Les formations Machine Learning

Les formations Machine Learning

L'apprentissage automatique ou apprentissage statistique, champ d'étude de l'intelligence artificielle, concerne la conception, l'analyse, le développement et l'implémentation de méthodes permettant à une machine (au sens large) d'évoluer par un processus systématique, et ainsi de remplir des tâches difficiles ou problématiques à remplir par des moyens algorithmiques plus classiques.

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Plans de cours Machine Learning

Title
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14 hours
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Ce cours couvre l'IA (mettant l'accent sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond) dans l'industrie automobile Il aide à déterminer quelle technologie peut (potentiellement) être utilisée dans une situation multiple dans une voiture: de l'automatisation simple, de la reconnaissance d'image à la prise de décision autonome .
14 hours
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Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser la pile de technologies iOS Machine Learning (ML) au fur et à mesure qu'ils franchissent la phase de création et de déploiement d'une application mobile iOS À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Créer une application mobile capable de traitement d'image, d'analyse de texte et de reconnaissance vocale Accès aux modèles ML pré-intégrés pour l'intégration dans les applications iOS Créer un modèle ML personnalisé Ajouter la prise en charge de Siri Voice aux applications iOS Comprendre et utiliser des frameworks tels que coreML, Vision, CoreGraphics et GamePlayKit Utilisez des langages et des outils tels que Python, Keras, Caffee, Tensorflow, scikit learn, libsvm, Anaconda et Spyder Public Développeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
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OpenFace est un logiciel de reconnaissance faciale opensource basé sur Python et Torch basé sur la recherche FaceNet de Google Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser les composants OpenFace pour créer et déployer un exemple d'application de reconnaissance faciale À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Travaillez avec les composants OpenFace, notamment dlib, OpenVC, Torch et nn4 pour implémenter la détection, l'alignement et la transformation des visages Appliquer OpenFace aux applications realworld telles que la surveillance, la vérification d'identité, la réalité virtuelle, les jeux, l'identification des clients réguliers, etc Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
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Le cours est dédié à ceux qui aimeraient connaître un programme alternatif au package commercial MATLAB La formation threeday fournit des informations complètes sur le déplacement dans l'environnement et l'exécution du package OCTAVE pour l'analyse des données et les calculs d'ingénierie Les bénéficiaires de la formation sont des débutants, mais aussi ceux qui connaissent le programme et voudraient systématiser leurs connaissances et améliorer leurs compétences La connaissance d'autres langages de programmation n'est pas requise, mais cela facilitera grandement l'acquisition de connaissances par les apprenants Le cours vous montrera comment utiliser le programme dans de nombreux exemples pratiques .
14 hours
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Cette séance de formation en classe contiendra des présentations et des exemples informatiques et des exercices d'étude de cas à entreprendre avec les bibliothèques de neurones et de réseaux profonds pertinents .
28 hours
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Ce cours vous donnera des connaissances dans les réseaux de neurones et généralement dans l'algorithme d'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur (algorithmes et applications) Cette formation est plus axée sur les fondamentaux, mais vous aidera à choisir la bonne technologie: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc Les exemples sont faits dans TensorFlow .
21 hours
Overview
Cette session de formation en classe explorera les outils d'apprentissage automatique avec Python (suggéré) Les délégués auront des exemples informatisés et des exercices d'étude de cas à entreprendre .
21 hours
Overview
Ce cours présente les méthodes d'apprentissage automatique dans les applications robotiques.

C'est un large aperçu des méthodes existantes, des motivations et des idées principales dans le contexte de la reconnaissance des formes.

