Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w produkcji półprzewodników - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi, a także mniej technicznych osób, które chcą używać Auto-Keras do automatyzacji procesu wyboru i optymalizacji modelu uczenia maszynowego.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Automatyzować proces szkolenia wysoce efektywnych modeli uczenia maszynowego.
• Automatycznie wyszukiwać najlepsze parametry dla modeli głębokiego uczenia.
• Budować wysoce dokładne modele uczenia maszynowego.
• Wykorzystywać moc uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników technicznych z doświadczeniem w dziedzinie uczenia maszynowego, którzy chcą optymalizować modele do wykrywania złożonych wzorców w dużych zbiorach danych przy użyciu frameworków AutoML.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników o różnym poziomie zaawansowania, którzy chcą wykorzystać platformę AutoML firmy Google do tworzenia niestandardowych chatbotów na różne zastosowania.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy tworzenia chatbotów.
• Poruszać się po Google Cloud Platform i uzyskiwać dostęp do AutoML.
• Przygotowywać dane do trenowania modeli chatbotów.
• Trenować i oceniać niestandardowe modele chatbotów za pomocą AutoML.
• Wdrażać i integrować chatboty na różnych platformach i kanałach.
• Monitorować i optymalizować wydajność chatbotów w czasie.

To ten szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) wprowadza w dziedzinę rozpoznawania wzorców i uczenia maszynowego. Dotyka ono praktycznych zastosowań w statystyce, informatyce, przetwarzaniu sygnałów, komputerowym rozpoznawaniu wzorców, górnictwie danych i bioinformatyce.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zastosować podstawowe metody statystyczne do rozpoznawania wzorców.
• Wykorzystać kluczowe modele, takie jak sieci neuronowe i metody jąder do analizy danych.
• Wdrożyć zaawansowane techniki do rozwiązywania złożonych problemów.
• Poprawić dokładność prognoz łącząc różne modele.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi i analityków danych, którzy chcą automatyzować, oceniać i zarządzać modelami predykcyjnymi przy użyciu możliwości uczenia maszynowego DataRobot.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wczytywać zbiory danych w DataRobot w celu analizy, oceny i kontroli jakości danych.
• Tworzyć i trenować modele w celu identyfikacji ważnych zmiennych i osiągania celów predykcyjnych.
• Interpretować modele, aby tworzyć wartościowe wnioski przydatne w podejmowaniu decyzji biznesowych.
• Monitorować i zarządzać modelami w celu utrzymania zoptymalizowanej wydajności predykcyjnej.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, analityków danych i programistów, którzy chcą poznać AutoML produkty i funkcje do tworzenia i wdrażania niestandardowych modeli szkoleniowych ML przy minimalnym wysiłku.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Eksplorować linię produktów AutoML w celu wdrożenia różnych usług dla różnych typów danych.
• Przygotowywać i etykietować zestawy danych w celu tworzenia niestandardowych modeli ML.
• Trenować i zarządzać modelami w celu tworzenia dokładnych i uczciwych modeli uczenia maszynowego.
• Tworzyć prognozy przy użyciu wytrenowanych modeli, aby spełnić cele i potrzeby biznesowe.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do programistów, którzy chcą wykorzystać Google ML Kit do budowania modeli uczenia maszynowego zoptymalizowanych do przetwarzania na urządzeniach mobilnych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do tworzenia funkcji uczenia maszynowego dla aplikacji mobilnych.
• Zintegrować nowe technologie uczenia maszynowego w aplikacjach na Androida i iOS za pomocą API ML Kit. 
• Ulepszać i optymalizować istniejące aplikacje za pomocą SDK ML Kit do przetwarzania i wdrażania na urządzeniach.

Pattern Matching to technika używana do lokalizowania określonych wzorców na obrazie. Może być używana do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie w linii produkcyjnej lub określonych wymiarów komponentu. Różni się od "Pattern Recognition" (który rozpoznaje ogólne wzorce w oparciu o większe zbiory powiązanych próbek) tym, że konkretnie określa, czego szukamy, a następnie mówi nam, czy oczekiwany wzorzec istnieje, czy nie.

Format kursu

• Kurs ten wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców w odniesieniu do Machine Vision.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zawodowców na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zastosować techniki naprawy przewidywanej przez AI w produkcji półprzewodników, aby poprawić wydajność produkcji i zmniejszyć nieoczekiwane awarie sprzętu.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrażać modele AI do przewidywania awarii sprzętu w produkcji półprzewodników.
• Analizować dane serwisowe w celu identyfikacji wzorców i trendów wskazujących na potencjalne problemy.
• Integrować naprawę przewidywaną przez AI z istniejącymi przepływami pracy produkcji.
• Zmniejszać czas przestoju i koszty serwisowe dzięki proaktywnemu zarządzaniu sprzętem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą nauczyć się, jak używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywać narzędzia analityczne do prognozowania szeregów czasowych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Nauczyć się stosować metodologię CRISP-DM, wybierać odpowiednie algorytmy uczenia maszynowego oraz poprawiać konstrukcję i wydajność modeli.
• Wykorzystać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz korzystać z narzędzi analitycznych do prognozowania szeregów czasowych.

RapidMiner to otwarta platforma programowa do nauki o danych, przeznaczona do szybkiego prototypowania i rozwoju aplikacji. Zawiera zintegrowane środowisko do przygotowywania danych, uczenia maszynowego, uczenia głębokiego, analizy tekstu i analizy predykcyjnej. 

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora uczestnicy nauczą się, jak korzystać z RapidMiner Studio do przygotowywania danych, uczenia maszynowego i wdrażania modeli predykcyjnych. 

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować RapidMiner
• Przygotować i wizualizować dane za pomocą RapidMiner
• Weryfikować modele uczenia maszynowego
• Integrować dane i tworzyć modele predykcyjne
• Wdrażać analizę predykcyjną w procesach biznesowych
• Rozwiązywać problemy i optymalizować RapidMiner

Odbiorcy

• Analitycy danych
• Inżynierowie
• Programiści

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

Uwaga

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia.