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 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, 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.

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.

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.

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 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 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 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 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 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.

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 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 uczestników technicznych z doświadczeniem w dziedzinie uczenia maszynowego, którzy chcą optymalizować modele do wykrywania złożonych wzorców w dużych zbiorach danych przy użyciu frameworków AutoML.

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 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 zdobycie podstawowych umiejętności w praktycznym stosowaniu metod uczenia maszynowego. Poprzez użycie języka programowania Python oraz jego różnych bibliotek, a także na podstawie wielu praktycznych przykładów, kurs ten uczy, jak korzystać z najważniejszych elementów składowych uczenia maszynowego, jak podejmować decyzje dotyczące modelowania danych, interpretować wyniki algorytmów i weryfikować uzyskane rezultaty.

Naszym celem jest wyposażenie Cię w umiejętności, które pozwolą zrozumieć i pewnie korzystać z najbardziej fundamentalnych narzędzi z zestawu uczenia maszynowego, unikając jednocześnie typowych pułapek w zastosowaniach nauki o danych.

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.

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.

This 8-day programme provides a complete journey from strong Python engineering foundations to advanced AI system design. Participants develop disciplined coding practices, master statistical and deep learning methods and build production-ready generative AI and agent-based systems. The focus is on reliability, evaluation, safety and real-world deployment rather than experimentation alone.

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

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Automatyzować proces szkolenia wysoce efektywnych modeli uczenia maszynowego.
• Automatycznie wyszukiwać najlepsze parametry dla modeli głębokiego uczenia.
• Budować wysoce dokładne modele uczenia maszynowego.
• Wykorzystywać moc 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 szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi i analityków danych, którzy chcą automatyzować, oceniać i zarządzać modelami predykcyjnymi przy użyciu możliwości uczenia maszynowego DataRobot.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wczytywać zbiory danych w DataRobot w celu analizy, oceny i kontroli jakości danych.
• Tworzyć i trenować modele w celu identyfikacji ważnych zmiennych i osiągania celów predykcyjnych.
• Interpretować modele, aby tworzyć wartościowe wnioski przydatne w podejmowaniu decyzji biznesowych.
• Monitorować i zarządzać modelami w celu utrzymania zoptymalizowanej wydajności predykcyjnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą zastosować techniki inżynierii cech, aby lepiej przetwarzać dane i uzyskiwać lepsze modele uczenia maszynowego.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować optymalne środowisko programistyczne, w tym wszystkie potrzebne pakiety Pythona.
• Uzyskać ważne spostrzeżenia poprzez analizę cech zbioru danych.
• Optymalizować modele uczenia maszynowego poprzez adaptację surowych danych.
• Czyścić i transformować zbiory danych w przygotowaniu 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 szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi, analityków danych oraz programistów, którzy chcą poznać produkty i funkcje AutoML, aby z minimalnym wysiłkiem tworzyć i wdrażać niestandardowe modele treningowe ML.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Poznać linię produktów AutoML, aby wdrażać różne usługi dla różnych typów danych.
• Przygotować i oznaczyć zbiory danych, aby tworzyć niestandardowe modele ML.
• Trenować i zarządzać modelami, aby tworzyć dokładne i sprawiedliwe modele uczenia maszynowego.
• Dokonywać prognoz przy użyciu wytrenowanych modeli, aby spełniać 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą wdrażać obciążenia związane z uczeniem maszynowym w chmurze Azure.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow oraz inne niezbędne oprogramowanie na platformie Azure.
• Wykorzystać usługę Azure Kubernetes Service (AKS) w celu uproszczenia inicjalizacji klastra Kubernetes na platformie Azure.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes w celu automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Szkolić i wdrażać modele TensorFlow ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS do rozszerzania aplikacji 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.
 

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez konieczności wyraźnego programowania. Python to język programowania znany z przejrzystej składni i czytelności. Oferuje doskonały zestaw dobrze przetestowanych bibliotek i technik do tworzenia aplikacji wykorzystujących uczenie maszynowe.

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

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

Odbiorcy

• Programiści
• Analitycy danych

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

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 chcą zastosować uczenie maszynowe w praktycznych zastosowaniach w swoim zespole. Szkolenie nie zagłębia się w szczegóły techniczne, lecz skupia się na podstawowych koncepcjach oraz biznesowych/operacyjnych zastosowaniach.