Après une courte formation théorique, les participants effectueront des exercices simples en utilisant le logiciel libre (généralement R) ou tout autre logiciel populaire.
21 hours
Overview
le but de ce cours est de fournir une compétence générale dans l’application des méthodes de machine learning dans la pratique. Grâce à l’utilisation du langage de programmation Python et de ses différentes bibliothèques, et basé sur une multitude d’exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les principaux éléments constitutifs de machine learning, comment faire des décisions de modélisation de données, interpréter les les sorties des algorithmes et valider les résultats.

notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte à outils machine learning en toute confiance et d’éviter les pièges communs des applications Data sciences.
14 hours
Overview
Cette séance de formation en salle de classe explorera les techniques d'apprentissage automatique, avec des exemples informatiques et des exercices de résolution d'études de cas en utilisant un programme pertinent .
7 hours
Overview
Cette formation s'adresse aux personnes souhaitant appliquer des techniques d'apprentissage de base dans des applications pratiques.

Public

Des scientifiques de données et des statisticiens familiarisés avec l’apprentissage automatique et sachant programmer R. L’accent est mis sur les aspects pratiques de la préparation des données et des modèles, de leur exécution, de leur analyse et de leur visualisation. L'objectif est de donner une introduction pratique à l'apprentissage automatique aux participants intéressés par l'application des méthodes au travail.

