Machine Learning Formare în Moldova

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (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.

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.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar, inginerilor de învățare automată și arhitecților de sisteme care doresc să optimizeze modele de AI pentru implementarea pe dispozitive edge.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege provocările și cerințele implementării modelelor de AI pe dispozitive edge.
• Aplica tehnici de compresie a modelelor pentru a reduce dimensiunea și complexitatea acestora.
• Utiliza metode de cuantizare pentru a îmbunătăți eficiența modelelor pe hardware-ul edge.
• Implementa tehnici de tăiere și alte metode de optimizare pentru a îmbunătăți performanța modelelor.
• Implementa modele de AI optimizate pe diverse dispozitive edge.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și entuziaștilor tehnologiei care doresc să dobândească abilități practice în implementarea modelelor de AI pe dispozitive edge pentru diverse aplicații.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile Edge AI și beneficiile acesteia.
• Să configureze și să pregătească mediul de edge computing.
• Să dezvolte, să antreneze și să optimizeze modele de AI pentru implementarea pe edge.
• Să implementeze soluții practice de AI pe dispozitive edge.
• Să evalueze și să îmbunătățească performanța modelelor implementate pe edge.
• Să abordeze considerațiile etice și de securitate în aplicațiile Edge AI.

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 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.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnologiile din spatele sistemelor autonome.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa modele de IA pentru luarea de decizii autonome.
• Dezvolta algoritmi de control pentru navigație autonomă și evitarea obstacolelor.
• Asigura siguranța și fiabilitatea sistemelor autonome alimentate de IA.
• Integra sisteme autonome cu cadre existente de robotică și IA.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea viziunii artificiale și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de viziune folosind Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să construiască și să antreneze rețele neuronale convoluționale (CNN) folosind TensorFlow.
• Să utilizeze Google Colab pentru dezvoltarea scalabilă și eficientă a modelelor în cloud.
• Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de viziune artificială.
• Să implementeze modele de viziune artificială pentru aplicații din lumea reală.
• Să folosească învățarea prin transfer pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și îmbunătățească cunoștințele despre modelele de învățare automată, să-și dezvolte abilitățile de ajustare a hiperparametrilor și să învețe cum să implementeze modele eficient folosind Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să implementeze modele avansate de învățare automată folosind framework-uri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Să optimizeze performanța modelelor prin ajustarea hiperparametrilor.
• Să implementeze modele de învățare automată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
• Să colaboreze și să gestioneze proiecte de învățare automată la scară largă în Google Colab.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici AI pentru a optimiza managementul randamentului în fabricarea de semiconductori.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Analiza datele de producție pentru a identifica factorii care afectează ratele de randament.
• Implementa algoritmi AI pentru a îmbunătăți procesele de management al randamentului.
• Optimiza parametrii de producție pentru a reduce defectele și a îmbunătăți randamentele.
• Integra managementul randamentului bazat pe AI în fluxurile de producție existente.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar din domeniul afacerilor și inteligenței artificiale care doresc să aplice învățarea automată în afaceri, prognoză și sisteme bazate pe inteligență artificială, folosind studii de caz reale și instrumente bazate pe Python.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege cum se integrează învățarea automată în strategia de inteligență artificială și afaceri.
• Aplica tehnici de învățare supervizată și nesupravegheată în probleme structurate de afaceri.
• Preprocesa și transforma date pentru modelare.
• Folosi rețele neuronale pentru sarcini de clasificare și predicție.
• Efectua prognoze de vânzări folosind metode statistice și bazate pe învățarea automată.
• Implementa clustering și minerit de reguli de asociere pentru segmentarea clienților și descoperirea de modele.

