Machine Learning Formare în Banat and Crisana

Această formare condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel începător care doresc să înțeleagă conceptul de modele pre-antrenate și să învețe cum să le aplice pentru a rezolva probleme din lumea reală fără a construi modele de la zero.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege conceptul și beneficiile modelelor pre-antrenate.
• Explora diverse arhitecturi de modele pre-antrenate și cazurile lor de utilizare.
• Fine-tune un model pre-antrenat pentru sarcini specifice.
• Implementa modele pre-antrenate în proiecte simple de învățare automată.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat participanților cu niveluri variate de expertiză care doresc să utilizeze platforma AutoML a Google pentru a construi chatboti personalizați pentru diverse aplicații.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele fundamentale ale dezvoltării de chatboti.
• Să navigheze pe Google Cloud Platform și să acceseze AutoML.
• Să pregătească date pentru antrenarea modelelor de chatboti.
• Să antreneze și să evalueze modele personalizate de chatboti folosind AutoML.
• Să implementeze și să integreze chatboti pe diverse platforme și canale.
• Să monitorizeze și să optimizeze performanța chatbotilor în timp.

Această instruire condusă de un instructor, în format live <la fața locului> (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar, inginerilor de învățare automată și arhitecților de sisteme care doresc să optimizeze modele de AI pentru implementare pe edge.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege provocările și cerințele implementării modelelor de AI pe dispozitive edge.
• Aplica tehnici de compresie a modelelor pentru a reduce dimensiunea și complexitatea acestora.
• Utiliza metode de cuantizare pentru a îmbunătăți eficiența modelelor pe hardware-ul edge.
• Implementa tehnici de tăiere și alte metode de optimizare pentru a îmbunătăți performanța modelelor.
• Implementa modele de AI optimizate pe diverse dispozitive edge.

Această formare condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și entuziaștilor de tehnologie care doresc să dobândească abilități practice în implementarea modelelor de AI pe dispozitive de margine pentru diverse aplicații.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege principiile AI la Margine și beneficiile acesteia.
• Să configureze și să pregătească mediul de calcul la margine.
• Să dezvolte, să antreneze și să optimizeze modele de AI pentru implementare la margine.
• Să implementeze soluții practice de AI pe dispozitive de margine.
• Să evalueze și să îmbunătățească performanța modelelor implementate la margine.
• Să abordeze considerațiile etice și de securitate în aplicațiile AI la Margine.

Kubeflow este o platformă open-source proiectată pentru a simplifica construirea, antrenarea și implementarea sarcinilor de învățare automată pe Kubernetes.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de la nivel începător până la intermediar care doresc să construiască fluxuri de lucru ML fiabile folosind Kubeflow.

La finalizarea acestei instruiri, participanții vor dobândi abilitățile necesare pentru a:

• Naviga prin ecosistemul și componentele de bază ale Kubeflow.
• Construi fluxuri de lucru reproductibile cu Kubeflow Pipelines.
• Rula sarcini de antrenament scalabile pe Kubernetes.
• Serve modele de învățare automată eficient folosind Kubeflow Serving.

Formatul Cursului

• Prezentări ghidate și discuții collaborative.
• Laboratoare practice cu componente reale ale Kubeflow.
• Exerciții practice pentru construirea fluxurilor de lucru ML de la un capăt la altul.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pot fi aranjate versiuni personalizate ale acestei instruiri pentru a se alinia cu tehnologia echipei dvs. și cerințele proiectului.

Această formare condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnologiile din spatele sistemelor autonome.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa modele de IA pentru luarea de decizii autonome.
• Dezvolta algoritmi de control pentru navigație autonomă și evitarea obstacolelor.
• Asigura siguranța și fiabilitatea sistemelor autonome alimentate de IA.
• Integra sisteme autonome cu framework-uri existente de robotică și IA.

Această instruire condusă de un instructor, în format live Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și îmbunătățească cunoștințele despre modelele de învățare automată, să-și perfecționeze abilitățile de ajustare a hiperparametrilor și să învețe cum să implementeze modele eficient folosind Google Colab.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să implementeze modele avansate de învățare automată folosind framework-uri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Să optimizeze performanța modelelor prin ajustarea hiperparametrilor.
• Să implementeze modele de învățare automată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
• Să colaboreze și să gestioneze proiecte de învățare automată la scară largă în Google Colab.

Această instruire condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici de AI pentru a optimiza managementul randamentului în fabricarea de semiconductori.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Analiza datele de producție pentru a identifica factorii care afectează ratele de randament.
• Implementa algoritmi de AI pentru a îmbunătăți procesele de management al randamentului.
• Optimiza parametrii de producție pentru a reduce defectele și a îmbunătăți randamentul.
• Integra managementul randamentului bazat pe AI în fluxurile de producție existente.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului) este destinat profesioniștilor de nivel intermediar din domeniul afacerilor și AI care doresc să aplice învățarea automată în afaceri, prognoză și sisteme bazate pe AI, folosind studii de caz reale și instrumente bazate pe Python.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege cum se integrează învățarea automată în strategia de AI și afaceri.
• Aplica tehnici de învățare supervizată și nesupravizată la probleme structurate de afaceri.
• Preprocesa și transforma date pentru modelare.
• Utiliza rețele neuronale pentru sarcini de clasificare și predicție.
• Efectua prognoze de vânzări folosind metode statistice și bazate pe ML.
• Implementa clustering și extragere de reguli de asociere pentru segmentarea clienților și descoperirea de modele.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau onsite), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să aplice tehnici de ultimă oră din AI pentru automatizarea proiectării semiconductoarelor, îmbunătățind eficiența, acuratețea și inovația în proiectarea și verificarea cipurilor.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica tehnici avansate de AI pentru a optimiza procesele de proiectare a semiconductoarelor.
• Integra modele de învățare automată în instrumentele EDA pentru o verificare îmbunătățită a proiectării.
• Dezvolta soluții bazate pe AI pentru provocări complexe de proiectare în fabricarea cipurilor.
• Folosi rețele neuronale pentru a îmbunătăți acuratețea și viteza automatizării proiectării.

Această instruire condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici AI pentru optimizarea proceselor de fabricare a semiconductorilor.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă metodologiile AI pentru optimizarea proceselor în fabricarea cipurilor.
• Să implementeze modele AI pentru îmbunătățirea randamentului și reducerea defectelor.
• Să analizeze datele procesului pentru a identifica parametrii cheie de optimizare.
• Să aplice tehnici de învățare automată pentru ajustarea fină a proceselor de fabricare a semiconductorilor.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat participanților de nivel intermediar care doresc să automatizeze și să gestioneze fluxurile de lucru de învățare automată, inclusiv antrenarea, validarea și implementarea modelelor folosind Apache Airflow.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze Apache Airflow pentru orchestrarea fluxurilor de lucru de învățare automată.
• Să automatizeze sarcinile de preprocesare a datelor, antrenare a modelelor și validare.
• Să integreze Airflow cu cadre și instrumente de învățare automată.
• Să implementeze modele de învățare automată folosind pipeline-uri automate.
• Să monitorizeze și să optimizeze fluxurile de lucru de învățare automată în producție.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să aplice algoritmi de învățare automată eficient folosind mediul Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
• Să înțeleagă și să aplice diverși algoritmi de învățare automată.
• Să utilizeze biblioteci precum Scikit-learn pentru a analiza și prezice date.
• Să implementeze modele de învățare supervizată și nesupravegheată.
• Să optimizeze și să evalueze modele de învățare automată eficient.

Această instruire condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată oamenilor de știință și dezvoltatorilor care doresc să folosească modelele de învățare automată ML.NET pentru a obține automat proiecții din analizele de date executate pentru aplicații de întreprindere.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să instaleze ML.NET și să îl integreze în mediul de dezvoltare a aplicațiilor.
• Să înțeleagă principiile de învățare automată din spatele instrumentelor și algoritmilor ML.NET.
• Să construiască și să antreneze modele de învățare automată pentru a efectua predicții inteligente cu datele furnizate.
• Să evalueze performanța unui model de învățare automată folosind metricile ML.NET.
• Să optimizeze acuratețea modelelor existente de învățare automată bazate pe cadrul ML.NET.
• Să aplice conceptele de învățare automată ale ML.NET în alte aplicații de știința datelor.

Această formare condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor de date de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici de învățare automată pentru rezolvarea problemelor de afaceri bazate pe date, inclusiv previziuni de vânzări și modelare predictivă folosind rețele neuronale.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele și tipurile de bază ale învățării automate.
• Să aplice algoritmi cheie pentru clasificare, regresie, clustering și analiză de asociere.
• Să efectueze analiză exploratorie a datelor și pregătirea datelor folosind Python.
• Să folosească rețele neuronale pentru sarcini de modelare neliniară.
• Să implementeze analitică predictivă pentru previziuni de afaceri, inclusiv date de vânzări.
• Să evalueze și să optimizeze performanța modelului folosind tehnici vizuale și statistice.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor, inginerilor de învățare automată, cercetătorilor în învățare profundă și experților în vizionarea computerizată de la nivel intermediar la avansat, care doresc să-și extindă cunoștințele și abilitățile în domeniul învățării profunde pentru generarea de imagini din text.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitecturi și tehnici avansate de învățare profundă pentru generarea de imagini din text.
• Să implementeze modele complexe și optimizări pentru sinteza de imagini de înaltă calitate.
• Să optimizeze performanța și scalabilitatea pentru seturi de date mari și modele complexe.
• Să ajusteze hiperparametrii pentru o performanță și o generalizare mai bună a modelului.
• Să integreze Stable Diffusion cu alte framework-uri și instrumente de învățare profundă

Această formare condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul securității cibernetice de la nivel intermediar până la avansat, care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în detectarea alimentată de IA și răspunsul la incidente.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să implementeze algoritmi avansați de IA pentru detectarea în timp real a amenințărilor.
• Să personalizeze modelele de IA pentru provocări specifice de securitate cibernetică.
• Să dezvolte fluxuri de lucru automate pentru răspunsul la amenințări.
• Să securizeze instrumentele de securitate alimentate de IA împotriva atacurilor adverse.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de securitate cibernetică de nivel începător care doresc să învețe cum să valorifice AI pentru îmbunătățirea capacităților de detectare și răspuns la amenințări.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege aplicațiile AI în securitatea cibernetică.
• Implementa algoritmi AI pentru detectarea amenințărilor.
• Automatiza răspunsul la incidente cu instrumente AI.
• Integra AI în infrastructura existentă de securitate cibernetică.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului) este destinat biologiilor care doresc să înțeleagă cum funcționează AlphaFold și să utilizeze modelele AlphaFold ca ghid în studiile lor experimentale.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile de bază ale AlphaFold.
• Învețe cum funcționează AlphaFold.
• Învețe cum să interpreteze predicțiile și rezultatele AlphaFold.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat participanților tehnici cu o experiență în învățarea automată care doresc să optimizeze modele pentru detectarea unor modele complexe în big data folosind cadre AutoML.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat analiștilor de date de nivel intermediar care doresc să învețe cum să folosească RapidMiner pentru a estima și proiecta valori și să utilizeze instrumente analitice pentru prognozarea seriilor de timp.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Învață să aplice metodologia CRISP-DM, să selecteze algoritmi de învățare automată adecvați și să îmbunătățească construcția și performanța modelelor.
• Folosi RapidMiner pentru a estima și proiecta valori și să utilizeze instrumente analitice pentru prognozarea seriilor de timp.

