NobleProg Innsbruck

Valiergasse 58, Innsbruck, Austria, 6020

Überblick 

Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Valiergasse 58 in Innsbruck und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.

Anfahrt 

Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nahe des Hauptbahnhofs, die Autobahnen A12 und A13 sind gut erreichbar.  

Parkplätze 

Rund um unsere Schulungsräume gibt es in den umliegenden Straßen Parkmöglichkeiten.

Lokale Infrastruktur 

Im Bereich der Innenstadt gibt es zahlreiche Restaurants und auch Hotels sind in Laufnähe.

Erkunden Sie unsere Kurse

Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models

 21 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Innsbruck (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die modernste XAI-Techniken für Deep-Learning-Modelle erforschen möchten, wobei der Schwerpunkt auf dem Aufbau interpretierbarer KI-Systeme liegt. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die Herausforderungen der Erklärbarkeit von Deep Learning zu verstehen.
  • fortgeschrittene XAI-Techniken für neuronale Netze zu implementieren.
  • Entscheidungen, die von Deep-Learning-Modellen getroffen werden, zu interpretieren.
  • die Kompromisse zwischen Leistung und Transparenz zu bewerten.
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Applied AI from Scratch in Python

 28 Stunden
Dies ist ein 4-tägiger Kurs zur Einführung in die KI und ihre Anwendung unter Verwendung der Programmiersprache Python. Es besteht die Möglichkeit, nach Abschluss des Kurses einen zusätzlichen Tag für die Durchführung eines KI-Projekts zu nutzen.
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Deep Reinforcement Learning with Python

 21 Stunden
Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die die Grundlagen von Deep Reinforcement Learning erlernen möchten, während sie Schritt für Schritt einen Deep Learning Agent erstellen. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die Schlüsselkonzepte hinter Deep Reinforcement Learning verstehen und von Machine Learning unterscheiden können.
  • Ausgereifte Reinforcement Learning-Algorithmen zur Lösung realer Probleme anwenden.
  • Einen Deep Learning Agent erstellen.
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Ein Überblick über künstliche Intelligenz

 7 Stunden
Dieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Softwarearchitekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächsten Prognosen für ihre Entwicklung interessieren.
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Artificial Intelligence (AI) in Automotive

 14 Stunden
Dieser Kurs umfasst AI (emphasizing Machine Learning und Deep Learning) in Automotive Industrie. Es hilft zu bestimmen, welche Technologie (potenziell) in mehreren Situationen in einem Auto verwendet werden kann: von einfacher Automatisierung, Bilderkennung bis hin zu autonomen Entscheidungsfindung.
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From Zero to AI

 35 Stunden
This instructor-led, live training in Innsbruck (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
  • Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
  • Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
  • Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.
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Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

 21 Stunden
Ein künstliches neuronales Netz ist ein Datenmodell, das bei der Entwicklung von Artificial Intelligence (AI) Systemen verwendet wird, die in der Lage sind, "intelligente" Aufgaben auszuführen. Künstliche Neuronale Netze Neural Networks werden häufig in Machine Learning (ML)-Anwendungen verwendet, die ihrerseits eine Implementierung von KI sind. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML.
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Applied AI from Scratch

 28 Stunden
Dies ist ein 4-tägiger Kurs, der in KI und ihre Anwendung einführt. Es besteht die Möglichkeit, nach Abschluss des Kurses einen zusätzlichen Tag für die Durchführung eines KI-Projekts zu nutzen.
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Angewandtes Maschinelles Lernen

 14 Stunden
This instructor-led, live training in Innsbruck (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand and implement various Machine Learning algorithms.
  • Prepare data and models for machine learning applications.
  • Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
  • Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.
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Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

 21 Stunden
Das künstliche neuronale Netz ist ein Computerdatenmodell, das bei der Entwicklung von Artificial Intelligence (AI) Systemen Artificial Intelligence (AI) verwendet wird, die "intelligente" Aufgaben ausführen können. Neural Networks werden häufig in ML-Anwendungen ( Machine Learning ) verwendet, bei denen es sich um eine Implementierung von AI handelt. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML.
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Deep Learning Neural Networks with Chainer

