Machine Learning Formare în Dobrogea

Această formare condusă de un instructor, live în Dobrogea (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 Dobrogea (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 Dobrogea (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.

Acest training condus de un instructor, live în Dobrogea (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de inteligență artificială și oamenilor de știință de date de nivel avansat, cu experiență intermediară sau avansată, care doresc să îmbunătățească performanța modelelor DeepSeek, să minimizeze latența și să implementeze soluții de inteligență artificială eficient, folosind practici moderne MLOps.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Optimiza modelele DeepSeek pentru eficiență, acuratețe și scalabilitate.
• Să implementeze cele mai bune practici pentru MLOps și versionarea modelelor.
• Să implementeze modele DeepSeek pe infrastructură cloud și on-premise.
• Să monitorizeze, să întrețină și să scaleze soluțiile de inteligență artificială în mod eficient.

MLOps pe Kubernetes este un cadru de lucru pentru automatizarea antrenării, validării, ambalării și implementării modelelor de învățare automată folosind pipeline-uri containerizate și fluxuri de lucru GitOps.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel intermediar care doresc să construiască pipeline-uri MLOps automate și scalabile pe Kubernetes.

După parcurgerea acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Proiecteze pipeline-uri CI/CD de la cap la cap pentru învățarea automată.
• Implementeze fluxuri de lucru GitOps pentru implementarea și versionarea modelelor.
• Automatizeze antrenarea, testarea și ambalarea modelelor ML.
• Integreze strategii de monitorizare, alertare și rollback.

Formatul cursului

• Prezentări ghidate de instructor și analize tehnice aprofundate.
• Exerciții practice care construiesc fluxuri de lucru CI/CD din lumea reală.
• Practică în laborator live pentru implementarea sarcinilor ML pe Kubernetes.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Organizațiile pot solicita conținut personalizat aliniat la instrumentele și infrastructura lor interne MLOps.

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.

TinyML este practica de a implementa modele de învățare automată optimizate pe dispozitive edge cu resurse limitate.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor tehnici de nivel avansat care doresc să proiecteze, să optimizeze și să implementeze pipeline-uri complete TinyML.

La finalul acestui training, participanții vor învăța cum să:

• Colecteze, pregătească și gestioneze seturi de date pentru aplicații TinyML.
• Antreneze și optimizeze modele pentru microcontrolere cu consum redus de energie.
• Convertesc modele în formate ușoare, potrivite pentru dispozitive edge.
• Implementeze, testeze și monitorizeze aplicații TinyML în medii hardware reale.

Formatul Cursului

• Prelegeri ghidate de instructor și discuții tehnice.
• Laboratoare practice și experimentare iterativă.
• Implementare practică pe platforme bazate pe microcontrolere.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a personaliza trainingul cu toolchain-uri specifice, plăci hardware sau fluxuri de lucru interne, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această formare condusă de un instructor, live în Dobrogea (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și practicienilor AI care doresc să exploateze TensorFlow Lite pentru aplicații Edge AI.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale TensorFlow Lite și rolul său în Edge AI.
• Dezvolta și optimiza modele de AI folosind TensorFlow Lite.
• Implementa modele TensorFlow Lite pe diverse dispozitive de margine.
• Utiliza instrumente și tehnici pentru conversia și optimizarea modelelor.
• Implementa aplicații practice Edge AI folosind TensorFlow Lite.

Această formare condusă de un instructor, live în Dobrogea (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 formare condusă de un instructor, live în Dobrogea (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea computer vision și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de vedere folosind Google Colab.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să construiască și să antreneze rețele neuronale convoluționale (CNN) folosind TensorFlow.
• Să utilizeze Google Colab pentru dezvoltarea scalabilă și eficientă a modelelor bazate pe cloud.
• Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de computer vision.
• Să implementeze modele de computer vision pentru aplicații din lumea reală.
• Să folosească transfer learning pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

TinyML este o abordare pentru implementarea modelelor de învățare automată pe dispozitive cu putere redusă și resurse limitate, care operează la marginea rețelei.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să securizeze pipeline-urile TinyML și să implementeze tehnici de protecție a confidențialității în aplicațiile de AI la margine.

