Szkolenia Machine Learning w Polsce

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie podstawowym, którzy chcą zrozumieć koncepcję modeli wstępnie wytrenowanych i nauczyć się, jak je stosować do rozwiązywania rzeczywistych problemów bez konieczności budowania modeli od podstaw.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć koncepcję i korzyści płynące z modeli wstępnie wytrenowanych.
• Poznać różne architektury modeli wstępnie wytrenowanych i ich zastosowania.
• Dostosować wstępnie wytrenowany model do konkretnych zadań.
• Wdrożyć modele wstępnie wytrenowane w prostych projektach uczenia maszynowego.

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) jest skierowane do programistów AI na poziomie średniozaawansowanym, inżynierów uczenia maszynowego oraz architektów systemów, którzy chcą optymalizować modele AI do wdrożenia na urządzeniach brzegowych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć wyzwania i wymagania związane z wdrażaniem modeli AI na urządzeniach brzegowych.
• Stosować techniki kompresji modeli w celu zmniejszenia ich rozmiaru i złożoności.
• Wykorzystywać metody kwantyzacji w celu zwiększenia wydajności modeli na sprzęcie brzegowym.
• Implementować techniki przycinania i inne metody optymalizacji w celu poprawy wydajności modeli.
• Wdrażać zoptymalizowane modele AI na różnych urządzeniach brzegowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do programistów średniego poziomu, naukowców zajmujących się danymi oraz entuzjastów technologii, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności wdrażania modeli AI na urządzeniach brzegowych do różnych zastosowań.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady Edge AI i jego korzyści.
• Skonfigurować środowisko obliczeń brzegowych.
• Tworzyć, trenować i optymalizować modele AI do wdrożenia na urządzeniach brzegowych.
• Wdrażać praktyczne rozwiązania AI na urządzeniach brzegowych.
• Oceniać i poprawiać wydajność modeli wdrożonych na urządzeniach brzegowych.
• Rozważać kwestie etyczne i bezpieczeństwa w zastosowaniach Edge AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów AI i naukowców zajmujących się danymi, którzy posiadają doświadczenie na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanego i chcą poprawić wydajność modeli DeepSeek, zminimalizować opóźnienia oraz efektywnie wdrażać rozwiązania AI, korzystając z nowoczesnych praktyk MLOps.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Optymalizować modele DeepSeek pod kątem wydajności, dokładności i skalowalności.
• Wdrażać najlepsze praktyki w zakresie MLOps i wersjonowania modeli.
• Wdrażać modele DeepSeek w infrastrukturze chmurowej i lokalnej.
• Monitorować, utrzymywać i skalować rozwiązania AI w sposób efektywny.

MLOps na Kubernetesie to framework automatyzujący procesy trenowania, walidacji, pakowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego przy użyciu konteneryzowanych potoków i workflowów GitOps.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do praktyków na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą budować zautomatyzowane i skalowalne potoki MLOps na Kubernetesie.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Projektować kompleksowe potoki CI/CD dla uczenia maszynowego.
• Wdrażać workflowy GitOps do zarządzania wersjami i wdrażaniem modeli.
• Automatyzować trenowanie, testowanie i pakowanie modeli ML.
• Integrować strategie monitorowania, alertów i wycofywania zmian.

Format kursu

• Prezentacje prowadzone przez instruktora oraz pogłębione analizy techniczne.
• Ćwiczenia praktyczne budujące rzeczywiste workflowy CI/CD.
• Praktyka w laboratorium na żywo dotycząca wdrażania obciążeń ML na Kubernetesie.

Opcje dostosowania kursu

• Organizacje mogą zgłaszać zapotrzebowanie na treści dostosowane do ich wewnętrznych narzędzi i infrastruktury MLOps.

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.

TinyML to praktyka wdrażania zoptymalizowanych modeli uczenia maszynowego na urządzeniach brzegowych o ograniczonych zasobach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów technicznych na zaawansowanym poziomie, którzy chcą projektować, optymalizować i wdrażać kompleksowe potoki TinyML.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy dowiedzą się, jak:

• Zbierać, przygotowywać i zarządzać zestawami danych dla aplikacji TinyML.
• Trenować i optymalizować modele dla mikrokontrolerów o niskim poborze mocy.
• Konwertować modele do lekkich formatów odpowiednich dla urządzeń brzegowych.
• Wdrażać, testować i monitorować aplikacje TinyML w rzeczywistych środowiskach sprzętowych.

