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Machine Learning Schulungen in Berlin

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synthetische Trainingsdaten Machine Learning Vorhersagemodell

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Drift kostengünstiger Inertial-Sensoren Positionsbestimmung Hakenflasche mobile Krane

Hauptthemen des neuen Artikels:    

Deep ✓ Learning ✓ Lernen

Zusammenfassung:    

Flow Serving konfigurieren und einsetzen, um ML-Modelle in einer Produktionsumgebung bereitzustellen und zu verwalten Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Trainieren, exportieren und bedienen Sie verschiedene Tensor. Kit Verwenden Sie Sprachen und Tools wie Python, Keras, Caffee, Tensorflow, Scikit lernen, libsvm, Anaconda und Spyder Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Ubungen und schwere Handsonsubungen. Dieses von Ausbildern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich sowohl an Datenwissenschaftler als auch an weniger technische Personen, die Auto-Keras nutzen wollen, um den Prozess der Auswahl und Optimierung eines maschinellen Lernmodells zu automatisieren.

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    Machine Learning Schulungen in Berlin
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    Zoo Kurs: Machine Learning - Data science Machine Translated Ich mag, dass das Training sich auf Beispiele und Codierung konzentrierte. Ich dachte, dass es unmoglich ist, so viel Inhalt in drei Trainingstage zu packen, aber ich habe mich geirrt. Das Training umfasste viele Themen und alles wurde sehr detailliert durchgefuhrt (insbesondere das Einstellen der Modellparameter - ich hatte nicht damit gerechnet, dass es eine Zeit dafur geben wird, und ich war sehr uberrascht). Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo Kurs: Machine Learning - Data science Machine Translated Voraussichtlicher Stand der Technologie: Welche Technologie / Prozess konnte in Zukunft wichtiger werden? sehen Sie, wofur die Technologie verwendet werden kann. Commerzbank AG Kurs: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example Machine Translated Ich habe von der Leidenschaft zum Lehren profitiert und mich darauf konzentriert, Dinge sinnvoll zu machen. Zaher Sharifi - GOSI Kurs: Advanced Deep Learning Machine Translated Vertiefte Darstellung von Themen des maschinellen Lernens, insbesondere neuronaler Netze. Entmystifizierte viel von dem Thema. ML (Machine Learning) Kurse Berlin Dieser Kurs richtet sich an Manager, Losungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Softwarearchitekten und alle, die sich fur einen Uberblick uber angewandte kunstliche Intelligenz und die nachste Prognose fur deren Entwicklung interessieren. Deep Learning fur NLP ermoglicht es einer Maschine, einfache bis komplexe Sprachverarbeitung zu erlernen Zu den derzeit moglichen Aufgaben gehoren die Ubersetzung von Sprachen und die Erstellung von Bildunterschriften fur Fotos DL (Deep Learning) ist eine Teilmenge von ML (Machine Learning) Python ist eine beliebte Programmiersprache, die Bibliotheken fur Deep Learning fur NLP enthalt In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, Python-Bibliotheken fur NLP (Natural Language Processing) zu verwenden, wahrend sie eine Anwendung erstellen, die eine Reihe von Bildern verarbeitet und Untertitel generiert Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Entwerfen und kodieren Sie DL fur NLP mit Python-Bibliotheken Erstellen Sie Python-Code, der eine im Wesentlichen grosse Sammlung von Bildern liest und Schlusselworter generiert Erstellen Sie Python-Code, der Untertitel aus den erkannten Keywords generiert Publikum Programmierer mit Interesse an Linguistik Programmierer, die ein Verstandnis fur NLP (Natural Language Processing) suchen Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Ubungen und schwere Handsonsubungen. Cortana Intelligence Suite ist ein Paket integrierter Produkte und Dienste in der Microsoft Azure Cloud, mit denen Entitaten Daten in intelligente Aktionen umwandeln konnen. In diesem von Lehrern gefuhrten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit den Komponenten der Cortana Intelligence Suite datengesteuerte intelligente