Cursos de Aprendizaje Automático

Cursos 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 España o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en España La capacitación remota en vivo se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo NobleProg Su proveedor local de capacitación.

Testimonios

★★★★★
★★★★★

Programa del curso Aprendizaje Automático

CódigoNombreDuraciónInformación General
aiintVisión general de Inteligencia Artificial7 horasEste curso ha sido creado para gerentes, arquitectos de soluciones, oficiales de innovación, CTO, arquitectos de software y todos los interesados en la visión general de la inteligencia artificial aplicada y el pronóstico más cercano para su desarrollo.
mldtAprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo21 horasEste curso cubre IA (enfatizando Aprendizaje automático y Aprendizaje profundo)
radvmlAprendizaje Automático Avanzado con R21 horasEn esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas para el aprendizaje automático con R a medida que avanzan en la creación de una aplicación en el mundo real.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Utiliza técnicas como el ajuste de hiperparámetros y el aprendizaje profundo
- Comprender e implementar técnicas de aprendizaje no supervisadas
- Ponga un modelo en producción para usar en una aplicación más grande

Audiencia

- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
pythonadvmlPython para el Aprendizaje Automático Avanzado21 horasEn esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje automático más relevantes y de vanguardia en Python a medida que crean una serie de aplicaciones de demostración que incluyen imágenes, música, texto y datos financieros.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Implementar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos
- Aplicar el aprendizaje profundo y el aprendizaje semi-supervisado a aplicaciones que involucren imagen, música, texto e información financiera
- Empujar los algoritmos de Python a su máximo potencial
- Usa bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano

Audiencia

- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
dsstneAmazon DSSTNE: Construya un Sistema de Recomendación7 horasAmazon DSSTNE es una biblioteca de código abierto para el entrenamiento y la implementación de modelos de recomendación. Permite modelos con matrices de peso que son demasiado grandes para que una sola GPU se entrene en un solo host.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar DSSTNE para crear una aplicación de recomendación.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Entrene un modelo de recomendación con conjuntos de datos dispersos como entrada
- Escala de entrenamiento y modelos de predicción en múltiples GPU
- Extienda el cómputo y el almacenamiento de forma paralela a los modelos
- Genere recomendaciones de productos personalizados similares a Amazon.
- Implemente una aplicación lista para producción que pueda escalar a cargas de trabajo pesadas

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
snorkelSnorkel: Procesar Rápidamente los Datos de Entrenamiento7 horasSnorkel es un sistema para crear, modelar y gestionar rápidamente datos de entrenamiento. Se enfoca en acelerar el desarrollo de aplicaciones de extracción de datos estructuradas u "oscuras" para dominios en los que grandes conjuntos de entrenamiento etiquetados no están disponibles o son fáciles de obtener.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán técnicas para extraer valor de datos no estructurados como texto, tablas, figuras e imágenes mediante el modelado de datos de entrenamiento con Snorkel.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Crear programáticamente conjuntos de entrenamiento para permitir el etiquetado de conjuntos de entrenamiento masivos
- Entrene modelos finales de alta calidad modelando primero conjuntos de entrenamiento ruidosos
- Use Snorkel para implementar técnicas de supervisión débiles y aplicar programación de datos a sistemas de aprendizaje automático débilmente supervisados

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
facebooknmtFacebook NMT: Setting up a neural machine translation system7 horasFairseq es un conjunto de herramientas de aprendizaje de secuencia a secuencia de código abierto creado por Facebok para su uso en la traducción automática neuronal (NMT).

En esta capacitación, los participantes aprenderán a usar Fairseq para llevar a cabo la traducción del contenido de muestra.

Al final de esta capacitación, los participantes tendrán el conocimiento y la práctica necesarios para implementar una solución de traducción automática basada en Fairseq.

