Curso de Aprendizaje Automático

Curso de Aprendizaje Automático

Los cursos locales de capacitación en Aprendizaje Automático en vivo demuestran a través de prácticas manuales cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en diversas industrias Los cursos de NobleProg ML cubren diferentes lenguajes y lenguajes de programación, incluidos Python, R y Matlab Los cursos de Machine Learning se ofrecen para una serie de aplicaciones de la industria, incluyendo Finanzas, Banca y Seguros, y cubren los fundamentos del Machine Learning así como también enfoques más avanzados como Deep Learning El entrenamiento de Machine Learning está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo" El entrenamiento en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en México o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en México La capacitación remota en vivo se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo NobleProg Su proveedor local de capacitación.

Testimonios

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Programa del curso Aprendizaje Automático

CódigoNombreDuraciónInformación General
aiintArtificial Intelligence Overview7 horasEste curso ha sido creado para gerentes, arquitectos de soluciones, oficiales de innovación, CTO, arquitectos de software y cualquier persona interesada en una visión general de la inteligencia artificial aplicada y el pronóstico más cercano para su desarrollo.
mlintroIntroduction to Machine Learning7 horasEste curso de capacitación es para personas que deseen aplicar técnicas básicas de Machine Learning en aplicaciones prácticas.

Audiencia

Científicos de datos y estadísticos que tienen cierta familiaridad con el aprendizaje automático y saben cómo programar R. El énfasis de este curso está en los aspectos prácticos de la preparación de datos / modelos, la ejecución, el análisis post hoc y la visualización. El propósito es dar una introducción práctica al aprendizaje automático a los participantes interesados ​​en aplicar los métodos en el trabajo

Se usan ejemplos específicos del sector para que la capacitación sea relevante para el público.
annmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking21 horasArtificial Neural Network es un modelo de datos computacionales utilizado en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) capaces de realizar tareas "inteligentes". Las redes neuronales se usan comúnmente en aplicaciones de aprendizaje automático (Machine Learning, ML), que a su vez son una implementación de AI. Aprendizaje profundo es un subconjunto de ML.
bspkamlMachine Learning21 horasEste curso será una combinación de teoría y trabajo práctico con ejemplos específicos utilizados durante todo el evento .
mlrobot1Machine Learning for Robotics21 horasEste curso introduce métodos de aprendizaje automático en aplicaciones de robótica.

Es una amplia visión general de los métodos, motivaciones e ideas principales existentes en el contexto del reconocimiento de patrones.

Después de un breve contexto teórico, los participantes realizarán ejercicios simples usando código abierto (generalmente R) o cualquier otro software popular.
appliedmlApplied Machine Learning14 horasEste curso de capacitación es para las personas que deseen aplicar el Aprendizaje automático en aplicaciones prácticas.

Audiencia

Este curso es para científicos de datos y estadísticos que tienen cierta familiaridad con las estadísticas y saben cómo programar R (o Python u otro idioma elegido). El énfasis de este curso está en los aspectos prácticos de la preparación de datos / modelos, ejecución, análisis post hoc y visualización.

El objetivo es proporcionar aplicaciones prácticas para Machine Learning a los participantes interesados ​​en aplicar los métodos en el trabajo.

