Szkolenia Machine Learning w Polsce

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą zrozumieć koncepcję wstępnie wytrenowanych modeli i dowiedzieć się, jak zastosować je do rozwiązywania rzeczywistych problemów bez budowania modeli od zera.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć koncepcję i zalety wstępnie wytrenowanych modeli.
• Zapoznać się z różnymi architekturami wstępnie wytrenowanych modeli i ich przypadkami użycia.
• Dostroić wstępnie wytrenowany model do określonych zadań.
• Wdrożyć wstępnie wytrenowane modele w prostych projektach uczenia maszynowego.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla uczestników o różnym poziomie wiedzy, którzy chcą wykorzystać platformę Google AutoML do tworzenia niestandardowych chatbotów do różnych zastosowań.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy rozwoju chatbota.
• Poruszać się po platformie Google Cloud Platform i uzyskiwać dostęp do AutoML.
• Przygotowywać dane do trenowania modeli chatbotów.
• Trenować i oceniać niestandardowe modele chatbotów przy użyciu AutoML.
• Wdrażanie i integrowanie chatbotów z różnymi platformami i kanałami.
• Monitorowanie i optymalizacja wydajności chatbota w czasie.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers, machine learning engineers, and system architects who wish to optimize AI models for edge deployment.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the challenges and requirements of deploying AI models on edge devices.
• Apply model compression techniques to reduce the size and complexity of AI models.
• Utilize quantization methods to enhance model efficiency on edge hardware.
• Implement pruning and other optimization techniques to improve model performance.
• Deploy optimized AI models on various edge devices.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers, data scientists, and tech enthusiasts who wish to gain practical skills in deploying AI models on edge devices for various applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the principles of Edge AI and its benefits.
• Set up and configure the edge computing environment.
• Develop, train, and optimize AI models for edge deployment.
• Implement practical AI solutions on edge devices.
• Evaluate and improve the performance of edge-deployed models.
• Address ethical and security considerations in Edge AI applications.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą opanować technologie stojące za systemami autonomicznymi.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Projektować i wdrażać modele AI do autonomicznego podejmowania decyzji.
• Opracować algorytmy sterowania dla autonomicznej nawigacji i unikania przeszkód.
• Zapewnić bezpieczeństwo i niezawodność systemów autonomicznych opartych na sztucznej inteligencji.
• Zintegrować systemy autonomiczne z istniejącymi ramami robotyki i sztucznej inteligencji.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) skierowane jest do zaawansowanych zawodowców, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę na temat modeli uczenia maszynowego, poprawić umiejętności w optymalizacji hiperparametrów i nauczyć się skutecznego wdrażania modeli za pomocą Google Colab.

