Kursy machine learning

Advanced Machine Learning with R W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają... Ten kurs przygotuje studentów do głębszego zrozumienia technik uczenia maszynowego i zastosowania tej wiedzy do rzeczywistych zadań analizy danych. Będą potrafili przewidywać, ulepszać modele i wdrażać je w praktycznych scenariuszach, dokonując efektywnej analizy danych i wykorzystując zdobytą wiedzę do podejmowania decyzji.

Do ustalenia Kurs z czasu pracy kierowców e-learning Dostęp do kursu na 365 dni.... Czy przepisy regulujące czas pracy kierowców są zbyt skomplikowane? Masz trudności z ich zrozumieniem i właściwym zastosowaniem? Jeśli tak, to nasze usługi są stworzone specjalnie dla Ciebie! Pozwól nam pomóc Ci w rozwikłaniu tajemnic czasu pracy kierowców. W trakcie szkolenia zostaną przedstawione kolejne elementy, jakie należy uwzględnić podczas planowania pracy w pojedynczym dniu, tygodniu czy miesiącu, tłumacząc przy okazji zmiany, jakie zaszły w przepisach w ostatnim czasie. W przypadku szkolenia dla grupy zamkniętej szczególna uwaga zostanie poświęcona na zagadnienia wskazane przez uczestników. Dzięki umiejętnościom i wiedzy zdobytej podczas szkoleń absolwenci kursu będą mogli efektywniej i bezpieczniej wykorzystywać swój czas pracy, unikać naruszeń oraz podnosić swoje umiejętności i poziom zawodowy.

OpenNLP for Text Based Machine Learning Biblioteka Apache OpenNLP to oparty na uczeniu maszynowym zestaw... Biblioteka Apache OpenNLP to oparty na uczeniu maszynowym zestaw narzędzi do przetwarzania tekstu w języku naturalnym. Obsługuje najpopularniejsze zadania NLP, takie jak wykrywanie języka, tokenizacja, segmentacja zdań, tagowanie części mowy, ekstrakcja jednostek nazwanych, chunking, parsowanie i rozwiązywanie koreferencji. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak tworzyć modele przetwarzania danych tekstowych za pomocą OpenNLP. Przykładowe dane treningowe oraz niestandardowe zestawy danych zostaną wykorzystane jako podstawa do ćwiczeń laboratoryjnych.

Machine Learning for Banking (with Python) Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której... Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania. Python to język programowania słynący z przejrzystej składni i czytelności. Oferuje doskonałą kolekcję dobrze przetestowanych bibliotek i technik do tworzenia aplikacji uczenia maszynowego. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak stosować techniki i narzędzia uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w branży bankowej. Uczestnicy najpierw poznają kluczowe zasady, a następnie wykorzystują swoją wiedzę w praktyce, budując własne modele uczenia maszynowego i wykorzystując je do realizacji szeregu projektów zespołowych.

Machine Learning for Finance (with Python) Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której... Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania. Python to język programowania słynący z przejrzystej składni i czytelności. Oferuje doskonałą kolekcję dobrze przetestowanych bibliotek i technik do tworzenia aplikacji uczenia maszynowego. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak stosować techniki i narzędzia uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w branży finansowej. Uczestnicy najpierw poznają kluczowe zasady, a następnie wykorzystują swoją wiedzę w praktyce, budując własne modele uczenia maszynowego i wykorzystując je do realizacji szeregu projektów zespołowych. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie Zrozumienie podstawowych koncepcji uczenia maszynowego Poznanie aplikacji i zastosowań uczenia maszynowego w finansach Opracować własną strategię handlu algorytmicznego przy użyciu uczenia maszynowego z Python.

Machine Learning and AI with ML.NET ML.NET to framework dla aplikacji uczenia maszynowego zbudowany na... ML.NET to framework dla aplikacji uczenia maszynowego zbudowany na platformie programistycznej .NET przez Microsoft. Jest on rozszerzalny na wiele systemów operacyjnych i może wykonywać różne zadania przewidywania uczenia maszynowego. Głównymi narzędziami ML.NET są ML.NET CLI i Model Builder, które umożliwiają programistom .NET generowanie, trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego w oparciu o cele przedsiębiorstwa. To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą używać ML.NET modeli uczenia maszynowego do automatycznego wyprowadzania prognoz z przeprowadzonej analizy danych dla aplikacji korporacyjnych.

Machine Learning for Banking (with R) W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy... W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak stosować techniki i narzędzia uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w branży bankowej. Językiem programowania będzie R. Uczestnicy najpierw poznają kluczowe zasady, a następnie wykorzystują swoją wiedzę w praktyce, budując własne modele uczenia maszynowego i wykorzystując je do realizacji szeregu projektów na żywo.

Machine Learning for Finance (with R) Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery... Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania. R jest popularnym językiem programowania w branży finansowej. Jest używany w aplikacjach finansowych, od podstawowych programów handlowych po systemy zarządzania ryzykiem. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak stosować techniki i narzędzia uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w branży finansowej. Językiem programowania będzie R. Uczestnicy najpierw poznają kluczowe zasady, a następnie wykorzystują swoją wiedzę w praktyce, budując własne modele uczenia maszynowego i wykorzystując je do realizacji szeregu projektów zespołowych.

MLOps to zestaw narzędzi i metodologii łączących praktyki Machine Learning i DevOps. Celem MLOps jest automatyzacja i optymalizacja wdrażania i utrzymania systemów ML w produkcji. To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą ocenić dostępne obecnie podejścia i narzędzia, aby podjąć inteligentną decyzję dotyczącą dalszej drogi do przyjęcia MLOps w swojej organizacji.

