Machine Learning Training in Dobrogea

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel începător care doresc să înțeleagă conceptul de modele preinstruite și să învețe cum să le aplice pentru a rezolva probleme din lumea reală fără a construi modele de la zero.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptul și beneficiile modelelor pre-trainate.
• Să exploreze diverse arhitecturi de modele preinstruite și cazurile lor de utilizare.
• Să ajusteze un model pre-format pentru sarcini specifice.
• Să implementeze modele preinstruite în proiecte simple de învățare automată.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează participanților cu diferite niveluri de expertiză care doresc să utilizeze platforma Google AutoML pentru a construi chatbots personalizate pentru diverse aplicații.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor putea să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale dezvoltării chatbot-urilor.
• Să navigheze în Google Cloud Platform și să acceseze AutoML.
• Pregătească datele pentru antrenarea modelelor de chatbot.
• Să antreneze și să evalueze modele personalizate de chatbot folosind AutoML.
• Să implementeze și să integreze chatbots în diverse platforme și canale.
• Monitorizați și optimizați performanța chatbot-ului în timp.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de AI de nivel mediu, inginerilor de învățare automată și arhitecților de sistem care doresc să optimizeze modelele de AI pentru implementarea la limită.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă provocările și cerințele de implementare a modelelor AI pe dispozitive de margine.
• Să aplice tehnici de comprimare a modelelor pentru a reduce dimensiunea și complexitatea modelelor AI.
• Să utilizeze metode de cuantificare pentru a spori eficiența modelelor pe hardware de margine.
• Să implementeze tehnici de tăiere și alte tehnici de optimizare pentru a îmbunătăți performanța modelului.
• Implementarea modelelor optimizate de inteligență artificială pe diverse dispozitive de margine.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel mediu, oamenilor de știință de date și pasionaților de tehnologie care doresc să dobândească abilități practice în implementarea modelelor de inteligență artificială pe dispozitive de vârf pentru diverse aplicații.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile Edge AI și beneficiile sale.
• Să instaleze și să configureze mediul de edge computing.
• Să dezvolte, să antreneze și să optimizeze modelele AI pentru implementarea edge.
• Să implementeze soluții practice de inteligență artificială pe dispozitive de margine.
• Să evalueze și să îmbunătățească performanța modelelor implementate în edge.
• Abordarea considerațiilor etice și de securitate în aplicațiile Edge AI.

Această formare live, condusă de un instrucțurator în Dobrogea (online sau presenzial) se adresează profesionistilor avansati care doresc să masteze tehnologiile din spatele sistemelor autonome.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să conceapă și implementeze modele AI pentru luarea de decizii autonome.
• Să dezvolte algoritmi de control pentru navigare autonomă și evitare a obstacolelor.
• Să asigure siguranța și fiabilitatea în sistemele autonome alimentate cu AI.
• Să integreze sistemele autonome cu cadrele existente de robotica și AI.

Acest training dirijat de instrucțor în Dobrogea (online sau la sediu) este destinat profesionistilor cu nivel avansat care doresc să îmbunătățească cunoștințele despre modele de învățare automatizată, să își îmbunătățească abilitățile în reglarea iperparametrilor și să învețe cum să deployeze eficient modelele folosind Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa modele de învățare automatizată avansate folosind framework-uri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Optimiza performanța modelului prin reglarea iperparametrilor.
• Deploya modele de învățare automatizată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
• Colabora și gestionează proiecte de învățare automatizată la scară largă în Google Colab.

Această formare live, condusă de un instrucțtor în Dobrogea (online sau pe locațiune), se adresează profesionistilor cu nivel intermediar care doresc să aplique tehnici AI pentru a optimiza gestionarea produsivității în producția de semiconductori.

La sfârșitul acestei formări, participantii vor putea:

• Analiza datele de producție pentru a identifica factorii care afectează ratele de produsivitate.
• Implementa algoritmi AI pentru a îmbunătăți procesele de gestionare a produsivității.
• Optimiza parametrii de producție pentru a reduce defectele și a îmbunătăți yield-ul.
• Integrarea gestionării AI-a a produsivității în fluxurile de lucru existente ale producției.

