Szkolenia z uczenia maszynowego (ML) prowadzone online lub na miejscu, przez instruktora na żywo, pokazują poprzez praktyczne ćwiczenia, jak stosować techniki i narzędzia uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w różnych branżach. Kursy ML NobleProg obejmują różne języki programowania i frameworki, w tym Python, język R i Matlab. Kursy uczenia maszynowego są oferowane dla wielu zastosowań branżowych, w tym finansów, bankowości i ubezpieczeń, i obejmują zarówno podstawy uczenia maszynowego, jak i bardziej zaawansowane podejścia, takie jak głębokie uczenie.
Szkolenia z uczenia maszynowego są dostępne jako „szkolenie online na żywo” lub „szkolenie na miejscu na żywo”. Szkolenie online na żywo (znane również jako „zdalne szkolenie na żywo”) odbywa się za pośrednictwem interaktywnego pulpitu zdalnego. Szkolenie na miejscu na żywo może być prowadzone lokalnie w siedzibie klienta w Lublin lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Lublin.
NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
Lublin
Hotel Trzy Róże, Zemborzyce Dolne 96a, Lublin, Polska, 20-515
Sale szkoleniowe wyposażone są w nowoczesny sprzęt audiowizualny, umożliwiający efektywne prezentacje oraz interaktywne sesje szkoleniowe. Dodatkowo, dostępny jest szybki i niezawodny Internet, który umożliwia łatwy dostęp do materiałów online oraz komunikację z zespołem szkoleniowym. Obiekt znajduje się jedynie 9 kilometrów od centrum miasta Lublina. Zlokalizowany jest przy głównej trasie S19 w kierunku Kraśnika, zapewniając dogodny dojazd zarówno z Rzeszowa, Warszawy, Łodzi, jak i Białegostoku. Dzięki tej centralnej lokalizacji, uczestnicy mogą szybko i wygodnie dotrzeć na miejsce szkolenia, co dodatkowo ułatwia organizację wydarzenia i zapewnia komfort uczestnictwa.
To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Lublin (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 Lublin (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 Lublin (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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w języku Lublin (online lub stacjonarne) jest skierowane do programistów, naukowców danych i entuzjastów technologii na poziomie średniozaawansowanym, którzy pragną zdobyć praktyczne umiejętności w zakresie wdrażania modeli AI na urządzeniach brzegowych w różnych zastosowaniach.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą potrafili:
Zrozumieć zasady Edge AI i jego korzyści.
Utworzyć i skonfigurować środowisko obliczeniowe edge.
Rozwijać, trenować i optymalizować modele AI pod kątem wdrożenia na urządzeniach brzegowych.
Wdrażać praktyczne rozwiązania AI na urządzeniach brzegowych.
Oceniać i poprawiać wydajność modeli wdrożonych na urządzeniach brzegowych.
Obsługiwać kwestie etyczne i bezpieczeństwa w zastosowaniach Edge AI.
To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Lublin (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.
To szkolenie na żywo w Lublin pomaga praktykom na poziomie średnio zaawansowanym budować zautomatyzowane potoki MLOps na Kubernetes. Uczestnicy projektują przepływy pracy CI/CD, wdrażają strategie GitOps i wdrażają modele ML przy użyciu skonteneryzowanej infrastruktury, zapewniając skalowalne i powtarzalne operacje uczenia maszynowego.
To praktyczne szkolenie w Lublin wyposaża Cię w umiejętności potrzebne do budowania, trenowania i serwowania modeli uczenia maszynowego na Kubernetes przy użyciu Kubeflow. Nauczysz się poruszać po ekosystemie, tworzyć skalowalne potoki i zarządzać obciążeniami gotowymi do produkcji zgodnie z najlepszymi praktykami.
To szkolenie prowadzone przez wykładowcę z zakresu Lublin wyposaża zaawansowanych specjalistów w umiejętności projektowania, optymalizacji i wdrażania kompletnych pipeline'ów TinyML. Uczestnicy nauczą się zbierać dane, trenować modele o niskim poborze mocy oraz testować aplikacje w środowiskach rzeczywistych, korzystając z praktycznych warsztatów.
To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Lublin (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 Lublin (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 Lublin (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.
To szkolenie prowadzone przez instruktora w zakresie Lublin umożliwia zaawansowanym profesjonalistom zabezpieczenie potoków TinyML na urządzeniach edge. Poznasz techniki zachowujące prywatność, sposoby wzmacniania modeli przed atakami nieprzyjacielskimi oraz najlepsze praktyki dotyczące bezpiecznego przetwarzania danych w środowiskach o ograniczonych zasobach.
To szkolenie prowadzone przez instruktora w Lublin (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 Lublin (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 Lublin (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 Lublin (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 Lublin (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 Lublin (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 Lublin (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 Lublin (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 Lublin (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.
To szkolenie prowadzone przez instruktora w Lublin pozwala zaawansowanym specjalistom optymalizować modele TinyML pod kątem urządzeń wbudowanych o ograniczonych zasobach. Uczestnicy zastosują kwantyzację i przycinanie, zaimplementują pipeline'y inferencji o niskich opóźnieniach oraz wykonają testy wydajnościowe pod kątem limitów pamięci i energii.
To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Lublin (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 Lublin (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.
To prowadzone przez instruktora szkolenie w Lublin prowadzi profesjonalistów przez proces konteneryzacji kompletnych potoków ML przy użyciu Dockera. Uczestnicy opanują budowanie powtarzalnych środowisk, orkiestrację obciążeń treningowych i wnioskowania oraz wdrażanie CI/CD dla skalowalnych wdrożeń MLOps.
Ta prowadzona przez instruktora, żywa sesja szkoleniowa w Lublin (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 Lublin (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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Lublin (online lub stacjonarne) jest skierowane do średniozaawansowanych i zaawansowanych data scientistów, inżynierów machine learningu, badaczy w dziedzinie głębokiego uczenia oraz ekspertów od widzenia komputerowego, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę i umiejętności z zakresu głębokiego uczenia stosowanego do generowania obrazów z tekstu.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą potrafić:
Zrozumieć zaawansowane architektury i techniki głębokiego uczenia stosowane do generowania obrazów z tekstu.
Wdrożyć złożone modele i optymalizacje dla wysokiej jakości syntezowania obrazu.
Optymalizować wydajność i skalowalność dla dużych zbiorów danych i złożonych modeli.
Dostosowywać hiperparametry w celu uzyskania lepszej wydajności modelu i uogólnienia (generalizacji).
Zintegrować Stable Diffusion z innymi frameworkami i narzędziami głębokiego uczenia
Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Lublin (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 Lublin (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 Lublin (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 Lublin (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.
Rozwijaj praktyczną biegłość w stosowaniu metod uczenia maszynowego z Pythonem na tym szkoleniu Lublin. Kurs obejmuje podstawowe algorytmy, takie jak regresja, klasyfikacja i grupowanie, ucząc podejmowania decyzji modelowych, interpretacji wyników i walidacji rezultatów na rzeczywistych przykładach.
Ten praktyczny kurs Lublin pomaga programistom budować modele AI od podstaw przy użyciu Pythona. Opanujesz uczenie nadzorowane, sieci neuronowe i techniki nienadzorowane z wykorzystaniem scikit-learn i Apache Spark. Kurs koncentruje się na praktycznych ćwiczeniach w notatnikach Jupyter, ukierunkowanych na rozwiązywanie rzeczywistych problemów.
To prowadzone przez instruktora szkolenie w Lublin obejmuje teoretyczne podstawy i praktyczną implementację głębokiego uczenia przez wzmacnianie w Pythonie. Uczestnicy zbudują i wytrenują agentów DRL z użyciem TensorFlow lub PyTorch, stosując kluczowe algorytmy, takie jak DQN i PPO, do rozwiązywania złożonych problemów rzeczywistych.
Szkolenie wprowadzające w Lublin obejmujące podstawy AI, od inteligentnych agentów po uczenie maszynowe. Wyposaża kadrę kierowniczą i architektów w umiejętności oceny pojawiających się trendów AI, integracji praktycznych rozwiązań i zwiększania elastyczności biznesowej dzięki zautomatyzowanym strategiom.
Dowiedz się, jak uczenie maszynowe i głębokie zmieniają sektor motoryzacyjny. Ten Lublin kurs obejmuje kluczowe koncepcje — od prostej automatyzacji po autonomiczne podejmowanie decyzji, w tym sieci neuronowe i praktyczne przykłady użycia TensorFlow w rzeczywistych zastosowaniach.
Ten 8-dniowy program oferuje kompleksową podróż od solidnych fundamentów programistycznych w Pythonie po zaawansowane projektowanie systemów AI. Uczestnicy rozwijają dyscyplinowane praktyki kodowania, opanowują metody statystyczne i uczenia głębokiego oraz budują gotowe do wdrożenia produkcyjnego systemy generatywne i oparte na agentach. Główny nacisk położono na niezawodność, ocenę, bezpieczeństwo i rzeczywiste wdrażanie, a nie tylko na eksperymentowanie.
Ten trzydniowy program w Lublin obejmuje teorię i praktykę sztucznych sieci neuronowych, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego. Uczestnicy poznają architektury sieci, mechanizmy uczenia się i podstawy matematyczne, przechodząc od podstawowych perceptronów do zaawansowanych technik uczenia głębokiego.
To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Lublin (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 Lublin (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.
To szkolenie na żywo z instruktorem w Lublin obejmuje podstawy sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego. Uczestnicy będą używać Pythona, Keras i TensorFlow do budowania praktycznych modeli telekomunikacyjnych, w tym oceny ryzyka kredytowego i przewidywania odpływu klientów, zdobywając praktyczne umiejętności do zastosowań w analityce danych w realnym świecie.
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.
To szkolenie prowadzone przez wykładowcę, realizowane na żywo Lublin (online lub stacjonarnie), jest przeznaczone dla developerów i naukowców danych, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać workflowami uczenia maszynowego na Kubernetesie.
Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Instalować i konfigurować Kubeflow w środowiskach on-premise oraz w chmurze.
Budować, wdrażać i zarządzać workflowami ML opartymi na kontenerach Docker i Kubernetesie.
Uruchamiać kompletne pipeline'y uczenia maszynowego na różnych architekturach i w środowiskach chmurowych.
Wykorzystywać Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
Budować obciążenia związane z treningiem ML, dostrojeniem hiperparametrów oraz obsługą (serving) na wielu platformach.
Szkolenie w Lublin uczy budowy modeli ML w Pythonie z użyciem scikit-learn. Obejmuje przygotowanie danych, algorytmy regresji i klasyfikacji oraz optymalizację parametrów. Uczestnicy zyskają praktyczne umiejętności do samodzielnej implementacji i oceny jakości modeli.
To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Lublin (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 Lublin (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 wykładowcę w zakresie Lublin (online lub stacjonarnie) jest skierowane do programistów i naukowców danych, którzy chcą używać Tensorflow 2.x do tworzenia predyktorów, klasyfikatorów, modeli generatywnych, sieci neuronowych i nie tylko.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zainstalować i skonfigurować TensorFlow 2.x.
Zrozumieć korzyści płynące z korzystania z TensorFlow 2.x w porównaniu z poprzednimi wersjami.
Ten 35-godzinny kurs z kategorii Lublin obejmuje podstawy głębokich sieci neuronowych, w tym CNN, RNN i modele generatywne, takie jak GAN. Uczestnicy zdobywają praktyczne doświadczenie z Theano i TensorFlow, ucząc się budowania, trenowania i wdrażania produkcyjnych modeli uczenia głębokiego do zastosowań w rzeczywistych projektach.
Więcej...
Ostatnia aktualizacja:
Opinie uczestników (5)
Interaktywność szkolenia. Dużo eksperymentowaliśmy.
Lidia Opuchlik - Orange Szkolenia
Szkolenie - Deep Reinforcement Learning with Python
Przygotowanie materiałów i kodu (z komentarzami). Spójność procesu nauczania i progresji tematów. Przygotowanie wykładowcy.
Piotr - ArcelorMittal
Szkolenie - Machine Learning with Python – 4 Days
Szkolenie zapewniło ciekawe omówienie modeli uczenia głębokiego i powiązanych z nimi metod. Temat był dla mnie dość nowy, ale teraz czuję, że naprawdę mam pojęcie o tym, co może obejmować sztuczna inteligencja i maszynowe uczenie, z czego składają się te terminy i jak mogą być korzystnie wykorzystywane. Ogólnie spodobał mi się podejście polegające na rozpoczęciu od podłoża statystycznego i podstawowych modeli nauki, takich jak regresja liniowa, z szczególnym uwzględnieniem ćwiczeń w trakcie.
Konstantin - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Szkolenie - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Nawet mimo tego, że musiało mi zdarzyć się zapuścić jeden dzień z powodu spotkań z klientami, czuję, że mam znacznie jaśniejsze pojęcie o procesach i technikach stosowanych w uczeniu maszynowym oraz kiedy powinienem wybrać jedno podejście zamiast drugiego. Naszym wyzwaniem teraz jest ćwiczenie tego, czego nauczyliśmy się, i zaczęcie zastosowywać to do naszej dziedziny problemowej.
