Curs de pregatire Introducere în Modele Preantrenate
Modelele preantrenate sunt o piatră de temelie a inteligenței artificiale moderne, oferind capacități preconstruite care pot fi adaptate pentru o varietate de aplicații. Acest curs introduce participanții în elementele de bază ale modelelor preantrenate, arhitectura lor și cazurile de utilizare practică. Participanții vor învăța cum să utilizeze aceste modele pentru sarcini precum clasificarea textelor, recunoașterea imaginilor și multe altele.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel începător care doresc să înțeleagă conceptul de modele preantrenate și să învețe cum să le aplice pentru a rezolva probleme din lumea reală fără a construi modele de la zero.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă conceptul și beneficiile modelelor preantrenate.
- Exploreze diverse arhitecturi de modele preantrenate și cazurile lor de utilizare.
- Finiseze un model preantrenat pentru sarcini specifice.
- Implementeze modele preantrenate în proiecte simple de învățare automată.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Schița de curs
Introducere în Modele Preantrenate
- Ce sunt modelele preantrenate?
- Beneficiile utilizării modelelor preantrenate
- Prezentare generală a modelelor preantrenate populare (de ex., BERT, ResNet)
Înțelegerea Arhitecturilor Modelelor Preantrenate
- Elemente de bază ale arhitecturii modelelor
- Concepte de transfer learning și finisare
- Cum sunt construite și antrenate modelele preantrenate
Configurarea Mediului
- Instalarea și configurarea Python și a bibliotecilor relevante
- Explorarea depozitelor de modele preantrenate (de ex., Hugging Face)
- Încărcarea și testarea modelelor preantrenate
Lucrul Practic cu Modele Preantrenate
- Utilizarea modelelor preantrenate pentru clasificarea textelor
- Aplicarea modelelor preantrenate pentru sarcini de recunoaștere a imaginilor
- Finisarea modelelor preantrenate pentru seturi de date personalizate
Implementarea Modelelor Preantrenate
- Exportarea și salvarea modelelor finisate
- Integrarea modelelor în aplicații
- Elemente de bază ale implementării modelelor în producție
Provocări și Bune Practici
- Înțelegerea limitărilor modelelor
- Evitarea overfitting-ului în timpul finisării
- Asigurarea utilizării etice a modelelor AI
Tendințe Viitoare în Modelele Preantrenate
- Arhitecturi emergente și aplicațiile lor
- Avansuri în transfer learning
- Explorarea modelelor de limbaj mari și a modelelor multimodale
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegere de bază a conceptelor de învățare automată
- Familiaritate cu programarea în Python
- Cunoștințe de bază despre manipularea datelor folosind biblioteci precum Pandas
Publicul țintă
- Oameni de știință de date
- Entuziaști AI
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Curs de pregatire Introducere în Modele Preantrenate - Rezervare
Curs de pregatire Introducere în Modele Preantrenate - Solicitare
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
AdaBoost Python pentru Învățarea Automată
14 OreAcest 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.
Ecosistemul Anaconda pentru Data Scientists
14 OreAcest training condus de un instructor, în format live Moldova (online sau la fața locului), este destinat data scientistilor care doresc să utilizeze ecosistemul Anaconda pentru a captura, gestiona și implementa pachete și fluxuri de lucru de analiză a datelor într-o singură platformă.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Instala și configura componentele și bibliotecile Anaconda.
- Înțelege conceptele de bază, caracteristicile și beneficiile Anaconda.
- Gestiona pachete, medii și canale folosind Anaconda Navigator.
- Utiliza pachete Conda, R și Python pentru știința datelor și învățarea automată.
- Să cunoască câteva cazuri practice și tehnici pentru gestionarea mai multor medii de date.
AutoML cu Auto-Keras
14 OreAcest 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.
Bazele AutoML
14 OreAceastă 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.
Crearea de Chatbot-uri Personalizate cu Google AutoML
14 OreAcest 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.
Recunoașterea Modelelor
21 OreAcest 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.
DataRobot
7 OreAcest 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.
Google Cloud AutoML
7 OreAcest 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.
Kaggle
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor și dezvoltatorilor care doresc să învețe și să-și construiască o carieră în Știința Datelor folosind Kaggle.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să învețe despre știința datelor și învățarea automată.
- Să exploreze analiza datelor.
- Să învețe despre Kaggle și cum funcționează.
Învățarea Automată pentru Aplicații Mobile folosind ML Kit de la Google
14 OreAceastă 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.
Accelerarea Fluxurilor de Lucru în Python Pandas cu Modin
14 OreAcest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului) în Moldova, este destinat cercetătorilor de date și dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Modin pentru a construi și implementa calcule paralele cu Pandas pentru o analiză mai rapidă a datelor.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze mediul necesar pentru a începe dezvoltarea fluxurilor de lucru Pandas la scară largă cu Modin.
- Să înțeleagă caracteristicile, arhitectura și avantajele Modin.
- Să cunoască diferențele dintre Modin, Dask și Ray.
- Să efectueze operații Pandas mai rapid cu Modin.
- Să implementeze întreaga API Pandas și funcții.
Învățare Automată cu Random Forest
14 OreAceastă 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.
Analiză Avansată cu RapidMiner
14 OreAcest 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 pentru Învățarea Automată și Analiza Predictivă
14 OreRapidMiner 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.
Știința Datelor cu GPU folosind NVIDIA RAPIDS
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat oamenilor de știință și dezvoltatorilor care doresc să utilizeze RAPIDS pentru a construi fluxuri de date accelerate de GPU, fluxuri de lucru și vizualizări, aplicând algoritmi de învățare automată, cum ar fi XGBoost, cuML etc.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a construi modele de date cu NVIDIA RAPIDS.
- Să înțeleagă caracteristicile, componentele și avantajele RAPIDS.
- Să utilizeze GPU-uri pentru a accelera fluxurile de date și analize de la un capăt la altul.
- Să implementeze pregătirea și ETL a datelor accelerate de GPU cu cuDF și Apache Arrow.
- Să învețe cum să efectueze sarcini de învățare automată cu algoritmii XGBoost și cuML.
- Să construiască vizualizări de date și să execute analize de grafice cu cuXfilter și cuGraph.