Feature Engineering for Machine Learning Feature Engineering to proces selekcji i przekształcania danych... To interaktywne szkolenie pomoże uczestnikom nauczyć się budować skuteczne modele, optymalizować je w oparciu o surowe dane i zapewniać wysoką jakość prognoz. Kurs rozpoczyna się od budowania wydajnych algorytmów klasyfikacji, regresji i rozpoznawania wzorców. Uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować środowisko programistyczne przy użyciu Pythona i ważnych bibliotek, takich jak Numpy, Pandas i scikit-learn. Główna część kursu poświęcona jest rozwojowi funkcji, w ramach którego uczestnicy zdobędą umiejętności analizowania cech zbioru danych, wybierania ważnych informacji i optymalizacji modeli przy użyciu surowych danych. Dowiedzą się, jak skutecznie czyścić dane, pracować z brakującymi wartościami i zmiennymi kategorycznymi oraz przekształcać dane w celu zwiększenia mocy predykcyjnej modeli. Kurs zapewnia również dogłębne spojrzenie na obsługę wartości odstających w danych i modelowanie uczenia maszynowego za pomocą zmiennych numerycznych i kategorycznych.

Kurs adresowany jest do osób, które znają już podstawy języka Python oraz ogólne zasady programowania - i pragną nauczyć się teraz przetwarzania danych, tworzenia modeli uczenia maszynowego oraz w szczególności metod uczenia głębokiego (deep learning). Na kursie uczestnicy poszerzą wiedzę o zagadnienia związane z analizą danych, a także poznają najpopularniejsze narzędzia wykorzystywane w tym celu. To szkolenie obejmuje swoim zakresem zarówno tematy związane z analizą danych przy użyciu Pythona, jak i wykorzystanie zdobytych umiejętności w celu wyszkolenia modeli używanych w uczeniu maszynowym, oraz zagadnienia uczenia głębokiego.

RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics RapidMiner to platforma oprogramowania do nauki... RapidMiner to platforma oprogramowania do nauki o danych typu open source do szybkiego prototypowania i rozwoju aplikacji. Zawiera zintegrowane środowisko do przygotowywania danych, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia, eksploracji tekstu i analizy predykcyjnej; W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać RapidMiner Studio do przygotowywania danych, uczenia maszynowego i wdrażania modeli predykcyjnych;

Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking Sztuczna sieć neuronowa to obliczeniowy model... Kurs ma na celu wprowadzenie studentów w świat sztucznej inteligencji, sieci neuronowych, uczenia maszynowego i głębokiego myślenia. W trakcie zajęć studenci będą mieli okazję poznać podstawy teoretyczne wraz z praktycznymi ćwiczeniami, rozwiązywać problemy oraz przeprowadzać demonstracje z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi i platform do implementacji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Nauczyciele to profesjonaliści w dziedzinie analizy danych intelektualnych, którzy udzielą studentom praktycznych porad i realnych przykładów zastosowania technologii w różnych dziedzinach. Po pomyślnym ukończeniu kursu studenci będą potrafili analizować złożone dane, rozpoznawać wzorce, klasyfikować informacje, tworzyć inteligentne systemy i stosować sztuczną inteligencję w swoich projektach i badaniach. Kurs pomoże uczestnikom poszerzyć możliwości kariery i stać się bardziej konkurencyjnymi na rynku pracy w dziedzinach związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym.

Dataiku for Enterprise AI and Machine Learning Dataiku Data Science Studio (Dataiku DSS) to scentralizowana... Dataiku Data Science Studio (Dataiku DSS) to scentralizowana platforma do obsługi i wdrażania modeli uczenia maszynowego w aplikacjach korporacyjnych. Pozwala również użytkownikom na współpracę i iterację różnych podejść AI i ML przy użyciu funkcji abstrakcji obliczeń. Dataiku DSS, wraz z jego obsługiwanymi instancjami w różnych usługach w chmurze, zapewnia rozwiązanie do zarządzania dużymi zbiorami danych, które jest dostosowane do celów biznesowych. Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, analityków danych i analityków danych, którzy chcą korzystać z Dataiku DSS do opracowywania potoków uczenia maszynowego i wykorzystywać procesy AI w generowaniu strategicznych inicjatyw organizacyjnych.

grudnia, 2023 - piątek Certyfikat kompetencji zawodowych przewoźnika Certyfikat kompetencji zawodowych e-learning... W możliwie łatwy i przyjemny sposób staramy się przybliżyć wiedzę z zakresu transportu, kadr i zarządzania finansami przedsiębiorstwa. Nasi wykładowcy to fachowcy, którzy dysponują zarówno szeroką wiedzą teoretyczną, jak również praktyczną z omawianych tematów. Dzięki temu zyskasz nie tylko kompleksowe przygotowanie do egzaminu, ale również zapoznasz się z realiami prowadzenia działalności w zakresie transportu drogowego. Zajęcia prowadzone są przez doświadczonych specjalistów z bogatą praktyką zawodową oraz kierunkowym wykształceniem, dzięki czemu Kursanci otrzymują wiarygodne i rzetelne informacje. Wprowadzone przez nas procedury zapewniają regularną i systemową aktualizację materiałów dydaktycznych, pytań testowych i zadań problemowych. W konsekwencji odnotowujemy dużą powtarzalność pytań i zadań z naszej bazy na egzaminach państwowych, co w połączeniu z rozbudowanym szkoleniem przekłada się na wysoką zdawalność.