Format kursu

• Wykłady prowadzone przez instruktora oraz dyskusje techniczne.
• Praktyczne laboratoria i iteracyjne eksperymenty.
• Praktyczne wdrażanie na platformach opartych na mikrokontrolerach.

Opcje dostosowania kursu

• Aby dostosować szkolenie do konkretnych łańcuchów narzędziowych, płytek sprzętowych lub wewnętrznych procesów, skontaktuj się z nami, aby to uzgodnić.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą opanować technologie stojące za systemami autonomicznymi.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i wdrażać modele AI do autonomicznego podejmowania decyzji.
• Tworzyć algorytmy sterowania do autonomicznej nawigacji i unikania przeszkód.
• Zapewniać bezpieczeństwo i niezawodność w systemach autonomicznych wspomaganych AI.
• Integrować systemy autonomiczne z istniejącymi frameworkami robotyki i AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat computer vision i poznać możliwości TensorFlow w zakresie tworzenia zaawansowanych modeli wizyjnych przy użyciu Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Budować i trenować konwolucyjne sieci neuronowe (CNNs) przy użyciu TensorFlow.
• Wykorzystywać Google Colab do skalowalnego i efektywnego rozwoju modeli w chmurze.
• Stosować techniki wstępnego przetwarzania obrazów do zadań computer vision.
• Wdrażać modele computer vision do rzeczywistych zastosowań.
• Wykorzystywać transfer learning, aby poprawić wydajność modeli CNN.
• Wizualizować i interpretować wyniki modeli klasyfikacji obrazów.

TinyML to podejście do wdrażania modeli uczenia maszynowego na urządzeniach o niskim zużyciu energii i ograniczonych zasobach, działających na krawędzi sieci.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą zabezpieczyć potoki TinyML i wdrożyć techniki zachowania prywatności w aplikacjach sztucznej inteligencji na krawędzi.

Po zakończeniu kursu uczestnicy będą mogli:

• Zidentyfikować ryzyka bezpieczeństwa związane z wnioskowaniem TinyML na urządzeniach.
• Wdrożyć mechanizmy zachowania prywatności w wdrożeniach sztucznej inteligencji na krawędzi.
• Wzmocnić modele TinyML i systemy wbudowane przed zagrożeniami ze strony przeciwników.
• Stosować najlepsze praktyki w zakresie bezpiecznego przetwarzania danych w środowiskach o ograniczonych zasobach.

Format kursu

• Wciągające wykłady wspierane dyskusjami prowadzonymi przez ekspertów.
• Praktyczne ćwiczenia koncentrujące się na rzeczywistych scenariuszach zagrożeń.
• Praktyczna implementacja z wykorzystaniem narzędzi bezpieczeństwa wbudowanego i TinyML.

