Cursuri de pregatire Machine Learning with PredictionIO

Cum vor arăta orașele în viitor? Cum poate fi folosită Artificial Intelligence (AI) pentru îmbunătățirea planificării orașului? Cum poate fi folosită AI pentru a face orașele mai eficiente, mai viabile, mai sigure și mai prietenoase cu mediul?

În acest training, instruit în direct, la fața locului (la fața locului sau la distanță), examinăm diferitele tehnologii care alcătuiesc AI, precum și seturile de abilități și cadrul mental necesar pentru a le folosi pentru planificarea urbană. De asemenea, acoperim instrumente și abordări pentru colectarea și organizarea datelor relevante pentru utilizare în AI, inclusiv extragerea datelor.

Public

• Planificatori de oraș
• Arhitecti
• Dezvoltatori
• Oficialii de transport

Formatul cursului

• O prelegere de parte, o discuție parțială și o serie de exerciții interactive.

Notă

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.

AI este o colecție de tehnologii pentru a construi sisteme inteligente capabile să înțeleagă datele și activitățile din jurul datelor pentru a lua "decizii inteligente" Pentru furnizorii de servicii de telecomunicații, construirea de aplicații și servicii care utilizează AI ar putea deschide ușa pentru operațiuni îmbunătățite și service în domenii precum întreținerea și optimizarea rețelei În acest curs vom examina diferitele tehnologii care alcătuiesc AI și seturile de competențe necesare pentru a le folosi De-a lungul cursului, analizăm aplicațiile specifice ale AI în cadrul industriei de telecomunicații Public Inginerii de rețea Personalul de operațiuni de rețea Directori tehnici de telecomunicații Formatul cursului Prelegere parte, discuție parțială, exerciții manuale .

Acest curs a fost creat pentru manageri, arhitecți de soluții, ofițeri de inovare, CTO, arhitecți de software și pentru oricine este interesat de o prezentare generală a inteligenței artificiale aplicate și de cele mai apropiate previziuni privind dezvoltarea acesteia.

Acest curs este creat pentru persoanele care nu au experiență anterioară în ceea ce privește probabilitățile și statisticile .

Algebra liniară este o ramură a matematicii care se ocupă cu vectori, matrice și transformări liniare Cunoașterea algebrei liniare îi ajută pe ingineri și dezvoltatori să-și îmbunătățească capabilitățile de învățare a mașinilor Înțelegerea conceptelor de algebră liniară le permite să înțeleagă mai bine principiile care stau la baza tehnicilor de învățare a mașinilor și astfel să rezolve problemele mai repede În această instruire instruită, participanții vor învăța fundamentele algebrei liniare, pe măsură ce vor trece prin rezolvarea unei probleme de învățare a mașinilor utilizând metode de algebră liniară Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelege concepte fundamentale de algebră liniară Aflați abilitățile liniare de algebră necesare pentru învățarea mașinilor Folosiți structuri și concepte de algebră liniară atunci când lucrați cu date, imagini, algoritmi etc Rezolvați o problemă de învățare a mașinii folosind algebra liniară Public Dezvoltatori Ingineri Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră Notă Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să utilizeze platforma de drag-and-drop Azure ML's pentru a implementa Machine Learning sarcini de lucru fără a fi nevoiți să achiziționeze software și hardware și fără a fi nevoiți să își facă griji cu privire la întreținere și implementare.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Scrieți modele de învățare automată foarte precise folosind Python, R sau instrumente de cod zero.
• Utilizați seturile de date și algoritmii disponibili în Azure's pentru a antrena și urmări modelele de învățare automată și de învățare profundă.
.
• Utilizați spațiul de lucru interactiv Azures pentru a dezvolta în mod colaborativ modele ML.
.
• Alegeți din diferite cadre ML suportate de Azure, cum ar fi PyTorch, TensorFlow și scikit-learn.
.

Rețeaua neurală artificială este un model de date computational utilizat în dezvoltarea sistemelor de Artificial Intelligence (AI) capabile să realizeze sarcini "inteligente". Neural Networks sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile Machine Learning (ML), care sunt ele însele o implementare a AI. Deep Learning este un subset al ML.

Acesta este un curs de 4 zile care prezintă AI și aplicația sa. Există o opțiune de a avea o zi suplimentară pentru a întreprinde un proiect AI la finalizarea acestui curs.

Acesta este un curs de 4 zile care introduce AI și aplicația sa folosind Python limba de programare. Există o opțiune de a avea o zi suplimentară pentru a începe un proiect AI la finalizarea acestui curs. 

Acest curs de formare este pentru persoanele care ar dori să aplice Machine Learning în aplicații practice.

Public

Acest curs este destinat cercetătorilor de date și statisticienilor care au o anumită familiaritate cu statisticile și știu cum să programeze R (sau Python sau altă limbă aleasă). Accentul pe acest curs se referă la aspectele practice ale pregătirii datelor / modelului, execuției, analizei post-hoc și vizualizării.

Scopul este de a oferi aplicații practice Machine Learning participanților interesați de aplicarea metodelor la locul de muncă.

Exemple specifice sectorului sunt folosite pentru a face formarea relevantă pentru public.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință și dezvoltatorilor de date care doresc să creeze și să antreneze modele de învățare automată pentru a le implementa în medii de găzduire pregătite pentru producție.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Utilizați instanțe de notebook pentru a pregăti și încărca date pentru instruire.
• Învățați modelele de învățare automată utilizând seturi de date de instruire.
• Deploiați modelele instruite într-un endpoint pentru a crea predicții.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de date care doresc să utilizeze Azure Machine Learning pentru a construi modele de învățare automată end-to-end pentru analiza predictivă.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Construiți modele de învățare a mașinilor cu experiență de programare zero.
• Creați algoritmi predictivi cu Azure Machine Learning.
.
• Deploiați algoritmi de învățare automată gata de producție.

Acest curs va fi o combinație de teorie și lucrări practice, cu exemple specifice folosite pe parcursul evenimentului.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor web care doresc să creeze modele de învățare automată cu Core ML pentru iOS 11 și dezvoltarea macOS High Sierra.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Construiți aplicații conduse de AI care utilizează învățarea mașinilor.
• Implementați modele de învățare automată care clasifică imagini.
• Utilizați API-ul Core ML pentru a susține fluxuri de lucru personalizate și cazuri de utilizare avansate
.
• Analizați texte în limbaj natural cu modele de învățare automată.

Acest training live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor, oamenilor de știință de date și analiștilor de date care doresc să utilizeze Dataiku DSS pentru dezvoltarea de conducte de învățare automată și să valorifice procesele de inteligență artificială în generarea de inițiative organizaționale strategice.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Dataiku DSS pe sistemul de operare preferat.
.
• Înțelege conceptele și principiile AI/ML care sunt fundamentale pentru caracteristicile Dataiku.
• Crearea și implementarea propriilor coduri de vizualizare a datelor în proiectele Dataiku DSS.
.
• Dezvoltă modele ML și pipeline-uri în medii de producție construite în jurul Dataiku DSS.
• Optimizați agilitatea și flexibilitatea metodelor de analiză a datelor din aplicațiile lor de întreprindere.
• Utilizați Dataiku DSS pentru a securiza și gestiona modul în care datele circulă prin sistemele de afaceri ulterioare.
.