La finalul acestui curs, participanții vor putea:

• Identifica riscurile de securitate unice pentru inferența TinyML pe dispozitiv.
• Implementa mecanisme de protecție a confidențialității pentru implementările de AI la margine.
• Consolida modelele TinyML și sistemele încorporate împotriva amenințărilor adverse.
• Aplica cele mai bune practici pentru gestionarea securizată a datelor în medii cu resurse limitate.

Formatul Cursului

• Prelegeri captivante susținute de discuții conduse de experți.
• Exerciții practice care evidențiază scenarii de amenințări din lumea reală.
• Implementare practică folosind instrumente de securitate încorporate și TinyML.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Organizațiile pot solicita o versiune personalizată a acestui training pentru a se alinia nevoilor lor specifice de securitate și conformitate.

Această instruire condusă de un instructor, în format live Dobrogea (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 Dobrogea (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 Dobrogea (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 Dobrogea (online sau la fața locului) este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici de mentenanță predictivă bazate pe IA în fabricația de semiconductori pentru a îmbunătăți eficiența producției și a reduce defecțiunile neașteptate ale echipamentelor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa modele de IA pentru a anticipa defecțiunile echipamentelor în fabricația de semiconductori.
• Analiza datele de mentenanță pentru a identifica modele și tendințe care indică potențiale probleme.
• Integra mentenanța predictivă bazată pe IA în fluxurile de lucru existente de fabricație.
• Reduce timpul de nefuncționare și costurile de mentenanță prin gestionarea proactivă a echipamentelor.

Acest training condus de un instructor, live în Dobrogea (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.

Acest training condus de un instructor, live în Dobrogea (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în date și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de deep learning folosind mediul Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de deep learning.
• Să înțeleagă elementele de bază ale rețelelor neuronale.
• Să implementeze modele de deep learning folosind TensorFlow.
• Să antreneze și să evalueze modele de deep learning.
• Să utilizeze funcționalități avansate ale TensorFlow pentru deep learning.

Această instruire condusă de un instructor, live în Dobrogea (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 Dobrogea (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 Dobrogea (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.

TinyML este practica de implementare a modelelor de învățare automată pe hardware cu resurse foarte limitate.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel avansat care doresc să optimizeze modelele TinyML pentru implementare cu latență scăzută și eficiență de memorie pe dispozitive embedded.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica tehnici de cuantizare, tăiere și compresie pentru a reduce dimensiunea modelului fără a sacrifica acuratețea.
• Evalua modelele TinyML în ceea ce privește latența, consumul de memorie și eficiența energetică.
• Implementa pipeline-uri de inferență optimizate pe microcontrolere și dispozitive edge.
• Evalua compromisurile dintre performanță, acuratețe și constrângerile hardware.

Formatul Cursului

• Prezentări conduse de un instructor, susținute de demonstrații tehnice.
• Exerciții practice de optimizare și teste comparative de performanță.
• Implementare practică a pipeline-urilor TinyML într-un mediu de laborator controlat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru un training personalizat, aliniat pe platforme hardware specifice sau fluxuri de lucru interne, vă rugăm să ne contactați pentru a adapta programul.

Acest training condus de un instructor, în format live Dobrogea (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să exploreze cele mai moderne tehnici XAI pentru modelele de învățare profundă, cu accent pe construirea sistemelor AI interpretabile.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă provocările legate de explicabilitatea în învățarea profundă.
• Aplice tehnici avansate XAI pentru rețele neuronale.
• Interpreteze deciziile luate de modelele de învățare profundă.
• Evalueze compromisurile dintre performanță și transparență.

Acest training condus de un instructor, live în Dobrogea (online sau la fața locului) este destinat profesioniștilor de nivel începător care doresc să înțeleagă și să aplice tehnologiile AI în industria de fabricare a semiconductoarelor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile de bază ale AI și modul în care se aplică în fabricarea de semiconductori.
• Identifica zone din fabricarea de semiconductori unde AI poate fi implementat eficient.
• Utiliza instrumente și tehnici AI pentru a îmbunătăți eficiența producției și controlul calității.
• Implementa modele de bază de AI pentru a optimiza procesele de fabricație.