• Wdrażanie zaawansowanych modeli uczenia maszynowego za pomocą popularnych ram frameworks takich jak Scikit-learn i TensorFlow.
• Optymalizowanie wydajności modeli poprzez optymalizację hiperparametrów.
• Wdrażanie modeli uczenia maszynowego w rzeczywistych aplikacjach za pomocą Google Colab.
• Współpraca i zarządzanie dużymi projektami uczenia maszynowego w Google Colab.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować techniki sztucznej inteligencji w celu optymalizacji zarządzania wydajnością w produkcji półprzewodników.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Analizować dane produkcyjne w celu identyfikacji czynników wpływających na wskaźniki wydajności.
• Wdrożyć algorytmy AI w celu usprawnienia procesów zarządzania wydajnością.
• Optymalizować parametry produkcji w celu zmniejszenia liczby defektów i poprawy wydajności.
• Zintegrować zarządzanie wydajnością oparte na sztucznej inteligencji z istniejącymi przepływami pracy produkcyjnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub stacjonarnie w Polsce, jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów z zakresu biznesu i sztucznej inteligencji, którzy chcą zastosować uczenie maszynowe w biznesie, prognozowaniu i systemach opartych na sztucznej inteligencji za pomocą rzeczywistych studiów przypadku i narzędzi opartech o Python.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć, jak uczenie maszynowe wpisuje się w sztuczną inteligencję i strategię biznesową.
• Zastosować techniki uczenia nadzorowanego i nie nadzorowanego do złożonych problemów biznesowych.
• Przetworzyć i transformować dane dla modelowania.
• Używać sieci neuronowych do zadań klasyfikacji i prognozowania.
• Wykonywać prognozy sprzedaży za pomocą metod statystycznych i opartych o uczenie maszynowe.
• Wdrażać klasteryzację i wydobywanie reguł asocjacyjnych do segmentacji klientów i odkrywania wzorców.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować najnowocześniejsze techniki sztucznej inteligencji do automatyzacji projektowania półprzewodników, poprawiając wydajność, dokładność i innowacyjność w projektowaniu i weryfikacji chipów.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zastosować zaawansowane techniki AI w celu optymalizacji procesów projektowania półprzewodników.
• Zintegrować modele uczenia maszynowego z narzędziami EDA w celu usprawnienia weryfikacji projektu.
• Opracowywać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji dla złożonych wyzwań projektowych w produkcji chipów.
• Wykorzystać sieci neuronowe do poprawy dokładności i szybkości automatyzacji projektowania.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zrozumieć i zastosować techniki sztucznej inteligencji do optymalizacji procesów produkcji półprzewodników.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć metodologie AI do optymalizacji procesów w produkcji chipów.
• Wdrożyć modele AI w celu zwiększenia wydajności i zmniejszenia liczby defektów.
• Analizować dane procesowe w celu identyfikacji kluczowych parametrów optymalizacji.
• Zastosować techniki uczenia maszynowego w celu dostrojenia procesów produkcji półprzewodników.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do średnio zaawansowanych uczestników, którzy chcą zautomatyzować i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego, w tym szkoleniem modeli, walidacją i wdrażaniem przy użyciu Apache Airflow.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować Apache Airflow do orkiestracji przepływu pracy uczenia maszynowego.
• Zautomatyzować wstępne przetwarzanie danych, szkolenie modeli i zadania walidacji.
• Zintegrować Airflow z platformami i narzędziami uczenia maszynowego.
• Wdrażanie modeli uczenia maszynowego przy użyciu zautomatyzowanych potoków.
• Monitorowanie i optymalizacja przepływów pracy uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarne) jest skierowane do data scientistów i programistów na poziomie średnim, którzy chcą skutecznie stosować algorytmy uczenia maszynowego w środowisku Google Colab.

• Konfiguracja i nawigacja w Google Colab dla projektów uczenia maszynowego.
• Zrozumienie i stosowanie różnych algorytmów uczenia maszynowego.
• Wykorzystanie bibliotek takich jak Scikit-learn do analizy i przewidywania danych.
• Wdrożenie modeli uczenia nadzorowanego i niedozorowanego.
• Skuteczne optymalizowanie i ocena modeli uczenia maszynowego.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use ML.NET machine learning models to automatically derive projections from executed data analysis for enterprise applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install ML.NET and integrate it into the application development environment.
• Understand the machine learning principles behind ML.NET tools and algorithms.
• Build and train machine learning models to perform predictions with the provided data smartly.
• Evaluate the performance of a machine learning model using the ML.NET metrics.
• Optimize the accuracy of the existing machine learning models based on the ML.NET framework.
• Apply the machine learning concepts of ML.NET to other data science applications.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla profesjonalistów danych na poziomie średnim, którzy chcą zastosować techniki uczenia maszynowego do problemów biznesowych opartych na danych, w tym prognozowania sprzedaży i modelowania predykcyjnego za pomocą sieci neuronowych.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe pojęcia i rodzaje uczenia maszynowego.
• Zastosować kluczowe algorytmy do klasyfikacji, regresji, klasteryzacji i analizy asocjacyjnej.
• Przeprowadzać eksploracyjną analizę danych i przygotowywanie danych za pomocą Python.
• Wykorzystać sieci neuronowe do zadań modelowania nieliniowego.
• Wdrożyć analitykę predykcyjną do biznesowych prognoz, w tym danych sprzedażowych.
• Ocenić i optymalizować wydajność modeli za pomocą technik wizualnych i statystycznych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego, badaczy głębokiego uczenia się i ekspertów od wizji komputerowej, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę i umiejętności w zakresie głębokiego uczenia się w celu generowania tekstu na obraz.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zaawansowane architektury i techniki głębokiego uczenia się do generowania tekstu na obraz.
• Wdrożyć złożone modele i optymalizacje dla wysokiej jakości syntezy obrazu.
• Optymalizować wydajność i skalowalność dla dużych zbiorów danych i złożonych modeli.
• Dostrajanie hiperparametrów w celu uzyskania lepszej wydajności i uogólnienia modelu.
• Integracja Stable Diffusion z innymi strukturami i narzędziami głębokiego uczenia się