Des exemples spécifiques à un secteur sont utilisés pour rendre la formation pertinente pour le public.
7 hours
Overview
OpenNMT est un système de traduction automatique à base de neurones opensource (MIT) qui utilise la boîte à outils mathématique de Torch Dans cette formation, les participants apprendront comment configurer et utiliser OpenNMT pour effectuer la traduction de divers exemples de données Le cours commence par un aperçu des réseaux de neurones tels qu'ils s'appliquent à la traduction automatique Les participants effectueront des exercices en direct tout au long du cours pour démontrer leur compréhension des concepts appris et obtenir des commentaires de l'instructeur À la fin de cette formation, les participants auront les connaissances et la pratique nécessaires pour mettre en œuvre une solution OpenNMT en direct Les échantillons de langue source et cible seront pré-arrangés selon les besoins de l'auditoire Public Spécialistes de la localisation avec un bagage technique Les gestionnaires de contenu globaux Ingénieurs de localisation Les développeurs de logiciels en charge de la mise en œuvre de solutions de contenu global Format du cours Partie conférence, partie de discussion, pratique handson lourde .
14 hours
Overview
Le but de ce cours est de fournir une compétence de base dans l'application des méthodes d'apprentissage automatique dans la pratique Grâce à l'utilisation de la plate-forme de programmation R et de ses diverses bibliothèques, et à partir d'une multitude d'exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les modules les plus importants de Machine Learning, comment prendre des décisions de modélisation, interpréter les résultats des algorithmes et valider les résultats Notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser avec confiance les outils les plus fondamentaux de la boîte à outils Machine Learning et éviter les pièges courants des applications Data Sciences .
14 hours
Overview
Le but de ce cours est de fournir une compétence de base dans l'application des méthodes d'apprentissage automatique dans la pratique Grâce à l'utilisation du langage de programmation Python et de ses diverses bibliothèques, et à partir d'une multitude d'exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les modules les plus importants de Machine Learning, comment prendre des décisions de modélisation, interpréter les résultats des algorithmes et valider les résultats Notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser avec confiance les outils les plus fondamentaux de la boîte à outils Machine Learning et éviter les pièges courants des applications Data Sciences .
14 hours
Overview
Le but de ce cours est de fournir une compétence de base dans l'application des méthodes d'apprentissage automatique dans la pratique Grâce à l'utilisation du langage de programmation Scala et de ses diverses bibliothèques, et à partir d'une multitude d'exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les modules les plus importants de Machine Learning, comment prendre des décisions de modélisation, interpréter les résultats des algorithmes et valider les résultats Notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser avec confiance les outils les plus fondamentaux de la boîte à outils Machine Learning et éviter les pièges courants des applications Data Sciences .
28 hours
Overview
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés R est un langage de programmation populaire dans l'industrie financière Il est utilisé dans des applications financières allant des principaux programmes d'échange aux systèmes de gestion des risques Dans cette formation en direct, les participants apprendront à appliquer des techniques d'apprentissage automatique et des outils pour résoudre les problèmes du monde réel dans l'industrie de la finance R sera utilisé comme langage de programmation Les participants apprennent d'abord les principes clés, puis mettent leurs connaissances en pratique en construisant leurs propres modèles d'apprentissage automatique et en les utilisant pour réaliser un certain nombre de projets d'équipe À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage automatique en finance Développer sa propre stratégie de trading algorithmique en utilisant l'apprentissage automatique avec R Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
Overview
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés Python est un langage de programmation connu pour sa syntaxe et sa lisibilité Il offre une excellente collection de bibliothèques et de techniques éprouvées pour développer des applications d'apprentissage automatique Dans cette formation en direct, les participants apprendront à appliquer des techniques d'apprentissage automatique et des outils pour résoudre les problèmes du monde réel dans l'industrie de la finance Les participants apprennent d'abord les principes clés, puis mettent leurs connaissances en pratique en construisant leurs propres modèles d'apprentissage automatique et en les utilisant pour réaliser un certain nombre de projets d'équipe À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage automatique en finance Développer sa propre stratégie de trading algorithmique en utilisant l'apprentissage automatique avec Python Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
Overview
Ce cours de formation est destiné aux personnes qui souhaitent appliquer Machine Learning dans des applications pratiques pour leur équipe La formation ne plonge pas dans les aspects techniques et tourne autour des concepts de base et des applications commerciales / opérationnelles de la même chose Public cible Investisseurs et entrepreneurs IA Managers et ingénieurs dont l'entreprise s'aventure dans l'espace IA Analystes d'affaires et investisseurs .
21 hours
Overview
Ce cours couvre l'IA (en insistant sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond) .
28 hours
Overview
Dans cette formation en direct, les participants apprendront à appliquer des techniques d'apprentissage automatique et des outils pour résoudre les problèmes du monde réel dans le secteur bancaire R sera utilisé comme langage de programmation Les participants apprennent d'abord les principes clés, puis mettent leurs connaissances en pratique en construisant leurs propres modèles d'apprentissage automatique et en les utilisant pour réaliser un certain nombre de projets en direct Public Développeurs Les scientifiques de données Professionnels de la banque avec un bagage technique Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
Overview
La bibliothèque Apache OpenNLP est une boîte à outils basée sur l'apprentissage automatique pour le traitement du texte en langage naturel Il prend en charge les tâches PNL les plus courantes, telles que la détection de langue, la segmentation de phrases, la segmentation de phrases, l'extraction d'entités nommées, le découpage, l'analyse et la résolution de coréférences Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment créer des modèles pour le traitement de données textuelles à l'aide d'OpenNLP Des exemples de données de formation ainsi que des ensembles de données personnalisés seront utilisés comme base pour les exercices en laboratoire À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez et configurez OpenNLP Télécharger des modèles existants et créer leur propre Former les modèles sur différents ensembles de données d'échantillons Intégrez OpenNLP aux applications Java existantes Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
Overview
OpenNN est une bibliothèque de classes open-source écrite en C ++ qui implémente des réseaux de neurones, pour une utilisation en apprentissage automatique.

Dans ce cours, nous allons passer en revue les principes des réseaux de neurones et utiliser OpenNN pour implémenter un exemple d'application.

Public
Les développeurs de logiciels et les programmeurs souhaitant créer des applications d'apprentissage approfondi.