Docker este o platformă de containerizare utilizată pentru a construi medii reproducibile, portabile și scalabile pentru sistemele de învățare automată (ML).

Această sesiune de training condusă de un instructor (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor tehnici de nivel intermediar până la avansat care doresc să containerizeze și să operationalizeze pipeline-uri complete de ML folosind Docker.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Containeriza sarcini de antrenament, validare și inferență pentru ML.
• Proiecta și orchestra pipeline-uri de ML de la A la Z folosind Docker și alte instrumente de suport.
• Implementa versiuni, reproductibilitate și CI/CD pentru componentele ML.
• Deploya, monitoriza și scala servicii ML în medii containerizate.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive susținute de demonstrații practice.
• Exerciții practice concentrate pe construirea componentelor reale ale pipeline-urilor ML.
• Implementare live-lab pentru fluxuri de lucru containerizate de la A la Z.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru training personalizat aliniat nevoilor specifice de infrastructură ML, vă rugăm să ne contactați pentru a discuta opțiunile.

Această instruire condusă de un instructor, live în Dobrogea (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 Dobrogea (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 Dobrogea (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 Dobrogea (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.

Această instruire condusă de un instructor, live în Dobrogea (online sau la fața locului) este destinată inginerilor de sisteme încorporate de nivel intermediar și dezvoltatorilor de AI care doresc să implementeze modele de machine learning pe microcontrolere folosind TensorFlow Lite și Edge Impulse.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale TinyML și beneficiile sale pentru aplicațiile de AI la edge.
• Să configureze un mediu de dezvoltare pentru proiecte TinyML.
• Să antreneze, să optimizeze și să implementeze modele de AI pe microcontrolere cu consum redus de energie.
• Să folosească TensorFlow Lite și Edge Impulse pentru a implementa aplicații reale TinyML.
• Să optimizeze modelele de AI pentru eficiență energetică și constrângeri de memorie.

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile de bază ale AlphaFold.
• Să învețe cum funcționează AlphaFold.
• Să învețe cum să interpreteze predicțiile și rezultatele AlphaFold.

Acest training condus de un instructor, live în Dobrogea (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.

Acest training condus de un instructor (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor, inginerilor de învățare automată și cercetătorilor în domeniul viziunii artificiale care doresc să utilizeze Stable Diffusion pentru a genera imagini de înaltă calitate pentru o varietate de cazuri de utilizare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile Stable Diffusion și modul în care funcționează pentru generarea de imagini.
• Construi și antrena modele Stable Diffusion pentru sarcini de generare de imagini.
• Aplica Stable Diffusion în diverse scenarii de generare de imagini, cum ar fi inpainting, outpainting și traducere imagine-la-imagine.
• Optimiza performanța și stabilitatea modelelor Stable Diffusion.

Această instruire condusă de un instructor, în format live Dobrogea (online sau la fața locului), este destinată inginerilor și oamenilor de știință de date de nivel începător care doresc să înțeleagă elementele de bază ale TinyML, să exploreze aplicațiile acesteia și să implementeze modele de inteligență artificială pe microcontrolere.

La finalul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele de bază ale TinyML și semnificația acesteia.
• Implementeze modele de inteligență artificială ușoare pe microcontrolere și dispozitive de margine.
• Optimizeze și ajusteze modelele de învățare automată pentru un consum redus de energie.
• Aplice TinyML în aplicații practice, cum ar fi recunoașterea gesturilor, detectarea anomaliilor și procesarea audio.

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.