Grupa docelowa

1. Inwestorzy i przedsiębiorcy zajmujący się sztuczną inteligencją
2. Menedżerowie i inżynierowie, których firmy wkraczają w obszar AI
3. Analitycy biznesowi i inwestorzy

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

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

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

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie

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

Publiczność

• Deweloperzy
• Naukowcy zajmujący się danymi

Format kursu

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykroczyć poza budowanie modeli ML i zoptymalizować proces tworzenia, śledzenia i wdrażania modeli ML.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować MLflow oraz powiązane biblioteki i frameworki ML.
• Docenić znaczenie możliwości śledzenia, odtwarzalności i wdrażalności modelu ML.
• Wdraża modele ML w różnych chmurach publicznych, platformach lub serwerach lokalnych.
• Skalować proces wdrażania ML, aby dostosować go do wielu użytkowników współpracujących przy projekcie.
• Ustawić centralny rejestr do eksperymentowania, odtwarzania i wdrażania modeli ML.

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

Odbiorcy

Analitycy danych i statystycy, którzy mają pewną znajomość uczenia maszynowego i potrafią programować w R. Kurs kładzie nacisk na praktyczne aspekty przygotowania danych/modeli, wykonania, analizy post hoc i wizualizacji. Celem jest praktyczne wprowadzenie do uczenia maszynowego dla uczestników zainteresowanych stosowaniem tych metod w pracy.

Przykłady specyficzne dla sektora są wykorzystywane, aby szkolenie było istotne dla odbiorców.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora, uczestnicy nauczą się, jak korzystać ze stosu technologii Uczenia Maszynowego (ML) na iOS, tworząc i wdrażając aplikację mobilną na iOS.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Tworzyć aplikacje mobilne zdolne do przetwarzania obrazów, analizy tekstu i rozpoznawania mowy
• Korzystać z wstępnie wytrenowanych modeli ML do integracji z aplikacjami na iOS
• Tworzyć własne modele ML
• Dodawać obsługę głosową Siri do aplikacji na iOS
• Zrozumieć i używać frameworków takich jak coreML, Vision, CoreGraphics i GamePlayKit
• Korzystać z języków i narzędzi takich jak Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda i Spyder

Odbiorcy

• Deweloperzy

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

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

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do tworzenia funkcji uczenia maszynowego dla aplikacji mobilnych.
• Zintegrować nowe technologie uczenia maszynowego w aplikacjach na Androida i iOS za pomocą API ML Kit. 
• Ulepszać i optymalizować istniejące aplikacje za pomocą SDK ML Kit do przetwarzania i wdrażania na urządzeniach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów biznesowych i technicznych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zastosować techniki uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych wyzwań biznesowych, korzystając z praktycznych studiów przypadków i narzędzi do ćwiczeń.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć, jak uczenie maszynowe wpisuje się w nowoczesne systemy sztucznej inteligencji i strategie biznesowe.
• Zidentyfikować odpowiednie metody uczenia maszynowego dla różnych problemów biznesowych.
• Przetwarzać i przekształcać dane biznesowe do zadań uczenia maszynowego.
• Stosować podstawowe techniki uczenia maszynowego, takie jak klasyfikacja, regresja, grupowanie i prognozowanie szeregów czasowych.
• Interpretować i oceniać modele uczenia maszynowego w kontekście podejmowania decyzji biznesowych.
• Zdobyć praktyczne doświadczenie poprzez studia przypadków i zastosować poznane techniki w praktycznych scenariuszach.

Ten kurs wprowadza metody uczenia maszynowego w zastosowaniach robotyki.

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

Po krótkim wprowadzeniu teoretycznym uczestnicy wykonają proste ćwiczenia, korzystając z oprogramowania open source (zwykle R) lub innego popularnego oprogramowania.

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.

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 otwarta platforma programowa do nauki o danych, przeznaczona do szybkiego prototypowania i rozwoju aplikacji. Zawiera zintegrowane środowisko do przygotowywania danych, uczenia maszynowego, uczenia głębokiego, analizy tekstu i analizy predykcyjnej. 

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

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować RapidMiner
• Przygotować i wizualizować dane za pomocą RapidMiner
• Weryfikować modele uczenia maszynowego
• Integrować dane i tworzyć modele predykcyjne
• Wdrażać analizę predykcyjną w procesach biznesowych
• Rozwiązywać problemy i optymalizować RapidMiner

Odbiorcy

• Analitycy danych
• Inżynierowie
• Programiści

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

Uwaga

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia.