Cursuri Artificial Intelligence | Cursuri Artificial Intelligence (AI)

Cursuri Artificial Intelligence

Instruiunile de instruire Artificial Intelligence (AI), instruite de instructori locali și instructori, demonstrează prin practica practică implementarea soluțiilor AI pentru rezolvarea problemelor din lumea reală. Formarea AI este disponibilă ca "formare live la fața locului" sau "formare live la distanță". Training-ul live la fața locului poate fi efectuat la fața locului la sediul clientului Moldova sau în centrele de formare corporativa NobleProg din România Moldova . Instruirea live la distanță este realizată printr-un desktop interactiv, la distanță. NobleProg - Furnizorul dvs. de formare locală.

Machine Translated

Mărturii

★★★★★
★★★★★

AI (Artificial Intelligence) Course Outlines

Numele cursului
Durata
Sinoptic
Numele cursului
Durata
Sinoptic
7 hours
This instructor-led, live training in Moldova (online or onsite) is aimed at software engineers or anyone who wish to learn how to use Vertex AI to perform and complete machine learning activities.

By the end of this training, participants will be able to:

- 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.
7 hours
AlphaFold este un sistem Artificial Intelligence (AI) care efectuează predicția structurilor de proteine. Este dezvoltat de Alphabet’s/Google’s DeepMind ca un sistem de învățare profundă care poate predica cu precizie modelele 3D ale structurilor de proteine.

Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este destinată biologilor care doresc să înțeleagă cum AlphaFold funcționează și utilizează AlphaFold modele ca ghiduri în studiile lor experimentale.

La sfârșitul cursului, participanții vor putea:

Înțelegeți principiile de bază AlphaFold. Aflați cum funcționează AlphaFold. Învățați cum să interpretați AlphaFold predicțiile și rezultatele.

Formatul cursului

Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare

Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
14 hours
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) este un software de vizualizare pentru minarea datelor cu sursă deschisă. Acesta oferă o colecție de algoritmi de învățare automată pentru pregătirea datelor, clasificarea, clusterarea și alte activități de minare a datelor.

Această instruire condusă de instructori, formare live (online sau on-site) este destinată analistilor de date și cercetătorilor de date care doresc să utilizeze Weka pentru a îndeplini sarcinile de minare a datelor.

La sfârșitul cursului, participanții vor putea:

Instalați și configurați Weka Înțelegeți mediul Weka și bențul de lucru. Realizarea sarcinilor de minare a datelor folosind Weka.

Formatul cursului

Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare

Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
14 hours
Scopul acestui curs este de a oferi o competență de bază în aplicarea metodelor Machine Learning în practică. Prin utilizarea limbii de programare Python și a diferitelor biblioteci, și pe baza unei mulțime de exemple practice, acest curs învață cum să utilizeze cele mai importante blocuri de construcție Machine Learning, cum să ia decizii de modelare a datelor, să interpreteze rezultatele algoritmelor și să valideze rezultatele.

Scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente din caseta de instrumente Machine Learning cu încredere și de a evita prăbușirile comune ale aplicațiilor Data Science.
21 hours
În cadrul acestei instruiri instruite, participanții vor învăța tehnicile cele mai relevante și de tăiere a mașinilor în Python, deoarece construiesc o serie de aplicații demo care implică imagini, muzică, text și date financiare Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Implementarea algoritmilor de învățare a mașinilor și a tehnicilor de rezolvare a problemelor complexe Aplicați învățarea profundă și învățarea semisupervizată a aplicațiilor care implică imagini, muzică, text și date financiare Împingeți algoritmii Python la potențialul lor maxim Utilizați biblioteci și pachete, cum ar fi NumPy și Theano Public Dezvoltatori Analistii Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
21 hours
Se estimează că datele nestructurate reprezintă peste 90 la sută din toate datele, o mare parte sub formă de text. Postările de blog, tweet-urile, social media și alte publicații digitale se adaugă continuu la acest corp de date în creștere.