AI Aplicat de la Zero în Python îi înzestrează pe programatori și analiști de date cu tehnici fundamentale pentru construirea de soluții de învățare automată de la zero folosind Python. Acoperă principiile de bază ale clasificării și regresiei în învățarea supervizată, clusteringului și detectării de anomalii în învățarea nesupervizată, precum și arhitecturi avansate de rețele neuronale. Examinează metode dovedite pentru lucrul cu scikit-learn, Apache Spark MLlib și Jupyter notebooks pentru dezvoltarea practică a IA. Ajută profesioniștii să implementeze modele practice de ML, să evalueze limitările algoritmilor și să finalizeze proiecte aplicate pentru rezolvarea problemelor din lumea reală.

Învățarea Profundă prin Reforțare (DRL) combină principiile învățării prin reforțare cu arhitecturile de învățare profundă pentru a permite agenților să ia decizii prin interacțiunea cu mediile lor. Aceasta stă la baza multor avansuri moderne în domeniul inteligenței artificiale, cum ar fi vehiculele autonome, controlul roboticii, tranzacționarea algoritmică și sistemele de recomandare adaptivă. DRL permite unui agent artificial să învețe strategii, să optimizeze politici și să ia decizii autonome bazate pe încercare și eroare folosind învățarea bazată pe recompense.

Acest antrenament condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să învețe și să aplice tehnici de Învățare Profundă prin Reforțare pentru a construi agenți inteligenți capabili să ia decizii autonome în medii complexe.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele teoretice și principiile matematice ale Învățării prin Reforțare.
• Să implementeze algoritmi cheie de RL, inclusiv Q-Learning, Policy Gradients și metode Actor-Critic.
• Să construiască și să antreneze agenți de Învățare Profundă prin Reforțare folosind TensorFlow sau PyTorch.
• Să aplice DRL în aplicații din lumea reală, cum ar fi jocuri, robotică și optimizarea deciziilor.
• Să depaneze, să vizualizeze și să optimizeze performanța antrenamentului folosind instrumente moderne.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuție ghidată.
• Exerciții practice și implementări practice.
• Demonstrații live de codare și aplicații bazate pe proiecte.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o versiune personalizată a acestui curs (de exemplu, folosind PyTorch în loc de TensorFlow), vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Explorarea fundamentelor inteligenței artificiale dezvăluie modul în care tehnologia inteligentă redefinește strategia digitală, automatizarea și luarea deciziilor în cadrul operațiunilor enterprise. Examinați conceptele de bază care acoperă istoria IA, cadre de rezolvare a problemelor, reprezentarea cunoștințelor, raționamentul în condiții de incertitudine și paradigme de învățare automată, alături de comunicare, percepție și acțiune autonomă. Ghid pentru manageri și arhitecți în evaluarea oportunităților de transformare bazate pe IA, evaluarea tendințelor tehnologice emergente și integrarea soluțiilor inteligente practice pentru a accelera agilitatea afacerii.

Acest curs acoperă Inteligența Artificială (cu accent pe Învățarea Automată și Învățarea Profundă) în Industria Automobilă. Ajută la determinarea tehnologiei care poate fi (potențial) utilizată în multiple situații într-o mașină: de la automatizarea simplă, recunoașterea imaginilor până la luarea deciziilor autonome.

Acest program de 8 zile oferă o călătorie completă de la fundațiile solide ale ingineriei Python la proiectarea avansată a sistemelor AI. Participanții dezvoltă practici disciplinate de codare, stăpânesc metode de învățare statistică și profundă și construiesc sisteme generative AI și bazate pe agenți gata pentru producție. Accentul este pus pe fiabilitate, evaluare, siguranță și implementare în lumea reală, nu doar pe experimentare.

Rețeaua Neurală Artificială este un model de date computațional utilizat în dezvoltarea sistemelor de Inteligență Artificială (IA) capabile să efectueze sarcini „inteligente”. Rețelele Neuronale sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile de Învățare Automată (ML), care la rândul lor reprezintă o implementare a IA. Învățarea Profundă este un subset al ML.