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, którzy chcą podnieść swoje umiejętności w zakresie wykrywania zagrożeń opartych na sztucznej inteligencji i reagowania na incydenty.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Wdrożyć zaawansowane algorytmy AI do wykrywania zagrożeń w czasie rzeczywistym.
• Dostosować modele AI do konkretnych wyzwań związanych z cyberbezpieczeństwem.
• Opracowywać przepływy pracy automatyzacji w celu reagowania na zagrożenia.
• Zabezpieczyć narzędzia bezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji przed atakami przeciwników.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, którzy chcą dowiedzieć się, jak wykorzystać sztuczną inteligencję do lepszego wykrywania zagrożeń i reagowania na nie.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zastosowania AI w cyberbezpieczeństwie.
• Wdrożyć algorytmy AI do wykrywania zagrożeń.
• Zautomatyzować reagowanie na incydenty za pomocą narzędzi AI.
• Zintegrować sztuczną inteligencję z istniejącą infrastrukturą cyberbezpieczeństwa.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla biologów, którzy chcą zrozumieć, jak działa AlphaFold i używać modeli AlphaFold jako przewodników w swoich badaniach eksperymentalnych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe zasady AlphaFold.
• Dowiedzieć się, jak działa AlphaFold.
• Dowiedzieć się, jak interpretować prognozy i wyniki AlphaFold.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych analityków danych i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać Weka do wykonywania zadań eksploracji danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Weka.
• Zrozumieć środowisko Weka i środowisko pracy.
• Wykonywać zadania eksploracji danych przy użyciu Weka.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych analityków danych, którzy chcą dowiedzieć się, jak używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywania narzędzi analitycznych do prognozowania szeregów czasowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Nauczyć się stosować metodologię CRISP-DM, wybierać odpowiednie algorytmy uczenia maszynowego oraz ulepszać konstrukcję i wydajność modelu.
• Używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywać narzędzia analityczne do prognozowania szeregów czasowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego i badaczy wizji komputerowej, którzy chcą wykorzystać Stable Diffusion do generowania wysokiej jakości obrazów dla różnych przypadków użycia.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady Stable Diffusion i jak to działa w przypadku generowania obrazów.
• Budować i trenować modele Stable Diffusion do zadań generowania obrazów.
• Zastosować Stable Diffusion do różnych scenariuszy generowania obrazów, takich jak inpainting, outpainting i tłumaczenie obrazu na obraz.
• Optymalizacja wydajności i stabilności modeli Stable Diffusion.

Celem tego kursu jest zapewnienie podstawowej biegłości w stosowaniu metod uczenia maszynowego w praktyce. Dzięki wykorzystaniu języka programowania Python i jego różnych bibliotek oraz w oparciu o wiele praktycznych przykładów, kurs ten uczy, jak korzystać z najważniejszych elementów składowych uczenia maszynowego, jak podejmować decyzje dotyczące modelowania danych, interpretować dane wyjściowe algorytmów i weryfikować wyniki.

Naszym celem jest zapewnienie umiejętności rozumienia i korzystania z najbardziej podstawowych narzędzi z zestawu narzędzi Machine Learning oraz unikania typowych pułapek aplikacji Data Sciences.

Celem tego kursu jest zapewnienie ogólnej biegłości w stosowaniu metod uczenia maszynowego w praktyce. Dzięki wykorzystaniu języka programowania Python i jego różnych bibliotek oraz w oparciu o wiele praktycznych przykładów, kurs ten uczy, jak korzystać z najważniejszych elementów składowych uczenia maszynowego, jak podejmować decyzje dotyczące modelowania danych, interpretować dane wyjściowe algorytmów i weryfikować wyniki.

Naszym celem jest zapewnienie umiejętności rozumienia i korzystania z najbardziej podstawowych narzędzi z zestawu narzędzi Machine Learning oraz unikania typowych pułapek aplikacji Data Sciences.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać AdaBoost do tworzenia algorytmów wspomagających uczenie maszynowe z Python.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć budowanie modeli uczenia maszynowego z AdaBoost.
• Zrozumieć podejście do uczenia zespołowego i jak wdrożyć adaptacyjne wzmacnianie.
• Dowiedzieć się, jak budować modele AdaBoost w celu wzmocnienia algorytmów uczenia maszynowego w Python.
• Korzystać z dostrajania hiperparametrów w celu zwiększenia dokładności i wydajności modeli AdaBoost.

