Szkolenie online 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne Polsce (online lub na miejscu), jest przeznaczone dla programistów AI, inżynierów uczenia maszynowego oraz architektów systemów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą optymalizować modele AI do wdrażania na urządzeniach edge.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć wyzwania i wymagania związane z wdrażaniem modeli AI na urządzeniach edge.
• Zastosować techniki kompresji modeli w celu zmniejszenia ich rozmiaru i złożoności.
• Wykorzystać metody kwantyzacji do poprawy wydajności modeli na sprzęcie edge.
• Wdrożyć techniki obcięcia i inne techniki optymalizacji w celu poprawy wydajności modeli.
• Wdrożyć optymalizowane modele AI na różnych urządzeniach edge.

Ten szkoleniowy kurs prowadzony przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczony dla programistów, naukowców danych i entuzjastów technologii na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności w zakresie wdrażania modeli sztucznej inteligencji na urządzeniach krawędziowych do różnych zastosowań.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady Edge AI i jej korzyści.
• Skonfigurować środowisko obliczeń krawędziowych.
• Rozwinąć, przetrenować i zoptymalizować modele AI dla wdrożeń na urządzeniach krawędziowych.
• Wdrożyć praktyczne rozwiązania AI na urządzeniach krawędziowych.
• Oceniać i poprawiać wydajność wdrożonych modeli na urządzeniach krawędziowych.
• Zwrócić uwagę na etyczne i bezpieczeństwo w zastosowaniach Edge AI.

Kubeflow to platforma open-source zaprojektowana do ułatwienia budowania, trenowania i wdrażania obciążeń machine learning na Kubernetes.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów początkujących i pośrednio zaawansowanych, którzy chcą tworzyć niezawodne przepływy pracy ML przy użyciu Kubeflow.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy zdobędą umiejętności pozwalające na:

• Nawigację w ekosystemie Kubeflow i podstawowych komponentach.
• Tworzenie powtarzalnych przepływów pracy za pomocą Kubeflow Pipelines.
• Uruchamianie skalowalnych zadań trenujących na Kubernetes.
• Efektywne wdrażanie modeli machine learning za pomocą Kubeflow Serving.

Format kursu

• Kierowane prezentacje i kollaboracyjne dyskusje.
• Ćwiczenia praktyczne z użyciem rzeczywistych komponentów Kubeflow.
• Praktyczne ćwiczenia do budowania kompletnych przepływów pracy ML.

Opcje dostosowywania kursu

• Dostosowane wersje tego szkolenia mogą być zorganizowane, aby pasowały do stosunków technologicznych i wymagań projektowych Twojej grupy.

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

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować i wdrażać modele AI do autonomicznego podejmowania decyzji.
• Rozwojować algorytmy sterowania do autonomicznej nawigacji i omijania przeszkód.
• Zapewniać bezpieczeństwo i niezawodność w autonomicznych systemach opartych na AI.
• Integrować autonomiczne systemy z istniejącymi ramami robótki i AI.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo przeprowadzany szkolenie w Polsce (online lub stacjonarny) jest skierowany do profesjonalistów poziomu zaawansowanego, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę o modelach uczenia maszynowego, poprawić umiejętności w dostosowywaniu hiperparametrów i nauczyć się, jak efektywnie wdrażać modele przy użyciu Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować zaawansowane modele uczenia maszynowego przy użyciu popularnych frameworków takich jak Scikit-learn i TensorFlow.
• Optymalizować wydajność modelu poprzez dostosowywanie hiperparametrów.
• Wdrażać modele uczenia maszynowego w praktycznych zastosowaniach przy użyciu Google Colab.
• Współpracować i zarządzać dużymi projektami uczenia maszynowego w Google Colab.

