Cursos de Inteligência Artificial

Cursos de Inteligência Artificial

Os cursos de treinamento de Inteligência Artificial (AI) ao vivo demonstram, através da prática, como implementar soluções de IA para resolver problemas do mundo real. O treinamento de IA está disponível como "treinamento ao vivo no local" ou "treinamento remoto ao vivo" Treinamento ao vivo pode ser realizado nas instalações do cliente no Brasil ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg no Brasil . O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho online e interativa NobleProg seu provedor de treinamento local.



NobleProg -- Seu Provedor de Treinamento Local

Declaração de Clientes

★★★★★
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Nossos Clientes

Programa de curso AI

Nome do Curso
Duration
Overview
Nome do Curso
Duration
Overview
14 hours
Overview
Este curso aborda a IA (enfatizando Machine Learning e Deep Learning ) na Indústria Automotive . Isso ajuda a determinar qual tecnologia pode ser (potencialmente) usada em várias situações em um carro: da automação simples, reconhecimento de imagem até a tomada de decisão autônoma.
21 hours
Overview
Este curso foi desenhado para pessoas interessadas em extraír significado de um texto escrito em Inglês, através do conhecimento que pode ser aplicado por outro ser humano.
Este curso cobrirá como fazer uso do texto escrito por humanos.
21 hours
Overview
O PredictionIO é uma ferramenta de código aberto para o Machine Learning, contruída em um stack de código aberto de alta qualidade, o objetivo do curso é que o participante possa entender os conceitos chave da aplicação de Machine Learning cm o PredictionIO.
14 hours
Overview
Correspondência de padrões é uma técnica usada para localizar padrões especificados em uma imagem. Ele pode ser usado para determinar a existência de características especificadas dentro de uma imagem capturada, por exemplo, o rótulo esperado em um produto defeituoso em uma linha de fábrica ou as dimensões especificadas de um componente. É diferente de " Pattern Recognition " (que reconhece padrões gerais baseados em coleções maiores de amostras relacionadas) na medida em que determina especificamente o que estamos procurando, então nos diz se o padrão esperado existe ou não.

Formato do Curso

- Este curso apresenta as abordagens, tecnologias e algoritmos usados no campo de correspondência de padrões, conforme se aplica à Machine Vision .
21 hours
Overview
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) é uma plataforma de aprendizagem profunda escalável desenvolvida pela Baidu Neste treinamento ao vivo com instrutores, os participantes aprenderão como usar o PaddlePaddle para permitir o aprendizado profundo em seus aplicativos de produtos e serviços No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Configurar e configurar o PaddlePaddle Configurar uma rede neural por convolução (CNN) para reconhecimento de imagem e detecção de objetos Configurar uma Rede Neural Recorrente (RNN) para análise de sentimento Configure o aprendizado profundo em sistemas de recomendação para ajudar os usuários a encontrar respostas Prever taxas de cliques (CTR), classificar conjuntos de imagens em larga escala, realizar reconhecimento óptico de caracteres (OCR), classificar pesquisas, detectar vírus de computador e implementar um sistema de recomendação Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
21 hours
Overview
Este curso é um enfoque pratico a ferramenta OptaPLanner, proporcionando aos partiipantes todas as ferramentas necessárias para conseguir um conhecimento introdutório unico e funcional que os permit realizar as funções basicas nessa ferramenta.
14 hours
Overview
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, OpenNN os princípios das redes neurais e usamos o OpenNN para implementar um aplicativo de amostra.

Formato do curso

- Palestra e discussão juntamente com exercícios práticos.
7 hours
Overview
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como configurar e usar o OpenNMT para realizar a tradução de vários conjuntos de dados de amostra. O curso começa com uma visão geral das redes neurais como elas se aplicam à tradução automática. Os participantes realizarão exercícios ao vivo durante o curso para demonstrar sua compreensão dos conceitos aprendidos e obter feedback do instrutor.

No final deste treinamento, os participantes terão o conhecimento e a prática necessários para implementar uma solução OpenNMT ao vivo.

Amostras de idioma de origem e de destino serão pré-organizadas de acordo com os requisitos do público.

Formato do Curso

- Palestra parcial, parte discussão, prática prática
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 .
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 .
28 hours
Overview
OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) é uma biblioteca BSD de código aberto que inclui várias centenas de algoritmos de visão computacional.

Público

Este curso é dirigido a engenheiros e arquitetos que buscam utilizar o OpenCV para projetos de visão computacional.
21 hours
Overview
O curso é dedicado para aqueles que gostariam de conhecer um programa alternativo ao pacote comercial do MATLAB O treinamento de três dias fornece informações abrangentes sobre a movimentação pelo ambiente e a execução do pacote OCTAVE para análise de dados e cálculos de engenharia Os beneficiários do treinamento são iniciantes, mas também aqueles que conhecem o programa e gostariam de sistematizar seus conhecimentos e melhorar suas habilidades O conhecimento de outras linguagens de programação não é necessário, mas facilitará muito a aquisição de conhecimento por parte dos alunos O curso mostrará a você como usar o programa em muitos exemplos práticos .
14 hours
Overview
Esta sessão de treinamento baseada em sala de aula conterá apresentações e exemplos baseados em computador e exercícios de estudo de caso para realizar com bibliotecas de redes neurais e profundas relevantes
21 hours
Overview
Esta sessão de treinamento baseada em sala de aula irá explorar as técnicas de PNL em conjunto com a aplicação de IA e Robótica nos negócios Os delegados irão realizar exemplos baseados em computador e exercícios de resolução de estudos de caso usando Python .
21 hours
Overview
Estima-se que os dados não estruturados representem mais de 90% de todos os dados, muitos deles na forma de texto. Postagens de blog, tweets, mídias sociais e outras publicações digitais aumentam continuamente esse crescente corpo de dados.

