Szkolenia Supervised Learning w Olsztyn

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Olsztyn (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 Olsztyn (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zastosować techniki predykcyjnego utrzymania ruchu oparte na AI w produkcji półprzewodników, aby zwiększyć wydajność produkcji i zmniejszyć liczbę nieoczekiwanych awarii sprzętu.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrażać modele AI do przewidywania awarii sprzętu w produkcji półprzewodników.
• Analizować dane dotyczące utrzymania ruchu, aby identyfikować wzorce i trendy wskazujące na potencjalne problemy.
• Integrować predykcyjne utrzymanie ruchu oparte na AI z istniejącymi procesami produkcyjnymi.
• Redukować przestoje i koszty utrzymania ruchu poprzez proaktywne zarządzanie sprzętem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Olsztyn (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie podstawowym, którzy chcą zrozumieć i zastosować technologie sztucznej inteligencji w przemyśle produkcji półprzewodników.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe zasady sztucznej inteligencji i ich zastosowanie w produkcji półprzewodników.
• Zidentyfikować obszary w produkcji półprzewodników, w których sztuczna inteligencja może być skutecznie wdrożona.
• Wykorzystać narzędzia i techniki sztucznej inteligencji do poprawy efektywności produkcji i kontroli jakości.
• Wdrożyć podstawowe modele sztucznej inteligencji w celu optymalizacji procesów produkcyjnych.

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 Olsztyn (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, na żywo w Olsztyn (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 Olsztyn (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 Olsztyn (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 Olsztyn (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.

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.

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.

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.