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

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Analizować dane produkcji w celu identyfikacji czynników wpływających na wskaźniki wydajności.
• Wdrażać algorytmy AI w celu poprawy procesów zarządzania wydajnością.
• Optymalizować parametry produkcji w celu zmniejszenia defektów i poprawy wydajności.
• Integrować zarządzanie wydajnością napędzane przez AI z istniejącymi przepływami pracy produkcji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarnie) jest przeznaczone dla profesjonalistów biznesu i sztucznej inteligencji na poziomie średnim, którzy chcą zastosować uczenie maszynowe w biznesie, prognozowaniu i systemach napędzanych AI, wykorzystując rzeczywiste studium przypadków i narzędzia oparte na Pythonie.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć, jak uczenie maszynowe wpisuje się w sztuczną inteligencję i strategię biznesową.
• Zastosować techniki uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego do złożonych problemów biznesowych.
• Przetwarzać i transformować dane do modelowania.
• Używać sieci neuronowych do klasyfikacji i zadań predykcyjnych.
• Wykonawać prognozy sprzedaży za pomocą metod statystycznych i opartych na uczeniu maszynowym.
• Wdrażać klastryzację i wydobycie reguł asocjacyjnych do segmentacji klientów i odkrywania wzorców.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie Polsce (online lub stacjonarnym) jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować nowoczesne techniki sztucznej inteligencji do automatyzacji projektowania półprzewodników, poprawiając efektywność, dokładność i innowacyjność w projektowaniu i weryfikacji czipów.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zastosować zaawansowane techniki AI do optymalizacji procesów projektowania półprzewodników.
• Integrować modele uczenia maszynowego w narzędziach EDA dla poprawionej weryfikacji projektów.
• Rozwoić rozwiązania oparte na AI dla złożonych wyzwań projektowych w produkcji czipów.
• Wykorzystać sieci neuronowe do poprawy dokładności i szybkości automatyzacji projektowej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla profesjonalistów na poziomie średnim, którzy chcą poznać i zastosować techniki AI do optymalizacji procesów produkcji półprzewodników.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć metodologię AI do optymalizacji procesów w produkcji czipów.
• Wdrażać modele AI w celu poprawy wydajności i redukcji wad.
• Analizować dane procesowe w celu identyfikacji kluczowych parametrów do optymalizacji.
• Zastosować techniki uczenia maszynowego do precyzyjnego dostrajania procesów produkcji półprzewodników.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie średnim, którzy chcą automatyzować i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego, w tym szkoleniem modeli, walidacją i wdrażaniem za pomocą Apache Airflow.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować Apache Airflow do orchestracji przepływów pracy uczenia maszynowego.
• Automatyzować zadania przygotowywania danych, szkolenia modeli i walidacji.
• Integrować Airflow z ramami i narzędziami uczenia maszynowego.
• Wdrażać modele uczenia maszynowego za pomocą automatycznych pipeline'ów.
• Monitorować i optymalizować przepływy pracy uczenia maszynowego w produkcji.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo, szkolenie w Polsce (online lub stacjonarny) jest skierowany do poziomu średniozaawansowanego naukowców danych i programistów, którzy chcą efektywnie zastosować algorytmy uczenia maszynowego w środowisku Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i nawigować po Google Colab w celach projektów uczenia maszynowego.
• Zrozumieć i zastosować 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 skutecznie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców danych i programistów, którzy chcą wykorzystać modele uczenia maszynowego ML.NET do automatycznego wyprowadzania prognoz z przeprowadzonej analizy danych dla aplikacji przedsiębiorstw.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować ML.NET i zintegrować je z środowiskiem rozwoju aplikacji.
• Zrozumieć zasady uczenia maszynowego za narzędziami i algorytmami ML.NET.
• Budować i trenować modele uczenia maszynowego, aby wykonywały predykcje na podstawie dostarczonych danych.
• Oceniać wydajność modelu uczenia maszynowego za pomocą wskaźników ML.NET.
• Optymalizować dokładność istniejących modeli uczenia maszynowego na podstawie ramki ML.NET.
• Zastosować koncepcje uczenia maszynowego ML.NET do innych aplikacji naukowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych profesjonalistów danych, którzy chcą stosować techniki uczenia maszynowego do problemów biznesowych opartych na danych, w tym prognozowania sprzedaży i modelowania przewidywania za pomocą sieci neuronowych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe pojęcia i typy uczenia maszynowego.
• Zastosować kluczowe algorytmy do klasyfikacji, regresji, grupowania i analizy powiązań.
• Wykonawać eksploracyjną analizę danych i przygotowywanie danych za pomocą Pythona.
• Używać sieci neuronowych do zadań modelowania nieliniowego.
• Wdrażać analizę przewidywania do prognozowania biznesowego, w tym danych sprzedaży.
• Ocenić i optymalizować wydajność modelu 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 szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do cyberbezpiecznych specjalistów o poziomie zaawansowanym, którzy chcą podnieść swoje umiejętności w zakresie rozpoznawania zagrożeń i reagowania na incydenty z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrażać zaawansowane algorytmy AI do rozpoznawania zagrożeń w czasie rzeczywistym.
• Dostosowywać modele AI do specyficznych wyzwań związanych z cyberbezpieczeństwem.
• Tworzyć automatyzowane procesy reagowania na zagrożenia.
• Zabezpieczać narzędzia bezpieczeństwa zasilane AI przed atakami przeciwnika.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, którzy chcą nauczyć się wykorzystywać sztuczną inteligencję w celu poprawy zdolności do wykrywania i reagowania na zagrożenia.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zastosowania sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie.
• Wdrożyć algorytmy AI do wykrywania zagrożeń.
• Zautomatyzować reakcję na incydenty z użyciem 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 szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest przeznaczone dla uczestników technicznych z doświadczeniem w uczeniu maszynowym, którzy chcą optymalizować modele do wykrywania złożonych wzorców w dużych danych za pomocą ram AutoML.

