Szkolenia Predictive AI w Toruń

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Toruń (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 Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących zawodowców IT, którzy chcą opanować podstawy Predictive AI.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe pojęcia Predictive AI i jej zastosowania.
• Zbierać, czyścić i przygotowywać dane do analizy predykcyjnej.
• Badać i wizualizować dane, aby odkrywać wnioski.
• Budować podstawowe modele statystyczne do dokonywania przewidywań.
• Oceniać wydajność modeli predykcyjnych.
• Zastosować pojęcia Predictive AI w rzeczywistych scenariuszach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora online lub stacjonarnie jest przeznaczone dla profesjonalistów DevOps na poziomie średnim, którzy chcą zintegrować predykcyjną sztuczną inteligencję w swoich praktykach DevOps.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrożyć modele analityki predykcyjnej do prognozowania i rozwiązywania problemów w rurze DevOps.
• Wykorzystać narzędzia oparte na AI do poprawy monitorowania i operacji.
• Zastosować techniki uczenia maszynowego w celu poprawy przepływu dostarczania oprogramowania.
• Projektować strategie AI dla proaktywnego rozwiązywania problemów i optymalizacji.
• Przechodzić przez etyczne uwarunkowania używania AI w DevOps.