Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Codzienna praca (w sposób scentralizowany)
- Zatwierdzanie
- Przeglądanie
- Tagowanie i rozgałęzianie
- Scalanie
- [Praca zdalna
- Udostępnianie pracy
Koncepcje Git
- Obiekty Git
- Rozproszone repozytoria
- Autorzy i osoby zatwierdzające
- Łączenie prac przez e-mail
- Scalanie prac z innych repozytoriów
- Scalanie w Octopusie
Proces migracji nawyków
- Mirroring Subversion
- Praca z Gitem w sposób scentralizowany
- Przejście do modelu rozproszonego
- Przykłady procesu migracji (projekty Open Source)
Hydraulika Git i tematy zaawansowane
- Polecenia Git
- Podpisy
- Ignorowanie i wykluczanie
Migracja i łączenie
- Korzystanie z klonu Git SVN
- Praca z repozytorium Subversion i kopią roboczą Git
Wymagania
Wymagana znajomość Go lub Subversion (SVN).
7 godzin
Opinie uczestników (7)
**Course Outline****Course Title:** Introduction to Machine Learning**Course Duration:** 12 weeks**Course Description:**This course provides an in-depth introduction to the fundamentals of machine learning. Students will learn the core concepts and techniques used in machine learning, including supervised and unsupervised learning, as well as practical applications. By the end of the course, students will be able to implement machine learning algorithms and evaluate their performance.**Course Objectives:**- Understand the basic principles of machine learning.- Implement machine learning algorithms using popular frameworks such as Scikit-learn and TensorFlow.- Evaluate the performance of machine learning models.- Apply machine learning techniques to real-world problems.**Weekly Schedule:****Week 1: Introduction to Machine Learning**- Definition and history of machine learning.- Types of machine learning: supervised, unsupervised, and reinforcement learning.- Key applications of machine learning in various industries.**Week 2: Supervised Learning**- Introduction to supervised learning.- Linear regression and logistic regression.- Evaluation metrics for supervised learning models.**Week 3: Unsupervised Learning**- Introduction to unsupervised learning.- Clustering algorithms: K-means and hierarchical clustering.- Dimensionality reduction techniques: PCA and t-SNE.**Week 4: Model Evaluation**- Cross-validation techniques.- Overfitting and underfitting.- Hyperparameter tuning.**Week 5: Feature Engineering**- Importance of feature selection and engineering.- Techniques for feature scaling and normalization.- Handling missing data.**Week 6: Advanced Supervised Learning**- Decision trees and random forests.- Support Vector Machines (SVM).- Ensemble methods.**Week 7: Deep Learning Basics**- Introduction to neural networks.- Convolutional Neural Networks (CNNs).- Recurrent Neural Networks (RNNs).**Week 8: Natural Language Processing (NLP)**- Introduction to NLP.- Text preprocessing techniques.- Sentiment analysis and topic modeling.**Week 9: Reinforcement Learning**- Introduction to reinforcement learning.- Q-learning and deep Q-networks.- Applications of reinforcement learning.**Week 10: Practical Applications**- Case studies in machine learning.- Real-world projects and datasets.- Ethical considerations in machine learning.**Week 11: Model Deployment**- Deploying machine learning models.- Using cloud services for model deployment.- Monitoring and maintaining deployed models.**Week 12: Final Project**- Students will work on a final project.- Presentation of project findings.- Course review and final exam.**Assessment:**- Participation in discussions: 10%- Weekly assignments: 30%- Midterm project: 20%- Final project: 40%**Prerequisites:**- Basic knowledge of Python programming.- Familiarity with statistics and probability.- Understanding of linear algebra concepts.
Nicola - OHB System AG
Szkolenie - Git for Victims of Subversion
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
ćwiczenia, gdy ktoś miał problem, był on wyświetlany, aby wszyscy mogli z tego nauczyć się
Hania - OHB System AG
Szkolenie - Git for Victims of Subversion
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Dodał mi dobrego zrozumienia różnic między SVN a GIT.
Chris - Adder Technology Ltd
Szkolenie - Git for Victims of Subversion
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Mnóstwo ćwiczeń, trener podążał za "przepływem" dyskusji / potrzeb uczestników
Martin - OHB System AG
Szkolenie - Git for Victims of Subversion
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Tempo oraz wiedza merytoryczna.
Mateusz Gajewski - ITS International Services Sp. z o.o.
Szkolenie - Git for Victims of Subversion
Prowadzący szybko i z zaangażowaniem odpowiadał na pytania.
Jakub Surma - ITS International Services Sp. z o.o.
Szkolenie - Git for Victims of Subversion
Bardzo dobry mieszanki teorii i ćwiczeń
Olaf Horn - Wolfgang Metzner GmbH & Co. KG
Szkolenie - Git for Victims of Subversion
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