Anwendungen erstellen. Am Ende dieser Schulung konnen die Teilnehmer: - Erfahren Sie, wie Sie Cortana Intelligence Suite-Tools verwenden- Erwerben Sie die neuesten Kenntnisse im Bereich Datenmanagement und -analyse- Verwenden Sie Cortana Komponenten, um Daten in intelligentes Handeln umzuwandeln- Verwenden Sie Cortana, um Anwendungen von Grund auf neu zu erstellen und in der Cloud zu starten Maschinelles Lernen ist ein Zweig der kunstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen konnen, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die fur ihre klare Syntax und Lesbarkeit des Codes bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python tiefe Lernmodelle fur das Finanzwesen implementieren konnen, wahrend sie ein Modell fur eine tief gehende Aktienkursvorhersage entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Finanzwesen Verwenden Sie Python, Keras und TensorFlow, um tiefgrundige Lernmodelle fur das Finanzwesen zu erstellen Erstellen Sie mit Python ein eigenes Deep Learning-Kursmodell Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Ubungen und schwere Handsonsubungen. Maschinelles Lernen ist ein Zweig der kunstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen konnen, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen. In diesem von Lehrern gefuhrten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle fur das Bankwesen mithilfe von R implementieren, wahrend sie ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen. Am Ende dieser Schulung konnen die Teilnehmer: - Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens- Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Bankwesen- Verwenden Sie R, um Deep-Learning-Modelle fur das Bankwesen zu erstellen- Erstellen Sie mit R ein eigenes Deep Learning-Kreditrisikomodell Maschinelles Lernen ist ein Zweig der kunstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen konnen, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die fur ihre klare Syntax und Lesbarkeit des Codes bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python tiefe Lernmodelle fur das Bankwesen implementieren, wahrend sie ein kreatives Kreditrisiko-Modell entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Banking kennen Verwenden Sie Python, Keras und TensorFlow, um Deep-Learning-Modelle fur das Banking zu erstellen Erstellen Sie mit Python ein eigenes Deep-Learning-Kreditrisikomodell Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Ubungen und schwere Handsonsubungen. Maschinelles Lernen ist ein Zweig der kunstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen konnen, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen. In diesem von Lehrern gefuhrten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle fur die Finanzierung mit R implementieren, wahrend sie ein Deep-Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell erstellen. Am Ende dieser Schulung konnen die Teilnehmer: - Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens- Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Finanzbereich- Verwenden Sie R, um vertiefte Lernmodelle fur Finanzen zu erstellen- Bauen Sie mit R ihr eigenes Deep Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell auf Maschinelles Lernen ist ein Zweig der kunstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen konnen, ohne explizit programmiert zu werden. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen. In diesem von Lehrern gefuhrten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Finanzbranche zu losen. Als Programmiersprache wird R verwendet. Die Teilnehmer lernen zunachst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle fur maschinelles Lernen erstellen und sie fur eine Reihe von Teamprojekten verwenden. Am Ende dieser Schulung konnen die Teilnehmer: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens- Lernen Sie die Anwendungen und Einsatzmoglichkeiten des maschinellen Lernens im Finanzbereich kennen- Entwickeln Sie ihre eigene algorithmische Handelsstrategie mithilfe von maschinellem Lernen mit R Maschinelles Lernen ist ein Zweig der kunstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen konnen, ohne explizit programmiert zu werden. Python ist eine Programmiersprache, die fur ihre klare