Inteligența Artificială și Machine Learning sunt tehnologii care se evoluează rapid, având implicații semnificative pentru guvernanța datelor și conformitatea organizatională.

Această formare sub conducerea unui instruire (online sau la sediu) este destinată profesionistilor de nivel intermediar din domeniul guvernanței, protecției confidențialității și al conformității care doresc să înțeleagă cum să implementeze practici robuste de guvernanța informațiilor în mediile care folosesc inteligența artificială și învățarea automată.

La sfârșitul acestei forme, participantii vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază ale Inteligenței Artificiale și a învățării automatizate în contextul guvernanței informațiilor.
• Să identifice zonele tipice unde IA/ML este depusă în organizații și riscurile IG asociate.
• Să evalueze cum AI/ML interacționează cu Principiile Data Protection, gestionarea documentelor, și calitatea datelor.
• Să aplique DPIAs, cadre de guvernanță și abordări de mitigare a riscurilor la proiectele AI/ML.

Formatul Cursului

• Lecțiuni interactive și discuții.
• Exemple reale de cazuri și analize ale cadrelor.
• Activități în grup și parcurgeri guiâte a documentelor.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a cere o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza aceasta.

Această formare live, guidată de un instrucțurator în Dobrogea (online sau pe locație), se adresează profesionistilor intermediari din domeniile afacerilor și AI care doresc să aplică învățarea automatizată în afaceri, previziuni și sisteme guiite de AI folosind studii de caz reale și instrumente bazate pe Python.

La sfârșitul acestei forme, participantii vor putea:

• Să înțeleagă cum se integrează învățarea automatizată în cadrul AI și strategiei de afaceri.
• Să aplică tehnici de învățare supravegheată și ne-supravegheată la probleme structurate ale afacerilor.
• Să pregătească și transforme date pentru modelare.
• Să folosească rețele neuronale pentru sarcini de clasificare și previziuni.
• Să efectueze previziuni ale vânzărilor utilizând metode statistice și bazate pe IA.
• Să implementeze gruparea și mineriștul reguilor de asociere pentru segmentarea clientelor și descoperirea modelelor.

Această antrenament live, condus de un instruire în Dobrogea (online sau presencial) se adresează profesionistilor avansați care doresc să aplice tehnici AI la nivel de vârf pentru automatizarea proiectării semiconductoarelor, îmbunătățind eficiența, precizia și inovativitatea în proiectarea și verificarea chipurilor.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Aplica tehnici avansate de AI pentru a optimiza procesele de proiectare a semiconductoarelor.
• Integra modele de învățare automată în instrumente EDA pentru o verificare mai eficientă a designului.
• Dezvolta soluții bazate pe AI pentru provocările complexe de proiectare în fabricarea chipurilor.
• Exploata neural networkele pentru a îmbunătăți precizia și viteză în automatizarea designului.

Această formare live, condusă de un instrucțurator în Dobrogea (online sau pe locațiile dumneavoastră), se adresează profesionistilor cu nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplique tehnici AI pentru optimizarea proceselor de fabricare a semiconductorilor.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Înțelege metodele AI pentru optimizarea proceselor în fabricarea chiplor.
• Implementa modele AI pentru a crește producția și a reduce defectele.
• Analiza datele procesului pentru a identifica parametrii cheie pentru optimizare.
• Aplica tehnici de învățare automată pentru a îmbunătăți procesele de fabricație a semiconductorilor.

Această formare live, cu instructor, în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează participanților de nivel mediu care doresc să automatizeze și să gestioneze fluxurile de lucru de învățare automată, inclusiv formarea, validarea și implementarea modelelor utilizând Apache Airflow.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze Apache Airflow pentru orchestrarea fluxurilor de lucru de învățare automată.
• Să automatizeze preprocesarea datelor, formarea modelului și sarcinile de validare.
• Să integreze Airflow cu cadrele și instrumentele de învățare automată.
• Implementați modele de învățare automată utilizând conducte automate.
• Monitorizați și optimizați fluxurile de lucru de învățare automată în producție.