Format du cours
Lecture et discussion associées à des exercices pratiques.
21 hours
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Microsoft Cognitive Toolkit 2x (anciennement CNTK) est une boîte à outils opensource et commerciale qui forme des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour apprendre comme le cerveau humain Selon Microsoft, CNTK peut être 510x plus rapide que TensorFlow sur les réseaux récurrents, et 2 à 3 fois plus rapide que TensorFlow pour les tâches imagerelated Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Microsoft Cognitive Toolkit pour créer, former et évaluer des algorithmes d'apprentissage en profondeur à utiliser dans des applications IA commerciales impliquant de multiples types de données tels que données, paroles, textes et images À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Accéder à CNTK en tant que bibliothèque à partir d'un programme Python, C # ou C ++ Utilisez CNTK en tant qu'outil autonome d'apprentissage automatique grâce à son propre langage de description de modèle (BrainScript) Utiliser la fonctionnalité d'évaluation du modèle CNTK à partir d'un programme Java Combiner les DNN feedforward, les réseaux convolutifs (CNN) et les réseaux récurrents (RNN / LSTM) Capacité de calcul d'échelle sur les processeurs, les GPU et plusieurs machines Accédez à des jeux de données volumineux en utilisant les langages de programmation et les algorithmes existants Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Si vous souhaitez personnaliser une partie de cette formation, y compris le langage de programmation de votre choix, veuillez nous contacter pour organiser .
7 hours
Overview
Tensor2Tensor (T2T) est une bibliothèque modulaire et extensible pour la formation de modèles IA dans différentes tâches, en utilisant différents types de données d'apprentissage, par exemple: reconnaissance d'image, traduction, analyse, sous-titrage d'image et reconnaissance vocale Il est géré par l'équipe Google Brain Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment préparer un modèle de deepplearning pour résoudre plusieurs tâches À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez tensor2tensor, sélectionnez un ensemble de données, entraînez et évaluez un modèle AI Personnaliser un environnement de développement en utilisant les outils et composants inclus dans Tensor2Tensor Créer et utiliser un modèle unique pour apprendre simultanément un certain nombre de tâches à partir de plusieurs domaines Utiliser le modèle pour apprendre des tâches comportant un grand nombre de données d'apprentissage et appliquer ces connaissances aux tâches pour lesquelles les données sont limitées Obtenir des résultats de traitement satisfaisants en utilisant un seul GPU Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
35 hours
Overview
Ce cours commence par vous donner des connaissances conceptuelles dans les réseaux de neurones et généralement dans l'algorithme d'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur (algorithmes et applications) Partie 1 (40%) de cette formation est plus axée sur les fondamentaux, mais vous aidera à choisir la bonne technologie: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc La partie 2 (20%) de cette formation présente Theano, une bibliothèque de pythons qui facilite l'écriture de modèles d'apprentissage en profondeur La partie 3 (40%) de la formation serait largement basée sur l'API Tensorflow 2nd Generation de la bibliothèque logicielle open source de Google pour Deep Learning Les exemples et handson seraient tous faits dans TensorFlow Public Ce cours est destiné aux ingénieurs cherchant à utiliser TensorFlow pour leurs projets Deep Learning Après avoir terminé ce cours, les délégués: avoir une bonne compréhension des réseaux neuronaux profonds (DNN), CNN et RNN comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow être capable d'effectuer les tâches et la configuration de l'environnement / de l'installation / de l'environnement de production être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, surveiller être en mesure de mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la construction de graphiques et l'exploitation forestière Tous les sujets ne seraient pas couverts dans une classe publique avec une durée de 35 heures en raison de l'immensité du sujet La durée du cours complet sera d'environ 70 heures et non de 35 heures .
35 hours
Overview