Syntax und Lesbarkeit bekannt ist. Es bietet eine hervorragende Sammlung bewahrter Bibliotheken und Techniken fur die Entwicklung maschineller Lernanwendungen. In diesem von Lehrern gefuhrten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Finanzbranche zu losen. Die Teilnehmer lernen zunachst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle fur maschinelles Lernen erstellen und sie fur eine Reihe von Teamprojekten verwenden. Am Ende dieser Schulung konnen die Teilnehmer: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens- Lernen Sie die Anwendungen und Einsatzmoglichkeiten des maschinellen Lernens im Finanzbereich kennen- Entwickeln Sie ihre eigene algorithmische Handelsstrategie mithilfe von maschinellem Lernen mit Python In Python Machine Learning kann die Textzusammenfassungsfunktion den eingegebenen Text lesen und eine Textzusammenfassung erstellen Diese Funktion ist uber die Befehlszeile oder als Python API / Library verfugbar Eine aufregende Anwendung ist die schnelle Erstellung von Executive-Zusammenfassungen; Dies ist besonders nutzlich fur Organisationen, die umfangreiche Textdaten vor dem Erstellen von Berichten und Prasentationen uberprufen mussen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, mit Python eine einfache Anwendung zu erstellen, die automatisch eine Zusammenfassung des Eingabetextes generiert Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie ein Befehlszeilenprogramm, das den Text zusammenfasst Entwerfen und erstellen Sie Textzusammenfassungscode mithilfe von Python-Bibliotheken Bewerten Sie drei Python-Zusammenfassungsbibliotheken: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Ubungen und schwere Handsonsubungen. Deep Reinforcement Learning bezieht sich auf die Fahigkeit eines "kunstlichen Agenten", durch Versuch und Irrtum und Belohnungen und Bestrafungen zu lernen. Ein kunstlicher Agent soll die Fahigkeit eines Menschen nachahmen, Wissen selbststandig zu erlangen und aufzubauen, direkt aus rohen Inputs wie dem Sehen. Um verstarkendes Lernen zu realisieren, werden Deep Learning und neuronale Netze verwendet. Reinforcement Learning unterscheidet sich vom maschinellen Lernen und beruht nicht auf uberwachten und unbeaufsichtigten Lernansatzen. In diesem von Lehrern gefuhrten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen des Deep Reinforcement-Lernens kennen, wahrend sie die Erstellung eines Deep Learning Agenten durchlaufen. Am Ende dieser Schulung konnen die Teilnehmer: - Verstehen Sie die Schlusselkonzepte hinter Deep Reinforcement Learning und unterscheiden Sie es vom Machine Learning- Wenden Sie fortschrittliche Algorithmen fur das Reinforcement Learning an, um Probleme aus der Praxis zu losen- Erstellen Sie einen Deep Learning Agent Die Apache OpenNLP-Bibliothek ist ein auf maschinellem Lernen basierendes Toolkit zur Verarbeitung von Text in naturlicher Sprache Es unterstutzt die gebrauchlichsten NLP-Aufgaben, wie z B Spracherkennung, Tokenisierung, Satzsegmentierung, Teil-Spech-Tagging, Namensentitatsextraktion, Chunking, Parsing und Koreferenzierung In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit OpenNLP Modelle fur die Verarbeitung textbasierter Daten erstellen konnen Als Grundlage fur die Laborubungen dienen sowohl Trainingsdaten als auch kundenspezifische Datensatze Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie OpenNLP Laden Sie bestehende Modelle herunter und erstellen Sie eigene Modelle Trainieren Sie die Modelle auf verschiedenen Sample-Datensatzen Integrieren Sie OpenNLP in vorhandene Java-Anwendungen Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Ubungen und schwere Handsonsubungen. Machine Learning ist ein Zweig der kunstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen konnen, ohne explizit programmiert zu werden. Python ist eine Programmiersprache, die fur ihre klare Syntax und Lesbarkeit bekannt ist. Es bietet eine hervorragende Sammlung bewahrter Bibliotheken und Techniken fur die Entwicklung maschineller Lernanwendungen. In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Bankenbranche zu losen. Die Teilnehmer lernen zunachst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle fur maschinelles Lernen erstellen und sie fur eine Reihe von