Această instruire guițită în timp real (online sau la sediu) este destinată specialistilor intermediați de date și dezvoltatorilor care doresc să aplique algoritmi de învățare automată eficient folosind mediul Google Colab.

La sfârșitul instruirii, participanții vor putea:

• Configura și naviga în Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
• Comprende și aplica diverse algoritmi de învățare automată.
• Utiliza biblioteci precum Scikit-learn pentru a analiza și prezice datele.
• Implementa modele de învățare supravegheată și nesupravegheată.
• Optimiza și evalua eficient modelele de învățare automată.

This instructor-led, live training in Dobrogea (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use ML.NET machine learning models to automatically derive projections from executed data analysis for enterprise applications.

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

• Install ML.NET and integrate it into the application development environment.
• Understand the machine learning principles behind ML.NET tools and algorithms.
• Build and train machine learning models to perform predictions with the provided data smartly.
• Evaluate the performance of a machine learning model using the ML.NET metrics.
• Optimize the accuracy of the existing machine learning models based on the ML.NET framework.
• Apply the machine learning concepts of ML.NET to other data science applications.

Acest training live, condus de un instruire în Dobrogea (online sau presencial) este destinat profesionistilor intermediari din domeniul datelor care doresc să aplică tehnici de învățare automată pentru probleme de afaceri bazate pe date, inclusiv previziuni ale vanzărilor și modelare predictivă folosind rețele neuronale.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Comprende conceptele de bază și tipurile de învățare automată.
• Aplica algoritmi cheie pentru clasificare, regresie, grupare și analiză de asociere.
• Realiza analize exploratorii ale datelor și pregătirea datelor folosind Python.
• Folosi rețele neuronale pentru sarcini de modelare neliniară.
• Implementa analiză predictivă pentru previziuni de afaceri, inclusiv date ale vanzărilor.
• Evaluează și optimiza performanța modelului folosind tehnici vizuale și statistice.

Această instruire live, condusă de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor de nivel intermediar până la avansat, inginerilor din domeniul învățării automate, cercetătorilor din domeniul învățării profunde și experților în viziune computerizată care doresc să își extindă cunoștințele și abilitățile în învățarea profundă pentru generarea de text în imagine.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă arhitecturile și tehnicile avansate de învățare profundă pentru generarea text-imagine.
• Să implementeze modele complexe și optimizări pentru sinteza imaginilor de înaltă calitate.
• Să optimizeze performanța și scalabilitatea pentru seturi mari de date și modele complexe.
• Reglați hiperparametrii pentru o mai bună performanță și generalizare a modelului.
• Integrarea Stable Diffusion cu alte cadre și instrumente de învățare profundă

Această formare live, condusă de un instrucător în Dobrogea (online sau presenzial), se adresează profesionistilor cu nivel intermediar până la avansat din domeniul cybersecurity care doresc să îmbunătățească competențele lor în detectarea amenințărilor și răspunsul la incidente bazate pe AI.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Implementa algoritmi avansați de AI pentru detectarea amenințărilor în timp real.
• Personaliza modelele de AI pentru provocările specifice cybersecurity.
• Dezvolta fluxuri de automatizare pentru răspunsul la amenințări.
• Proteja instrumentele de securitate bazate pe AI împotriva atacurilor adversarale.

Această formare live, condusă de un instruire în Dobrogea (online sau pe locație) se adresează profesionistilor de la nivel începător din domeniul cybersecurity-ului care doresc să învețe cum să folosească IA pentru a îmbunătăți abilitățile de detectare și răspuns la amenințări.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă aplicațiile IA în cybersecurity.
• Să implementeze algoritmi AI pentru detectarea amenințărilor.
• Să automateze răspunsul la incidente cu ajutorul instrumentelor AI.
• Să integreze IA în infrastructura existentă de cybersecurity.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează analiștilor de date și cercetătorilor de date de nivel începător până la mediu care doresc să utilizeze Weka pentru a efectua activități de extragere de date.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze Weka.
• Să înțeleagă mediul Weka și workbench-ul.
• Să execute sarcini de extragere a datelor utilizând Weka.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează analiștilor de date de nivel mediu care doresc să învețe cum să utilizeze RapidMiner pentru a estima și proiecta valori și să utilizeze instrumente analitice pentru prognozarea seriilor temporale.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