Audiencia

- Especialistas en localización con experiencia técnica
- Gerentes de contenido global
- Ingenieros de localización
- Desarrolladores de software a cargo de implementar soluciones de contenido global

Formato del curso

- Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa

Nota

- Si desea utilizar contenido específico en el idioma de origen y de destino, contáctenos para organizarlo.
intrdplrngrsneuingIntroducción a Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales Ingeniería21 horasLa inteligencia artificial, después de haber molestó a muchos campos científicos, comenzó a revolucionar una amplia gama de sectores económicos (industria, la medicina, comunicaciones, etc.). Sin embargo, su presentación en los principales medios de comunicación a menudo es una fantasía, muy lejos de lo que realmente son las áreas de aprendizaje automático y Deep aprendizaje. El objetivo de esta formación es proporcionar a los ingenieros con conocimientos de computación (incluyendo la programación de software basado en) una introducción al aprendizaje profundo y sus diferentes áreas de especialización y por lo tanto las principales arquitecturas de red existentes Hoy. Si los fundamentos matemáticos se recuerdan durante el curso, se recomienda un tipo de nivel de alcoholemia matemática + 2 para una mayor comodidad. Es posible en absoluto ignorar el eje matemático para mantener sólo una visión "sistema", pero este enfoque limita en gran medida su comprensión del tema.
opennmtOpenNMT: Implementing a Neural Machine Translation solution7 horasOpenNMT es un sistema de traducción de máquina neural completo, de código abierto (MIT) que utiliza el juego de herramientas matemático de la Antorcha.

En esta capacitación, los participantes aprenderán cómo configurar y utilizar OpenNMT para llevar a cabo la traducción de varios conjuntos de datos de muestra. El curso comienza con una visión general de las redes neuronales que se aplican a la traducción automática. Los participantes realizarán ejercicios en vivo para demostrar su comprensión de los conceptos aprendidos y obtener retroalimentación del instructor. Al final de este entrenamiento, los participantes tendrán los conocimientos y la práctica necesarios para implementar una solución OpenNMT en vivo.

Las muestras de idioma fuente y de destino pueden pre-arreglarse según los requisitos del cliente.

Audiencia
Ingenieros de traducción y localización

Formato del curso

Parte conferencia, discusión de parte, práctica práctica pesada
mlentreConceptos de aprendizaje automático para emprendedores y gerentes21 horasEste curso de capacitación es para las personas que deseen aplicar Machine Learning en aplicaciones prácticas para su equipo La capacitación no se sumergirá en tecnicismos y girará en torno a conceptos básicos y aplicaciones comerciales / operativas de la misma Público objetivo Inversores y empresarios de IA Gerentes e ingenieros cuya empresa se está aventurando en el espacio de IA Analistas e inversores comerciales .
octnpOctave no solo para programadores21 horasEl curso está dedicado a aquellos que deseen conocer un programa alternativo al paquete comercial de MATLAB. La capacitación de tres días proporciona información completa sobre cómo moverse por el entorno y cómo realizar el paquete OCTAVE para el análisis de datos y cálculos de ingeniería. Los destinatarios de la capacitación son principiantes, pero también aquellos que conocen el programa y desean sistematizar su conocimiento y mejorar sus habilidades. No se requiere conocimiento de otros lenguajes de programación, pero facilitará en gran medida la adquisición de conocimiento por parte de los estudiantes. El curso le mostrará cómo usar el programa en muchos ejemplos prácticos.
OpenNNOpenNN: Implementación de Redes Neuronales14 horasOpenNN es una biblioteca de clases de código abierto escrita en C ++ que implementa redes neuronales para su uso en aprendizaje automático.

En este curso repasaremos los principios de las redes neuronales y utilizaremos OpenNN para implementar una aplicación de muestra.

Audiencia

Desarrolladores de software y programadores que deseen crear aplicaciones de Deep Learning.