Acest centru de cursuri, condus în direct de instructor, în jurul extragerii informațiilor și semnificațiilor din aceste date. Folosind bibliotecile R Language and Natural Language Processing (NLP) , combinăm concepte și tehnici din informatică, inteligență artificială și lingvistică de calcul pentru a înțelege algoritmic sensul din spatele datelor text. Probele de date sunt disponibile în diferite limbi, conform cerințelor clienților.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor putea pregăti seturi de date (mari și mici) din surse disparate, apoi vor aplica algoritmi potriviți pentru a analiza și raporta asupra semnificației sale.

Formatul cursului

- Prelegeri de părți, discuții în parte, practici practice grele, teste ocazionale pentru evaluarea înțelegerii
28 hours
scopul acestui curs este de a oferi competență generală în aplicarea metodelor de învățare automată în practică. Prin utilizarea limbajului de programare Python și a diverselor sale biblioteci și pe baza unei multitudini de exemple practice, acest curs învață să folosească cele mai importante blocuri de mașini de învățare, să facă decizii de modelare a datelor, să interpreteze rezultatele algoritmilor și validarea rezultatelor.

scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente de la machine learning Toolbox cu încredere și pentru a evita capcanele comune de date Științe aplicații.
28 hours
Acest curs introduce limbiști sau programatori la NLP în Python. În timpul acestui curs vom folosi în principal nltk.org (Natural Language Tool Kit), dar vom folosi și alte biblioteci relevante și utile pentru NLP. În acest moment putem conduce acest curs în Python 2.x sau Python 3.x. Exemplele sunt în limba engleză sau mandarină (普通话). Alte limbi pot fi, de asemenea, puse la dispoziție dacă sunt convenite înainte de rezervare.
35 hours
Aceasta este o introducere de 5 zile în Data Science și AI.

Cursul se livrează cu exemple și exerciții cu Python
28 hours
Acesta este un curs de 4 zile care introduce AI și aplicația sa folosind Python limba de programare. Există o opțiune de a avea o zi suplimentară pentru a începe un proiect AI la finalizarea acestui curs.
21 hours
Profundă Reinforcement Learning se referă la capacitatea unui agent artificial " de a învăţa prin procesul şi error şi pedepsiuni. Un agent artificial obiectiv să emuleze un om ' capacitățile de a obține și construi cunoştinţele pe propriu, direct din inputuri crude, cum ar fi viziune. Pentru a realiza învăţării de înţelegere, se utilizează rețele de învăţare profund și neurală. Învăţarea reforţării este diferit de învăţarea machinelor și nu se află pe abordele de învăţare supraveghere și nesupervizuate.

În această instructoră, întrenare viu, participanţii vor învăţa fundamentale ale Profundului Reinforcement Learning, în timp ce acestea se întâmplă prin crearea unui agent Deep Learning.

Până la sfârșitul acestei formaţii, parteneri vor putea:

Înţeleg conceptele cheie în spatele Profundului Reinforcement Learning și pot fi capabil să-l distingueze de Machine Learning Aplică algoritmele avansate Reinforcement Learning pentru a rezolva problemele din lumi reale Construge un Deep Learning Agent

Audienţă

Dezvoltatorii știinci de date

Formatul cursului

Lecția de parte, discuție de parte, exerciți şi practica grea
14 hours
IBM Cloud Pak for Data este o platformă de software multi-cloud pentru colectarea, organizarea și analizarea datelor pentru utilizare în AI.

Această formare directă (online sau on-site) este destinată cercetătorilor de date care doresc să utilizeze IBM Cloud Pak pentru a pregăti datele pentru utilizare în soluțiile AI.