Se usan ejemplos específicos del sector para que la capacitación sea relevante para el público.
deeplearning1Introduction to Deep Learning21 horasEste curso es una descripción general para Deep Learning sin profundizar en ningún método específico. Es adecuado para las personas que desean comenzar a utilizar Deep learning para mejorar su precisión de predicción.
bspkannmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking21 horasArtificial Neural Network es un modelo de datos computacionales utilizado en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) capaces de realizar tareas "inteligentes" Las redes neuronales se usan comúnmente en aplicaciones de aprendizaje automático (Machine Learning, ML), que a su vez son una implementación de AI Aprendizaje profundo es un subconjunto de ML .
mlfunpythonMachine Learning Fundamentals with Python14 horasEl objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica Mediante el uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y en base a una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los componentes más importantes de Machine Learning, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar los resultados de los algoritmos y validar los resultados Nuestro objetivo es brindarle las habilidades para comprender y utilizar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Machine Learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences .
dladvAdvanced Deep Learning28 horasEl aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados ​​en el aprendizaje de representaciones de datos y estructuras tales como redes neuronales .
MLFWR1Machine Learning Fundamentals with R14 horasEl objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica Mediante el uso de la plataforma de programación R y sus diversas bibliotecas, y en base a una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los componentes más importantes de Machine Learning, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar los resultados de los algoritmos y validar los resultados Nuestro objetivo es brindarle las habilidades para comprender y utilizar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Machine Learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences .
dmmlrData Mining & Machine Learning with R14 horasR es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y la academia R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos .
predioMachine Learning with PredictionIO21 horasPredictionIO es un servidor de aprendizaje automático de código abierto construido sobre la pila de código abierto de stateoftheart Audiencia Este curso está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que desean crear motores predictivos para cualquier tarea de aprendizaje automático .
mlfsasMachine Learning Fundamentals with Scala and Apache Spark14 horasEl objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica Mediante el uso del lenguaje de programación Scala y sus diversas bibliotecas, y en base a una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los componentes más importantes de Machine Learning, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar los resultados de los algoritmos y validar los resultados Nuestro objetivo es brindarle las habilidades para comprender y utilizar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Machine Learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences .
aiintrozeroFrom Zero to AI35 horasEste curso está creado para personas que no tienen experiencia previa en probabilidad y estadística .
tf101Deep Learning with TensorFlow21 horasTensorFlow es una API de segunda generación de la biblioteca de software de código abierto de Google para Deep Learning El sistema está diseñado para facilitar la investigación en el aprendizaje automático y para hacer que la transición del prototipo de investigación al sistema de producción sea rápida y fácil Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de aprendizaje profundo Después de completar este curso, los delegados: comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow ser capaz de llevar a cabo las tareas y configuraciones de entorno / producción / arquitectura ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar la depuración, el monitoreo ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de entrenamiento, construcción de gráficos y registro .
dl4jirDeepLearning4J for Image Recognition21 horasDeeplearning4j es un software OpenSource DeepLearning para Java y Scala en Hadoop y Spark Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que deseen utilizar DeepLearning4J en sus proyectos de reconocimiento de imágenes .
dlvDeep Learning for Vision21 horasAudiencia Este curso es adecuado para investigadores e ingenieros de Deep Learning interesados ​​en utilizar las herramientas disponibles (en su mayoría de código abierto) para analizar imágenes de computadora Este curso proporciona ejemplos de trabajo .
systemmlApache SystemML for Machine Learning14 horasApache SystemML es una plataforma de aprendizaje de máquina distribuida y declarativa SystemML proporciona aprendizaje en máquina declarativo a gran escala (ML) que tiene como objetivo la especificación flexible de algoritmos de ML y la generación automática de planes de tiempo de ejecución híbridos que van desde un solo nodo, cálculos inmemory hasta cálculos distribuidos en Apache Hadoop y Apache Spark Audiencia Este curso es adecuado para investigadores, desarrolladores e ingenieros de Machine Learning que buscan utilizar SystemML como un marco para el aprendizaje automático .
tfirTensorFlow for Image Recognition28 horasEste curso explora, con ejemplos específicos, la aplicación de Tensor Flow a los fines del reconocimiento de imágenes Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow con el propósito de reconocimiento de imágenes Después de completar este curso, los delegados podrán: comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow llevar a cabo las tareas y la configuración del entorno de producción / producción / arquitectura evaluar la calidad del código, realizar la depuración, el monitoreo implementar producción avanzada como modelos de capacitación, construcción de gráficos y registro .
aiautoArtificial Intelligence in Automotive14 horasEste curso cubre IA (enfatizando Aprendizaje automático y Aprendizaje profundo) en la industria automotriz Ayuda a determinar qué tecnología se puede (potencialmente) usar en múltiples situaciones en un automóvil: desde la automatización simple, el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónoma .
tsflw2vNatural Language Processing with TensorFlow35 horasTensorFlow ™ es una biblioteca de software de código abierto para el cálculo numérico utilizando gráficos de flujo de datos SyntaxNet es un marco de procesamiento de lenguaje natural de red neuronal para TensorFlow Word2Vec se utiliza para aprender representaciones de palabras en vectores, llamadas "incrustaciones de palabras" Word2vec es un modelo predictivo particularmente computacionalmente eficiente para el aprendizaje de incrustaciones de palabras a partir de texto sin formato Se presenta en dos formas: el modelo Continuous BagofWords (CBOW) y el modelo SkipGram (Capítulo 31 y 32 en Mikolov et al) Utilizado en tándem, SyntaxNet y Word2Vec permiten a los usuarios generar modelos de Incrustación aprendidos a partir de la entrada de Lenguaje natural Audiencia Este curso está dirigido a Desarrolladores e ingenieros que tienen la intención de trabajar con los modelos SyntaxNet y Word2Vec en sus gráficos TensorFlow Después de completar este curso, los delegados: comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow ser capaz de llevar a cabo las tareas y configuraciones de entorno / producción / arquitectura ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar la depuración, el monitoreo ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de capacitación, incorporación de términos, construcción de gráficos y registro .
NeuralnettfNeural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example28 horasEste curso le proporcionará conocimientos en redes neuronales y, en general, en algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones) Este entrenamiento se enfoca más en los fundamentos, pero lo ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc Los ejemplos están hechos en TensorFlow .
mldtMachine Learning and Deep Learning21 horasEste curso cubre IA (enfatizando Aprendizaje automático y Aprendizaje profundo) .
w2vdl4jNLP with Deeplearning4j14 horasDeeplearning4j es una biblioteca de creación de fuentes abiertas distribuida para Java y Scala Integrado con Hadoop y Spark, DL4J está diseñado para ser utilizado en entornos de negocios en GPU y CPU distribuidas Word2Vec es un método de cálculo de representaciones de vectores de palabras presentado por un equipo de investigadores en Google dirigido por Tomas Mikolov Audiencia Este curso está dirigido a investigadores, ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar Deeplearning4J para construir modelos Word2Vec .
aitechInteligencia Artificial - La Materia más Aplicada - Análisis de Datos + AI Distribuido + PNL21 horasThis course is aimed at developers and data scientists who wish to understand and implement AI within their applications. Special focus is given to Data Analysis, Distributed AI and NLP.
mllbgMachine Learning in business – AI/Robotics14 horasEsta sesión de capacitación basada en el aula explorará técnicas de aprendizaje automático, con ejemplos basados ​​en computadora y ejercicios de resolución de casos de estudio utilizando un programa relevante .
dl4jMastering Deeplearning4j21 horasDeeplearning4j es la primera biblioteca de deepplearning distribuida, open source y de grado comercial, escrita para Java y Scala Integrado con Hadoop y Spark, DL4J está diseñado para ser utilizado en entornos de negocios en GPU y CPU distribuidas Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar Deeplearning4j en sus proyectos Después de este curso, los delegados podrán: .
singaMastering Apache SINGA21 horasSINGA is a general distributed deep learning platform for training big deep learning models over large datasets. It is designed with an intuitive programming model based on the layer abstraction. A variety of popular deep learning models are supported, namely feed-forward models including convolutional neural networks (CNN), energy models like restricted Boltzmann machine (RBM), and recurrent neural networks (RNN). Many built-in layers are provided for users. SINGA architecture is sufficiently flexible to run synchronous, asynchronous and hybrid training frameworks. SINGA also supports different neural net partitioning schemes to parallelize the training of large models, namely partitioning on batch dimension, feature dimension or hybrid partitioning.