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

Această instruire live (online sau la fața locului), condusă de un instructor, se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor, inginerilor din domeniul învățării automate și cercetătorilor din domeniul viziunii computerizate care doresc să valorifice Stable Diffusion pentru a genera imagini de înaltă calitate pentru o varietate de cazuri de utilizare.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă principiile Stable Diffusion și modul în care funcționează pentru generarea de imagini.
• Să construiască și să antreneze modele Stable Diffusion pentru sarcini de generare a imaginilor.
• Să aplice Stable Diffusion la diverse scenarii de generare a imaginilor, cum ar fi inpainting, outpainting și traducerea de la imagine la imagine.
• Optimizarea performanței și stabilității modelelor Stable Diffusion.

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

Scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente din caseta de instrumente Machine Learning cu încredere și de a evita prăbușirile comune ale aplicațiilor Data Science.

scopul acestui curs este de a oferi competență generală în aplicarea metodelor de învățare automată în practică. Prin utilizarea limbajului de programare Python și a diverselor sale biblioteci și pe baza unei multitudini de exemple practice, acest curs învață să folosească cele mai importante blocuri de mașini de învățare, să facă decizii de modelare a datelor, să interpreteze rezultatele algoritmilor și validarea rezultatelor.

scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente de la machine learning Toolbox cu încredere și pentru a evita capcanele comune de date Științe aplicații.

Această instruire live, cu instructor, în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de date și inginerilor software care doresc să utilizeze AdaBoost pentru a construi algoritmi de boosting pentru învățarea automată cu Python.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe să construiască modele de învățare automată cu AdaBoost.
• Să înțeleagă abordarea învățării în ansamblu și cum să implementeze boosting adaptiv.
• Să învețe cum să construiască modele AdaBoost pentru a stimula algoritmii de învățare automată în Python.
• Să utilizați reglarea hiperparametrilor pentru a crește precizia și performanța modelelor AdaBoost.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor, precum și persoanelor mai puțin tehnice care doresc să utilizeze Auto-Keras pentru a automatiza procesul de selecție și optimizare a unui model de învățare automată.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să automatizeze procesul de formare a modelelor de învățare automată foarte eficiente.
• Să caute automat cei mai buni parametri pentru modelele de învățare profundă.
• Să construiască modele de învățare automată extrem de precise.
• Să utilizeze puterea învățării automate pentru a rezolva probleme de afaceri din lumea reală.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează persoanelor tehnice cu experiență în învățarea automată care doresc să optimizeze modelele de învățare automată utilizate pentru detectarea modelelor complexe în big data.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să evalueze diverse instrumente open source AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etc.)
• Pregătiți modele de învățare automată de înaltă calitate.
• Rezolvați eficient diferite tipuri de probleme de învățare automată supravegheată.
• Scrieți doar codul necesar pentru a iniția procesul de învățare automată.

Acest curs va fi o combinație de teorie și lucrări practice, cu exemple specifice folosite pe parcursul evenimentului.

Acest training conduț în mod live (online sau la sediu) oferă o introducere în domeniul recunoașterii modelelor și a învățării automatizate. Se tocilează aplicări practice în statistici, informatică, procesare de semnale, viziune computerizată, explorare a datelor și bioinformatică.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica metode statistice centrale pentru recunoașterea modelelor.
• Folosi modele cheie precum rețele neuronale și metodele nucleare pentru analiza datelor.
• Implementa tehnici avansate pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Mării acuratețea predicției combinând diferite modele.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și analiștilor de date care doresc să automatizeze, să evalueze și să gestioneze modele predictive utilizând capacitățile de învățare automată ale DataRobot.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să încarce seturi de date în DataRobot pentru a analiza, evalua și verifica calitatea datelor.
• Să construiască și să antreneze modele pentru a identifica variabile importante și pentru a atinge obiectivele de predicție.
• Să interpreteze modelele pentru a crea informații valoroase care sunt utile în luarea deciziilor de afaceri.
• Să monitorizeze și să gestioneze modelele pentru a menține o performanță optimizată de predicție.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să aplice tehnici de inginerie a caracteristicilor pentru a procesa mai bine datele și pentru a obține modele de învățare automată mai bune.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Setați un mediu de dezvoltare optim, inclusiv toate pachetele Python necesare.
.
• Obțineți informații importante prin analizarea caracteristicilor unui set de date.
.
• Optimizați modelele de învățare automată prin adaptarea datelor brute în sine.
.
• Curățați și transformați seturile de date în pregătirea pentru învățarea automată.
.

Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit.

Învățarea profundă este un subdomeniu al învățării automate 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 renumit pentru sintaxa sa clară și lizibilitatea codului.

În cadrul acestei formări live cu instructor, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru telecomunicații utilizând Python pe măsură ce trec prin crearea unui model de învățare profundă a riscului de credit.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele fundamentale ale învățării profunde.
• Să învețe aplicațiile și utilizările învățării profunde în telecomunicații.
• Să utilizeze Python, Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru telecomunicații.
• Să își construiască propriul model de învățare profundă de predicție a renunțării clienților utilizând Python.

Formatul cursului

• Prelegere și discuții interactive.
• O mulțime de exerciții și practică.
• Implementare hands-on într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această instruire live, condusă de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință, analiștilor și dezvoltatorilor de date care doresc să exploreze produsele și caracteristicile AutoML pentru a crea și implementa modele de instruire ML personalizate cu un efort minim.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să exploreze linia de produse AutoML pentru a implementa diferite servicii pentru diverse tipuri de date.
• Să pregătească și să eticheteze seturi de date pentru a crea modele ML personalizate.
• Să instruiască și să gestioneze modelele pentru a produce modele de învățare automată precise și corecte.
• Să facă predicții utilizând modele instruite pentru a îndeplini obiectivele și nevoile de afaceri.

Acest curs se adresează persoanelor care au deja cunoștințe în domeniul științei datelor și al statisticii. Explicațiile oferite sunt concepute fie pentru a servi ca o reamintire pentru cei care sunt deja familiarizați cu conceptele, fie pentru a-i informa pe cei care au un background adecvat.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze Kubeflow în incintă și în cloud utilizând AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Rulați conducte întregi de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Utilizarea Kubeflow pentru a genera și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiți instruiri ML, reglarea hiperparametrilor și servirea sarcinilor de lucru pe mai multe platforme.

Această instruire live, condusă de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru pe un server AWS EC2.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe AWS.
.
• Utilizați EKS (Elastic Kubernetes Service) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe AWS.
.
• Creați și implementați un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
.
• Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
.
• Utilizați alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.
.

Această instruire live, condusă de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru în cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe Azure.
• Utilizați Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe Azure.
.
• Creați și implementați o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
.
• Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
.
• Utilizați alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.
.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze Kubeflow în incintă și în cloud.
• Să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Să ruleze conducte întregi de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Utilizarea Kubeflow pentru a genera și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiți instruiri ML, reglarea hiperparametrilor și servirea sarcinilor de lucru pe mai multe platforme.

Machine Learning este o ramură a inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Python este un limbaj de programare renumit pentru sintaxa clară și lizibilitatea sa. Acesta oferă o colecție excelentă de biblioteci și tehnici bine testate pentru dezvoltarea de aplicații de învățare automată.

În cadrul acestui curs de formare live, condus de un instructor, participanții vor învăța cum să aplice tehnici și instrumente de învățare automată pentru rezolvarea problemelor reale din sectorul bancar.

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

Audiență

• Dezvoltatori
• Oameni de știință în domeniul datelor

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și practică intensă

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează persoanelor tehnice care doresc să învețe cum să implementeze o strategie de învățare automată, maximizând în același timp utilizarea big data.