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 w trybie Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą wykorzystać AdaBoost do budowy algorytmów boostingowych dla uczenia maszynowego z użyciem Pythona.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować niezbędne środowisko rozwojowe do budowy modeli uczenia maszynowego z AdaBoost.
• Zrozumieć podejście uczenia zespołowego oraz jak wdrożyć adaptacyjny boosting.
• Nauczyć się budowy modeli AdaBoost w celu wzmacniania algorytmów uczenia maszynowego w Pythonie.
• Używać optymalizacji hiperparametrów do zwiększania 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 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.

Ta prowadzona przez instruktora, na żywo szkolenie w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowana do inżynierów, którzy chcą zastosować techniki inżynierii cech w celu lepszego przetwarzania danych i uzyskania lepszych modeli uczenia maszynowego.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Ustawić optymalne środowisko programistyczne, w tym wszystkie potrzebne pakiety Pythona.
• Zyskać ważne wnioski, analizując cechy zbioru danych.
• Optymalizować modele uczenia maszynowego poprzez adaptację surowych danych.
• Czyścić i przekształcać zbiory danych w celu przygotowania ich do uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność do nauki bez jawnego programowania.

Głębokie uczenie jest poddziedziną uczenia maszynowego, która wykorzystuje metody oparte na reprezentacjach danych i strukturach takich jak sieci neuronowe.

Python to wysokopoziomowy język programowania znany z jasnego składu i czytelności kodu.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora, uczestnicy nauczą się implementować modele głębokiego uczenia dla branży telekomunikacyjnej, przechodząc przez proces tworzenia modelu kredytowego ryzyka z wykorzystaniem Pythona.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje głębokiego uczenia.
• Poznać zastosowania i wykorzystanie głębokiego uczenia w branży telekomunikacyjnej.
• Używać Pythona, Kerasa i TensorFlow do tworzenia modeli głębokiego uczenia dla branży telekomunikacyjnej.
• Tworzyć własny model przewidywania odstępowania klientów za pomocą Pythona.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku laboratorium na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt 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.

Kurs ten jest skierowany do osób, które już mają podstawową znajomość nauki o danych i statystyki. Wyjaśnienia są zaprojektowane tak, aby służyć jako przypomnienie dla osób znanym z tych koncepcji lub informować osoby o odpowiednim tle.

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.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarny) jest skierowany do inżynierów, którzy chcą wdrożyć obciążenia Machine Learning na serwerze AWS EC2.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow i inne wymagane oprogramowanie na AWS.
• Używać EKS (Elastic Kubernetes Service), aby uprościć pracę z inicjowaniem klastra Kubernetes na AWS.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w środowisku produkcyjnym.
• Trenować i wdrażać modele TensorFlow ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS, aby rozszerzyć aplikację ML.