Teamprojekten verwenden. In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Bankenbranche zu losen. Als Programmiersprache wird R verwendet. Die Teilnehmer lernen zunachst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle fur maschinelles Lernen erstellen und sie fur die Durchfuhrung einer Reihe von Live-Projekten verwenden. TensorFlow Serving ist ein System, mit dem Machine-Learning-Modelle (ML) in der Produktion eingesetzt werden konnen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie TensorFlow Serving konfigurieren und einsetzen, um ML-Modelle in einer Produktionsumgebung bereitzustellen und zu verwalten Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Trainieren, exportieren und bedienen Sie verschiedene TensorFlow-Modelle Testen und implementieren Sie Algorithmen mithilfe einer einzigen Architektur und einer Reihe von APIs Erweitern Sie TensorFlow Serving, um andere Arten von Modellen als TensorFlow-Modelle zu bedienen Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Ubungen und schwere Handsonsubungen. In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie den Technologie-Stack von iOS Machine Learning (ML) nutzen konnen, wahrend sie die Erstellung und Bereitstellung einer mobilen iOS-App durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen Sie eine mobile App, die Bildverarbeitung, Textanalyse und Spracherkennung unterstutzt Greifen Sie auf vortrainierte ML-Modelle zur Integration in iOS-Apps zu Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes ML-Modell Fugen Sie Siri Voice-Unterstutzung fur iOS-Apps hinzu Verstehen und verwenden Sie Frameworks wie CoreML, Vision, CoreGraphics und GamePlayKit Verwenden Sie Sprachen und Tools wie Python, Keras, Caffee, Tensorflow, Scikit lernen, libsvm, Anaconda und Spyder Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Ubungen und schwere Handsonsubungen. In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, wie sie das richtige maschinelle Lernen und NLP-Techniken (Natural Language Processing) einsetzen, um aus textbasierten Daten Nutzen zu ziehen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Losen Sie textbasierte Probleme der Datenwissenschaft mit qualitativ hochwertigem, wiederverwendbarem Code Wenden Sie verschiedene Aspekte von scikitlearn an (Klassifikation, Clustering, Regression, Dimensionalitatsreduktion), um Probleme zu losen Erstellen Sie effektive maschinelle Lernmodelle mit textbasierten Daten Erstellen Sie ein Dataset und extrahieren Sie Features aus unstrukturiertem Text Visualisieren Sie Daten mit Matplotlib Erstellen und bewerten Sie Modelle, um Einblicke zu gewinnen Beheben Sie Textcodierungsfehler Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Ubungen und schwere Handsonsubungen. Encog ist ein Open Source-Framework zum maschinellen Lernen fur Java undNet In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von ENCOG verschiedene neuronale Netzwerkkomponenten erstellen konnen Realworld-Fallstudien werden diskutiert und maschinensprachliche Losungen fur diese Probleme werden untersucht Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Bereiten Sie Daten fur neuronale Netze unter Verwendung des Normalisierungsprozesses vor Implementieren Sie Feed-Forward-Netzwerke und Fortpflanzungs-Trainingsmethoden Implementieren Sie Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben Modellieren und trainieren Sie neurale Netzwerke mithilfe der GUI-basierten Workbench von Encog Integrieren Sie die neuronale Netzwerkunterstutzung in Realworld-Anwendungen Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Ubungen und schwere Handsonsubungen. AI ist eine Sammlung von Technologien zum Aufbau intelligenter Systeme, die in der Lage sind, Daten und die damit verbundenen Aktivitaten zu verstehen, um "intelligente Entscheidungen" zu treffen. Fur Telekommunikationsanbieter konnte die Erstellung von Anwendungen und Diensten, die AI verwenden, die Tur fur einen verbesserten Betrieb und Service in Bereichen wie Wartung und Netzwerkoptimierung offnen. In diesem Kurs untersuchen wir die verschiedenen Technologien, aus denen AI besteht, und die Fahigkeiten, die erforderlich sind, um sie einzusetzen. Wahrend des gesamten Kurses untersuchen wir die spezifischen