Opcje dostosowania kursu

• Organizacje mogą zamówić dostosowaną wersję tego szkolenia, aby dostosować je do swoich specyficznych potrzeb związanych z bezpieczeństwem i zgodnością.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę na temat modeli uczenia maszynowego, poprawić umiejętności dostrajania hiperparametrów oraz nauczyć się skutecznie wdrażać modele za pomocą Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować zaawansowane modele uczenia maszynowego przy użyciu popularnych frameworków, takich jak Scikit-learn i TensorFlow.
• Optymalizować wydajność modeli poprzez dostrajanie hiperparametrów.
• Wdrażać modele uczenia maszynowego w rzeczywistych aplikacjach za pomocą Google Colab.
• Współpracować i zarządzać dużymi projektami uczenia maszynowego w Google Colab.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do profesjonalistów na średnim poziomie zaawansowania, którzy chcą zastosować techniki sztucznej inteligencji w optymalizacji zarządzania wydajnością w produkcji półprzewodników.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Analizować dane produkcyjne w celu identyfikacji czynników wpływających na wydajność.
• Wdrażać algorytmy sztucznej inteligencji w celu usprawnienia procesów zarządzania wydajnością.
• Optymalizować parametry produkcji w celu redukcji defektów i zwiększenia wydajności.
• Integrować zarządzanie wydajnością oparte na sztucznej inteligencji z istniejącymi procesami produkcyjnymi.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych specjalistów z dziedziny biznesu i sztucznej inteligencji, którzy chcą zastosować uczenie maszynowe w biznesie, prognozowaniu i systemach napędzanych AI, korzystając z rzeczywistych studiów przypadków i narzędzi opartych na Pythonie.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć, jak uczenie maszynowe wpisuje się w strategię AI i biznesu.
• Stosować techniki uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego do strukturalnych problemów biznesowych.
• Przygotowywać i transformować dane do modelowania.
• Wykorzystywać sieci neuronowe do zadań klasyfikacji i predykcji.
• Przeprowadzać prognozowanie sprzedaży za pomocą metod statystycznych i opartych na uczeniu maszynowym.
• Wdrażać klasteryzację i eksplorację reguł asocjacyjnych do segmentacji klientów i odkrywania wzorców.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zastosować techniki predykcyjnego utrzymania ruchu oparte na AI w produkcji półprzewodników, aby zwiększyć wydajność produkcji i zmniejszyć liczbę nieoczekiwanych awarii sprzętu.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrażać modele AI do przewidywania awarii sprzętu w produkcji półprzewodników.
• Analizować dane dotyczące utrzymania ruchu, aby identyfikować wzorce i trendy wskazujące na potencjalne problemy.
• Integrować predykcyjne utrzymanie ruchu oparte na AI z istniejącymi procesami produkcyjnymi.
• Redukować przestoje i koszty utrzymania ruchu poprzez proaktywne zarządzanie sprzętem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą zastosować najnowocześniejsze techniki AI w automatyzacji projektowania półprzewodników, poprawiając efektywność, dokładność i innowacyjność w projektowaniu i weryfikacji układów.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą zrozumieć i stosować techniki głębokiego uczenia w środowisku Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab w projektach związanych z głębokim uczeniem.
• Zrozumieć podstawy sieci neuronowych.
• Implementować modele głębokiego uczenia za pomocą TensorFlow.
• Trenować i oceniać modele głębokiego uczenia.
• Wykorzystywać zaawansowane funkcje TensorFlow do głębokiego uczenia.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i zastosować techniki sztucznej inteligencji w optymalizacji procesów produkcji półprzewodników.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć metody sztucznej inteligencji w optymalizacji procesów produkcji układów scalonych.
• Wdrażać modele sztucznej inteligencji w celu zwiększenia wydajności i redukcji defektów.
• Analizować dane procesowe w celu identyfikacji kluczowych parametrów do optymalizacji.
• Stosować techniki uczenia maszynowego do precyzyjnego dostosowania procesów produkcji półprzewodników.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą automatyzować i zarządzać przepływami pracy w uczeniu maszynowym, w tym trenowaniem, walidacją i wdrażaniem modeli przy użyciu Apache Airflow.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować Apache Airflow do orkiestracji przepływów pracy w uczeniu maszynowym.
• Automatyzować zadania przetwarzania danych, trenowania i walidacji modeli.
• Integrować Airflow z frameworkami i narzędziami do uczenia maszynowego.
• Wdrażać modele uczenia maszynowego przy użyciu zautomatyzowanych potoków.
• Monitorować i optymalizować przepływy pracy w produkcji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz programistów, którzy chcą efektywnie stosować algorytmy uczenia maszynowego w środowisku Google Colab.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab w projektach związanych z uczeniem maszynowym.
• Zrozumieć i stosować różne algorytmy uczenia maszynowego.
• Korzystać z bibliotek takich jak Scikit-learn do analizy i przewidywania danych.
• Implementować modele uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego.
• Optymalizować i oceniać modele uczenia maszynowego w sposób efektywny.

TinyML to praktyka wdrażania modeli uczenia maszynowego na sprzęcie o bardzo ograniczonych zasobach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych praktyków, którzy chcą optymalizować modele TinyML pod kątem niskiego opóźnienia i efektywnego wykorzystania pamięci na urządzeniach wbudowanych.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Stosować techniki kwantyzacji, przycinania i kompresji, aby zmniejszyć rozmiar modelu bez utraty dokładności.
• Benchmarkować modele TinyML pod kątem opóźnienia, zużycia pamięci i efektywności energetycznej.
• Implementować zoptymalizowane potoki wnioskowania na mikrokontrolerach i urządzeniach brzegowych.
• Oceniać kompromisy między wydajnością, dokładnością a ograniczeniami sprzętowymi.

