Lokalne, prowadzone przez instruktora kursy szkoleniowe na żywo ML.NET demonstrują poprzez interaktywne praktyczne ćwiczenia, jak używać modeli uczenia maszynowego ML.NET do automatycznego wyprowadzania prognoz z wykonanej analizy danych dla aplikacji korporacyjnych. Szkolenie ML.NET jest dostępne jako „ szkolenie na żywo online” lub „szkolenie na żywo na miejscu”. Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu . Szkolenie na żywo na miejscu może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w dolnośląskie lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w dolnośląskie. NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
Wrocław
NobleProg, Ludwika Rydygiera 2a/22, Wroclaw, Polska, 50-249
Lokal znajduje się w samym centrum miasta (vis-à-vis hotelu HP Park Plaza), zaledwie 10 minut spacerem od Rynku, tuż przy skrzyżowaniu ulic Drobnera i Rydygiera.
Wejście do budynku zlokalizowane jest od strony ulicy Śrutowej, tuż przy skrzyżowaniu z Bolesława Drobnera. Idąc od strony pl. Bema, mijamy po prawej stronie Rossmann i tuż za nim skręcamy w Śrutową - wejście będzie po prawej. Kierując się od pl. Dubois, mijamy po lewej aptekę Ziko oraz Carrefour Express i dochodzimy aż do skrzyżowania z ul. Śrutową - skręcamy w nią, wejście do budynku będzie po prawej stronie.
Sala szkoleniowa znajduje się na drugim piętrze.
Parking
W pobliżu sali szkoleniowej liczba miejsc parkingowych jest ograniczona, nie obowiązuje strefa płatnego parkowania (wzdłuż ulic Rydygiera, Śrutowej i Henryka Brodatego, Bolesława Drobnera). Ul. Ludwika Rydygiera jest jednokierunkowa, wjazd od ul. Bolesława Drobnera. Ul. Śrutowa także jest jednokierunkowa, wjazd od ul. Henryka Brodatego.
Dojazd komunikacją miejską
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w dolnośląskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą używać ML.NET modeli uczenia maszynowego do automatycznego wyprowadzania prognoz z przeprowadzonej analizy danych dla aplikacji korporacyjnych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zainstalować ML.NET i zintegrować go ze środowiskiem programistycznym aplikacji.
Zrozumieć zasady uczenia maszynowego stojące za narzędziami i algorytmami ML.NET.
Budować i szkolić modele uczenia maszynowego w celu inteligentnego przewidywania na podstawie dostarczonych danych.
Ocenić wydajność modelu uczenia maszynowego przy użyciu metryk ML.NET.
Optymalizować dokładność istniejących modeli uczenia maszynowego w oparciu o ramy ML.NET.
Zastosuj koncepcje uczenia maszynowego ML.NET do innych aplikacji nauki o danych.