Szkolenia Predykcyjna sztuczna inteligencja w Radom

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą tworzyć aplikacje napędzane AI, wykorzystując analizy predykcyjne i modele generatywne.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy predictive AI i modeli generatywnych.
• Wykorzystywać narzędzia napędzane AI do predykcyjnego kodowania, prognozowania i automatyzacji.
• Implementować LLM (Large Language Models) i transformatory do generowania tekstu i kodu.
• Stosować prognozowanie szeregów czasowych i rekomendacje oparte na AI.
• Tworzyć i dostosowywać modele AI do rzeczywistych zastosowań.
• Oceniać kwestie etyczne i najlepsze praktyki wdrażania AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących profesjonalistów IT, którzy chcą zrozumieć podstawy predykcyjnej sztucznej inteligencji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje predykcyjnej sztucznej inteligencji i jej zastosowania.
• Zbierać, czyścić i przetwarzać dane do analizy predykcyjnej.
• Eksplorować i wizualizować dane, aby odkryć wnioski.
• Budować podstawowe modele statystyczne do przewidywania.
• Oceniać wydajność modeli predykcyjnych.
• Stosować koncepcje predykcyjnej sztucznej inteligencji w rzeczywistych scenariuszach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów DevOps na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zintegrować predykcyjną AI ze swoimi praktykami DevOps.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wdrażać modele analizy predykcyjnej, aby przewidywać i rozwiązywać wyzwania w potoku DevOps.
• Wykorzystywać narzędzia napędzane AI do lepszego monitorowania i operacji.
• Stosować techniki uczenia maszynowego w celu poprawy przepływów pracy w dostarczaniu oprogramowania.
• Projektować strategie AI dla proaktywnego rozwiązywania problemów i optymalizacji.
• Poruszać się w kwestiach etycznych związanych z wykorzystaniem AI w DevOps.