Format kursu

• Prezentacje prowadzone przez instruktora wspierane demonstracjami technicznymi.
• Praktyczne ćwiczenia optymalizacyjne i testy porównawcze wydajności.
• Praktyczna implementacja potoków TinyML w kontrolowanym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby dostosować szkolenie do konkretnych platform sprzętowych lub wewnętrznych procesów, skontaktuj się z nami w celu personalizacji programu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą zgłębić najnowocześniejsze techniki XAI dla modeli głębokiego uczenia się, z naciskiem na budowanie interpretowalnych systemów AI.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć wyzwania związane z explainability w głębokim uczeniu się.
• Wdrażać zaawansowane techniki XAI dla sieci neuronowych.
• Interpretować decyzje podejmowane przez modele głębokiego uczenia się.
• Oceniać kompromisy między wydajnością a przejrzystością.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie podstawowym, którzy chcą zrozumieć i zastosować technologie sztucznej inteligencji w przemyśle produkcji półprzewodników.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe zasady sztucznej inteligencji i ich zastosowanie w produkcji półprzewodników.
• Zidentyfikować obszary w produkcji półprzewodników, w których sztuczna inteligencja może być skutecznie wdrożona.
• Wykorzystać narzędzia i techniki sztucznej inteligencji do poprawy efektywności produkcji i kontroli jakości.
• Wdrożyć podstawowe modele sztucznej inteligencji w celu optymalizacji procesów produkcyjnych.

Docker to platforma do konteneryzacji, która służy do tworzenia powtarzalnych, przenośnych i skalowalnych środowisk dla systemów uczenia maszynowego.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do profesjonalistów technicznych na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą konteneryzować i wdrażać kompleksowe potoki uczenia maszynowego przy użyciu Dockera.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konteneryzować zadania związane z uczeniem, walidacją i inferencją modeli.
• Projektować i zarządzać kompleksowymi potokami uczenia maszynowego przy użyciu Dockera i narzędzi wspierających.
• Wdrażać wersjonowanie, powtarzalność i CI/CD dla komponentów uczenia maszynowego.
• Wdrażać, monitorować i skalować usługi uczenia maszynowego w środowiskach konteneryzowanych.

Format kursu

• Interaktywne wykłady wsparte praktycznymi demonstracjami.
• Ćwiczenia praktyczne skupione na budowaniu rzeczywistych komponentów potoku uczenia maszynowego.
• Implementacja na żywo kompleksowych przepływów pracy w kontenerach.

Opcje dostosowania kursu

• W przypadku spersonalizowanego szkolenia dostosowanego do konkretnych potrzeb infrastruktury uczenia maszynowego, prosimy o kontakt w celu omówienia opcji.