Această sesiune de instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată specialiștilor în știința datelor, inginerilor de învățare automată și cercetătorilor în domeniul viziunii computerizate care doresc să exploateze Stable Diffusion pentru a genera imagini de înaltă calitate pentru o varietate de cazuri de utilizare.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege principiile Stable Diffusion și cum funcționează pentru generarea de imagini.
• Construi și antrenează modele Stable Diffusion pentru sarcini de generare de imagini.
• Aplică Stable Diffusion în diverse scenarii de generare de imagini, cum ar fi inpainting, outpainting și traducerea imagine-la-imagine.
• Optimizează performanța și stabilitatea modelelor Stable Diffusion.

Scopul acestui curs este de a oferi o competență de bază 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 cum să folosești cele mai importante componente ale Învățării Automate, cum să iei decizii de modelare a datelor, să interpretezi rezultatele algoritmilor și să validezi rezultatele.

Scopul nostru este să îți oferim abilitățile necesare pentru a înțelege și a utiliza cele mai fundamentale instrumente din cutia de unelte a Învățării Automate cu încredere și pentru a evita capcanele comune ale aplicațiilor din Știința Datelor.

Scopul acestui curs este să ofere competențe generale în aplicarea metodelor de Învățare Automată în practică. Prin utilizarea limbajului de programare Python și a diferitelor sale biblioteci, și pe baza unei multitudini de exemple practice, acest curs învață cum să folosești cele mai importante componente ale Învățării Automate, cum să iei decizii de modelare a datelor, să interpretezi rezultatele algoritmilor și să validezi rezultatele.

Scopul nostru este să îți oferim abilitățile necesare pentru a înțelege și a utiliza cu încredere cele mai fundamentale instrumente din cutia de unelte a Învățării Automate și pentru a evita capcanele comune ale aplicațiilor din Știința Datelor.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor de software care doresc să folosească AdaBoost pentru a construi algoritmi de boosting pentru învățarea automată cu Python.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de învățare automată cu AdaBoost.
• Să înțeleagă abordarea învățării ensembliste și cum să implementeze adaptive boosting.
• Să învețe cum să construiască modele AdaBoost pentru a îmbunătăți algoritmii de învățare automată în Python.
• Să utilizeze ajustarea hiperparametrilor pentru a crește acuratețea și performanța modelelor AdaBoost.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului) este destinat atât specialiștilor în știința datelor, cât și persoanelor mai puțin tehnice care doresc să folosească Auto-Keras pentru a automatiza procesul de selectare și optimizare a unui model de învățare automată.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Automatiza procesul de antrenare a modelelor de învățare automată foarte eficiente.
• Căuta automat cei mai buni parametri pentru modelele de învățare profundă.
• Construi modele de învățare automată foarte precise.
• Folosi puterea învățării automate pentru a rezolva probleme de afaceri din lumea reală.

Acest curs va fi o combinație între teorie și lucru practic, cu exemple specifice utilizate pe tot parcursul evenimentului.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), oferă o introducere în domeniul recunoașterii modelelor și al învățării automate. Acesta abordează aplicații practice în statistică, informatică, procesarea semnalelor, vizualizarea computerizată, exploatarea datelor și bioinformatică.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica metode statistice de bază în recunoașterea modelelor.
• Utiliza modele cheie precum rețele neuronale și metode bazate pe nuclee pentru analiza datelor.
• Implementa tehnici avansate pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Îmbunătăți acuratețea predicțiilor prin combinarea diferitelor modele.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului) este destinat oamenilor de știință de date și analiștilor de date care doresc să automatizeze, să evalueze și să gestioneze modele predictive folosind capacitățile de învățare automată ale DataRobot.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Încărca seturi de date în DataRobot pentru a analiza, evalua și verifica calitatea datelor.
• Construi și antrena modele pentru a identifica variabile importante și a atinge obiectivele de predicție.
• Interpreta modele pentru a crea informații valoroase, utile în luarea deciziilor de afaceri.
• Monitoriza și gestiona modele pentru a menține o performanță optimă de predicție.

Această formare condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată inginerilor care doresc să aplice tehnici de inginerie a caracteristicilor pentru a procesa mai bine datele și a obține modele de învățare automată mai bune.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare optim, inclusiv toate pachetele Python necesare.
• Să obțină informații importante prin analizarea caracteristicilor unui set de date.
• Să optimizeze modelele de învățare automată prin adaptarea datelor brute în sine.
• Să curețe și să transforme seturi de date în pregătirea pentru învățarea automată.