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

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zautomatyzować proces szkolenia wysoce wydajnych modeli uczenia maszynowego.
• Automatycznie wyszukiwać najlepsze parametry dla modeli głębokiego uczenia.
• Tworzyć bardzo dokładne modele uczenia maszynowego.
• Wykorzystywać możliwości uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do osób technicznych z doświadczeniem w uczeniu maszynowym, które chcą zoptymalizować modele uczenia maszynowego używane do wykrywania złożonych wzorców w dużych zbiorach danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i ocenić różne narzędzia open source AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA itp.)
• Trenuj wysokiej jakości modele uczenia maszynowego.
• Efektywne rozwiązywanie różnych typów nadzorowanych problemów uczenia maszynowego.
• Napisz tylko niezbędny kod, aby zainicjować proces automatycznego uczenia maszynowego.

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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i analityków danych, którzy chcą zautomatyzować, oceniać i zarządzać modelami predykcyjnymi przy użyciu możliwości uczenia maszynowego DataRobot.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Ładować zbiory danych w DataRobot, aby analizować, oceniać i sprawdzać jakość danych.
• Budować i trenować modele w celu identyfikacji ważnych zmiennych i osiągnięcia celów predykcyjnych.
• Interpretować modele w celu tworzenia cennych spostrzeżeń przydatnych w podejmowaniu decyzji biznesowych.
• Monitorowanie i zarządzanie modelami w celu utrzymania zoptymalizowanej wydajności przewidywania.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) skierowane jest do inżynierów, którzy chcą zastosować techniki inżynierii funkcji w celu lepszego przetwarzania danych i uzyskania lepszych modeli uczenia maszynowego.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Ustaw optymalne środowisko programistyczne, w tym wszystkie potrzebne pakiety Python.
• Uzyskanie ważnych informacji poprzez analizę cech zbioru danych.
• Optymalizacja modeli uczenia maszynowego poprzez adaptację samych surowych danych.
• Oczyszczanie i przekształcanie zestawów danych w ramach przygotowań do uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania.

Uczenie głębokie to poddziedzina uczenia maszynowego, która wykorzystuje metody oparte na uczeniu się reprezentacji danych i struktur, takich jak sieci neuronowe.

Python to język programowania wysokiego poziomu słynący z przejrzystej składni i czytelności kodu.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak wdrażać modele głębokiego uczenia się dla telekomunikacji przy użyciu Python, przechodząc przez proces tworzenia modelu ryzyka kredytowego głębokiego uczenia się.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawowe koncepcje głębokiego uczenia się.
• Poznać aplikacje i zastosowania głębokiego uczenia się w telekomunikacji.
• Używać Python, Keras i TensorFlow do tworzenia modeli głębokiego uczenia dla telekomunikacji.
• Zbudować własny model przewidywania rezygnacji klientów z głębokiego uczenia się przy użyciu Python.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

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.

Ten kurs jest przeznaczony dla osób, które mają już doświadczenie w nauce o danych i statystyce. Podane wyjaśnienia mają służyć jako przypomnienie dla tych, którzy są już zaznajomieni z koncepcjami lub informować osoby z odpowiednim doświadczeniem.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze za pomocą AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
• Uruchamianie całych potoków uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze.
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
• Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrożyć Machine Learning obciążenia na serwerze AWS EC2.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja Kubernetes, Kubeflow i innego potrzebnego oprogramowania na AWS.
• Użycie EKS (Elastic Kubernetes Service) w celu uproszczenia pracy związanej z inicjalizacją klastra Kubernetes na AWS.
• Tworzenie i wdrażanie potoku Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Trenowanie i wdrażanie TensorFlow modeli ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystanie innych zarządzanych usług AWS do rozszerzenia aplikacji ML.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrożyć Machine Learning obciążenia w chmurze Azure.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalowanie i konfigurowanie Kubernetes, Kubeflow i innego potrzebnego oprogramowania na platformie Azure.
• Używanie usługi Azure Kubernetes Service (AKS) w celu uproszczenia pracy związanej z inicjowaniem klastra Kubernetes na platformie Azure.
• Tworzenie i wdrażanie potoku Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Trenowanie i wdrażanie TensorFlow modeli ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystanie innych usług zarządzanych AWS do rozszerzenia aplikacji ML.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w Polsce, jest skierowane do analityków danych, programistów na poziomie średnim lub przyszłych naukowców danych, którzy chcą zastosować techniki uczenia maszynowego w Python do wyciągania wniosków, robienia prognoz i automatyzacji decyzji opartego na danych.