Ta prowadzona przez instruktora, żywa sesja szkoleniowa w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowana do naukowców zajmujących się danymi oraz programistów, którzy chcą wykorzystywać modele uczenia maszynowego ML.NET do automatycznego generowania prognoz na podstawie przeprowadzonych analiz danych dla aplikacji przedsiębiorstw.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować ML.NET i zintegrować je ze środowiskiem rozwoju aplikacji.
• Zrozumieć zasady uczenia maszynowego stojące za narzędziami i algorytmami ML.NET.
• Budować i uczyć modele uczenia maszynowego, aby inteligentnie wykonywać predykcje na podstawie dostarczonych danych.
• Oceniać wydajność modelu uczenia maszynowego przy użyciu metryk ML.NET.
• Optymalizować dokładność istniejących modeli uczenia maszynowego opartych na frameworku ML.NET.
• Stosować koncepcje uczenia maszynowego ML.NET w innych aplikacjach związanych z nauką o danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do średnio zaawansowanych specjalistów od danych, którzy chcą zastosować techniki uczenia maszynowego w problemach biznesowych opartych na danych, w tym prognozowaniu sprzedaży i modelowaniu predykcyjnym z wykorzystaniem sieci neuronowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje i rodzaje uczenia maszynowego.
• Stosować kluczowe algorytmy do klasyfikacji, regresji, grupowania i analizy asocjacyjnej.
• Przeprowadzać eksploracyjną analizę danych i przygotowywać dane przy użyciu Pythona.
• Wykorzystywać sieci neuronowe do nieliniowych zadań modelowania.
• Wdrażać analizę predykcyjną do prognozowania biznesowego, w tym danych sprzedaży.
• Oceniać i optymalizować wydajność modelu za pomocą technik wizualnych i statystycznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych i zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego, badaczy uczenia głębokiego oraz ekspertów w dziedzinie przetwarzania obrazów, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę i umiejętności w zakresie uczenia głębokiego do generowania obrazów z tekstu.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zaawansowane architektury i techniki uczenia głębokiego do generowania obrazów z tekstu.
• Implementować złożone modele i optymalizacje do syntezy wysokiej jakości obrazów.
• Optymalizować wydajność i skalowalność dla dużych zbiorów danych i złożonych modeli.
• Dostosowywać hiperparametry w celu poprawy wydajności i uogólnienia modelu.
• Integrować Stable Diffusion z innymi frameworkami i narzędziami do uczenia głębokiego.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą podnieść swoje umiejętności w zakresie wykrywania zagrożeń i reagowania na incydenty z wykorzystaniem AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wdrażać zaawansowane algorytmy AI do wykrywania zagrożeń w czasie rzeczywistym.
• Dostosowywać modele AI do konkretnych wyzwań związanych z cyberbezpieczeństwem.
• Tworzyć zautomatyzowane przepływy pracy do reagowania na zagrożenia.
• Zabezpieczać narzędzia bezpieczeństwa oparte na AI przed atakami przeciwnika.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów systemów wbudowanych i deweloperów AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrażać modele uczenia maszynowego na mikrokontrolerach przy użyciu TensorFlow Lite i Edge Impulse.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TinyML i jego korzyści dla aplikacji AI na urządzeniach brzegowych.
• Skonfigurować środowisko programistyczne dla projektów TinyML.
• Szkolić, optymalizować i wdrażać modele AI na mikrokontrolerach o niskim zużyciu energii.
• Wykorzystać TensorFlow Lite i Edge Impulse do implementacji praktycznych aplikacji TinyML.
• Optymalizować modele AI pod kątem efektywności energetycznej i ograniczeń pamięciowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów z dziedziny cyberbezpieczeństwa na poziomie podstawowym, którzy chcą nauczyć się, jak wykorzystać AI do poprawy możliwości wykrywania i reagowania na zagrożenia.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zastosowania AI w cyberbezpieczeństwie.
• Wdrażać algorytmy AI do wykrywania zagrożeń.
• Automatyzować reagowanie na incydenty za pomocą narzędzi AI.
• Integrować AI z istniejącą infrastrukturą cyberbezpieczeństwa.

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.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest skierowane do 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 szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady działania Stable Diffusion i sposób generowania obrazów.
• Tworzyć i trenować modele Stable Diffusion do zadań generowania obrazów.
• Stosować Stable Diffusion w różnych scenariuszach generowania obrazów, takich jak inpainting, outpainting i translacja obrazów.
• Optymalizować wydajność i stabilność modeli Stable Diffusion.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów i naukowców zajmujących się danymi na poziomie podstawowym, którzy chcą zrozumieć podstawy TinyML, poznać jego zastosowania i wdrażać modele AI na mikrokontrolerach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TinyML i jego znaczenie.
• Wdrażać lekkie modele AI na mikrokontrolerach i urządzeniach brzegowych.
• Optymalizować i dostrajać modele uczenia maszynowego pod kątem niskiego zużycia energii.
• Stosować TinyML w praktycznych zastosowaniach, takich jak rozpoznawanie gestów, wykrywanie anomalii i przetwarzanie dźwięku.

Celem tego kursu jest zapewnienie ogólnej biegłości w praktycznym stosowaniu metod uczenia maszynowego. Poprzez użycie języka programowania Python i jego różnych bibliotek, a także na podstawie licznych praktycznych przykładów, kurs uczy, jak korzystać z najważniejszych elementów składowych uczenia maszynowego, jak podejmować decyzje dotyczące modelowania danych, interpretować wyniki algorytmów i walidować wyniki.

Naszym celem jest wyposażenie Cię w umiejętności, które pozwolą zrozumieć i pewnie korzystać z najbardziej podstawowych narzędzi z zestawu uczenia maszynowego oraz unikać typowych pułapek w zastosowaniach nauk o danych.

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.

