
Des formations locales en intelligence artificielle (IA) en direct, animées par un instructeur, expliquent par des exercices pratiques comment mettre en œuvre des solutions d'IA pour résoudre des problèmes concrets. La formation en intelligence artificielle est disponible en tant que "formation sur site en direct" ou "formation en direct à distance". La formation en direct sur site peut être effectuée localement chez le client à France ou dans des centres de formation d'entreprise NobleProg dans France . La formation en direct à distance est réalisée au moyen d'un poste de travail distant et interactif. NobleProg - Votre prestataire de formation local.
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Nos Clients témoignent
J'ai vraiment apprécié l'approche pratique.
Kevin De Cuyper
Formation: Computer Vision with OpenCV
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La vue d'ensemble globale de l'apprentissage en profondeur.
Bruno Charbonnier
Formation: Advanced Deep Learning
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Les exercices sont suffisamment pratiques et ne nécessitent pas de connaissances approfondies en Python .
Alexandre GIRARD
Formation: Advanced Deep Learning
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Faire des exercices sur des exemples réels en utilisant Eras. L'Italie a parfaitement compris nos attentes concernant cette formation.
Paul Kassis
Formation: Advanced Deep Learning
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J'ai vraiment apprécié les réponses claires de Chris à nos questions.
Léo Dubus
Formation: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
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Les échanges informels que nous avons eus au cours des conférences m’ont vraiment aidé à approfondir ma compréhension du sujet
Explore
Formation: Deep Reinforcement Learning with Python
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Il était très instructif et utile.
Pratheep Ravy
Formation: Predictive Modelling with R
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C'était très interactif et plus détendu et informel que prévu. Nous avons couvert de nombreux sujets dans le temps et le formateur a toujours été réceptif à parler plus en détail ou plus généralement des sujets et de leurs relations. Je pense que la formation m'a donné les outils pour continuer à apprendre, par opposition à une session unique où l'apprentissage s'arrête une fois que vous avez terminé, ce qui est très important compte tenu de l'ampleur et de la complexité du sujet.
Jonathan Blease
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Ann a créé un environnement idéal pour poser des questions et apprendre. Nous nous sommes beaucoup amusés et avons aussi beaucoup appris en même temps.
Gudrun Bickelq
Formation: Introduction to the use of neural networks
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La partie interactive, adaptée à nos besoins spécifiques.
Thomas Stocker
Formation: Introduction to the use of neural networks
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J'ai aimé les exercices.
Office for National Statistics
Formation: Natural Language Processing with Python
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gamme de matériel
Maciej Jonczyk
Formation: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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systématisation des connaissances dans le domaine du ML
Orange Polska
Formation: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Le formateur était très compétent et comprenait des domaines qui m'intéressaient.
Mohamed Salama
Formation: Data Mining & Machine Learning with R
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Le sujet est très intéressant.
Wojciech Baranowski
Formation: Introduction to Deep Learning
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Connaissances théoriques des formateurs et volonté de résoudre les problèmes avec les participants après la formation.
Grzegorz Mianowski
Formation: Introduction to Deep Learning
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Sujet. Très intéressant!.
Piotr
Formation: Introduction to Deep Learning
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Les exercices après chaque sujet ont été très utiles, même s’ils étaient trop compliqués à la fin. En général, le matériel présenté était très intéressant et intéressant! Les exercices avec reconnaissance d'image étaient excellents.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Formation: Introduction to Deep Learning
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Je pense que si la formation se faisait en polonais, cela permettrait au formateur de partager ses connaissances plus efficacement.
Radek
Formation: Introduction to Deep Learning
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J'ai généralement apprécié le formateur compétent.
Sridhar Voorakkara
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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J'ai été stupéfait par la qualité de ce cours - je dirais que c'était la norme universitaire.
David Relihan
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Très bon aperçu général. Go historique des raisons pour lesquelles Tensorflow fonctionne comme il le fait.
Kieran Conboy
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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J'ai aimé les possibilités de poser des questions et d'obtenir des explications plus approfondies de la théorie.
Sharon Ruane
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Nous avons eu beaucoup plus d'informations sur le sujet. Une belle discussion a été faite avec certains sujets réels au sein de notre société.