La sfârșitul cursului, participanții vor putea:

Instalați și configurați Cloud Pak pentru date. Unifică colectarea, organizarea și analiza datelor. Integrarea Cloud Pak pentru date cu o varietate de servicii pentru a rezolva problemele comune de afaceri. Implementarea fluxurilor de lucru pentru colaborarea cu membrii echipei în dezvoltarea unei soluții AI.

Formatul cursului

Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare

Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
28 hours
Învățarea cu mașină este o ramură a inteligenței artificiale în care computerele au capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit.

Învățarea profundă este o subfeme de învățare automată care utilizează metode bazate pe reprezentările și structurile de date de învățare, cum ar fi rețelele neuronale.

Python este o limbă de programare de nivel înalt, cunoscută pentru sinteza și citibilitatea codului.

În acest curs de instruire, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru telecom folosind Python pe măsură ce trec prin crearea unui model de risc de credit de învățare profundă.

La sfârșitul cursului, participanții vor putea:

Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde. Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în telecom. Utilizați Python, Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru telecom. Construiți propriul lor model de predicție de învățare profundă a clienților cu ajutorul Python.

Formatul cursului

Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare

Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
14 hours
Embedding Projector este o aplicație web open source pentru vizualizarea datelor utilizate pentru instruirea sistemelor de învățare a mașinilor Creat de Google, face parte din TensorFlow Această instruire instruită live introduce conceptele din spatele Proiectoarelor Embedding și umblă participanții prin configurarea unui proiect demo Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Explorați modul în care datele sunt interpretate de modelele de învățare automată Navigați prin vizualizările 3D și 2D ale datelor pentru a înțelege modul în care algoritmul de învățare a mașinilor îl interpretează Înțelegeți conceptele din spatele embeddings și rolul lor în reprezentarea vectorilor matematici pentru imagini, cuvinte și cifre Explorați proprietățile unei încorporări specifice pentru a înțelege comportamentul unui model Aplicați proiectul de încorporare în cazuri de utilizare realworld, cum ar fi construirea unui sistem de recomandări pentru melodii pentru iubitorii de muzică Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
7 hours
Acest curs a fost creat pentru manageri, arhitecți de soluții, ofițeri de inovare, CTO-uri, arhitecți de software și oricine este interesat de o imagine de ansamblu a inteligenței artificiale aplicate și cea mai apropiată previziune pentru dezvoltarea sa.
21 hours
Acest curs utilizează o abordare practică a predării OptaPlanner . Acesta oferă participanților instrumentele necesare pentru a îndeplini funcțiile de bază ale acestui instrument.
28 hours
Acest curs de patru zile vizează predarea modului în care funcționează algoritmii genetici; se referă, de asemenea, la selectarea parametrilor modelului unui algoritm genetic; există multe aplicații pentru algoritmi genetici în acest curs, iar problemele de optimizare sunt abordate cu ajutorul algoritmilor genetici.
7 hours
Aceasta este o sesiune de instruire bazată pe clasă, într-un format de prezentare și întrebări
14 hours
Automatizarea proceselor inteligente sau IPA se referă la utilizarea Artificial Intelligence (AI) , robotică și integrare cu servicii terțe pentru a extinde puterea RPA.

Acest antrenament în direct, instruit în direct (la fața locului sau la distanță) se adresează persoanelor tehnice care doresc să înființeze sau să extindă un sistem RPA cu capacități mai inteligente.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Instalați și configurați IPA UiPath .
- Permiteți roboților să gestioneze alți roboți.
- Aplicați viziunea computerului pentru a localiza obiectele ecranului cu precizie.
- Activați roboți care pot detecta tiparele limbajului și efectua analiza sentimentelor pe conținut nestructurat.

Formatul cursului

- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

- Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
- Pentru a afla mai multe despre IPA UiPath , accesați: https: // www. UiPath .com / rpa / automat-proces-automatizare
14 hours
Testarea software-ului este procesul de evaluare a validității unei aplicații software de funcționalitate. Integrarea inteligenței artificiale în mediul de testare software-ul permite procesul de a fi condus AI, accelerarea Authoring, executarea, și întreținerea testelor.

