Prowadzone przez instruktora kursy szkoleniowe na żywo Supervised Learning online lub na miejscu demonstrują poprzez interaktywną praktykę praktyczną, jak skutecznie wykorzystywać nadzorowane techniki uczenia maszynowego do trenowania modeli, prognozowania i analizowania wzorców danych. Szkolenie Supervised Learning jest dostępne jako "szkolenie na żywo online" lub "szkolenie na żywo na miejscu". Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pośrednictwem interaktywnego, zdalnego pulpitu. Szkolenie na żywo na miejscu może być prowadzone lokalnie w siedzibie klienta w Zakopane lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Zakopane. Supervised Learning jest również znany jako Supervised Machine Learning. NobleProg - Twój lokalny dostawca szkoleń
Zakopane
Dafne, Jagiellońska 30, Zakopane, Polska, 34-500
Sala szkoleniowa jest zlokalizowana zaledwie 350 metrów od dworców PKP i PKS oraz 700 metrów od Krupówek, głównej ulicy handlowej w Zakopanem. Na terenie obiektu znajduje się ogrodzony parking, co zapewnia wygodę dla uczestników szkoleń podróżujących własnym samochodem oraz ułatwia dostęp do obiektu.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Zakopane (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla uczestników o różnym poziomie wiedzy, którzy chcą wykorzystać platformę Google AutoML do tworzenia niestandardowych chatbotów do różnych zastosowań.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Zrozumieć podstawy rozwoju chatbota.
Poruszać się po platformie Google Cloud Platform i uzyskiwać dostęp do AutoML.
Przygotowywać dane do trenowania modeli chatbotów.
Trenować i oceniać niestandardowe modele chatbotów przy użyciu AutoML.
Wdrażanie i integrowanie chatbotów z różnymi platformami i kanałami.
Monitorowanie i optymalizacja wydajności chatbota w czasie.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Zakopane (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów, którzy chcą zastosować techniki konserwacji predykcyjnej oparte na sztucznej inteligencji w produkcji półprzewodników w celu zwiększenia wydajności produkcji i zmniejszenia nieoczekiwanych awarii sprzętu.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Wdrożyć modele AI do przewidywania awarii sprzętu w produkcji półprzewodników.
Analizować dane dotyczące konserwacji w celu zidentyfikowania wzorców i trendów wskazujących na potencjalne problemy.
Zintegrować konserwację predykcyjną opartą na sztucznej inteligencji z istniejącymi przepływami pracy w produkcji.
Ograniczenie przestojów i kosztów konserwacji poprzez proaktywne zarządzanie sprzętem.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Zakopane (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą zrozumieć i zastosować technologie AI w branży produkcji półprzewodników.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zrozumieć podstawowe zasady sztucznej inteligencji i ich zastosowanie w produkcji półprzewodników.
Zidentyfikować obszary w produkcji półprzewodników, w których można skutecznie wdrożyć sztuczną inteligencję.
Wykorzystywać narzędzia i techniki AI w celu zwiększenia wydajności produkcji i kontroli jakości.
Wdrożenie podstawowych modeli AI w celu optymalizacji procesów produkcyjnych.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Zakopane (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych analityków danych, którzy chcą dowiedzieć się, jak używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywania narzędzi analitycznych do prognozowania szeregów czasowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Nauczyć się stosować metodologię CRISP-DM, wybierać odpowiednie algorytmy uczenia maszynowego oraz ulepszać konstrukcję i wydajność modelu.
Używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywać narzędzia analityczne do prognozowania szeregów czasowych.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Zakopane (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, a także osób mniej technicznych, które chcą używać Auto-Keras do automatyzacji procesu wyboru i optymalizacji modelu uczenia maszynowego.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zautomatyzować proces szkolenia wysoce wydajnych modeli uczenia maszynowego.
Automatycznie wyszukiwać najlepsze parametry dla modeli głębokiego uczenia.
Tworzyć bardzo dokładne modele uczenia maszynowego.
