Machine Learning Formare în Sud-Vest

Această formare condusă de un instructor, live în Sud-Vest (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 Sud-Vest (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.

Acest training live, condus de un instructor în Sud-Vest (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor, data scientist-ilor și entuziaștilor de tehnologie de nivel intermediar, care doresc să dobândească abilități practice în implementarea modelelor AI pe dispozitive edge pentru diverse aplicații.

La finalul acestui training, vei fi capabil să:

• Să înțelegi principiile Edge AI și beneficiile acestora.
• Să configurezi și să setezi mediul de calcul edge.
• Să dezvolti, antrenezi și să optimizezi modelele AI pentru implementarea pe edge.
• Să implementezi soluții AI practice pe dispozitive edge.
• Să evaluezi și să îmbunătățești performanța modelelor implementate pe edge.
• Să abordezi aspectele etice și de securitate în aplicațiile Edge AI.

Acest training condus de un instructor, live în Sud-Vest (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.

Aceasta este o sesiune de training condusă de instructor în Sud-Vest, care te oferă abilitățile necesare pentru a proiecta, a optimiza și a implementa pipeline-uri complete TinyML. Vei învăța să colectezi date, să antrenezi modele cu consum redus de energie și să testezi aplicații în lumea reală, folosind laboratoare practice.

Această formare condusă de un instructor, live în Sud-Vest (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 Sud-Vest (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 Sud-Vest (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.

Acest training condus de un instructor în Sud-Vest pregătește profesioniții avansați să securizeze pipeline-urile TinyML pe dispozitive edge. Vei învăța să implementezi tehnici de păstrare a confidențialității, să întărești modelele împotriva amenințărilor adversare și să aplici bunele practici pentru gestionarea securizată a datelor în medii cu resurse limitate.

Această instruire condusă de un instructor, în format live Sud-Vest (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 Sud-Vest (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 Sud-Vest (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 Sud-Vest (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 Sud-Vest (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 Sud-Vest (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 Sud-Vest (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 Sud-Vest (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 Sud-Vest (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 training live, condusă de un trainer, în Sud-Vest pregătește practicienii avansați să optimizeze modelele TinyML pentru dispozitivele embedded cu resurse limitate. Participanții vor aplica cuantizarea și pruning-ul, vor implementa pipeline-uri de inferență cu latență redusă și vor efectua benchmarking-ul performanței în funcție de limitele de memorie și energie.

Acest training condus de un instructor, în format live Sud-Vest (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 Sud-Vest (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.

Această instruire condusă de un instructor, live în Sud-Vest (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 Sud-Vest (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 live, condus de instructor, din Sud-Vest (online sau la fața locului), se adresează specialiștilor în date și inginerilor machine learning cu nivel intermediar spre avansat, cercetătorilor deep learning și experților computer vision care doresc să își extindă cunoștințele și abilitățile privind învățarea profundă pentru generarea de imagini din text.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă arhitecturile și tehnicile avansate de deep learning utilizate pentru generarea de imagini din text.
• 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.
• Să ajusteze hiperparametrii pentru o mai bună performanță a modelului și capacitatea de generalizare.
• Să integreze Stable Diffusion cu alte framework-uri și instrumente de deep learning.

Această formare condusă de un instructor, live în Sud-Vest (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 Sud-Vest (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 Sud-Vest (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 Sud-Vest (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 Sud-Vest (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.

Acest program de 8 zile oferă un parcurs complet, pornind de la fundamentul solid al ingineriei Python până la design-ul avansat al sistemelor AI. Participanții dezvoltă practici riguroase de scriere a codului, stăpânesc metodele de învățare statistică și deep learning și construiesc sisteme generative AI bazate pe agenți, gata pentru producție. Accentul se pune pe fiabilitate, evaluare, siguranță și implementare în lumea reală, mai degrabă decât doar pe experimentare.

Acest training condus de un instructor, live în Sud-Vest (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 Sud-Vest (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.

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 formare live, condusă de un instructor în Sud-Vest (online sau la fața locului), se adresează dezvoltatorilor și oamenilor de știință a datelor care doresc să creeze, să desfășoare și să gestioneze fluxuri de lucru pentru învățarea mașină pe Kubernetes.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• instaleze și configureze Kubeflow în infrastructură proprie (on-premise) și în cloud.
• construiască, să desfășoare și să gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• ruleze întregi pipeline-uri de învățare mașină pe arhitecturi diverse și în medii cloud.
• utilizeze Kubeflow pentru a genera și a gestiona caiete Jupyter (notebooks).
• construiască sarcini de lucru pentru antrenare ML, ajustarea hiperparameterelor și servitire (serving) pe mai multe platforme.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în Sud-Vest (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 Sud-Vest (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 live, condus de un instructor, în Sud-Vest (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor și datasciențiștilor care doresc să utilizeze TensorFlow 2.x pentru a construi predictoare, clasificatoare, modele generative, rețele neuronale și altele.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze TensorFlow 2.x.
• Înțeleagă beneficiile TensorFlow 2.x față de versiunile anterioare.
• Construiască modele de deep learning.
• Implementeze un clasificator de imagini avansat.
• Deployeze un model de deep learning pe cloud, pe dispozitive mobile și IoT.