Acest instructor-condus, de formare Live (la fața locului sau la distanță) este destinat testere software care doresc să aibă un mediu de testare software-ul AI condus.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

- Automatizați generarea de testare a unității și parametrizarea cu ai.
- Aplicați învățarea automată a mașinii într-un caz de utilizare în lumea reală.
- Automatizați generarea și întreținerea testelor API cu AI.
- Utilizați metode de învățare automată pentru a auto-vindeca executarea testelor Selenium.

Formatul cursului

- Prelegere interactivă și discuții.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Punerea în aplicare hands-on într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare curs

- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, va rugam sa ne contactati pentru a aranja.
7 hours
Inteligența artificială (AI) este inteligența pentru mașinile care îndeplinesc sarcini specifice prin recunoașterea modelelor în date. AI permite utilizatorilor să crească hack succesul campaniilor de marketing digital.

Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este destinată marketerilor care doresc să utilizeze AI pentru a îmbunătăți strategiile de marketing digital prin intermediul unor înțelegeri valoroase ale clienților.

La sfârșitul cursului, participanții vor putea:

Leverage software AI pentru a îmbunătăți modul în care mărcile se conectează cu utilizatorii. Utilizați chatbots pentru a optimiza experiența utilizatorului. Crește productivitatea și veniturile prin automatizarea sarcinilor.

Formatul cursului

Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare

Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
28 hours
Ofertele cloud ale Microsoft sunt cel mai cuprinzător set de servicii etc. A, a, a și a

De la viziune, vorbire la limbă la bots de conversație, Azure este de a permite organizațiilor să-și proceseze datele pentru a derivă înțelegeri

Această instruire condusă de instructori, formare live (online sau on-site) este destinată entuziastilor AI care doresc să utilizeze Azure pentru a construi scenarii AI în cloud

La sfârșitul cursului, participanții vor putea:

Creați scenarii bazate pe AI. Înțelegeți sfârșitul până la sfârșitul funcționării inferenței bazate pe API Construiți bots de conversație pentru nevoile de afaceri

Formatul cursului

Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare

Pentru a solicita mai multe detalii sau formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
21 hours
Robotics este un domeniu în inteligența artificială (AI) care se ocupă cu programarea și proiectarea de mașini inteligente și eficiente.

Această formare directă (online sau on-site) este destinată inginerilor care doresc să programeze și să creeze roboți prin metode de bază AI.

La sfârșitul cursului, participanții vor putea:

Implementarea filtrelor (Kalman și particule) pentru a permite robotului să localizeze obiecte în mișcare în mediul său. Implementarea algoritmelor de căutare și a planificării mișcării. Implementarea controlului PID pentru a regla mișcarea unui robot în interiorul unui mediu. Implementarea algoritmelor SLAM pentru a permite unui robot să-și mapeze un mediu necunoscut.

Formatul cursului

Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare

Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
7 hours
Artificial Intelligence (AI) este simularea inteligenței umane în mașini care sunt programate pentru a gândi și a acționa ca oamenii. Acesta acoperă o varietate de tehnologii, cum ar fi învățarea mașinilor și învățarea profundă, și este utilizat pentru diverse aplicații de afaceri și corporative pentru a rezolva provocările și nevoile organizaționale.

Această formare directă (online sau on-site) este orientată către manageri și lideri de afaceri care doresc să învețe despre fundamentele inteligenței artificiale și să gestioneze proiecte AI pentru organizația lor.

La sfârșitul acestei cursuri, participanții vor fi capabili să înțeleagă AI la un nivel tehnic și să strategizeze folosind datele și resursele organizației lor pentru a gestiona cu succes proiecte AI.

Formatul cursului

Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare

Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
80 hours
Robotics și Artificial Intelligence (AI) sunt instrumente puternice pentru dezvoltarea sistemelor de securitate în instalațiile nucleare.