Wykorzystywać możliwości uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Zakopane (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do osób technicznych z doświadczeniem w uczeniu maszynowym, które chcą zoptymalizować modele uczenia maszynowego używane do wykrywania złożonych wzorców w dużych zbiorach danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zainstalować i ocenić różne narzędzia open source AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA itp.)
Trenuj wysokiej jakości modele uczenia maszynowego.
Efektywne rozwiązywanie różnych typów nadzorowanych problemów uczenia maszynowego.
Napisz tylko niezbędny kod, aby zainicjować proces automatycznego uczenia maszynowego.
This instructor-led, live training in Zakopane (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.
By the end of this training, participants will be able to:
Apply core statistical methods to pattern recognition.
Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
Implement advanced techniques for complex problem-solving.
Improve prediction accuracy by combining different models.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Zakopane (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i analityków danych, którzy chcą zautomatyzować, oceniać i zarządzać modelami predykcyjnymi przy użyciu możliwości uczenia maszynowego DataRobot.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Ładować zbiory danych w DataRobot, aby analizować, oceniać i sprawdzać jakość danych.
Budować i trenować modele w celu identyfikacji ważnych zmiennych i osiągnięcia celów predykcyjnych.
Interpretować modele w celu tworzenia cennych spostrzeżeń przydatnych w podejmowaniu decyzji biznesowych.
Monitorowanie i zarządzanie modelami w celu utrzymania zoptymalizowanej wydajności przewidywania.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Zakopane (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, analityków danych i programistów, którzy chcą poznać AutoML produkty i funkcje do tworzenia i wdrażania niestandardowych modeli szkoleniowych ML przy minimalnym wysiłku.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Eksplorować linię produktów AutoML w celu wdrożenia różnych usług dla różnych typów danych.
Przygotowywać i etykietować zestawy danych w celu tworzenia niestandardowych modeli ML.
Trenować i zarządzać modelami w celu tworzenia dokładnych i uczciwych modeli uczenia maszynowego.
Tworzyć prognozy przy użyciu wytrenowanych modeli, aby spełnić cele i potrzeby biznesowe.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać Google's ML Kit do tworzenia modeli uczenia maszynowego zoptymalizowanych do przetwarzania na urządzeniach mobilnych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć opracowywanie funkcji uczenia maszynowego dla aplikacji mobilnych.
Zintegrować nowe technologie uczenia maszynowego z aplikacjami Android i iOS przy użyciu interfejsów API ML Kit.
Ulepszyć i zoptymalizować istniejące aplikacje za pomocą ML Kit SDK do przetwarzania i wdrażania na urządzeniu.
Pattern Matching to technika używana do lokalizowania określonych wzorców na obrazie. Może być używana do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie w linii produkcyjnej lub określonych wymiarów komponentu. Różni się od "Pattern Recognition" (który rozpoznaje ogólne wzorce w oparciu o większe zbiory powiązanych próbek) tym, że konkretnie określa, czego szukamy, a następnie mówi nam, czy oczekiwany wzorzec istnieje, czy nie.
Format kursu
Kurs ten wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców w odniesieniu do Machine Vision.
RapidMiner to platforma oprogramowania do nauki o danych typu open source do szybkiego prototypowania i rozwoju aplikacji. Obejmuje zintegrowane środowisko do przygotowywania danych, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia, eksploracji tekstu i analizy predykcyjnej.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z RapidMiner Studio do przygotowywania danych, uczenia maszynowego i wdrażania modeli predykcyjnych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zainstalować i skonfigurować RapidMiner
Przygotowywać i wizualizować dane za pomocą RapidMiner
Walidować modele uczenia maszynowego
Mashup danych i tworzenie modeli predykcyjnych
Operacjonalizować analitykę predykcyjną w ramach procesu biznesowego
Rozwiązywanie problemów i optymalizacja RapidMiner
Odbiorcy
Naukowcy zajmujący się danymi
Inżynierowie
Programiści
Format kursu
Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Uwaga
Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