Este curso ao vivo, conduzido por instrutor, centra-se em extrair informações e significado desses dados. Utilizando as bibliotecas de R Language e Natural Language Processing (NLP) , combinamos conceitos e técnicas de ciência da computação, inteligência artificial e linguística computacional para entender algoritmos o significado dos dados de texto. As amostras de dados estão disponíveis em vários idiomas, de acordo com os requisitos do cliente.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de preparar conjuntos de dados (grandes e pequenos) a partir de fontes díspares e, em seguida, aplicar os algoritmos certos para analisar e relatar sua importância.

Formato do Curso

- Palestra em parte, discussão em parte, prática prática pesada, testes ocasionais para avaliar a compreensão
21 hours
Overview
Geração de linguagem natural (NLG) refere-se à produção de texto em linguagem natural ou fala por um computador Neste treinamento ao vivo com instrutores, os participantes aprenderão como usar o Python para produzir texto em linguagem natural de alta qualidade construindo seu próprio sistema NLG do zero Estudos de caso também serão examinados e os conceitos relevantes serão aplicados a projetos de laboratório para geração de conteúdo No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use o NLG para gerar automaticamente conteúdo para vários setores, desde jornalismo a imóveis, a climas e reportagens esportivas Selecione e organize conteúdo de origem, planeje frases e prepare um sistema para geração automática de conteúdo original Entenda o pipeline de NLG e aplique as técnicas corretas em cada estágio Entenda a arquitetura de um sistema de geração de linguagem natural (NLG) Implementar os algoritmos e modelos mais adequados para análise e ordenação Extrair dados de fontes de dados disponíveis publicamente, bem como bancos de dados com curadoria para usar como material para texto gerado Substituir processos de escrita manuais e trabalhosos por criação de conteúdo automatizada e gerada por computador Público Desenvolvedores 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
Overview
Este curso fornecerá conhecimento em redes neurais e, geralmente, em algoritmo de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicativos).

Este treinamento é mais focado nos fundamentos, mas ajudará você a escolher a tecnologia certa: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Os exemplos são feitos no TensorFlow .
7 hours
Overview
O treinamento é destinado a pessoas que querem aprender o básico das redes neurais e suas aplicações.
21 hours
Overview
Esta sessão de treinamento baseada em sala de aula explorará ferramentas de aprendizado de máquina com Python (sugerido). Delegados terão exemplos baseados em computador e exercícios de estudo de caso para empreender.
21 hours
Overview
Este curso introduz métodos de aprendizado de máquina em aplicativos de robótica.

É uma visão ampla dos métodos, motivações e ideias principais existentes no contexto do reconhecimento de padrões.

Após um curto histórico teórico, os participantes realizarão exercícios simples usando código aberto (geralmente R) ou qualquer outro software popular.
21 hours
Overview
o objetivo deste curso é fornecer proficiência geral na aplicação de métodos de aprendizado de máquina na prática. Através do uso da linguagem de programação Python e suas várias bibliotecas, e com base em uma infinidade de exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes do aprendizado de máquina, como fazer decisões de modelagem de dados, interpretar o saídas dos algoritmos e validar os resultados.

nosso objetivo é dar a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de aprendizado de máquina com confiança e evitar as armadilhas comuns de aplicações de data Sciences.
14 hours
Overview
Esta sessão de treinamento baseada em sala de aula explorará técnicas de aprendizado de máquina, com exemplos baseados em computador e exercícios de solução de casos de estudo usando um programa relevante .
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 .
7 hours
Overview
Este curso de treinamento é para pessoas que gostariam de aplicar técnicas básicas de Machine Learning em aplicações práticas.

Público

Cientistas de dados e estatísticos que têm alguma familiaridade com o aprendizado de máquina e sabem como programar R. A ênfase deste curso é nos aspectos práticos da preparação de dados / modelos, execução, análise post hoc e visualização. O objetivo é fornecer uma introdução prática ao aprendizado de máquina aos participantes interessados em aplicar os métodos no trabalho.

Exemplos específicos do setor são usados para tornar o treinamento relevante para o público.
14 hours
Overview
O objetivo deste curso é fornecer uma proficiência básica na aplicação de métodos de Machine Learning na prática. Através do uso da plataforma de programação R e de suas diversas bibliotecas, e com base em vários exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes do Machine Learning , como tomar decisões de modelagem de dados, interpretar as saídas dos algoritmos e validar os resultados.

Nosso objetivo é fornecer a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas Machine Learning confiança e evitar as armadilhas comuns dos aplicativos da Data Science .
14 hours
Overview
O objetivo deste curso é fornecer uma proficiência básica na aplicação de métodos de Machine Learning na prática. Através do uso da Python programação Python e de suas várias bibliotecas, e com base em vários exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes do Machine Learning , como tomar decisões de modelagem de dados, interpretar as saídas dos algoritmos e validar os resultados.

Nosso objetivo é fornecer a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas Machine Learning confiança e evitar as armadilhas comuns dos aplicativos da Data Science .
14 hours
Overview
O objetivo deste curso é fornecer uma proficiência básica na aplicação de métodos de Machine Learning na prática. Com o uso da linguagem de programação Scala e suas diversas bibliotecas, e com base em vários exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes do Machine Learning , como tomar decisões de modelagem de dados, interpretar as saídas dos algoritmos e validar os resultados.

Nosso objetivo é fornecer a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas Machine Learning confiança e evitar as armadilhas comuns dos aplicativos da Data Science .
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 aplicações financeiras que vão desde programas de negociação principais até sistemas de gerenciamento de risco.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, 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 prática
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. 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 ao vivo conduzido por instrutor, 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 prática
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