Până la sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor:

• Înțelegeți evoluția și tendințele pentru învățarea mașinilor.
• Cunoașteți modul în care învățarea automată este utilizată în diferite industrii.
• Familiarizați-vă cu instrumentele, competențele și serviciile disponibile pentru a implementa învățarea automată în cadrul unei organizații.
.
• Înțelegeți cum poate fi utilizată învățarea automată pentru a îmbunătăți extragerea și analiza datelor.
• Învățați ce este un backend de mijloc de date și cum este utilizat de întreprinderi.
.
• Înțelegeți rolul pe care big data și aplicațiile inteligente îl joacă în toate industriile.
.

Acest curs de pregătire este destinat persoanelor care ar dori să aplice Machine Learning în aplicații practice pentru echipa lor. Pregătirea nu se va cufunda în tehnicități și nu se va învârti în jurul conceptelor de bază și aplicațiilor operaționale / de afaceri ale aceluiași.

Public țintă

1. Investitori și antreprenori AI
2. Manageri și Ingineri a căror companie se aventura în spațiul AI
3. Analisti de Business și investitori

Învățarea mecanică este o ramură a inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Python este un limbaj de programare renumit pentru sintaxa clară și lizibilitatea sa. Acesta oferă o colecție excelentă de biblioteci și tehnici bine testate pentru dezvoltarea de aplicații de învățare automată.

În cadrul acestui curs de formare live, condus de un instructor, participanții vor învăța cum să aplice tehnici și instrumente de învățare automată pentru rezolvarea problemelor reale din industria financiară.

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

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele fundamentale ale învățării automate
• Să învețe aplicațiile și utilizările învățării automate în finanțe
• Să dezvolte propria strategie de tranzacționare algoritmică utilizând învățarea automată cu Python

Audiență

• Dezvoltatori
• Oameni de știință în domeniul datelor

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Această instruire live (online sau la fața locului), susținută de un instructor, se adresează cercetătorilor în domeniul datelor care doresc să meargă dincolo de construirea de modele ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați MLflow și bibliotecile și cadrele ML conexe.
• Să aprecieze importanța trasabilității, reproductibilității și capacității de implementare a unui model ML
• Să implementeze modele ML în diferite cloud-uri publice, platforme sau servere on-premise.
• Scalați procesul de implementare ML pentru a găzdui mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
• Crearea unui registru central pentru experimentarea, reproducerea și implementarea modelelor ML.

Acest curs de formare este destinat persoanelor care ar dori să aplice tehnici de bază Machine Learning în Machine Learning în aplicații practice.

Public

Cercetătorii de date și statisticienii care au o anumită familiaritate cu învățarea în mașină și știu cum să programeze programul R. Accentul acestui curs este pus pe aspectele practice ale pregătirii datelor / modelului, execuției, analizei post-hoc și vizualizării. Scopul este de a oferi o introducere practică în învățarea mașinilor pentru participanții interesați de aplicarea metodelor la locul de muncă

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

În cadrul acestei instruiri live cu instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze stiva tehnologică iOS Machine Learning (ML) pe măsură ce trec prin crearea și implementarea unei aplicații mobile iOS.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să creeze o aplicație mobilă capabilă să proceseze imagini, să analizeze texte și să recunoască vorbirea
• Access modele ML pre-antrenate pentru integrarea în aplicații iOS
• Să creeze un model ML personalizat
• Adăugarea suportului Siri Voice la aplicațiile iOS
• Înțelegerea și utilizarea unor cadre precum coreML, Vision, CoreGraphics și GamePlayKit
• Utilizați limbaje și instrumente precum Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda și Spyder

Audiență

• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Această instruire live, condusă de un instructor (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Google ML Kit pentru a construi modele de învățare automată care sunt optimizate pentru procesarea pe dispozitive mobile.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe să dezvolte funcții de învățare automată pentru aplicațiile mobile.
• Să integreze noile tehnologii de învățare automată în aplicațiile Android și iOS utilizând API-urile ML Kit.
• Să îmbunătățească și să optimizeze aplicațiile existente utilizând SDK ML Kit pentru procesarea și implementarea pe dispozitiv.

