Cursuri de pregatire Introduction to AI in Semiconductor Manufacturing

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor, precum și persoanelor mai puțin tehnice care doresc să utilizeze Auto-Keras pentru a automatiza procesul de selecție și optimizare a unui model de învățare automată.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să automatizeze procesul de formare a modelelor de învățare automată foarte eficiente.
• Să caute automat cei mai buni parametri pentru modelele de învățare profundă.
• Să construiască modele de învățare automată extrem de precise.
• Să utilizeze puterea învățării automate pentru a rezolva probleme de afaceri din lumea reală.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează persoanelor tehnice cu experiență în învățarea automată care doresc să optimizeze modelele de învățare automată utilizate pentru detectarea modelelor complexe în big data.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să evalueze diverse instrumente open source AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etc.)
• Pregătiți modele de învățare automată de înaltă calitate.
• Rezolvați eficient diferite tipuri de probleme de învățare automată supravegheată.
• Scrieți doar codul necesar pentru a iniția procesul de învățare automată.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează participanților cu diferite niveluri de expertiză care doresc să utilizeze platforma Google AutoML pentru a construi chatbots personalizate pentru diverse aplicații.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor putea să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale dezvoltării chatbot-urilor.
• Să navigheze în Google Cloud Platform și să acceseze AutoML.
• Pregătească datele pentru antrenarea modelelor de chatbot.
• Să antreneze și să evalueze modele personalizate de chatbot folosind AutoML.
• Să implementeze și să integreze chatbots în diverse platforme și canale.
• Monitorizați și optimizați performanța chatbot-ului în timp.

This instructor-led, live training in Moldova (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.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și analiștilor de date care doresc să automatizeze, să evalueze și să gestioneze modele predictive utilizând capacitățile de învățare automată ale DataRobot.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să încarce seturi de date în DataRobot pentru a analiza, evalua și verifica calitatea datelor.
• Să construiască și să antreneze modele pentru a identifica variabile importante și pentru a atinge obiectivele de predicție.
• Să interpreteze modelele pentru a crea informații valoroase care sunt utile în luarea deciziilor de afaceri.
• Să monitorizeze și să gestioneze modelele pentru a menține o performanță optimizată de predicție.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință, analiștilor și dezvoltatorilor de date care doresc să exploreze produsele și caracteristicile AutoML pentru a crea și implementa modele de instruire ML personalizate cu un efort minim.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să exploreze linia de produse AutoML pentru a implementa diferite servicii pentru diverse tipuri de date.
• Să pregătească și să eticheteze seturi de date pentru a crea modele ML personalizate.
• Să instruiască și să gestioneze modelele pentru a produce modele de învățare automată precise și corecte.
• Să facă predicții utilizând modele instruite pentru a îndeplini obiectivele și nevoile de afaceri.

Această instruire live, condusă de un instructor (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Google ML Kit pentru a construi modele de învățare automată care sunt optimizate pentru procesarea pe dispozitive mobile.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe să dezvolte funcții de învățare automată pentru aplicațiile mobile.
• Să integreze noile tehnologii de învățare automată în aplicațiile Android și iOS utilizând API-urile ML Kit.
• Să îmbunătățească și să optimizeze aplicațiile existente utilizând SDK ML Kit pentru procesarea și implementarea pe dispozitiv.

Pattern Matching este o tehnică utilizată pentru a localiza modele specifice în cadrul unei imagini. Aceasta poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specifice în cadrul unei imagini capturate, de exemplu eticheta așteptată pe un produs defect într-o linie de fabricație sau dimensiunile specificate ale unei componente. Este diferită de "Pattern Recognition" (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de eșantioane înrudite) prin faptul că dictează în mod specific ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul cursului

• Acest curs prezintă abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii modelelor, așa cum se aplică la Machine Vision.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să aplice tehnici de întreținere predictivă bazate pe inteligența artificială în producția de semiconductoare pentru a spori eficiența producției și a reduce defecțiunile neașteptate ale echipamentelor.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să implementeze modele AI pentru prezicerea defecțiunilor echipamentelor în producția de semiconductori.
• Să analizeze datele de întreținere pentru a identifica modele și tendințe care indică potențiale probleme.
• Să integreze întreținerea predictivă bazată pe inteligență artificială în fluxurile de producție existente.
• Să reducă timpii morți și costurile de întreținere prin gestionarea proactivă a echipamentelor.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează analiștilor de date de nivel mediu care doresc să învețe cum să utilizeze RapidMiner pentru a estima și proiecta valori și să utilizeze instrumente analitice pentru prognozarea seriilor temporale.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să învețe să aplice metodologia CRISP-DM, să selecteze algoritmi de învățare automată adecvați și să îmbunătățească construcția și performanța modelelor.
• Să utilizeze RapidMiner pentru a estima și proiecta valori și să utilizeze instrumente analitice pentru prognozarea seriilor temporale.

RapidMiner este o platformă software open source pentru știința datelor pentru prototiparea și dezvoltarea rapidă a aplicațiilor. Acesta include un mediu integrat pentru pregătirea datelor, învățarea automată, învățarea profundă, extragerea textelor și analiza predictivă.

În cadrul acestui curs live condus de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze RapidMiner Studio pentru pregătirea datelor, învățarea automată și implementarea modelelor predictive.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze RapidMiner
• Pregătirea și vizualizarea datelor cu RapidMiner
• Să valideze modele de învățare automată
• Mashup date și să creeze modele predictive
• Să operaționalizeze analizele predictive în cadrul unui proces de afaceri
• Depanarea și optimizarea RapidMiner

Audiență

• Oameni de știință în domeniul datelor
• ingineri
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Notă

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.