Dezvoltă-ți expertiza în știința datelor cu acest curs cuprinzător de Învățare Automată, care acoperă algoritmi esențiali precum Naive Bayes, Arbori de Decizie, Rețele Neuronale, Mașini cu Vectori de Suport și tehnici de Clustering. Obține experiență practică pe baza fundațiilor teoretice și a aplicațiilor practice folosind exemple din lumea reală. Ideal pentru analiști de date, ingineri software, entuziaști AI și profesioniști din afaceri care doresc să aplice soluții de învățare automată. Stăpânește metricile de performanță pentru clasificare, validarea încrucișată, compromisul bias-varianță și elementele de bază ale învățării profunde pentru a construi modele predictive robuste.

Acest training condus de un instructor, live în Dobrogea (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 Dobrogea (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să utilizeze TensorFlow pentru a analiza date potențial frauduloase.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Creeze un model de detectare a fraudelor în Python și TensorFlow.
• Construiască regresii liniare și modele de regresie liniară pentru a prezice frauda.
• Dezvolte o aplicație AI de la cap la capăt pentru analiza datelor frauduloase.

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 practic, condus de un instructor, este conceput ca o continuare naturală a cursului Python pentru Analiza Datelor.

Introduce participanții în conceptele de bază ale Machine Learning-ului și arată cum acestea pot fi aplicate direct în sarcinile de analiză a datelor, cum ar fi predicția, clasificarea și segmentarea.

Accentul este pus pe înțelegerea modului în care funcționează Machine Learning-ul în practică, folosind instrumente familiare precum Python, Pandas și Jupyter Notebook, fără a fi necesar un fundal matematic avansat.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în Dobrogea (online sau la fața locului), este destinată inginerilor care doresc să evalueze abordările și instrumentele disponibile astăzi pentru a lua o decizie inteligentă în ceea ce privește adoptarea MLOps în organizația lor.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Instala și configura diverse cadre și instrumente MLOps.
• Să formeze echipa potrivită, cu abilitățile necesare pentru construirea și susținerea unui sistem MLOps.
• Să pregătească, valideze și versionizeze datele pentru utilizarea de către modelele ML.
• Să înțeleagă componentele unui ML Pipeline și instrumentele necesare pentru a construi unul.
• Să experimenteze cu diferite cadre și servere de învățare automată pentru implementarea în producție.
• Să operationalizeze întregul proces de Învățare Automată astfel încât să fie reproducibil și întreținut.

Acest training condus de un instructor, live în Dobrogea (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.

Acest training condus de un instructor, live în Dobrogea (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință care doresc să folosească TensorFlow 2.x pentru a construi predictori, clasificatori, modele generative, rețele neuronale și altele.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să instaleze și să configureze TensorFlow 2.x.
• Să înțeleagă beneficiile TensorFlow 2.x față de versiunile anterioare.
• Să construiască modele de învățare profundă.
• Să implementeze un clasificator avansat de imagini.
• Să implementeze un model de învățare profundă în cloud, dispozitive mobile și dispozitive IoT.

Acest curs începe prin a vă oferi cunoștințe conceptuale despre rețele neuronale și, în general, despre algoritmii de învățare automată, învățarea profundă (algoritmi și aplicații).

Partea 1 (40%) a acestui training se concentrează mai mult pe fundamente, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

Partea 2 (20%) a acestui training introduce Theano - o bibliotecă Python care facilitează scrierea modelelor de învățare profundă.

Partea 3 (40%) a trainingului va fi în mare parte bazată pe TensorFlow - API-ul bibliotecii de software open source a Google pentru Învățarea Profundă. Exemplele și exercițiile practice vor fi realizate în TensorFlow.

Publicul țintă

Acest curs este destinat inginerilor care doresc să folosească TensorFlow pentru proiectele lor de Învățare Profundă.

După finalizarea acestui curs, participanții vor:

• avea o bună înțelegere a rețelelor neuronale profunde (DNN), CNN și RNN
• înțelege structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow
• să poată efectua sarcini de instalare / configurare a mediului de producție / arhitectură
• să poată evalua calitatea codului, să efectueze depanare și monitorizare
• să poată implementa procese avansate de producție, cum ar fi antrenarea modelelor, construirea de grafice și înregistrarea de loguri