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

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Programa de curso Aprendizado de Máquinas (Machine Learning)

Title
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7 hours
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Este 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.
21 hours
Overview
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 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 .
28 hours
Overview
O 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 .
28 hours
Overview
O 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 .
28 hours
Overview
O 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 .
21 hours
Overview
O 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 .
28 hours
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Deep 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 .
14 hours
Overview
No 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 .
35 hours
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Este 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 .
14 hours
Overview
A 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 .
28 hours
Overview
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 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 .
28 hours
Overview
O 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 .
14 hours
Overview
Neste 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 .
7 hours
Overview
O 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 .
14 hours
Overview
Neste 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 .
21 hours
Overview
Neste 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 .
14 hours
Overview
Encog 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 .
14 hours
Overview
Encog 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 .
21 hours
Overview
Neste 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 .
21 hours
Overview
Neste 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 .
28 hours
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O 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 .
28 hours
Overview
O Cortana Intelligence Suite é um pacote de produtos e serviços integrados no Microsoft Azure Cloud que permite que entidades transformem dados em ações inteligentes Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar os componentes que fazem parte do Cortana Intelligence Suite para construir aplicativos inteligentes baseados em dados No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Aprenda a usar as ferramentas do Cortana Intelligence Suite Adquira o mais recente conhecimento de gerenciamento e análise de dados Use os componentes da Cortana para transformar dados em ações inteligentes Use a Cortana para criar aplicativos a partir do zero e iniciá-lo na nuvem Público Cientistas de dados Programadores Desenvolvedores Gerentes Arquitetos Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 hours
Overview
O OpenFace é um software de reconhecimento facial em tempo real baseado em Python e Torch, baseado na pesquisa FaceNet do Google Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar os componentes do OpenFace para criar e implantar um aplicativo de reconhecimento facial de amostra No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Trabalhe com os componentes do OpenFace, incluindo dlib, OpenVC, Torch e nn4, para implementar detecção, alinhamento e transformação de faces Aplique o OpenFace a aplicações do mundo real, como vigilância, verificação de identidade, realidade virtual, jogos e identificação de clientes repetidos, etc Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 hours
Overview
RapidMiner is an open source data science software platform for rapid application prototyping and development. It includes an integrated environment for data preparation, machine learning, deep learning, text mining, and predictive analytics.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use RapidMiner Studio for data preparation, machine learning, and predictive model deployment.

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

- Install and configure RapidMiner
- Prepare and visualize data with RapidMiner
- Validate machine learning models
- Mashup data and create predictive models
- Operationalize predictive analytics within a business process
- Troubleshoot and optimize RapidMiner

Audience

- Data scientists
- Engineers
- Developers

Format of the Course

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

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 hours
Overview
H2O é uma plataforma de análise preditiva de código aberto. Ele suporta R, Python, Scala, Java e REST.

este instrutor-conduzido, o treinamento vivo (no local ou no telecontrole) é dirigido às pessoas técnicas que desejam construir modelos da aprendizagem de máquina usando algoritmos tais como GLM, aprendizagem profunda e florestas aleatórias.

até o final deste treinamento, os participantes poderão:

- instalar e configurar H2O.
- criar modelos de aprendizado de máquina usando diferentes algoritmos populares.
- avaliar modelos com base no tipo de dados e requisitos de negócios.

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 H2O, por favor visite: https://www.h2o.ai/
14 hours
Overview
H2O 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.
14 hours
Overview
auto-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.
14 hours
Overview
auto-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/
14 hours
Overview
AutoML 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/
28 hours
Overview
This 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.

Próximos Cursos de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning)

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