Acest training în direct de instruire în Dobrogea (online sau presencial) se adresează profesionistilor intermediari din domeniul afacerilor și al tehnologiei care doresc să aplică tehnici de învățare automatizată pentru a rezolva provocările reale ale afacerilor folosind studii de caz practice și instrumente interactive.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă cum se integrează învățarea automatizată în sistemele moderne AI și strategiile de afaceri.
• Să identifice metode adecvate de învățare automatizată pentru diferite probleme ale afacerilor.
• Să preproceseze și să transforme datele de afaceri pentru sarcinile de învățare automatizată.
• Să aplique tehnici de bază de învățare automatizată, cum ar fi clasificarea, regresia, gruparea și previziunea seriilor temporale.
• Să interpreteze și să evalueze modelele de învățare automatizată în contextul luării deciziilor de afaceri.
• Să obțină experiență practică prin studii de caz și să aplice tehniciile învățate la scenarii practice.

Această cursă introduce metodele de învățare automată în aplicațiile robotice.

Oferește o panoramă amplă a metodelor existente, motivațiilor și principalelor idei în contextul recunoașterii modelelor.

După un scurt fundal teoretic, participanții vor efectua exerciții simple folosind software open source (de obicei R) sau orice alt software popular.

Acest training guițit de un instrucțurator în Dobrogea (online sau pe local) se adresează analistilor de date intermediari, dezvoltatorilor sau aspiranții științifici ai datelor care doresc să aplică tehnici de învățare automatizată în Python pentru a extrage îndrumări, a face previziuni și a automate deciziile bazate pe date.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor putea:

• Să înțeleagă și să diferențieze principalele paradigme ale învățării automatizate.
• Să exploreze tehnici de preprocesare a datelor și metricile de evaluare a modelului.
• Să aplique algoritmi de învățare automatizată pentru a rezolva probleme reale cu date.
• Să folosească bibliotecile Python și notebook-urile Jupyter pentru dezvoltarea practică.
• Să construiască modele pentru previziuni, clasificare, recomandări și grupare.

Pattern Matching este o tehnică utilizată pentru a localiza modele specifice în cadrul unei imagini. Aceasta poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specifice în cadrul unei imagini capturate, de exemplu eticheta așteptată pe un produs defect într-o linie de fabricație sau dimensiunile specificate ale unei componente. Este diferită de "Pattern Recognition" (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de eșantioane înrudite) prin faptul că dictează în mod specific ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul cursului

• Acest curs prezintă abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii modelelor, așa cum se aplică la Machine Vision.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Dobrogea (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de date și inginerilor software care doresc să utilizeze Random Forest pentru a construi algoritmi de învățare automată pentru seturi mari de date.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Configurați mediul de dezvoltare necesar pentru a începe să construiască modele de învățare automată cu Random forest.
• Înțeleagă avantajele Random Forest și cum să îl implementeze pentru a rezolva probleme de clasificare și regresie.
• Să învețe cum să gestioneze seturi mari de date și să interpreteze arbori de decizie multipli în Random Forest.
• Evaluați și optimizați performanța modelului de învățare automată prin reglarea hiperparametrilor.

RapidMiner este o platformă software open source pentru știința datelor pentru prototiparea și dezvoltarea rapidă a aplicațiilor. Acesta include un mediu integrat pentru pregătirea datelor, învățarea automată, învățarea profundă, extragerea textelor și analiza predictivă.

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

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze RapidMiner
• Pregătirea și vizualizarea datelor cu RapidMiner
• Să valideze modele de învățare automată
• Mashup date și să creeze modele predictive
• Să operaționalizeze analizele predictive în cadrul unui proces de afaceri
• Depanarea și optimizarea RapidMiner

Audiență

• Oameni de știință în domeniul datelor
• ingineri
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Notă

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.