Anwendungen von AI in der Telekommunikationsbranche. Deep Learning wird zu einem Hauptbestandteil des zukunftigen Produktdesigns, das kunstliche Intelligenz als Herzstuck seiner Modelle einbeziehen mochte. In den nachsten fünf bis zehn Jahren werden Deep-Learning- Entwicklungstools, -Bibliotheken und -Sprachen zu Standardkomponenten jedes Softwareentwicklungs-Toolkits. Bisher Go Ogle, Sales Force, Facebook, Amazon wurde erfolgreich ein vertieftes Lernen AI ihr Geschaft zu steigern. Die Anwendungen reichten von automatischer maschineller Ubersetzung, Bildanalyse, Videoanalyse, Bewegungsanalyse, gezielter Werbung und vielem mehr. Diese Schulung richtet sich an Unternehmen, die Deep Learning als wichtigen Bestandteil ihrer Produkt- oder Servicestrategie einbeziehen mochten. Im Folgenden finden Sie eine Ubersicht uber den Deep Learning-Kurs, den wir fur verschiedene Ebenen von Mitarbeitern / Stakeholdern in einer Organisation anpassen konnen. Zielgruppe: (Je nach Zielgruppe werden die Kursmaterialien angepasst.) Fuhrungskrafte Ein allgemeiner Uberblick uber KI und wie es in die Unternehmensstrategie passt, mit Breakout-Sessions zu strategischer Planung, Technologie-Roadmaps und Ressourcenzuweisung, um maximalen Nutzen sicherzustellen. Projektmanager Planen eines AI-Projekts, einschliesslich Datenerfassung und -bewertung, Datenbereinigung und -uberprufung, Entwicklung eines Proof-of-Concept-Modells, Integration in Geschaftsprozesse und organisationsweite Bereitstellung. Entwickler Ausfuhrliche technische Schulungen mit Schwerpunkt auf neuronalen Netzen und Tiefenlernen, Bild- und Videoanalyse (CNNs), Ton- und Textanalyse (NLP) und Integration von KI in vorhandene Anwendungen. Verkaufer Ein allgemeiner Uberblick uber AI und wie es Kundenbedurfnisse befriedigen kann, Wertversprechen fur verschiedene Produkte und Dienstleistungen und wie man Angste abbaut und die Vorteile von AI fordert. In diesem instruierten Live-Training erlernen die Teilnehmer fortgeschrittene Techniken fur Maschinelles Lernen mit R, wahrend sie eine Realworld-Anwendung erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie Techniken wie Hyperparameter-Tuning und Deep Learning Unuberwachte Lerntechniken verstehen und implementieren Erstellen Sie ein Modell fur die Verwendung in einer grosseren Anwendung Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Ubungen und schwere Handsonsubungen. Auto-Keras (auch bekannt als Autokeras oder Auto Keras) ist eine Open-Source-Python-Bibliothek fur automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML). Dieses von Ausbildern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich sowohl an Datenwissenschaftler als auch an weniger technische Personen, die Auto-Keras nutzen wollen, um den Prozess der Auswahl und Optimierung eines maschinellen Lernmodells zu automatisieren. Am Ende dieses Trainings konnen die Teilnehmer: - Automatisieren Sie den Prozess der Schulung von hocheffizienten maschinellen Lernmodellen.- Automatisch nach den besten Parametern fur Tiefenlernmodellesuchen. - hochprazise Modelle fur das maschinelle Lernenbauen. - Nutzen Sie die Kraft des maschinellen Lernens, um die Probleme der realen Welt zu losen. Format der - interaktiven Vortrag und Diskussion. - Viele Ubungen und Ubungen. - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld. - Um ein massgeschneidertes Training fur diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, umzu arrangieren. - Um mehr uber Auto-Keras zu erfahren, besuchen Sie bitte: Mechatronik (auch Mechatronik genannt) ist eine Kombination aus Mechanik, Elektronik und Informatik. Diese Live-Schulung (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Ingenieure, die sich mit der Anwendbarkeit kunstlicher Intelligenz auf mechatronische Systeme befassen mochten. Am Ende dieser Schulung konnen die Teilnehmer: - Verschaffen Sie sich einen Uberblick uber kunstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Computerintelligenz.- Verstehen Sie die Konzepte neuronaler Netze und verschiedener Lernmethoden.- Wahlen Sie kunstliche Intelligenz-Ansatze effektiv fur reale Probleme.- Implementierung von KI-Anwendungen in der Mechatronik. Format des Kurses

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