Sebastiaan Holman
Formation: Machine Learning and Deep Learning
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La formation a fourni la bonne base qui nous permet de continuer à nous développer, en montrant comment la théorie et la pratique vont de pair. En fait, cela m'intéressait plus que par le passé.
Jean-Paul van Tillo
Formation: Machine Learning and Deep Learning
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J'ai vraiment apprécié la couverture et la profondeur des sujets.
Anirban Basu
Formation: Machine Learning and Deep Learning
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Le formateur a très facilement expliqué des sujets difficiles et avancés.
Leszek K
Formation: Artificial Intelligence Overview
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J'ai aimé les nouvelles connaissances sur l'apprentissage en machine profonde.
Josip Arneric
Formation: Neural Network in R
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Nous avons acquis des connaissances sur NN en général et ce qui était le plus intéressant pour moi, c’était les nouveaux types de NN qui sont populaires de nos jours.
Tea Poklepovic
Formation: Neural Network in R
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J'ai surtout apprécié les graphiques en R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Formation: Neural Network in R
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La connaissance approfondie du formateur sur le sujet.
Sebastian Görg
Formation: Introduction to Deep Learning
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Approche très actualisée ou IPC (flux tensoriel, ère, apprendre) pour faire de l'apprentissage automatique.
Paul Lee
Formation: TensorFlow for Image Recognition
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Très souple.
Frank Ueltzhöffer
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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J'ai généralement apprécié la flexibilité.
Werner Philipp
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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Compte tenu des perspectives de la technologie: quelle technologie / processus pourrait devenir plus important dans le futur; voir à quoi la technologie peut être utilisée
Commerzbank AG
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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J'ai bénéficié de la sélection de sujets. Style de formation. Orientation pratique
Commerzbank AG
Formation: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
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Tout comme ça
蒙 李
Formation: Machine Learning Fundamentals with Python
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manière de conduire et exemple donné par le formateur
ORANGE POLSKA S.A.
Formation: Machine Learning and Deep Learning
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Possibilité de discuter vous-même des problèmes proposés
ORANGE POLSKA S.A.
Formation: Machine Learning and Deep Learning
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Communication avec des conférenciers
文欣 张
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Comme ça
lisa xie
Formation: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Couverture approfondie des sujets d'apprentissage automatique, en particulier des réseaux de neurones. Démystifié beaucoup de sujet.
Sacha Nandlall
Formation: Python for Advanced Machine Learning
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Il s’agit de l’un des meilleurs exercices pratiques de programmation que je connaisse.
Laura Kahn
Formation: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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C’est l’une des meilleures formations en ligne de qualité que j’ai jamais eues au cours de ma carrière de 13 ans. Continuez ce bon travail!.
Formation: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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C’est l’une des meilleures formations en ligne de qualité que j’ai jamais eues au cours de ma carrière de 13 ans. Continuez ce bon travail!.
Formation: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Plans de cours Intelligence Artificielle
- Understand how Vertex AI works and use it as a machine learning platform.
- Learn about machine learning and NLP concepts.
- Know how to train and deploy machine learning models using Vertex AI.
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Comprendre les principes fondamentaux de AlphaFold.
Apprenez comment cela fonctionne AlphaFold.
Apprenez à interpréter AlphaFold les prévisions et les résultats.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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Installer et configurer Weka
Comprendre Weka l’environnement et le système de travail.
Exécuter des tâches de minage de données en utilisant Weka.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
- Learn what is ProjectQ and what it is used for.
- Use the ProjectQ framework to perform quantum programming.
- Translate quantum programs to any back-end.
- partie de la Conférence, la discussion en partie, la pratique des pratiques lourdes, des tests occasionnels pour évaluer la compréhension
- Comprenez les concepts clés derrière la Profonde Reinforcement Learning et soient capables de le distinguer de Machine Learning Appliquer des algoritmes avancés Reinforcement Learning pour résoudre les problèmes du monde réel Construire un Deep Learning Agent
- Développeurs des scientifiques de données
- Participation, débat de partie, exercices et pratiques lourdes
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Installer et configurer Cloud Pak pour les données.
Unifier la collecte, l’organisation et l’analyse des données.
Intégrer Cloud Pak for Data avec une variété de services pour résoudre des problèmes commerciaux courants.
Implémenter les flux de travail pour collaborer avec les membres de l'équipe sur le développement d'une solution d'IA.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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Comprendre les concepts fondamentaux de l’apprentissage profond.