În această formare directă (online sau on-site), participanții vor învăța diferitele tehnologii, cadre și tehnici de programare a diferitelor tipuri de roboți care vor fi utilizate în domeniul tehnologiei nucleare și al sistemelor de mediu.

Cursul de 4 săptămâni se desfășoară 5 zile pe săptămână. Fiecare zi este lungă de 4 ore și constă din lecturi, discuții și practică de dezvoltare a roboților într-un mediu de laborator live. Participanții vor completa diferite proiecte din lumea reală aplicabile muncii lor în scopul de a practica cunoștințele dobândite.

Hardware-ul țintă pentru acest curs va fi simulat în 3D prin intermediul software-ului de simulare. Codul va fi apoi încărcat pe hardware-ul fizic (Arduino sau altul) pentru testarea finală a implementării. ROS (Robot Operating System) framework open-source, C++ și Python vor fi utilizate pentru programarea roboților.

La sfârșitul cursului, participanții vor putea:

Înțelegeți conceptele cheie utilizate în tehnologia robotică. Înțelegeți și gestionați interacțiunea dintre software și hardware într-un sistem robotic. Înțelegeți și implementați componentele software care sprijină robotică. Construiți și operați un robot mecanic simulat care poate vedea, simți, procesa, naviga și interacționa cu oamenii prin voce. Înțelege elementele necesare ale inteligenței artificiale (învățarea mașinilor, învățarea profundă etc.) Se aplică pentru a construi un robot inteligent. Filtre de implementare (Kalman și Particule) pentru a permite robotului să localizeze obiecte în mișcare în mediul său. Implementarea algoritmelor de căutare și a planificării mișcării. Implementarea controlului PID pentru a regla mișcarea unui robot în interiorul unui mediu. Implementarea algoritmelor SLAM pentru a permite unui robot să-și mapeze un mediu necunoscut. Testarea și rezolvarea problemelor unui robot în scenarii realiste.

Formatul cursului

Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.

Despre hardware

Kit-urile de hardware vor fi confirmate de instructor înainte de antrenament. Seturile vor conține mai mult sau mai puțin următoarele componente: Arduino Consiliul Controlorul motorului Senzor de distanță bluetooth sclavă Prototyping board și cabluri cablu USB Autovehicule kit - Participanții vor trebui să furnizeze propriul hardware.

Opțiuni de personalizare

Pentru a personaliza orice parte a acestui curs (limba de programare, model robot, microcontroller, etc.) Vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
120 hours
Robotics și Artificial Intelligence (AI) sunt instrumente puternice pentru dezvoltarea sistemelor de securitate în instalațiile nucleare.

În această formare directă (online sau on-site), participanții vor învăța diferitele tehnologii, cadre și tehnici de programare a diferitelor tipuri de roboți care vor fi utilizate în domeniul tehnologiei nucleare și al sistemelor de mediu.

Cursul de 6 săptămâni se desfășoară 5 zile pe săptămână. Fiecare zi este lungă de 4 ore și constă din lecturi, discuții și practică de dezvoltare a roboților într-un mediu de laborator live. Participanții vor completa diferite proiecte din lumea reală aplicabile muncii lor în scopul de a practica cunoștințele dobândite.

Hardware-ul țintă pentru acest curs va fi simulat în 3D prin intermediul software-ului de simulare. ROS (Robot Operating System) framework open-source, C++ și Python vor fi utilizate pentru programarea roboților.

