Szkolenia Predictive AI w Piotrków Trybunalski

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Piotrków Trybunalski (online lub stacjonarnie) skierowane jest do pośrednio zaawansowanych developerów, którzy chcą tworzyć aplikacje zasilane sztuczną inteligencją, wykorzystując analitykę przewidywującą i generatywne modele.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy przewidywującej sztucznej inteligencji i generatywnych modeli.
• Wykorzystywać narzędzia zasilane sztuczną inteligencją do przewidywania kodowania, prognozowania i automatyzacji.
• Wdrożyć LLMs (Large Language Models) i transformatory do generowania tekstu i kodu.
• Zastosować prognozowanie czasowych szeregów danych i rekomendacje oparte na sztucznej inteligencji.
• Rozwijać i dopasowywać modele sztucznej inteligencji do rzeczywistych aplikacji.
• Ocenić etyczne aspekty i najlepsze praktyki w wdrażaniu sztucznej inteligencji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Piotrków Trybunalski (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących specjalistów IT, którzy chcą opanować podstawy Precyzyjnego AI.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe pojęcia Precyzyjnego AI i jego zastosowania.
• Zbierać, czyścić i przygotowywać dane do analizy precyzyjnej.
• Badanie i wizualizacja danych w celu odkrycia wniosków.
• Budowanie podstawowych modeli statystycznych do dokonywania prognoz.
• Oceniać wydajność modeli precyzyjnych.
• Zastosowanie koncepcji Precyzyjnego AI do rzeczywistych scenariuszy.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Piotrków Trybunalski (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla profesjonalistów DevOps na poziomie średnim, którzy chcą zintegrować przewidywalną sztuczną inteligencję w swoich praktykach DevOps.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrożyć modele analizy przewidywalnej do przewidywania i rozwiązywania problemów w łańcuchu dostaw DevOps.
• Wykorzystywać narzędzia oparte na AI do poprawy monitorowania i operacji.
• Zastosować techniki uczenia maszynowego w celu poprawy przepływu dostaw oprogramowania.
• Projektować strategie AI dla proaktywnego rozwiązywania problemów i optymalizacji.
• Nawigować w etycznych aspektach stosowania AI w DevOps.