 14 Stunden
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Innsbruck (online oder vor Ort) richtet sich an Forscher und Entwickler, die mit Chainer neuronale Netze in Python aufbauen und trainieren wollen und dabei den Code leicht debuggen können. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Entwicklung neuronaler Netzmodelle zu beginnen.
  • Neuronale Netzmodelle unter Verwendung eines verständlichen Quellcodes zu definieren und zu implementieren.
  • Beispiele auszuführen und bestehende Algorithmen zu modifizieren, um Deep-Learning-Trainingsmodelle zu optimieren und dabei GPUs für hohe Leistung zu nutzen.
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Pattern Recognition

 21 Stunden
This instructor-led, live training in Innsbruck (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics. By the end of this training, participants will be able to:
  • Apply core statistical methods to pattern recognition.
  • Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
  • Implement advanced techniques for complex problem-solving.
  • Improve prediction accuracy by combining different models.
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Introduction Deep Learning & Réseaux de neurones pour l’ingénieur

 21 Stunden
Typ: Theoretische Ausbildung mit Anwendungen, die im Vorfeld mit den Schülern auf Lasagne oder Keras je nach pädagogischer Gruppe beschlossen wurden. Pädagogische Methode: Präsentation, Austausch und Fallstudien. Die künstliche Intelligenz hat nach der Umwälzung zahlreicher wissenschaftlicher Bereiche begonnen, eine große Anzahl von Wirtschaftssektoren (Industrie, Medizin, Kommunikation usw.) zu revolutionieren. Dennoch ist ihre Darstellung in den großen Medien oft ein Phantasieprodukt, das weit von dem entfernt ist, was die Bereiche Machine Learning oder Deep Learning tatsächlich sind. Ziel dieses Kurses ist es, Ingenieuren, die sich bereits mit Informatikwerkzeugen (einschließlich Softwareprogrammierung) auskennen, eine Einführung in die Deep Learning und ihre verschiedenen Fachgebiete und damit in die wichtigsten Netzwerkarchitekturen zu geben, die es heute gibt. Während die mathematischen Grundlagen während des Kurses wiederholt werden, wird für die Bequemlichkeit ein Mathematikniveau vom Typ BAC+2 empfohlen. Es ist absolut möglich, die mathematische Achse auszulassen, um nur eine "System"-Sicht zu behalten, aber dieser Ansatz wird Ihr Verständnis des Themas enorm einschränken.
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Matlab for Deep Learning

 14 Stunden
In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Matlab zum Entwerfen, Erstellen und Visualisieren eines neuronalen Faltungsnetzwerks für die Bilderkennung verwenden. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
  • Bauen Sie ein Deep-Learning-Modell auf
  • Datenbeschriftung automatisieren
  • Arbeiten Sie mit Modellen von Caffe und TensorFlow - Keras
  • Trainieren Sie Daten mit mehreren GPU , der Cloud oder Clustern
Publikum
  • Entwickler
  • Ingenieure
  • Domain-Experten
Format des Kurses
  • Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
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Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics

 21 Stunden
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Innsbruck (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die etwas über die Anwendbarkeit von künstlicher Intelligenz auf mechatronische Systeme erfahren möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Einen Überblick über künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Computerintelligenz zu erhalten.
  • die Konzepte von neuronalen Netzen und verschiedenen Lernmethoden zu verstehen.
  • Ansätze der künstlichen Intelligenz effektiv für reale Probleme auszuwählen.
  • KI-Anwendungen in der mechatronischen Technik zu implementieren.
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Introduction to the Use of Neural Networks

 7 Stunden
Das Training richtet sich an Personen, die die Grundlagen neuronaler Netze und ihrer Anwendungen erlernen möchten.
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Neural computing – Data science