Ten prowadzony przez instruktora, live szkolenie w Polsce (online lub stacjonarny) jest skierowany do inżynierów, którzy chcą wdrożyć obciążenia Machine Learning na chmurze Azure.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow oraz inne potrzebne oprogramowanie na Azure.
• Korzystać z usługi Azure Kubernetes Service (AKS), aby uprościć pracę inicjalizacji klastra Kubernetes na Azure.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w środowisku produkcyjnym.
• Trenować i wdrażać modele TensorFlow ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Korzystać z innych zarządzanych usług AWS, aby rozszerzyć aplikację ML.

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.

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.
 

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.

Publiczność

• 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 chciałby zastosować Machine Learning w praktycznych aplikacjach dla swoich zespołów.  Szkolenie nie będzie zagłębiać się w techniczne szczegóły i będzie koncentrować się na podstawowych koncepcjach oraz biznesowych/operacyjnych zastosowaniach tych samych.

Grupa docelowa

1. Inwestorzy i przedsiębiorcy w dziedzinie sztucznej inteligencji
2. Menedżerowie i inżynierowie, czyja firma zaczyna działać na rynku AI
3. Analitycy biznesowi & 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

Publiczność

• 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 chcą zastosować podstawowe techniki uczenia maszynowego w praktycznych aplikacjach.

Grupa docelowa

Data scientists i statystycy, którzy mają pewne znajomość uczenia maszynowego oraz wiedzą, jak programować w języku R. Akcent kładziony jest na praktyczne aspekty przygotowywania danych/modeli, wykonywania obliczeń, analizy post hoc i wizualizacji. Cele to wprowadzenie praktyczne do uczenia maszynowego dla uczestników zainteresowanych zastosowaniem tych metod w pracy.

Używane są przykłady sektorowe, aby sprawić, że szkolenie było odpowiednie dla grupy docelowej.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora uczestnicy nauczą się wykorzystywania technologicznego stosu iOS Machine Learning (ML) podczas tworzenia i wdrażania aplikacji mobilnej iOS.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Stworzyć aplikację mobilną zdolną do przetwarzania obrazów, analizy tekstu i rozpoznawania mowy
• Używać wstępnie przygotowanych modeli ML do integracji z aplikacjami iOS
• Stworzyć niestandardowy model ML
• Dodać wsparcie głosu Siri do aplikacji iOS
• Rozumieć i używać frameworków, takich jak CoreML, Vision, CoreGraphics i GamePlayKit
• Używać języków i narzędzi, takich jak Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda i Spyder

Grupa docelowa

• Programiści

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i intensywna praktyka

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą wykorzystać Google’s ML Kit do budowania modeli uczenia maszynowego optymalizowanych do przetwarzania na urządzeniach mobilnych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Ustawić niezbędne środowisko rozwoju do rozpoczęcia tworzenia funkcji uczenia maszynowego dla aplikacji mobilnych.
• Integrować nowe technologie uczenia maszynowego w aplikacje Android i iOS za pomocą API ML Kit.
• Poprawiać i optymalizować istniejące aplikacje za pomocą SDK ML Kit 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.

Ten kurs wprowadza metody uczenia maszynowego w zastosowaniach robotycznych.

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

Po krótkim tle teoretycznym uczestnicy wykonają proste ćwiczenie z użyciem open source (zwykle R) lub innego popularnego oprogramowania.

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.

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 szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla naukowców ds. danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać Random Forest do budowania algorytmów uczenia maszynowego dla dużych zbiorów danych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do rozpoczęcia budowania modeli uczenia maszynowego z Random Forest.
• Zrozumieć zalety Random Forest i jak go wdrożyć, aby rozwiązać problemy klasyfikacji i regresji.
• Nauczyć się obsługi dużej ilości danych i interpretacji wielu drzew decyzyjnych w Random Forest.
• Oceniać i optymalizować wydajność modeli uczenia maszynowego przez 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.