de aprendizado de máquina o interpreta Entenda os conceitos por trás do Embeddings e seu papel na representação de vetores matemáticos para imagens, palavras e numerais Explore as propriedades de uma incorporação específica para entender o comportamento de um modelo Aplique o Embedding Project em casos de uso do mundo real, como construir um sistema de recomendação de músicas para os amantes da música Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
aicityplanningArtificial Intelligence for City Planning14 horasComo serão as cidades no futuro? Como a Inteligência Artificial (IA) pode ser usada para melhorar o planejamento da cidade? Como o AI pode ser usado para tornar as cidades mais eficientes, habitáveis, mais seguras e ambientalmente amigáveis? Neste treinamento ao vivo instrutor (no local ou remoto), examinamos as várias tecnologias que compõem a IA, bem como os conjuntos de habilidades e a estrutura mental necessária para colocá-los em prática no planejamento da cidade Também abordamos ferramentas e abordagens para coletar e organizar dados relevantes para uso em IA, incluindo mineração de dados Público Planejadores da cidade Arquitetos Desenvolvedores Funcionários do transporte Formato do Curso Parte palestra, parte discussão e uma série de exercícios interativos Nota Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar .
h2oautoMLH2O AutoML14 horasH2O AutoML é uma plataforma de inteligência artificial que automatiza o processo de construção, seleção e otimização de um grande número de modelos de aprendizado de máquina.

este instrutor-conduzido, o treinamento vivo (no local ou no telecontrole) é dirigido aos cientistas dos dados que desejam usar H2O AutoML para automoate o processo de construir e de selecionar o melhor algoritmo e parâmetros da aprendizagem de máquina.

até o final deste treinamento, os participantes poderão:

- automatize o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina.
- automaticamente treinar e sintonizar muitos modelos de aprendizado de máquina dentro de um intervalo de tempo especificado.
- Train empilhadas conjuntos para chegar a modelos de Ensemble altamente preditivos.

formato do curso

- Interactive palestra e discussão.
- lotes de exercícios e prática.
- hands-on implementação em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

- para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
autosklearnAutoML with Auto-sklearn14 horasauto-sklearn é um pacote Python construído em torno da biblioteca de aprendizado de máquina scikit-learn. Ele procura automaticamente o algoritmo de aprendizado correto para um novo conjunto de dados de aprendizado de máquina e otimiza seus parâmetros.

este treinamento ao vivo (no local ou remoto) dirigido por instrutor é direcionado a profissionais de aprendizado de máquina que desejam usar o auto-sklearn para automatizar o processo de seleção e otimização de um modelo de aprendizado de máquina.

até o final deste treinamento, os participantes poderão:

- automatize o processo de treinamento de modelos de aprendizado de máquina altamente eficientes.
- construir modelos de aprendizado de máquina altamente precisos, ignorando as tarefas mais tediosas de selecionar, treinar e testar diferentes modelos.
- use o poder do aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios do mundo real.

formato do curso

- Interactive palestra e discussão.
- lotes de exercícios e prática.
- hands-on implementação em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

- para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
autokerasAutoML with Auto-Keras14 horasauto-Keras (também conhecido como Autokeras ou auto Keras) é uma biblioteca Python de código aberto para o aprendizado automático de máquina (AutoML).

este treinamento ao vivo (local ou remoto) orientado por instrutor é voltado para cientistas de dados, bem como para pessoas menos técnicas que desejam usar o auto-Keras para automatizar o processo de seleção e otimização de um modelo de aprendizado de máquina.

até o final deste treinamento, os participantes poderão:

- automatize o processo de treinamento de modelos de aprendizado de máquina altamente eficientes.
- busca automaticamente os melhores parâmetros para modelos de aprendizado profundo.
- construir modelos de aprendizado de máquina altamente precisos.
- use o poder do aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios do mundo real.

formato do curso

- Interactive palestra e discussão.
- lotes de exercícios e prática.
- hands-on implementação em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

- para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
- para saber mais sobre auto-Keras, por favor visite: https://autokeras.com/
automlAutoML14 horasAutoML é um software de aprendizado de máquina fácil de usar que automatiza grande parte do trabalho necessário para selecionar um algoritmo de aprendizado de máquina ideal, suas configurações de parâmetros e métodos de pré-processamento.

