Curso de Aprendizaje Automático

Curso de Aprendizaje Automático

Los cursos locales de capacitación en Aprendizaje automático (ML) dirigidos por un instructor demuestran a través de la práctica práctica 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 de programación y marcos, incluyendo Python, R language y Matlab. Los cursos de Machine Learning se ofrecen para una serie de aplicaciones de la industria, incluidas Finanzas, Banca y Seguros, y cubren los aspectos básicos de Machine Learning, así como enfoques más avanzados como Deep Learning. La capacitación de Machine Learning está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento en vivo a distancia". La capacitación en vivo en el lugar se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Argentina o en los centros de formación corporativa de NobleProg en Argentina . El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo a través de un escritorio remoto e interactivo. NobleProg - Su proveedor local de entrenamiento

Testimonios

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Programa del curso Aprendizaje Automático

CódigoNombreDuraciónInformación General
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.
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.
mliosAprendizaje Automático en iOS14 horasEn esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar la pila de tecnología de iOS Machine Learning (ML) mientras avanzan en la creación e implementación de una aplicación móvil iOS.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Cree una aplicación móvil capaz de procesar imágenes, análisis de texto y reconocimiento de voz
- Acceda a modelos de ML pre-entrenados para la integración en aplicaciones de iOS
- Crea un modelo ML personalizado
- Agregue soporte de Siri Voice a las aplicaciones de iOS
- Comprender y usar frameworks como coreML, Vision, CoreGraphics y GamePlayKit
- Utilice idiomas y herramientas como Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda y Spyder

Audiencia

- Desarrolladores

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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.
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.
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.
mlfinancerAprendizaje Automático para Finanzas (con R)28 horasEl aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde los principales programas comerciales hasta los sistemas de gestión de riesgos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria financiera. R se usará como el lenguaje de programación.

Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Comprender los conceptos fundamentales en el aprendizaje automático
- Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje automático en finanzas
- Desarrolle su propia estrategia de negociación algorítmica utilizando el aprendizaje automático con R

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
mlfinancepythonMachine Learning for Finance (con Python)21 horasEl aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria financiera. Python se usará como el lenguaje de programación.

Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Comprender los conceptos fundamentales en el aprendizaje automático
- Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje automático en finanzas
- Desarrolle su propia estrategia de negociación algorítmica utilizando el aprendizaje automático con Python

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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 .
mldtAprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo21 horasEste curso cubre IA (enfatizando Aprendizaje automático y Aprendizaje profundo)
mlbankingrAprendizaje Automático para la Banca (con R)28 horasEn esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria bancaria. R se usará como el lenguaje de programación.

Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en vivo.

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos
- Profesionales bancarios con experiencia técnica

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
mlbankingpython_Aprendizaje Automático para la Banca (con Python)21 horasEn esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria bancaria. Python se usará como el lenguaje de programación.

Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo.

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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.
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.
intelligentmobileappsConstruyendo Aplicaciones Móviles Inteligentes35 horasLas aplicaciones inteligentes son aplicaciones de próxima generación que pueden aprender continuamente de las interacciones de los usuarios para proporcionar un mejor valor y relevancia a los usuarios.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo construir aplicaciones móviles inteligentes y bots.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Comprender los conceptos fundamentales de las aplicaciones inteligentes
- Aprenda a usar varias herramientas para construir aplicaciones inteligentes
- Cree aplicaciones inteligentes usando Azure, API de Servicios Cognitivos, Stream Analytics y Xamarin

Audiencia

- Desarrolladores
- Programadores
- Aficionados

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.
encogintroEncog: Introducción al Aprendizaje Automático14 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 cómo crear varios componentes de redes neuronales usando ENCOG. Se discutirán estudios de casos del mundo real y se explorarán soluciones basadas en el lenguaje de máquina para estos problemas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Preparar datos para redes neuronales usando el proceso de normalización
- Implementar redes de feed feed y metodologías de capacitación en propagación
- Implementar tareas de clasificación y regresión
- Modelar y entrenar redes neuronales usando el banco de trabajo basado en GUI de Encog
- Integrar el soporte de redes neuronales en aplicaciones del mundo real

Audiencia

- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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
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
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 .
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
cortanaConvertir los datos en acciones inteligentes con la inteligencia de Cortana28 horasCortana Intelligence Suite es un paquete de productos y servicios integrados en Microsoft Azure Cloud que permite a las entidades transformar datos en acciones inteligentes.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar los componentes que forman parte de Cortana Intelligence Suite para crear aplicaciones inteligentes basadas en datos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Aprenda a usar las herramientas de Cortana Intelligence Suite
- Adquiera los últimos conocimientos de gestión de datos y análisis
- Usa componentes de Cortana para convertir los datos en acciones inteligentes
- Usa Cortana para crear aplicaciones desde cero y lanzarla en la nube

Audiencia

- Científicos de datos
- Programadores
- Desarrolladores
- Gerentes
- Arquitectos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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.
bspkamlMachine Learning21 horasEste curso será una combinación de teoría y trabajo práctico con ejemplos específicos utilizados durante todo el evento .
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.
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.
aiintrozeroDe Cero a AI35 horasEste curso se crea para personas que no tienen experiencia previa en probabilidades y estadísticas.
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.

Próximos Cursos Aprendizaje Automático

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Facebook NMT: Setting up a Neural Machine Translation System - Buenos Aires - Laminar CatalinasVie, 2018-12-07 09:301,553USD / 2,616USD
Machine Learning and Deep Learning - Buenos Aires - Laminar CatalinasLun, 2018-12-10 09:305,259USD / 6,344USD
Facebook NMT: Setting up a Neural Machine Translation System - Buenos Aires - Laminar CatalinasJue, 2019-01-31 09:301,553USD / 2,616USD
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Facebook NMT: Setting up a Neural Machine Translation System - Buenos Aires - Laminar CatalinasMar, 2019-05-14 09:301,553USD / 2,616USD
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