Machine learning este o ramură a Inteligenței Artificiale în care computerele au capacitatea de a învăța fără a fi explicit programate.

Deep learning este un subdomeniu al machine learning-ului care utilizează metode bazate pe învățarea reprezentărilor și structurilor de date, cum ar fi rețelele neuronale.

Python este un limbaj de programare de nivel înalt, cunoscut pentru sintaxa sa clară și lizibilitatea codului.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să implementeze modele de deep learning pentru telecomunicații folosind Python, parcurgând crearea unui model de deep learning pentru evaluarea riscului de credit.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele fundamentale ale deep learning-ului.
• Să învețe aplicațiile și utilizările deep learning-ului în telecomunicații.
• Să utilizeze Python, Keras și TensorFlow pentru a crea modele de deep learning pentru telecomunicații.
• Să își construiască propriul model de predicție a pierderii clienților folosind Python.

Formatul cursului

• Curs interactiv și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor, analiștilor de date și dezvoltatorilor care doresc să exploreze produsele și funcționalitățile AutoML pentru a crea și a implementa modele de antrenament ML personalizate cu un efort minim.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Exploreze gama de produse AutoML pentru a implementa diferite servicii pentru diverse tipuri de date.
• Pregătească și eticheteze seturi de date pentru a crea modele ML personalizate.
• Antreneze și gestioneze modele pentru a produce modele de învățare automată precise și corecte.
• Facă predicții folosind modele antrenate pentru a îndeplini obiectivele și nevoile de afaceri.

Acest curs este destinat persoanelor care au deja cunoștințe în domeniile științei datelor și statisticii. Explicațiile oferite sunt concepute pentru a servi fie ca o reamintire pentru cei care sunt deja familiarizați cu conceptele, fie pentru a informa pe cei cu un fundal adecvat.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubeflow on-premise și în cloud folosind AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Construi, implementa și gestiona fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Rula întregi pipeline-uri de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Folosi Kubeflow pentru a lansa și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construi sarcini de antrenament ML, ajustare de hiperparametri și servire pe mai multe platforme.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului) este destinat inginerilor care doresc să implementeze sarcini de învățare automată pe un server AWS EC2.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe AWS.
• Utiliza EKS (Elastic Kubernetes Service) pentru a simplifica inițializarea unui cluster Kubernetes pe AWS.
• Crea și implementa o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor de ML în producție.
• Antrena și implementa modele de ML TensorFlow pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
• Folosi alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație de ML.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat inginerilor care doresc să implementeze sarcini de învățare automată în cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe Azure.
• Utiliza Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica inițializarea unui cluster Kubernetes pe Azure.
• Crea și implementa un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
• Antrena și implementa modele ML TensorFlow pe mai multe GPU-uri și mașini care rulează în paralel.
• Folosi alte servicii gestionate AWS pentru a extinde o aplicație ML.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze Kubeflow on premise și în cloud.
• Construiască, implementeze și gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Ruleze întregi pipeline-uri de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Folosească Kubeflow pentru a porni și a gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiască sarcini de antrenament ML, ajustare a hiperparametrilor și servire pe mai multe platforme.

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței Artificiale în care computerele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Python este un limbaj de programare renumit pentru sintaxa sa clară și lizibilitate. Oferă o colecție excelentă de biblioteci și tehnici bine testate pentru dezvoltarea aplicațiilor de învățare automată.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să aplice tehnici și instrumente de învățare automată pentru a rezolva probleme din lumea reală în industria bancară.

Participanții vor învăța mai întâi principiile cheie, apoi își vor pune cunoștințele în practică prin construirea propriilor modele de învățare automată și utilizarea lor pentru a finaliza o serie de proiecte de echipă.