 14 Stunden
Diese Schulung im Klassenzimmer umfasst Präsentationen und computerbasierte Beispiele sowie Fallstudienübungen, die mit relevanten Bibliotheken für neuronale und tiefe Netzwerke durchgeführt werden können
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Training Neural Network in R

 14 Stunden
Dieser Kurs ist eine Einführung in die Anwendung neuronaler Netze bei realen Problemen mit R-Project-Software.
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TPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units

 7 Stunden
In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie die Vorteile der Innovationen bei TPU-Prozessoren nutzen können, um die Leistung ihrer eigenen KI-Anwendungen zu maximieren. Am Ende der Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Trainieren Sie verschiedene Arten von neuronalen Netzen auf großen Datenmengen.
  • Nutzen Sie TPUs, um den Inferenzprozess um bis zu zwei Größenordnungen zu beschleunigen.
  • Nutzen Sie TPUs zur Verarbeitung intensiver Anwendungen wie Bildsuche, Cloud Vision und Fotos.
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Understanding Deep Neural Networks

 35 Stunden
Dieser Kurs beginnt mit dem Erlernen von konzeptionellen Kenntnissen in neuronalen Netzen und allgemein in maschinellem Lernalgorithmus und Tiefenlernen (Algorithmen und Anwendungen). Teil 1 (40%) dieses Trainings konzentriert sich mehr auf Grundlagen, hilft Ihnen jedoch bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras usw. In Teil 2 (20%) dieses Trainings wird Theano vorgestellt - eine Python-Bibliothek, die das Schreiben von Deep-Learning-Modellen erleichtert. Part-3 (40%) die Ausbildung intensiv auf Basis von Tensorflow würde - 2nd Generation API von Go Ogle Open - Source - Software - Bibliothek für Deep Learning . Die Beispiele und Handys würden alle in TensorFlow . Publikum Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep Learning Projekte einsetzen TensorFlow Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:
  • ein gutes Verständnis für tiefe neuronale Netze (DNN), CNN und RNN haben
  • Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen
  • in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen
  • in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen
  • in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Erstellen von Graphen und das Protokollieren zu implementieren
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Last Updated:

Erfahrungsberichte (6)

Hunter ist fabelhaft, sehr einnehmend, äußerst sachkundig und sympathisch. Sehr gut gemacht.

Rick Johnson - Laramie County Community College

Kurs - Artificial Intelligence (AI) Overview

Maschinelle Übersetzung

The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently

Fahad Malalla - Tatweer Petroleum

Kurs - Applied AI from Scratch in Python

Very flexible.

Frank Ueltzhoffer

Kurs - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

I liked the new insights in deep machine learning.

Josip Arneric

Kurs - Neural Network in R

Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.

Gudrun Bickelq

Kurs - Introduction to the use of neural networks

It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.

Jonathan Blease

Kurs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

Kommende Kurse

Introduction Deep Learning & Réseaux de neurones pour l’ingénieur

2025-05-12 09:30
21 Stunden
NobleProg Innsbruck
5208 EUR (Online)
5958 EUR (Schulungsraum)

Applied AI from Scratch in Python

2025-05-26 09:30
28 Stunden
NobleProg Innsbruck
6944 EUR (Online)
7944 EUR (Schulungsraum)

Matlab for Deep Learning

2025-06-09 09:30
14 Stunden
NobleProg Innsbruck
3952 EUR (Online)
4452 EUR (Schulungsraum)

Introduction Deep Learning & Réseaux de neurones pour l’ingénieur

2025-06-23 09:30
21 Stunden
NobleProg Innsbruck
5208 EUR (Online)
5958 EUR (Schulungsraum)

Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

2025-07-07 09:30
21 Stunden
NobleProg Innsbruck
5928 EUR (Online)
6678 EUR (Schulungsraum)

Introduction Deep Learning & Réseaux de neurones pour l’ingénieur

2025-07-21 09:30
21 Stunden
NobleProg Innsbruck
5208 EUR (Online)
5958 EUR (Schulungsraum)

Andere Regionen in Österreich

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Beratung

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