Cursuri de pregatire Optimizarea Modelelor de AI pentru Dispozitive Edge

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 training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat atât specialiștilor în știința datelor, cât și persoanelor mai puțin tehnice care doresc să folosească Auto-Keras pentru a automatiza procesul de selectare și optimizare a unui model de învățare automată.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Automatiza procesul de antrenare a modelelor de învățare automată foarte eficiente.
• Căuta automat cei mai buni parametri pentru modelele de învățare profundă.
• Construi modele de învățare automată foarte precise.
• Folosi puterea învățării automate pentru a rezolva probleme de afaceri din lumea reală.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată participanților tehnici cu o experiență în domeniul învățării automate care doresc să optimizeze modele pentru detectarea unor modele complexe în volume mari de date folosind framework-uri AutoML.

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) 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 oamenilor de știință de date și analiștilor de date care doresc să automatizeze, să evalueze și să gestioneze modele predictive folosind capacitățile de învățare automată ale DataRobot.

La finalul 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, 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 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.

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 fi capabili să:

• Instaleze și configureze Kubeflow local și în cloud folosind AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Construiască, implementeze și gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Ruleze întregi pipeline-uri de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Folosească Kubeflow pentru a crea și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiască sarcini de antrenament ML, ajustare de hiperparametri și servire pe multiple platforme.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor care doresc să implementeze sarcini de Învățare Automată pe un server AWS EC2.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubernetes, Kubeflow și alte software necesare pe AWS.
• Utiliza EKS (Elastic Kubernetes Service) pentru a simplifica lucrul de inițializare a unui cluster Kubernetes pe AWS.
• Crea și implementa o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
• Antrena și implementa modele ML TensorFlow pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
• Utiliza alte servicii gestionate AWS pentru a extinde o aplicație ML.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să meargă dincolo de construirea modelelor ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura MLflow și bibliotecile și framework-urile ML conexe.
• Aprecia importanța urmăririi, reproducibilității și implementabilității unui model ML.
• Implementa modele ML pe diferite cloud-uri publice, platforme sau servere on-premise.
• Scala procesul de implementare ML pentru a găzdui mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
• Configura un registru central pentru a experimenta, reproduce și implementa modele ML.

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.

Potrivirea modelelor este o tehnică folosită pentru a localiza modele specificate într-o imagine. Poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specificate într-o imagine capturată, de exemplu, eticheta așteptată pe un produs defect într-o linie de fabricație sau dimensiunile specificate ale unui component. Aceasta diferă de „Recunoașterea Modelelor” (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de eșantioane înrudite) prin faptul că specifică exact ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul Cursului

• Acest curs introduce abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii modelelor așa cum se aplică în Vederea Artificială.

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.

RapidMiner este o platformă software open source pentru știința datelor, destinată prototipării și dezvoltării rapide a aplicațiilor. Aceasta include un mediu integrat pentru pregătirea datelor, învățarea automată, învățarea profundă, extragerea de informații din text și analiza predictivă. 

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

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze RapidMiner
• Pregătească și vizualizeze date cu RapidMiner
• Valideze modele de învățare automată
• Combineze date și creeze modele predictive
• Operationalizeze analiza predictivă în cadrul unui proces de afaceri
• Depaneze și optimizeze RapidMiner

Publicul țintă

• Specialiști în știința datelor
• Ingineri
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensă

Notă

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