La sfârșitul cursului, participanții vor putea:

Înțelegeți conceptele cheie utilizate în tehnologia robotică. Înțelegeți și gestionați interacțiunea dintre software și hardware într-un sistem robotic. Înțelegeți și implementați componentele software care sprijină robotică. Construiți și operați un robot mecanic simulat care poate vedea, simți, procesa, naviga și interacționa cu oamenii prin voce. Înțelege elementele necesare ale inteligenței artificiale (învățarea mașinilor, învățarea profundă etc.) Se aplică pentru a construi un robot inteligent. Filtre de implementare (Kalman și Particule) pentru a permite robotului să localizeze obiecte în mișcare în mediul său. Implementarea algoritmelor de căutare și a planificării mișcării. Implementarea controlului PID pentru a regla mișcarea unui robot în interiorul unui mediu. Implementarea algoritmelor SLAM pentru a permite unui robot să-și mapeze un mediu necunoscut. Extinde capacitatea unui robot de a îndeplini sarcini complexe prin Deep Learning. Testarea și rezolvarea problemelor unui robot în scenarii realiste.

Formatul cursului

Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare

Pentru a personaliza orice parte a acestui curs (limbă de programare, model robot, etc.) Vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
7 hours
Instruirea se adresează persoanelor care doresc să învețe elementele de bază ale rețelelor neuronale și aplicațiile lor.
14 hours
Acest curs este o introducere în aplicarea rețelelor neuronale în problemele din lumea reală folosind software-ul R-project.
14 hours
Acest curs de formare este pentru persoanele care ar dori să aplice Machine Learning în aplicații practice.

Public

Acest curs este destinat cercetătorilor de date și statisticienilor care au o anumită familiaritate cu statisticile și știu cum să programeze R (sau Python sau altă limbă aleasă). Accentul pe acest curs se referă la aspectele practice ale pregătirii datelor / modelului, execuției, analizei post-hoc și vizualizării.

Scopul este de a oferi aplicații practice Machine Learning participanților interesați de aplicarea metodelor la locul de muncă.

Exemple specifice sectorului sunt folosite pentru a face formarea relevantă pentru public.
21 hours
Rețeaua neurală artificială este un model de date computational utilizat în dezvoltarea sistemelor de Artificial Intelligence (AI) capabile să realizeze sarcini "inteligente". Neural Networks sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile Machine Learning (ML), care sunt ele însele o implementare a AI. Deep Learning este un subset al ML.

Last Updated:

Sfarsit de saptamana AI Cursuri, Seara Artificial Intelligence Training, Artificial Intelligence Camp, AI (Artificial Intelligence) Cu instructor, Sfarsit de saptamana Artificial Intelligence Training, Seara Artificial Intelligence Cursuri, AI Coaching, Artificial Intelligence Instructor, AI Trainer, Artificial Intelligence Cursuri, AI Clase, Artificial Intelligence Pe pagina, Artificial Intelligence curs privat, AI one on one trainingSfarsit de saptamana AI (Artificial Intelligence) Cursuri, Seara AI Training, AI Camp, Artificial Intelligence Cu instructor, Sfarsit de saptamana AI Training, Seara Artificial Intelligence Cursuri, AI Coaching, AI Instructor, AI (Artificial Intelligence) Trainer, Artificial Intelligence Cursuri, Artificial Intelligence (AI) Clase, Artificial Intelligence Pe pagina, Artificial Intelligence curs privat, AI one on one training

Reduceri pentru cursuri

No course discounts for now.

Newsletter Oferte Cursuri

Respectăm confidențialitatea adresei dvs. de email. Nu vom transmite sau vinde adresa altor părți. Puteți să schimbați preferințele sau să vă dezabonați complet în orice moment.

Câțiva dintre clienții noștri

is growing fast!

We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Moldova!

As a NobleProg Trainer you will be responsible for:

  • delivering training and consultancy Worldwide
  • preparing training materials
  • creating new courses outlines
  • delivering consultancy
  • quality management

At the moment we are focusing on the following areas:

  • Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
  • SOA, BPM, BPMN
  • Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
  • R, Python
  • Mobile Development (iOS, Android)
  • LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
  • You need to have patience and ability to explain to non-technical people

To apply, please create your trainer-profile by going to the link below:

Apply now!

This site in other countries/regions