TensorFlow ™ est une bibliothèque de logiciels open source pour le calcul numérique utilisant des graphiques de flux de données SyntaxNet est un framework de traitement du langage naturel de neuralnetwork pour TensorFlow Word2Vec est utilisé pour apprendre des représentations vectorielles de mots, appelées "plongées de mots" Word2vec est un modèle prédictif particulièrement efficace en termes de calcul pour l'apprentissage des plongées de mots à partir de texte brut Il existe deux modèles, le modèle continu de BagofWords (CBOW) et le modèle SkipGram (chapitres 31 et 32 de Mikolov et al) Utilisés en tandem, SyntaxNet et Word2Vec permettent aux utilisateurs de générer des modèles d'Embedded Embedding à partir d'une entrée en langage naturel Public Ce cours s'adresse aux développeurs et aux ingénieurs qui ont l'intention de travailler avec les modèles SyntaxNet et Word2Vec dans leurs graphiques TensorFlow Après avoir terminé ce cours, les délégués: comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow être capable d'effectuer les tâches et la configuration de l'environnement / de l'installation / de l'environnement de production être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, surveiller être en mesure de mettre en œuvre une production avancée, comme des modèles de formation, des termes d'intégration, la construction de graphiques et la journalisation .
7 hours
Overview
L'unité de traitement Tensor (TPU) est l'architecture que Google a utilisée en interne depuis plusieurs années, et est maintenant en train de devenir disponible pour une utilisation par le grand public Il inclut plusieurs optimisations spécifiquement destinées à être utilisées dans les réseaux neuronaux, y compris la multiplication simplifiée de matrices, et des entiers à 8 bits au lieu de 16 bits afin de renvoyer des niveaux de précision appropriés Dans cette formation en direct, les participants apprendront à tirer parti des innovations des processeurs TPU pour optimiser les performances de leurs propres applications IA À la fin de la formation, les participants seront en mesure de: Former différents types de réseaux de neurones sur de grandes quantités de données Utilisez des TPU pour accélérer le processus d'inférence jusqu'à deux ordres de grandeur Utiliser des TPU pour traiter des applications intensives telles que la recherche d'images, la vision nuageuse et les photos Public Développeurs Des chercheurs Ingénieurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
Overview
Torch est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source et un framework d'informatique scientifique basé sur le langage de programmation Lua Il fournit un environnement de développement pour les numériques, l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur, avec un accent particulier sur l'apprentissage en profondeur et les réseaux convolutifs C'est l'un des frameworks les plus rapides et les plus flexibles pour Machine and Deep Learning Il est utilisé par des entreprises telles que Facebook, Google, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel et bien d'autres Dans ce cours, nous couvrons les principes de Torch, ses caractéristiques uniques, et comment il peut être appliqué dans des applications réelles Nous traversons de nombreux exercices tout au long, tout en démontrant et en pratiquant les concepts appris À la fin du cours, les participants auront une compréhension approfondie des caractéristiques et des capacités sous-jacentes de Torch, ainsi que de son rôle et de sa contribution dans l'espace IA par rapport à d'autres frameworks et bibliothèques Les participants auront également reçu la pratique nécessaire pour mettre en œuvre Torch dans leurs propres projets Public Les développeurs de logiciels et les programmeurs souhaitant activer Machine et Deep Learning dans leurs applications Format du cours Vue d'ensemble de la machine et de l'apprentissage profond Inclure les exercices de codage et d'intégration Poser des questions de test en cours de route pour vérifier la compréhension .
28 hours
Overview
Ce cours explore, avec des exemples spécifiques, l'application de Tensor Flow aux fins de la reconnaissance d'image Public Ce cours est destiné aux ingénieurs cherchant à utiliser TensorFlow à des fins de reconnaissance d'images Après avoir terminé ce cours, les délégués seront en mesure de: comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow réaliser les tâches et la configuration de l'installation / de l'environnement de production / de l'architecture évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, surveiller mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la construction de graphiques et l'exploitation forestière .
21 hours
Overview
TensorFlow est une API de deuxième génération de la bibliothèque de logiciels open source de Google pour Deep Learning Le système est conçu pour faciliter la recherche dans l'apprentissage automatique et faciliter la transition du prototype de recherche au système de production Public Ce cours est destiné aux ingénieurs cherchant à utiliser TensorFlow pour leurs projets Deep Learning Après avoir terminé ce cours, les délégués: comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow être capable d'effectuer les tâches et la configuration de l'environnement / de l'installation / de l'environnement de production être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, surveiller être en mesure de mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la construction de graphiques et l'exploitation forestière .

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