este instrutor-conduzido, o treinamento vivo (no local ou no telecontrole) é dirigido às pessoas técnicas com um fundo na aprendizagem de máquina que desejam aperfeiçoar os modelos da aprendizagem de máquina usados detectando testes padrões complexos no Big Data.

até o final deste treinamento, os participantes poderão:

- instalar e avaliar várias ferramentas de AutoML de código aberto.
- treinar modelos de aprendizado de máquina de alta qualidade.
- eficientemente resolver diferentes tipos de problemas de aprendizado de máquina supervisionados.
- escreva apenas o código necessário para iniciar o processo automatizado de aprendizado de máquina.

formato do curso

- Interactive palestra e discussão.
- lotes de exercícios e prática.
- hands-on implementação em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

- para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
- para saber mais sobre AutoML, por favor visite: https://www.automl.org/
appaipyApplied AI from Scratch in Python28 horasThis is a 4 day course introducing AI and it's application using the Python programming language. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
appaiApplied AI from Scratch28 horasThis is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
dlfortelecomwithpythonDeep Learning for Telecom (with Python)28 horasMachine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed.

Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks.

Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readability.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for telecom using Python as they step through the creation of a deep learning credit risk model.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the fundamental concepts of deep learning.
- Learn the applications and uses of deep learning in telecom.
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for telecom.
- Build their own deep learning customer churn prediction model using Python.

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Próximos Cursos de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning)

CursoData do CursoPreço do Curso [A distância / Presencial]
Deep Learning for Banking (with R) - Belo Horizonte - Amadeus Business Towerter, 2019-04-02 09:30R$29.963 / R$32.263
Deep Learning for Banking (with R) - Salvador - Mundo Plazaseg, 2019-04-08 09:30R$29.963 / R$31.863
Deep Learning for Banking (with R) - Fortaleza - Meirelester, 2019-04-30 09:30R$29.963 / R$32.063
Deep Learning for Banking (with R) - Brasília - Corporate Financial Centerseg, 2019-05-06 09:30R$29.963 / R$32.063
Deep Learning for Banking (with R) - Curitiba - Corporate Evolutionseg, 2019-05-06 09:30R$29.963 / R$31.863
Cursos de fim de semana de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Treinamento tardiurno de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Treinamento em grupo de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) guiado por instrutor, Treinamento de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) de fim de semana, Cursos de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) tardiurnos, coaching de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Instrutor de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Treinador de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Cursos de treinamento de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Aulas de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) no local do cliente, Cursos privados de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), Treinamento individual de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) Cursos de fim de semana de ML (Machine Learning), Treinamento tardiurno de Machine Learning, Treinamento em grupo de ML (Machine Learning), Machine Learning (ML) guiado por instrutor, Treinamento de Machine Learning de fim de semana, Cursos de Machine Learning (ML) tardiurnos, coaching de Machine Learning (ML), Instrutor de Machine Learning, Treinador de ML (Machine Learning), Cursos de treinamento de Machine Learning (ML), Aulas de Machine Learning, Machine Learning (ML) no local do cliente, Cursos privados de Machine Learning, Treinamento individual de ML (Machine Learning)

Descontos em Cursos

CursoLocalData do CursoPreço do Curso [A distância / Presencial]
WebServices com SOAP e WSDL BásicoBelo Horizonte - Amadeus Business Towerqua, 2019-05-29 09:30R$15.563 / R$17.463
Introdução ao Domain Driven DesignRecife - JCPM Trade Centerqua, 2019-06-19 09:30R$15.407 / R$17.107
Power BI para DesenvolvedoresCuritiba - Corporate Evolutionseg, 2019-07-01 09:30R$29.963 / R$31.863
Projetos Ágeis de Gestão com KanbanFortaleza - Meirelester, 2019-07-02 09:30R$15.563 / R$17.363
Kibana: EssentialsPorto Alegre - Platinum Buildingqui, 2019-08-29 09:30R$14.006 / R$15.806

Boletim Informativo de Descontos

Nós respeitamos a privacidade dos seus dados. Nós não vamos repassar ou vender o seu email para outras empresas.
Você sempre poderá editar as suas preferências ou cancelar a sua inscriçāo.

Nossos Clientes

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Brazil!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Brazil
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!