Curs de pregatire Securitate Cibernetică Alimentată de IA: Detectarea și Răspunsul la Amenințări

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor de software care doresc să utilizeze AdaBoost pentru a construi algoritmi de boosting pentru învățarea automată cu Python.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de învățare automată cu AdaBoost.
• Să înțeleagă abordarea de învățare ensemble și cum să implementeze boosting adaptiv.
• Să învețe cum să construiască modele AdaBoost pentru a îmbunătăți algoritmii de învățare automată în Python.
• Să utilizeze ajustarea hiperparametrilor pentru a crește acuratețea și performanța modelelor AdaBoost.

Acest curs acoperă IA (cu accent pe Învățarea Automată și Învățarea Profundă) în industria auto. Ajută la determinarea tehnologiei care poate fi (potențial) utilizată în multiple situații într-o mașină: de la automatizarea simplă, recunoașterea imaginilor până la luarea deciziilor autonome.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat biologiilor care doresc să înțeleagă cum funcționează AlphaFold și să utilizeze modelele AlphaFold ca ghid în studiile lor experimentale.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile de bază ale AlphaFold.
• Învață cum funcționează AlphaFold.
• Învață cum să interpreteze predicțiile și rezultatele AlphaFold.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat participanților cu niveluri variate de expertiză care doresc să exploateze platforma AutoML a Google pentru a construi chatboti personalizați pentru diverse aplicații.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale dezvoltării de chatboti.
• Naviga pe Google Cloud Platform și accesa AutoML.
• Pregăti date pentru antrenarea modelelor de chatboti.
• Antrena și evalua modele personalizate de chatboti folosind AutoML.
• Implementa și integra chatboti pe diverse platforme și canale.
• Monitoriza și optimiza performanța chatbotilor în timp.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), acoperă diferite aspecte ale securității întreprinderilor, de la inteligența artificială la securitatea bazelor de date. De asemenea, include acoperirea celor mai recente instrumente, procese și mentalități necesare pentru a proteja împotriva atacurilor. 

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) oferă o introducere în domeniul recunoașterii modelelor și al învățării automate. Acesta abordează aplicații practice în statistică, informatică, procesarea semnalelor, viziunea computerizată, exploatarea datelor și bioinformatică.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica metode statistice de bază în recunoașterea modelelor.
• Utiliza modele cheie precum rețele neuronale și metode de kernel pentru analiza datelor.
• Implementa tehnici avansate pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Îmbunătăți acuratețea predicțiilor prin combinarea diferitelor modele.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor și analiștilor de date care doresc să automatizeze, să evalueze și să gestioneze modele predictive folosind capacitățile de învățare automată ale DataRobot.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Încărca seturi de date în DataRobot pentru a analiza, evalua și verifica calitatea datelor.
• Construi și antrena modele pentru a identifica variabile importante și a atinge obiectivele de predicție.
• Interpreta modele pentru a crea informații valoroase care sunt utile în luarea deciziilor de afaceri.
• Monitoriza și gestiona modele pentru a menține o performanță optimă de predicție.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și practicienilor AI care doresc să exploateze TensorFlow Lite pentru aplicații Edge AI.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale TensorFlow Lite și rolul său în Edge AI.
• Dezvolta și optimiza modele AI folosind TensorFlow Lite.
• Implementa modele TensorFlow Lite pe diverse dispozitive edge.
• Utiliza instrumente și tehnici pentru conversia și optimizarea modelelor.
• Implementa aplicații practice Edge AI folosind TensorFlow Lite.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat oamenilor de știință de date, analiștilor de date și dezvoltatorilor care doresc să exploreze produsele și funcționalitățile AutoML pentru a crea și implementa modele de antrenament ML personalizate cu un efort minim.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Explora gama de produse AutoML pentru a implementa diferite servicii pentru diverse tipuri de date.
• Pregăti și eticheta seturi de date pentru a crea modele ML personalizate.
• Antrena și gestiona modele pentru a produce modele de învățare automată precise și corecte.
• Face predicții folosind modele antrenate pentru a îndeplini obiectivele și nevoile de afaceri.

Kubeflow este o platformă open-source concepută pentru a simplifica construirea, antrenarea și implementarea sarcinilor de învățare automată pe Kubernetes.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de la nivel începător până la intermediar care doresc să construiască fluxuri de lucru ML fiabile folosind Kubeflow.

La finalizarea acestui training, participanții vor dobândi abilitățile de a:

• Naviga în ecosistemul și componentele de bază ale Kubeflow.
• Construi fluxuri de lucru reproducibile cu Kubeflow Pipelines.
• Rula joburi de antrenament scalabile pe Kubernetes.
• Servi modele de învățare automată eficient folosind Kubeflow Serving.

