Supervised Learning Formare în Dobrogea

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.

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 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.

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

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

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

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

Acest 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 oamenilor de știință de date și analiștilor de date care doresc să automatizeze, să evalueze și să gestioneze modele predictive folosind capacitățile de învățare automată ale DataRobot.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

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

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

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

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

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

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

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

Formatul Cursului

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

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

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

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

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

Publicul țintă

• Specialiști în știința datelor
• Ingineri
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensivă

Notă

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