Kod kursu
mlentre
Czas trwania
21 godzin
szkolenie zdalne: 3 lub 6 dni
szkolenie stacjonarne: 3 dni
Wymagania
- Should have basic knowledge of business operation, and technical knowledge as well
- Must have basic understanding of software and systems
- Basic understanding of Statistics (in Excel levels)
Opis
To szkolenie jest przeznaczone dla osób, które chciałyby zastosować Machine Learning w praktycznych zastosowaniach swojego zespołu. Szkolenie nie zagłębi się w szczegóły techniczne i skupi się wokół podstawowych pojęć i zastosowań biznesowych / operacyjnych.
Docelowi odbiorcy
- Inwestorzy i przedsiębiorcy AI
- Menedżerowie i inżynierowie, których firma zapuszcza się w przestrzeń AI
- Analitycy Business i inwestorzy
Machine Translated
Plan Szkolenia
Introduction to Neural Networks
Introduction to Applied Machine Learning
- Statistical learning vs. Machine learning
- Iteration and evaluation
- Bias-Variance trade-off
Machine Learning with Python
- Choice of libraries
- Add-on tools
Machine learning Concepts and Applications
Regression
- Linear regression
- Generalizations and Nonlinearity
- Use cases
Classification
- Bayesian refresher
- Naive Bayes
- Logistic regression
- K-Nearest neighbors
- Use Cases
Cross-validation and Resampling
- Cross-validation approaches
- Bootstrap
- Use Cases
Unsupervised Learning
- K-means clustering
- Examples
- Challenges of unsupervised learning and beyond K-means
Short Introduction to NLP methods
- word and sentence tokenization
- text classification
- sentiment analysis
- spelling correction
- information extraction
- parsing
- meaning extraction
- question answering
Artificial Intelligence & Deep Learning
Technical Overview
- R v/s Python
- Caffe v/s Tensor Flow
- Various Machine Learning Libraries
Industry Case Studies
Zniżki i promocje
-
2021-08-09 2021-08-11Białystok, ul. Malmeda 1