Formato del curso

Conferencia y discusión junto con ejercicios prácticos.
TorchTorch: Introducción a Máquina y Aprendizaje Profundo21 horasTorch es una biblioteca de aprendizaje de máquina de código abierto y un marco informático científico basado en el lenguaje de programación Lua. Proporciona un entorno de desarrollo para numéricos, aprendizaje automático y visión por computadora, con un énfasis particular en aprendizaje profundo y redes convolucionales. Es uno de los marcos más rápidos y flexibles para Machine and Deep Learning y lo utilizan compañías como Facebook, Google, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel y muchas otras.

En este curso, cubrimos los principios de Torch, sus características únicas y cómo se puede aplicar en aplicaciones del mundo real. Pasamos por numerosos ejercicios prácticos en todas partes, demostrando y practicando los conceptos aprendidos.

Al final del curso, los participantes comprenderán a fondo las características y capacidades subyacentes de Torch, así como su rol y contribución dentro del espacio de IA en comparación con otros marcos y bibliotecas. Los participantes también habrán recibido la práctica necesaria para implementar Torch en sus propios proyectos.

Audiencia

Desarrolladores de software y programadores que deseen habilitar Machine and Deep Learning dentro de sus aplicaciones

Formato del curso

Descripción general de Machine and Deep Learning
Ejercicios de integración y codificación en clase
Preguntas de prueba salpicadas en el camino para verificar la comprensión
datamodelingReconocimiento de Patrones35 horasEste curso proporciona una introducción en el campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Se trata de aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.

El curso es interactivo e incluye muchos ejercicios prácticos, comentarios de los instructores y pruebas de los conocimientos y habilidades adquiridos.

Audiencia

- Analistas de datos
- Estudiantes de doctorado, investigadores y profesionales
aiautoInteligencia Artificial en Automoción14 horasEste curso cubre AI (enfatizando Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo) en la Industria Automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología puede (potencialmente) utilizarse en situaciones múltiples en un automóvil: desde la simple automatización, el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónoma.
mlintroIntroducción al Aprendizaje Automático7 horasEste curso de capacitación es para personas que deseen aplicar técnicas básicas de Aprendizaje de Máquinas en aplicaciones prácticas.

Científicos de datos y estadísticos que tienen cierta familiaridad con el aprendizaje de máquinas 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 utilizan ejemplos específicos del sector para hacer que la formación sea relevante para el público.
aiintrozeroDe Cero a AI35 horasEste curso se crea para personas que no tienen experiencia previa en probabilidades y estadísticas.
systemmlApache SystemML para Aprendizaje Automático14 horasApache SystemML es una plataforma de aprendizaje distribuida y declarativa.

SystemML proporciona un aprendizaje declarativo a máquina 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 nodo único, cálculos en memoria hasta cálculos distribuidos en Apache Hadoop y Apache Spark.

Audiencia

Este curso es adecuado para los investigadores, desarrolladores e ingenieros de Learning Machine que buscan utilizar SystemML como un marco para el aprendizaje automático.
predioAprendizaje Automático con PredictionIO21 horasPredictionIO es un servidor de Aprendizaje de Máquina de código abierto construido sobre la pila de código abierto de última generación.

Audiencia

Este curso está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que quieren crear motores predictivos para cualquier tarea de aprendizaje automático.
dmmlrMinería de Datos y Aprendizaje Automático con 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 .
mlfsasFundamentos de Aprendizaje Automático con Scala y Apache Spark14 horasEl objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica. A través del uso del lenguaje de programación Scala y de sus diversas bibliotecas, y basado en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los bloques de construcción más importantes de Aprendizaje de Máquinas, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y validar los resultados.

Nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y usar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Aprendizaje de Máquinas con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences.
bspkannmldtRedes Neuronales Artificiales, Pensamiento Profundo y Aprendizaje Automático 21 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.
matlabml1Introducción al Aprendizaje Automático con MATLAB21 horasMATLAB is a numerical computing environment and programming language developed by MathWorks.
mlrobot1Aprendizaje Automático para la Robótica21 horasEste curso introduce métodos de aprendizaje automático en aplicaciones de robótica.

Es un amplio panorama de los métodos existentes, motivaciones e ideas principales en el contexto del reconocimiento de patrones.

Después de un breve trasfondo teórico, los participantes realizarán ejercicios sencillos usando código abierto (normalmente R) o cualquier otro software popular.
bspkamlMachine Learning21 horasEste curso será una combinación de teoría y trabajo práctico con ejemplos específicos utilizados durante todo el evento .
annmldtRedes Neuronales Artificiales, Aprendizaje Automático y Pensamiento Profundo21 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.
MLFWR1Fundamentos de Aprendizaje Automático con R14 horasEl objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de los métodos de aprendizaje automático en la práctica. A través del uso de la plataforma de programación R y sus diversas bibliotecas, y basado en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los bloques de construcción más importantes de Aprendizaje de Máquinas, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar los resultados de los algoritmos y Validar los resultados.

Nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y usar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Aprendizaje de Máquinas con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences.
mlfunpythonFundamentos de Aprendizaje Automático con Python14 horasEl objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de los métodos de aprendizaje automático en la práctica. A través del uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basado en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los bloques de construcción más importantes de Aprendizaje de Máquinas, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y Validar los resultados.

Nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y usar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Aprendizaje de Máquinas con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences.
appliedmlAprendizaje Automático Aplicado14 horasEste curso de capacitación es para personas que deseen aplicar Aprendizaje de la Máquina 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, la ejecución, el análisis post hoc y la visualización.

El propósito es dar aplicaciones prácticas al Aprendizaje Automático a los participantes interesados en aplicar los métodos en el trabajo.

Se utilizan ejemplos específicos del sector para hacer que la formación sea relevante para el público.
encogadvEncog: Aprendizaje Automático Avanzado14 horasEncog es un marco de aprendizaje de máquina de código abierto para Java y .Net.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas de aprendizaje automático para construir modelos predictivos precisos de redes neuronales.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Implementar diferentes técnicas de optimización de redes neuronales para resolver el ajuste insuficiente y el sobreajuste
- Comprender y elegir entre varias arquitecturas de redes neuronales
- Implementar redes supervisadas de retroalimentación y retroalimentación

Audiencia

- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Próximos Cursos Aprendizaje Automático

CursoFechaPrecio del Curso [A distancia / Presencial]
Machine Learning and Deep Learning - ValenciaLun, 2018-11-05 09:305250EUR / 6050EUR
Neural computing – Data science - MadridMar, 2018-11-06 09:303500EUR / 4100EUR
Deep Learning with TensorFlow - Bilbao Mar, 2018-11-06 09:305250EUR / 6050EUR
Python for Advanced Machine Learning - MálagaLun, 2018-11-12 09:305250EUR / 6050EUR
TensorFlow Serving - Barcelona Mar, 2018-12-04 09:301750EUR / 2150EUR
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]
One Day Workshop for PEAP Authentication of Windows 7 Supplicant using a Cisco Switch as Authenticator and Windows 2008 R2 Server Madrid Vie, 2018-11-09 09:30 1350EUR / 1750EUR
Programming with Big Data in R Madrid Mar, 2018-11-13 09:30 4725EUR / 5525EUR
Node.js for JavaScript Developers Málaga Lun, 2018-11-19 09:30 4050EUR / 4850EUR
Apache Solr - Full-Text Search Server Barcelona Mié, 2018-11-21 09:30 2700EUR / 3300EUR
Administering and Optimizing HipHop Virtual Machine (HHVM) Barcelona Mar, 2019-01-22 09:30 2700EUR / 3300EUR

Descuentos en los Cursos

Respetamos la privacidad de su dirección de correo electrónico. No vamos a pasar o vender su dirección a otros.
Siempre puede cambiar sus preferencias o anular la suscripción por completo.

Algunos de nuestros clientes

is growing fast!

We are looking to expand our presence in your region!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in the region
  • 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.

contact us right away!