Uczenie Maszynowe dla Biznesu i Zastosowań Sztucznej Inteligencji - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać AdaBoost do budowania algorytmów wzmacniających w uczeniu maszynowym z wykorzystaniem Pythona.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do budowania modeli uczenia maszynowego z użyciem AdaBoost.
• Zrozumieć podejście uczenia zespołowego oraz sposób implementacji adaptacyjnego wzmacniania.
• Nauczyć się budować modele AdaBoost w celu wzmocnienia algorytmów uczenia maszynowego w Pythonie.
• Wykorzystać strojenie hiperparametrów, aby zwiększyć dokładność i wydajność modeli AdaBoost.

Ten kurs obejmuje zagadnienia związane z AI (ze szczególnym naciskiem na Uczenie Maszynowe i Głębokie Uczenie) w przemyśle motoryzacyjnym. Pomaga określić, która technologia może być (potencjalnie) wykorzystana w różnych sytuacjach w samochodzie: od prostych zadań automatyzacji, przez rozpoznawanie obrazów, po autonomiczne podejmowanie decyzji.

Zagłębianie się w podstawy sztucznej inteligencji ujawnia, jak inteligentna technologia przekształca strategię cyfrową, automatyzację i podejmowanie decyzji w ramach operacji przedsiębiorstwa. Analizuje kluczowe koncepcje obejmujące historię AI, ramy rozwiązywania problemów, reprezentację wiedzy, wnioskowanie w warunkach niepewności oraz paradygmaty uczenia maszynowego, a także komunikację, percepcję i działania autonomiczne. Prowadzi menedżerów i architektów w ocenie możliwości transformacji napędzanej przez AI, ocenie pojawiających się trendów technologicznych oraz integracji praktycznych inteligentnych rozwiązań w celu przyspieszenia elastyczności biznesowej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do biologów, którzy chcą zrozumieć, jak działa AlphaFold, i wykorzystywać modele AlphaFold jako przewodniki w swoich badaniach eksperymentalnych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe zasady działania AlphaFold.
• Poznać, jak działa AlphaFold.
• Nauczyć się interpretować przewidywania i wyniki AlphaFold.

Sztuczna Sieć Neuronowa to model obliczeniowy danych używany w rozwoju systemów Sztucznej Inteligencji (AI), które są zdolne do wykonywania "inteligentnych" zadań. Sieci Neuronowe są powszechnie stosowane w zastosowaniach Uczenia Maszynowego (ML), które same w sobie są jedną z implementacji AI. Głębokie Uczenie się to podzbiór ML.

Stosowana sztuczna inteligencja od podstaw w Pythonie wyposaża programistów i analityków danych w podstawowe techniki budowania rozwiązań uczenia maszynowego od zera przy użyciu Pythona. Kurs obejmuje podstawowe zasady nadzorowanego uczenia maszynowego, takie jak klasyfikacja i regresja, nienadzorowane uczenie maszynowe, w tym klasteryzacja i wykrywanie anomalii, oraz zaawansowane architektury sieci neuronowych. Prezentuje sprawdzone metody pracy z bibliotekami scikit-learn, Apache Spark MLlib oraz Jupyter notebooks w celu praktycznego rozwoju AI. Pomaga profesjonalistom wdrażać praktyczne modele uczenia maszynowego, oceniać ograniczenia algorytmów i realizować projekty aplikacyjne służące rozwiązywaniu rzeczywistych problemów.

Ten prowadzony przez instruktora, live trening w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do badaczy i programistów, którzy chcą używać Chainera do budowania i trenowania sieci neuronowych w Pythonie, jednocześnie ułatwiając debugowanie kodu.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć tworzenie modeli sieci neuronowych.
• Zdefiniować i zaimplementować modele sieci neuronowych przy użyciu zrozumiałego kodu źródłowego.
• Wykonywać przykłady i modyfikować istniejące algorytmy w celu optymalizacji modeli treningowych głębokiego uczenia, wykorzystując jednocześnie GPU do wysokiej wydajności.

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 szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) wprowadza w dziedzinę rozpoznawania wzorców i uczenia maszynowego. Porusza praktyczne zastosowania w statystyce, informatyce, przetwarzaniu sygnałów, przetwarzaniu obrazów, eksploracji danych i bioinformatyce.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Stosować podstawowe metody statystyczne w rozpoznawaniu wzorców.
• Wykorzystywać kluczowe modele, takie jak sieci neuronowe i metody jądrowe, do analizy danych.
• Implementować zaawansowane techniki rozwiązywania złożonych problemów.
• Poprawiać dokładność predykcji poprzez łączenie różnych modeli.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, naukowców zajmujących się danymi oraz praktyków AI na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać TensorFlow Lite w aplikacjach Edge AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TensorFlow Lite i jego rolę w Edge AI.
• Tworzyć i optymalizować modele AI przy użyciu TensorFlow Lite.
• Wdrażać modele TensorFlow Lite na różnych urządzeniach brzegowych.
• Wykorzystywać narzędzia i techniki do konwersji i optymalizacji modeli.
• Wdrażać praktyczne aplikacje Edge AI przy użyciu TensorFlow Lite.

Kubeflow to platforma open-source zaprojektowana w celu usprawnienia budowania, trenowania i wdrażania obciążeń związanych z uczeniem maszynowym na Kubernetes.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie początkującym i średniozaawansowanym, którzy chcą budować niezawodne przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym przy użyciu Kubeflow.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy zdobędą umiejętności:

• Poruszania się po ekosystemie Kubeflow i jego podstawowych komponentach.
• Tworzenia powtarzalnych przepływów pracy za pomocą Kubeflow Pipelines.
• Uruchamiania skalowalnych zadań treningowych na Kubernetes.
• Efektywnego serwowania modeli uczenia maszynowego przy użyciu Kubeflow Serving.

Format kursu

• Prezentacje z przewodnikiem i dyskusje grupowe.
• Praktyczne laboratoria z rzeczywistymi komponentami Kubeflow.
• Ćwiczenia praktyczne budujące kompleksowe przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym.

Opcje dostosowania kursu

• Można zorganizować dostosowane wersje tego szkolenia, aby dostosować je do stosowanej technologii i wymagań projektowych Twojego zespołu.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów oprogramowania, którzy chcą wykorzystać Random Forest do budowania algorytmów uczenia maszynowego dla dużych zbiorów danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do rozpoczęcia budowania modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem Random Forest.
• Zrozumieć zalety Random Forest oraz jak go zaimplementować, aby rozwiązywać problemy klasyfikacji i regresji.
• Nauczyć się zarządzać dużymi zbiorami danych oraz interpretować wiele drzew decyzyjnych w Random Forest.
• Oceniać i optymalizować wydajność modelu uczenia maszynowego poprzez dostrajanie hiperparametrów.

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.