Public țintă

• Dezvoltatori
• Oameni de știință de date

Formatul cursului

• Parțial curs, parțial discuții, exerciții și practică intensă

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului) este destinat persoanelor tehnice care doresc să învețe cum să implementeze o strategie de învățare automată, maximizând în același timp utilizarea big data.

La sfârșitul acestui training, participanții vor:

• Înțelege evoluția și tendințele în domeniul învățării automate.
• Cunoaște modul în care învățarea automată este utilizată în diverse industrii.
• Deveni familiarizați cu instrumentele, abilitățile și serviciile disponibile pentru implementarea învățării automate într-o organizație.
• Înțelege cum poate fi utilizată învățarea automată pentru a îmbunătăți exploatarea și analiza datelor.
• Află ce este un backend de date intermediar și cum este folosit de afaceri.
• Înțelege rolul pe care îl joacă big data și aplicațiile inteligente în diverse industrii.

Acest curs de formare este destinat persoanelor care doresc să aplice Învățarea Automată în aplicații practice pentru echipa lor. Cursul nu va intra în detalii tehnice, ci se va concentra pe concepte de bază și aplicații de afaceri/operaționale ale acestora.

Publicul Țintă

1. Investitori și antreprenori în IA
2. Manageri și ingineri ale căror companii intră în domeniul IA
3. Analiști de afaceri și investitori

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței Artificiale în care computerele au capacitatea de a învăța fără a fi explicit programate. Python este un limbaj de programare renumit pentru sintaxa sa clară și lizibilitate. Oferă o colecție excelentă de biblioteci și tehnici bine testate pentru dezvoltarea aplicațiilor de învățare automată.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să aplice tehnici și instrumente de învățare automată pentru a rezolva probleme reale din industria financiară.

Participanții vor învăța mai întâi principiile cheie, apoi își vor pune cunoștințele în practică construind propriile modele de învățare automată și folosindu-le pentru a finaliza o serie de proiecte de echipă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele fundamentale ale învățării automate
• Afla despre aplicațiile și utilizările învățării automate în finanțe
• Dezvolta propria strategie de tranzacționare algoritmică folosind învățarea automată cu Python

Publicul țintă

• Dezvoltatori
• Oameni de știință de date

Formatul cursului

• Parțial curs, parțial discuții, exerciții și practică intensă

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să depășească construirea modelelor ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura MLflow și bibliotecile și framework-urile ML aferente.
• Înțelege importanța urmăririi, reproductibilității și implementabilității unui model ML.
• Implementa modele ML pe diferite platforme cloud publice, platforme sau servere on-premise.
• Scala procesul de implementare ML pentru a acomoda mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
• Configura un registru central pentru a experimenta, reproduce și implementa modele ML.

Acest curs de formare este destinat persoanelor care doresc să aplice tehnici de bază de Învățare Automată în aplicații practice.

Publicul țintă

Oameni de știință de date și statisticieni care au o oarecare familiaritate cu învățarea automată și știu să programeze în R. Accentul acestui curs este pus pe aspectele practice de pregătire a datelor/modelului, execuție, analiză post hoc și vizualizare. Scopul este de a oferi o introducere practică în învățarea automată participanților interesați să aplice metodele la locul de muncă.

Exemple specifice sectoarelor sunt folosite pentru a face formarea relevantă pentru public.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze tehnologia Machine Learning (ML) pe iOS, parcurgând crearea și implementarea unei aplicații mobile iOS.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Crea o aplicație mobilă capabilă să proceseze imagini, să analizeze text și să recunoască voce
• Accesa modele ML pre-antrenate pentru integrarea în aplicații iOS
• Crea un model ML personalizat
• Adăuga suport pentru voce Siri în aplicațiile iOS
• Înțelege și utilizează framework-uri precum coreML, Vision, CoreGraphics și GamePlayKit
• Folosi limbaje și unelte precum Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda și Spyder

Publicul țintă

• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parțial teoretic, parțial discuții, exerciții și practică intensă

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească Google ML Kit pentru a construi modele de învățare automată optimizate pentru procesare pe dispozitive mobile.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe dezvoltarea de funcționalități de învățare automată pentru aplicații mobile.
• Să integreze noi tehnologii de învățare automată în aplicațiile Android și iOS folosind API-urile ML Kit. 
• Să îmbunătățească și să optimizeze aplicațiile existente folosind SDK-ul ML Kit pentru procesare și implementare pe dispozitiv.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul afacerilor și tehnic de nivel intermediar, care doresc să aplice tehnici de învățare automată pentru a rezolva provocări reale din afaceri, folosind studii de caz practice și instrumente hands-on.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege cum se integrează învățarea automată în sistemele moderne de inteligență artificială și în strategiile de afaceri.
• Identifica metode adecvate de învățare automată pentru diferite probleme de afaceri.
• Pregăti și transforma date de afaceri pentru sarcini de învățare automată.
• Aplica tehnici de bază de învățare automată, cum ar fi clasificarea, regresia, clusteringul și prognoza seriilor de timp.
• Interpreta și evalua modele de învățare automată în contextul luării deciziilor de afaceri.
• Dobândi experiență practică prin studii de caz și aplica tehnicile învățate în scenarii practice.

Acest curs introduce metode de învățare automată în aplicațiile de robotică.

Oferă o privire de ansamblu asupra metodelor existente, motivațiilor și principalelor idei în contextul recunoașterii modelelor.

După o scurtă introducere teoretică, participanții vor efectua exerciții simple folosind software open source (de obicei R) sau orice alt software popular.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat analiștilor de date de nivel intermediar, dezvoltatorilor sau viitorilor specialiști în știința datelor care doresc să aplice tehnici de învățare automată în Python pentru a extrage informații, a face predicții și a automatiza deciziile bazate pe date.

La finalul acestui curs, participanții vor putea:

• Să înțeleagă și să diferențieze paradigmele cheie ale învățării automate.
• Să exploreze tehnici de preprocesare a datelor și metrici de evaluare a modelelor.
• Să aplice algoritmi de învățare automată pentru a rezolva probleme reale din domeniul datelor.
• Să utilizeze biblioteci Python și Jupyter Notebooks pentru dezvoltare practică.
• Să construiască modele pentru predicție, clasificare, recomandare și clustering.

Potrivirea Modelelor este o tehnică folosită pentru a localiza modele specificate într-o imagine. Poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specificate într-o imagine capturată, de exemplu eticheta așteptată pe un produs defect dintr-o linie de fabricație sau dimensiunile specificate ale unei componente. Aceasta diferă de „Recunoașterea Modelelor” (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de mostre înrudite) prin faptul că specifică exact ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul Cursului

• Acest curs introduce abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii modelelor așa cum se aplică în Vederea Artificială.

Această formare condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului) este destinată specialiștilor în știința datelor și inginerilor de software care doresc să folosească Random Forest pentru a construi algoritmi de învățare automată pentru seturi de date mari.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de învățare automată cu Random Forest.
• Să înțeleagă avantajele Random Forest și cum să îl implementeze pentru a rezolva probleme de clasificare și regresie.
• Să învețe cum să gestioneze seturi de date mari și să interpreteze mai mulți arbori de decizie în Random Forest.
• Să evalueze și să optimizeze performanța modelului de învățare automată prin ajustarea hiperparametrilor.

RapidMiner este o platformă software open source pentru știința datelor, destinată prototipării și dezvoltării rapide de aplicații. Aceasta include un mediu integrat pentru pregătirea datelor, învățarea automată, învățarea profundă, extragerea de informații din text și analiza predictivă. 

În cadrul acestui training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze RapidMiner Studio pentru pregătirea datelor, învățarea automată și implementarea modelelor predictive. 

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze RapidMiner
• Pregătească și vizualizeze date cu RapidMiner
• Valideze modele de învățare automată
• Combine date și creeze modele predictive
• Operationalizeze analiza predictivă într-un proces de afaceri
• Depaneze și optimizeze RapidMiner

Publicul țintă

• Specialiști în știința datelor
• Ingineri
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensivă

Notă

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.