Apprendre les applications et les utilisations de l'apprentissage profond dans la télécommunication.
Utilisez Python, Keras, et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage profond pour les télécoms.
Construisez votre propre modèle d'apprentissage profond du client en utilisant Python.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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- Installez et configurez UiPath IPA.
- Activez les robots pour gérer d'autres robots.
- Appliquez la vision par ordinateur pour localiser les objets d'écran avec précision.
- Activez des robots capables de détecter les schémas linguistiques et d'effectuer une analyse des sentiments sur le contenu non structuré.
- Conférence et discussion interactives.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
- Pour en savoir plus sur UiPath IPA, veuillez visiter: https: // www. UiPath .com / rpa / intelligent-process-automation
- Automatiser la génération de test unitaire et la paramétrisation avec l'IA.
- Appliquer l'apprentissage automatique dans un cas d'utilisation du monde réel.
- Automatisez la génération et la maintenance des tests API avec AI.
- Utilisez des méthodes d'apprentissage automatique pour auto-guérir l'exécution des tests de Selenium.
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s'il vous plaît contactez-nous pour organiser.
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Leverage du logiciel AI pour améliorer la façon dont les marques se connectent aux utilisateurs.
Utilisez des chatbots pour optimiser l’expérience utilisateur.
Augmenter la productivité et les revenus grâce à l’automatisation des tâches.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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Les filtres d’application (Kalman et particules) permettent au robot de localiser des objets en mouvement dans son environnement.
Implémenter les algorithmes de recherche et la planification des mouvements.
Implémenter les contrôles PID pour réguler le mouvement d'un robot dans un environnement.
Implémenter des algorithmes SLAM pour permettre à un robot de cartographier un environnement inconnu.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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Comprendre les concepts clés utilisés dans les technologies robotiques.
Comprendre et gérer l’interaction entre logiciel et matériel dans un système robotique.
Comprendre et mettre en œuvre les composants logiciels qui soutiennent la robotique.
Construisez et exploitez un robot mécanique simulé qui peut voir, sentir, traiter, naviguer et interagir avec les humains par la voix.
Comprendre les éléments nécessaires de l'intelligence artificielle (apprentissage en machine, apprentissage profond, etc.) Utiliser pour construire un robot intelligent.
Les filtres d’application (Kalman et Particle) permettent au robot de localiser des objets en mouvement dans son environnement.
Implémenter les algorithmes de recherche et la planification des mouvements.
Implémenter les contrôles PID pour réguler le mouvement d'un robot dans un environnement.
Implémenter des algorithmes SLAM pour permettre à un robot de cartographier un environnement inconnu.
Tester et résoudre un robot dans des scénarios réalistes.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Les kits matériels seront confirmés par l'instructeur avant l'entraînement. Les kits contiennent plus ou moins les composants suivants :
Arduino Le conseil
Contrôleur de moteur
Sensor de distance
L’esclave Bluetooth
Prototype de bord et de câbles
Cable USB
Véhicule Kit
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Pour personnaliser toute partie de ce cours (langue de programmation, modèle robot, microcontroller, etc.) Veuillez nous contacter pour organiser.
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Comprendre les concepts clés utilisés dans les technologies robotiques.
Comprendre et gérer l’interaction entre logiciel et matériel dans un système robotique.
Comprendre et mettre en œuvre les composants logiciels qui soutiennent la robotique.
Construisez et exploitez un robot mécanique simulé qui peut voir, sentir, traiter, naviguer et interagir avec les humains par la voix.
Comprendre les éléments nécessaires de l'intelligence artificielle (apprentissage en machine, apprentissage profond, etc.) Utiliser pour construire un robot intelligent.
Les filtres d’application (Kalman et Particle) permettent au robot de localiser des objets en mouvement dans son environnement.
Implémenter les algorithmes de recherche et la planification des mouvements.
Implémenter les contrôles PID pour réguler le mouvement d'un robot dans un environnement.
Implémenter des algorithmes SLAM pour permettre à un robot de cartographier un environnement inconnu.
Élargissez la capacité d’un robot à accomplir des tâches complexes à travers Deep Learning.
Tester et résoudre un robot dans des scénarios réalistes.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour personnaliser toute partie de ce cours (langue de programmation, modèle robot, etc.) Veuillez nous contacter pour organiser.
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