Audience

This course is directed at researchers, engineers and developers seeking to utilize Apache SINGA as a deep learning framework.

After completing this course, delegates will:

- understand SINGA’s structure and deployment mechanisms
- be able to carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
- be able to assess code quality, perform debugging, monitoring
- be able to implement advanced production like training models, embedding terms, building graphs and logging
ML_LBGMachine Learning – Data science21 horasThis classroom based training session will explore machine learning tools with (suggested) Python. Delegates will have computer based examples and case study exercises to undertake.

Próximos Cursos Aprendizaje Automático

CursoFechaPrecio del Curso [A distancia / Presencial]
Programación de TPU: Construcción de Aplicaciones de Redes Neuronales en Unidades de Procesamiento de Tensiones - Guadalajara - Puerta del HierroLun, 2018-09-03 09:3029500MXN / 52100MXN
OpenNN: Implementación de Redes Neuronales - Monterrey - Oficinas en el ParqueMar, 2018-09-04 09:3057900MXN / 82500MXN
Búsqueda de Patrones - Querétaro - Milenio IIIJue, 2018-09-06 09:3069500MXN / 91900MXN
Aprendizaje Automático para la Robótica - Puebla - Triangulo Las AnimasMar, 2018-09-11 09:3099900MXN / 120350MXN
OpenNMT: Implementing a Neural Machine Translation solution - Monterrey - DatafluxMié, 2018-09-12 09:3029500MXN / 50700MXN
Cursos de Fin de Semana de Aprendizaje Automático, Capacitación por la Tarde de Aprendizaje Automático, Aprendizaje Automático boot camp, Clases de Aprendizaje Automático, Capacitación de Fin de Semana de Aprendizaje Automático, Cursos por la Tarde de Aprendizaje Automático, Aprendizaje Automático coaching, Instructor de Aprendizaje Automático, Capacitador de Aprendizaje Automático, Aprendizaje Automático con instructor, Cursos de Formación de Aprendizaje Automático, Aprendizaje Automático en sitio, Cursos Privados de Aprendizaje Automático, Clases Particulares de Aprendizaje Automático, Capacitación empresarial de Aprendizaje Automático, Talleres para empresas de Aprendizaje Automático, Cursos en linea de Aprendizaje Automático, Programas de capacitación de Aprendizaje Automático, Clases de Aprendizaje Automático

Promociones

Curso Ubicación Fecha Precio del Curso [A distancia / Presencial]
Haskell Avanzado Ciudad de Mexico - Colonia Del Valle Jue, 2018-08-23 09:30 52110MXN / 76110MXN
Haskell Avanzado Puebla - Triangulo Las Animas Mar, 2018-09-11 09:30 52110MXN / 72410MXN
Fundamentos de Haskell Monterrey - Dataflux Mié, 2018-09-19 09:30 52110MXN / 74510MXN
Gestión de Reglas de Negocios (BRMS) con Drools Puebla - Triangulo Las Animas Mié, 2018-10-31 09:30 34110MXN / 54260MXN
Introducción MoDAF/NAF Puebla - Triangulo Las Animas Jue, 2018-12-13 09:30 26550MXN / 46700MXN

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