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą w stanie:

• Rozumieć i rozróżniać kluczowe paradygmaty uczenia maszynowego.
• Badać techniki przygotowania danych i metryki oceny modeli.
• Zastosować algorytmy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów danych.
• Używać bibliotek Python oraz notatników Jupyter do praktycznego rozwoju.
• Budować modele do prognozowania, klasyfikacji, rekomendacji i klasyfikacji grupowej.

Machine Learning to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania. Python to język programowania słynący z przejrzystej składni i czytelności. Oferuje doskonałą kolekcję sprawdzonych bibliotek i technik do tworzenia aplikacji uczenia maszynowego.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak stosować techniki i narzędzia uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w branży bankowej.

Uczestnicy najpierw poznają kluczowe zasady, a następnie wykorzystują swoją wiedzę w praktyce, budując własne modele uczenia maszynowego i wykorzystując je do realizacji szeregu projektów zespołowych.

Uczestnicy

• Programiści
• Naukowcy zajmujący się danymi

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka praktyczna

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla osób technicznych, które chcą dowiedzieć się, jak wdrożyć strategię uczenia maszynowego, jednocześnie maksymalizując wykorzystanie dużych zbiorów danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą

• Zrozumienie ewolucji i trendów w uczeniu maszynowym.
• Zapoznanie się ze sposobami wykorzystania uczenia maszynowego w różnych branżach.
• Zapoznanie się z narzędziami, umiejętnościami i usługami dostępnymi w celu wdrożenia uczenia maszynowego w organizacji.
• Zrozumienie, w jaki sposób uczenie maszynowe może być wykorzystywane do ulepszania eksploracji i analizy danych.
• Dowiedz się, czym jest pośredni backend danych i jak jest on wykorzystywany przez firmy.
• Zrozumienie roli, jaką odgrywają duże zbiory danych i inteligentne aplikacje w różnych branżach.

Ten kurs szkoleniowy jest przeznaczony dla osób, które chciałyby zastosować Machine Learning w praktycznych zastosowaniach dla swojego zespołu. Szkolenie nie będzie zagłębiać się w kwestie techniczne i będzie koncentrować się na podstawowych koncepcjach i zastosowaniach biznesowych / operacyjnych tego samego.

Docelowi odbiorcy

Inwestorzy i przedsiębiorcy AI Menedżerowie i inżynierowie, których firma wkracza w przestrzeń AI Business Analitycy i inwestorzy

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania. Python to język programowania słynący z przejrzystej składni i czytelności. Oferuje doskonałą kolekcję sprawdzonych bibliotek i technik do tworzenia aplikacji uczenia maszynowego.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak stosować techniki i narzędzia uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w branży finansowej.

Uczestnicy najpierw poznają kluczowe zasady, a następnie wykorzystują swoją wiedzę w praktyce, budując własne modele uczenia maszynowego i wykorzystując je do realizacji szeregu projektów zespołowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe koncepcje uczenia maszynowego
• Poznać aplikacje i zastosowania uczenia maszynowego w finansach
• Opracować własną strategię handlu algorytmicznego przy użyciu uczenia maszynowego z Python

Uczestnicy

• Deweloperzy
• Naukowcy zajmujący się danymi

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wyjść poza budowanie modeli ML i zoptymalizować proces tworzenia, śledzenia i wdrażania modeli ML.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować MLflow oraz powiązane biblioteki i frameworki ML.
• Docenić znaczenie możliwości śledzenia, odtwarzania i wdrażania modelu ML.
• Wdrażać modele ML na różnych chmurach publicznych, platformach lub serwerach lokalnych.
• Skalowanie procesu wdrażania uczenia maszynowego, aby pomieścić wielu użytkowników współpracujących nad projektem.
• Skonfigurowanie centralnego rejestru w celu eksperymentowania, odtwarzania i wdrażania modeli uczenia maszynowego.

Ten kurs szkoleniowy jest przeznaczony dla osób, które chciałyby zastosować podstawowe techniki Machine Learning w praktycznych zastosowaniach.

Uczestnicy

Naukowcy zajmujący się danymi i statystycy, którzy mają pewne obycie z uczeniem maszynowym i wiedzą, jak programować R. Nacisk tego kursu kładziony jest na praktyczne aspekty przygotowania danych / modelu, wykonania, analizy post hoc i wizualizacji. Celem jest zapewnienie praktycznego wprowadzenia do uczenia maszynowego uczestnikom zainteresowanym zastosowaniem metod w pracy

Aby szkolenie było odpowiednie dla odbiorców, wykorzystywane są przykłady specyficzne dla branży.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać ze stosu technologii iOS Machine Learning (ML) podczas tworzenia i wdrażania aplikacji mobilnej na iOS.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Tworzenie aplikacji mobilnych zdolnych do przetwarzania obrazu, analizy tekstu i rozpoznawania mowy
• Dostęp do wstępnie wytrenowanych modeli ML w celu integracji z aplikacjami iOS
• Tworzenie niestandardowych modeli ML
• Dodawanie obsługi głosowej Siri do aplikacji iOS
• Zrozumienie i wykorzystanie frameworków takich jak coreML, Vision, CoreGraphics i GamePlayKit
• Używanie języków i narzędzi takich jak Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda i Spyder

Uczestnicy

• Deweloperzy

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać Google's ML Kit do tworzenia modeli uczenia maszynowego zoptymalizowanych do przetwarzania na urządzeniach mobilnych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć opracowywanie funkcji uczenia maszynowego dla aplikacji mobilnych.
• Zintegrować nowe technologie uczenia maszynowego z aplikacjami Android i iOS przy użyciu interfejsów API ML Kit.
• Ulepszyć i zoptymalizować istniejące aplikacje za pomocą ML Kit SDK do przetwarzania i wdrażania na urządzeniu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub stacjonarnie w Polsce, jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średnim, zarówno z dziedziny biznesu, jak i technicznej, którzy chcą zastosować techniki uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych wyzwań biznesowych za pomocą praktycznych studiów przypadków i narzędzi do pracy ręcznej.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć, jak uczenie maszynowe wpisuje się w nowoczesne systemy sztucznej inteligencji i strategie biznesowe.
• Wybierać odpowiednie metody uczenia maszynowego dla różnych problemów biznesowych.
• Przetwarzać i transformować dane biznesowe dla zadań uczenia maszynowego.
• Zastosować podstawowe techniki uczenia maszynowego, takie jak klasyfikacja, regresja, klastrowanie i prognozowanie szeregów czasowych.
• Interpretować i oceniać modele uczenia maszynowego w kontekście podejmowania decyzji biznesowych.
• Nabyć doświadczenie praktyczne poprzez studia przypadków i zastosować nabyte techniki w praktycznych scenariuszach.

Kurs ten wprowadza metody uczenia maszynowego w zastosowaniach robotyki.

Jest to szeroki przegląd istniejących metod, motywacji i głównych pomysłów w kontekście rozpoznawania wzorców.

Po krótkich podstawach teoretycznych uczestnicy wykonają proste ćwiczenia przy użyciu oprogramowania open source (zwykle R) lub innego popularnego oprogramowania.

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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać Random Forest do tworzenia algorytmów uczenia maszynowego dla dużych zbiorów danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć budowanie modeli uczenia maszynowego za pomocą Random forest.
• Zrozumieć zalety Random Forest i jak go wdrożyć w celu rozwiązania problemów związanych z klasyfikacją i regresją.
• Dowiedzieć się, jak radzić sobie z dużymi zbiorami danych i interpretować wiele drzew decyzyjnych w Random Forest.
• Ocena i optymalizacja wydajności modelu uczenia maszynowego poprzez dostrajanie hiperparametrów.

RapidMiner to platforma oprogramowania do nauki o danych typu open source do szybkiego prototypowania i rozwoju aplikacji. Obejmuje zintegrowane środowisko do przygotowywania danych, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia, eksploracji tekstu i analizy predykcyjnej.

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

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować RapidMiner
• Przygotowywać i wizualizować dane za pomocą RapidMiner
• Walidować modele uczenia maszynowego
• Mashup danych i tworzenie modeli predykcyjnych
• Operacjonalizować analitykę predykcyjną w ramach procesu biznesowego
• Rozwiązywanie problemów i optymalizacja RapidMiner

Odbiorcy

• Naukowcy zajmujący się danymi
• Inżynierowie
• Programiści

Format kursu

• Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą pisać, ładować i uruchamiać modele uczenia maszynowego na bardzo małych urządzeniach wbudowanych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja TensorFlow Lite.
• Załaduj modele uczenia maszynowego na urządzenie wbudowane, aby umożliwić mu wykrywanie mowy, klasyfikowanie obrazów itp.
• Dodaj sztuczną inteligencję do urządzeń sprzętowych bez polegania na łączności sieciowej.