Formatul Cursului

• Prezentări ghidate și discuții collaborative.
• Laboratoare practice cu componente reale ale Kubeflow.
• Exerciții practice pentru construirea fluxurilor de lucru ML de la un capăt la altul.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pot fi aranjate versiuni personalizate ale acestui training pentru a se alinia cu tehnologia și cerințele proiectului echipei dumneavoastră.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubeflow on-premise și în cloud.
• Construi, implementa și gestiona fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Rula întregi pipeline-uri de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Folosi Kubeflow pentru a crea și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construi sarcini de antrenament ML, ajustare de hiperparametri și servire pe multiple platforme.

De ce ar trebui să participați?

Cursul de formare Certified Lead Ethical Hacker vă permite să dezvoltați expertiza necesară pentru a efectua teste de penetrare ale sistemelor de informații, aplicând principii, proceduri și tehnici recunoscute de testare a penetrării, pentru a identifica potențiale amenințări într-o rețea de calculatoare. În timpul acestui curs de formare, veți dobândi cunoștințele și abilitățile necesare pentru a gestiona un proiect sau o echipă de testare a penetrării, precum și pentru a planifica și efectua teste de penetrare interne și externe, în conformitate cu diverse standarde, cum ar fi Standardul de Executare a Testelor de Penetrare (PTES) și Manualul Metodologic de Testare a Securității cu Surse Deschise (OSSTMM). În plus, veți înțelege în profunzime cum să elaborați rapoarte și propuneri de contramăsuri. De asemenea, prin exerciții practice, veți putea stăpâni tehnici de testare a penetrării și veți dobândi abilitățile necesare pentru a gestiona o echipă de testare a penetrării, precum și comunicarea cu clienții și rezolvarea conflictelor.

Cursul de formare Certified Lead Ethical Hacking oferă o viziune tehnică asupra securității informațiilor prin hacking etic, utilizând tehnici comune, cum ar fi colectarea de informații și detectarea vulnerabilităților, atât în interiorul, cât și în afara unei rețele de afaceri.

Formarea este, de asemenea, compatibilă cu cadrul NICE (The National Initiative for Cybersecurity Education) Protect and Defend.

După ce ați stăpânit cunoștințele și abilitățile necesare în domeniul hacking-ului etic, puteți susține examenul și aplica pentru acreditarea „PECB Certified Lead Ethical Hacker”. Deținând o certificare PECB Lead Ethical Hacker, veți putea demonstra că ați dobândit abilitățile practice necesare pentru a efectua și a gestiona teste de penetrare conform celor mai bune practici.

Cine ar trebui să participe?

• Persoane interesate de securitatea IT, în special de hacking-ul etic, fie pentru a afla mai multe despre subiect, fie pentru a începe un proces de reorientare profesională.
• Ofițeri și profesioniști în domeniul securității informațiilor care doresc să stăpânească tehnici de hacking etic și de testare a penetrării.
• Manageri sau consultanți care doresc să învețe cum să controleze procesul de testare a penetrării.
• Auditori care doresc să efectueze și să conducă teste de penetrare profesionale.
• Persoane responsabile de menținerea securității sistemelor de informații dintr-o organizație.
• Experți tehnici care doresc să învețe cum să pregătească un test de penetrare.
• Profesioniști în domeniul securității cibernetice și membri ai echipelor de securitate a informațiilor.

Această formare condusă de un instructor, în format live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor care doresc să folosească ML Kit de la Google pentru a construi modele de învățare automată optimizate pentru procesare pe dispozitive mobile.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe dezvoltarea de funcții de învățare automată pentru aplicații mobile.
• Să integreze noi tehnologii de învățare automată în aplicații Android și iOS folosind API-urile ML Kit. 
• Să îmbunătățească și să optimizeze aplicații existente folosind SDK-ul ML Kit pentru procesare și implementare pe dispozitiv.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată specialiștilor în știința datelor și inginerilor de software care doresc să utilizeze Random Forest pentru a construi algoritmi de învățare automată pentru seturi de date mari.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de învățare automată cu Random Forest.
• Să înțeleagă avantajele Random Forest și cum să îl implementeze pentru a rezolva probleme de clasificare și regresie.
• Să învețe cum să gestioneze seturi de date mari și să interpreteze mai mulți arbori de decizie în Random Forest.
• Să evalueze și să optimizeze performanța modelului de învățare automată prin ajustarea hiperparametrilor.

Acest training condus de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat analiștilor de date de nivel intermediar care doresc să învețe cum să folosească RapidMiner pentru a estima și proiecta valori și să utilizeze instrumente analitice pentru prognozarea seriilor de timp.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Învață să aplice metodologia CRISP-DM, să selecteze algoritmi potriviți de învățare automată și să îmbunătățească construcția și performanța modelelor.
• Folosi RapidMiner pentru a estima și proiecta valori și să utilizeze instrumente analitice pentru prognozarea seriilor de timp.