Szkolenia Machine Learning w Toruń

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (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 Toruń (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 Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów AI na poziomie średniozaawansowanym, inżynierów uczenia maszynowego oraz architektów systemów, którzy chcą optymalizować modele AI do wdrożenia na urządzeniach brzegowych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (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 Toruń (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 Toruń (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 Toruń (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 Toruń (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 Toruń (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 Toruń (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 Toruń (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 Toruń (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.

Ta prowadzona przez instruktora, żywa sesja szkoleniowa w Toruń (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 Toruń (online lub na miejscu), jest skierowane do średnio zaawansowanych specjalistów od danych, którzy chcą zastosować techniki uczenia maszynowego w problemach biznesowych opartych na danych, w tym prognozowaniu sprzedaży i modelowaniu predykcyjnym z wykorzystaniem sieci neuronowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

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

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (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 w Toruń (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 Toruń (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.

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 szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać AdaBoost do budowania algorytmów wzmacniających w uczeniu maszynowym z wykorzystaniem Pythona.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do budowania modeli uczenia maszynowego z użyciem AdaBoost.
• Zrozumieć podejście uczenia zespołowego oraz sposób implementacji adaptacyjnego wzmacniania.
• Nauczyć się budować modele AdaBoost w celu wzmocnienia algorytmów uczenia maszynowego w Pythonie.
• Wykorzystać strojenie hiperparametrów, aby zwiększyć dokładność i wydajność modeli AdaBoost.

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (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 szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (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 Toruń (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 Toruń (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 dziedzina sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania.

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

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

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

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

Format kursu

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

Opcje dostosowania kursu

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Toruń (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.

Ten kurs jest skierowany do osób, które mają już doświadczenie w dziedzinie nauki o danych i statystyki. Wyjaśnienia mają na celu przypomnienie koncepcji osobom już z nimi zaznajomionym lub poinformowanie tych z odpowiednim doświadczeniem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego na Kubernetes.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow lokalnie oraz w chmurze za pomocą AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML opartymi na kontenerach Docker i Kubernetes.
• Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego na różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Wykorzystywać Kubeflow do uruchamiania i zarządzania notebookami Jupyter.
• Budować obciążenia związane z trenowaniem ML, strojeniem hiperparametrów i serwisowaniem na wielu platformach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą wdrożyć obciążenia związane z uczeniem maszynowym na serwerze AWS EC2.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow oraz inne potrzebne oprogramowanie na AWS.
• Wykorzystać EKS (Elastic Kubernetes Service) do uproszczenia pracy związanej z inicjalizacją klastra Kubernetes na AWS.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Trenować i wdrażać modele ML TensorFlow na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS do rozszerzania aplikacji ML.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (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 szkolenie prowadzone przez instruktora w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego na platformie Kubernetes.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Instalować i konfigurować Kubeflow lokalnie oraz w chmurze.
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML opartymi na kontenerach Docker i Kubernetes.
• Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego na różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Korzystać z Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzyć zadania treningowe ML, dostrajanie hiperparametrów oraz serwowanie 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

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do osób technicznych, które chcą nauczyć się, jak wdrożyć strategię uczenia maszynowego, maksymalnie wykorzystując dane big data.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy:

• Zrozumieją ewolucję i trendy w uczeniu maszynowym.
• Dowiedzą się, jak uczenie maszynowe jest wykorzystywane w różnych branżach.
• Zapoznają się z narzędziami, umiejętnościami i usługami dostępnymi do wdrożenia uczenia maszynowego w organizacji.
• Zrozumieją, jak uczenie maszynowe może poprawić wydobywanie i analizę danych.
• Dowiedzą się, czym jest backend danych i jak jest wykorzystywany przez firmy.
• Zrozumieją rolę, jaką odgrywają big data 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 konieczności wyraźnego programowania. Python to język programowania znany z jasnej składni i czytelności. Oferuje doskonały zbiór dobrze przetestowanych bibliotek i technik do tworzenia aplikacji wykorzystujących uczenie maszynowe.

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

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

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe pojęcia w uczeniu maszynowym
• Poznać zastosowania i wykorzystanie uczenia maszynowego w finansach
• Opracować własną strategię handlu algorytmicznego z wykorzystaniem uczenia maszynowego i Pythona

Grupa docelowa

• Programiści
• Analitycy danych

Format kursu

• Część wykładowa, dyskusje, ćwiczenia i intensywna praktyka

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 Toruń (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 Toruń (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.

Dopasowanie wzorców to technika używana do lokalizowania określonych wzorców w obrazie. Może być stosowana do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie na linii produkcyjnej lub określonych wymiarów komponentu. Różni się od „Rozpoznawania wzorców” (które rozpoznaje ogólne wzorce na podstawie większych zbiorów powiązanych próbek) tym, że konkretnie określa, czego szukamy, a następnie informuje nas, czy oczekiwany wzorzec istnieje, czy nie.

Format kursu

• Ten kurs wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców w kontekście Wizji Maszynowej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów oprogramowania, którzy chcą wykorzystać Random Forest do budowania algorytmów uczenia maszynowego dla dużych zbiorów danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do rozpoczęcia budowania modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem Random Forest.
• Zrozumieć zalety Random Forest oraz jak go zaimplementować, aby rozwiązywać problemy klasyfikacji i regresji.
• Nauczyć się zarządzać dużymi zbiorami danych oraz interpretować wiele drzew decyzyjnych w Random Forest.
• Oceniać i optymalizować wydajność modelu uczenia maszynowego poprzez 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.