Głębokie Uczenie przez Wzmocnienie (DRL) łączy zasady uczenia przez wzmacnianie z architekturami głębokiego uczenia się, umożliwiając agentom podejmowanie decyzji poprzez interakcję z ich środowiskiem. Stanowi podstawę wielu współczesnych postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji, takich jak samochody autonomiczne, sterowanie robotami, algorytmiczny handel oraz systemy rekomendacji adaptacyjnych. DRL pozwala sztucznemu agentowi uczyć się strategii, optymalizować polityki i podejmować autonomiczne decyzje na podstawie prób i błędów, wykorzystując uczenie oparte na nagrodach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą poznać i zastosować techniki Głębokiego Uczenia przez Wzmocnienie do budowy inteligentnych agentów zdolnych do autonomicznego podejmowania decyzji w złożonych środowiskach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teoretyczne podstawy i matematyczne zasady Uczenia przez Wzmocnienie.
• Zaimplementować kluczowe algorytmy RL, w tym Q-Learning, Policy Gradients oraz metody Actor-Critic.
• Budować i trenować agentów Głębokiego Uczenia przez Wzmocnienie przy użyciu TensorFlow lub PyTorch.
• Zastosować DRL w rzeczywistych zastosowaniach, takich jak gry, robotyka i optymalizacja decyzji.
• Rozwiązywać problemy, wizualizować i optymalizować wydajność treningu przy użyciu nowoczesnych narzędzi.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja pod kierunkiem instruktora.
• Ćwiczenia praktyczne i implementacje.
• Demonstracje kodowania na żywo i aplikacje oparte na projektach.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowaną wersję tego kursu (np. z użyciem PyTorch zamiast TensorFlow), skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

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.

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.

Ten 8-dniowy program zapewnia kompletną podróż od solidnych podstaw inżynierii Python do zaawansowanego projektowania systemów AI. Uczestnicy rozwijają dyscyplinowane praktyki kodowania, opanowują metody statystyczne i uczenia głębokiego oraz budują gotowe do produkcji systemy generatywne AI i oparte na agentach. Skupiamy się na niezawodności, ocenie, bezpieczeństwie i wdrożeniu w rzeczywistych warunkach, a nie tylko na eksperymentowaniu.

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.

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 naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykorzystać TensorFlow do analizy potencjalnych danych dotyczących oszustw.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Tworzyć modele wykrywania oszustw w Pythonie i TensorFlow.
• Budować regresje liniowe i modele regresji liniowej do przewidywania oszustw.
• Tworzyć kompleksowe aplikacje AI do analizy danych dotyczących oszustw.

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

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

Python to wysokopoziomowy język programowania znany z jasnej składni i czytelności kodu.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora na żywo uczestnicy nauczą się, jak wdrażać modele uczenia głębokiego w telekomunikacji przy użyciu Pythona, przechodząc przez proces tworzenia modelu uczenia głębokiego do oceny ryzyka kredytowego.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje uczenia głębokiego.
• Poznać zastosowania i wykorzystanie uczenia głębokiego w telekomunikacji.
• Wykorzystać Pythona, Keras i TensorFlow do tworzenia modeli uczenia głębokiego w telekomunikacji.
• Zbudować własny model predykcji odejść klientów przy użyciu Pythona.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Liczne ćwiczenia i praktyka.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

To praktyczne, prowadzone przez instruktora szkolenie zostało zaprojektowane jako naturalna kontynuacja kursu Python dla analizy danych.

Uczestnicy zostaną wprowadzeni w podstawowe koncepcje uczenia maszynowego oraz dowiedzą się, jak można je bezpośrednio zastosować w zadaniach analizy danych, takich jak prognozowanie, klasyfikacja i segmentacja.

Skupiamy się na zrozumieniu, jak działa uczenie maszynowe w praktyce, korzystając z dobrze znanych narzędzi, takich jak Python, Pandas i Jupyter Notebook, bez wymagania zaawansowanej wiedzy matematycznej.

Szkolenie prowadzi uczestników przez kompleksowy proces budowy modeli uczenia maszynowego w Pythonie z wykorzystaniem biblioteki scikit-learn. Program obejmuje zarówno algorytmy regresji, jak i klasyfikacji, z naciskiem na praktyczne zastosowanie.

Uczestnicy nauczą się kluczowych aspektów pracy z danymi – od inżynierii cech, przez normalizację i standaryzację, po obsługę brakujących wartości i kodowanie zmiennych kategorycznych. Poznają metody wykrywania i eliminacji outlierów oraz techniki selekcji najważniejszych atrybutów. Szczególną uwagę poświęcamy problemowi przeuczenia modelu i metodom jego zapobiegania, w tym walidacji krzyżowej i regularyzacji.

W części dotyczącej algorytmów uczestnicy zaimplementują szeroki wachlarz modeli – od prostej regresji liniowej, przez drzewa decyzyjne, SVM i KNN, aż po zaawansowane metody zespołowe takie jak Random Forest i Gradient Boosting. Każdy algorytm jest omawiany z perspektywy praktycznego zastosowania, wraz z odpowiednimi metrykami ewaluacji.

Program obejmuje również optymalizację modeli poprzez dostrajanie hiperparametrów metodą grid search oraz budowę pipeline'ów automatyzujących proces przetwarzania danych. Po zakończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił samodzielnie przygotować dane, wybrać odpowiedni algorytm, wytrenować model oraz ocenić jego jakość przy użyciu właściwych metryk.
 

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą ocenić dostępne obecnie podejścia i narzędzia, aby podjąć świadomą decyzję dotyczącą wdrożenia MLOps w swojej organizacji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Instalować i konfigurować różne frameworki i narzędzia MLOps.
• Zbudować odpowiedni zespół z odpowiednimi umiejętnościami do tworzenia i wspierania systemu MLOps.
• Przygotowywać, walidować i wersjonować dane do użycia przez modele ML.
• Zrozumieć komponenty potoku ML oraz narzędzia potrzebne do jego zbudowania.
• Eksperymentować z różnymi frameworkami i serwerami do uczenia maszynowego w celu wdrożenia do produkcji.
• Operacjonalizować cały proces uczenia maszynowego, aby był powtarzalny i łatwy w utrzymaniu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych, programistów lub aspirujących naukowców danych na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą zastosować techniki uczenia maszynowego w Pythonie, aby wyciągać wnioski, dokonywać prognoz i automatyzować decyzje oparte na danych.

Po zakończeniu kursu uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć i rozróżnić kluczowe paradygmaty uczenia maszynowego.
• Poznać techniki przetwarzania danych i metryki oceny modeli.
• Stosować algorytmy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów z danymi.
• Korzystać z bibliotek Pythona i notatników Jupyter do praktycznego rozwoju.
• Tworzyć modele do prognozowania, klasyfikacji, rekomendacji i grupowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać TensorFlow 2.x do budowania predyktorów, klasyfikatorów, modeli generatywnych, sieci neuronowych itp.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować TensorFlow 2.x.
• Zrozumieć zalety TensorFlow 2.x w porównaniu z poprzednimi wersjami.
• Budować modele głębokiego uczenia.
• Zaimplementować zaawansowany klasyfikator obrazów.
• Wdrożyć model głębokiego uczenia w chmurze, na urządzeniach mobilnych i IoT.

Ten kurs zaczyna się od przekazania wiedzy koncepcyjnej na temat sieci neuronowych oraz ogólnie algorytmów uczenia maszynowego, głębokiego uczenia (algorytmy i zastosowania).

Część 1 (40%) tego szkolenia skupia się bardziej na podstawach, ale pomoże Ci w wyborze odpowiedniej technologii: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras itp.

Część 2 (20%) tego szkolenia wprowadza Theano - bibliotekę Pythona, która ułatwia pisanie modeli głębokiego uczenia.

Część 3 (40%) szkolenia będzie w dużej mierze oparta na TensorFlow - API otwartej biblioteki oprogramowania Google do głębokiego uczenia. Przykłady i ćwiczenia praktyczne będą realizowane w TensorFlow.

Grupa docelowa

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą używać TensorFlow w swoich projektach związanych z głębokim uczeniem.

Po ukończeniu kursu uczestnicy będą:

• dobrze rozumieć głębokie sieci neuronowe (DNN), CNN i RNN
• rozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow
• potrafić przeprowadzać zadania instalacyjne / środowiskowe / architektoniczne i konfiguracyjne
• potrafić oceniać jakość kodu, przeprowadzać debugowanie i monitorowanie
• potrafić implementować zaawansowane procesy produkcyjne, takie jak trenowanie modeli, budowanie grafów i logowanie