Această instruire condusă de un instructor, în format live Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să aplice tehnici de ultimă oră din domeniul AI în automatizarea proiectării semiconductoarelor, îmbunătățind eficiența, acuratețea și inovația în proiectarea și verificarea cipurilor.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Aplica tehnici avansate de AI pentru a optimiza procesele de proiectare a semiconductoarelor.
• Integra modele de învățare automată în instrumentele EDA pentru o verificare îmbunătățită a proiectării.
• Dezvolta soluții bazate pe AI pentru provocări complexe de proiectare în fabricarea cipurilor.
• Folosi rețele neuronale pentru a îmbunătăți acuratețea și viteza automatizării proiectării.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în date și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de învățare profundă folosind mediul Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare profundă.
• Să înțeleagă elementele de bază ale rețelelor neuronale.
• Să implementeze modele de învățare profundă folosind TensorFlow.
• Să antreneze și să evalueze modele de învățare profundă.
• Să utilizeze funcții avansate ale TensorFlow pentru învățare profundă.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de IA pentru optimizarea proceselor de fabricare a semiconductoarelor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege metodele de IA pentru optimizarea proceselor în fabricarea cipurilor.
• Implementa modele de IA pentru a îmbunătăți randamentul și a reduce defectele.
• Analiza datele procesului pentru a identifica parametrii cheie pentru optimizare.
• Aplica tehnici de învățare automată pentru a regla fin procesele de fabricare a semiconductoarelor.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat participanților de nivel intermediar care doresc să automatizeze și să gestioneze fluxurile de lucru de învățare automată, inclusiv antrenarea, validarea și implementarea modelelor folosind Apache Airflow.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze Apache Airflow pentru orchestrarea fluxurilor de lucru de învățare automată.
• Să automatizeze sarcinile de preprocesare a datelor, antrenare și validare a modelelor.
• Să integreze Airflow cu framework-uri și instrumente de învățare automată.
• Să implementeze modele de învățare automată folosind pipeline-uri automate.
• Să monitorizeze și să optimizeze fluxurile de lucru de învățare automată în producție.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în date și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să aplice algoritmi de învățare automată eficient folosind mediul Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
• Să înțeleagă și să aplice diverși algoritmi de învățare automată.
• Să utilizeze biblioteci precum Scikit-learn pentru analiza și predicția datelor.
• Să implementeze modele de învățare supervizată și nesupervizată.
• Să optimizeze și să evalueze modelele de învățare automată în mod eficient.

Acest training, condus de un instructor (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să exploreze cele mai recente tehnici XAI pentru modele de învățare profundă, cu accent pe construirea de sisteme AI interpretabile.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege provocările legate de explicabilitatea în învățarea profundă.
• Aplica tehnici avansate XAI pentru rețele neuronale.
• Interpreta deciziile luate de modelele de învățare profundă.
• Evalua compromisurile dintre performanță și transparență.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în date și dezvoltatorilor care doresc să utilizeze modelele de învățare automată ML.NET pentru a obține automat proiecții din analiza datelor executate pentru aplicații de întreprindere.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala ML.NET și să-l integreze în mediul de dezvoltare a aplicațiilor.
• Să înțeleagă principiile învățării automate din spatele instrumentelor și algoritmilor ML.NET.
• Să construiască și să antreneze modele de învățare automată pentru a efectua predicții inteligente cu datele furnizate.
• Să evalueze performanța unui model de învățare automată folosind metricile ML.NET.
• Să optimizeze acuratețea modelelor existente de învățare automată bazate pe cadrul ML.NET.
• Să aplice conceptele de învățare automată ale ML.NET în alte aplicații de știința datelor.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor de nivel intermediar în domeniul datelor care doresc să aplice tehnici de învățare automată în rezolvarea problemelor de business bazate pe date, inclusiv prognozarea vânzărilor și modelarea predictivă folosind rețele neuronale.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele și tipurile de bază ale învățării automate.
• Să aplice algoritmi cheie pentru clasificare, regresie, clustering și analiza de asociere.
• Să efectueze analiza exploratorie a datelor și pregătirea datelor folosind Python.
• Să folosească rețele neuronale pentru sarcini de modelare neliniară.
• Să implementeze analiza predictivă pentru prognozarea afacerilor, inclusiv a datelor de vânzări.
• Să evalueze și să optimizeze performanța modelului folosind tehnici vizuale și statistice.

Această instruire condusă de un instructor, în direct în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul securității cibernetice de nivel intermediar până la avansat, care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în detectarea și răspunsul la incidente bazate pe IA.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să implementeze algoritmi avansați de IA pentru detectarea în timp real a amenințărilor.
• Să personalizeze modelele de IA pentru provocări specifice de securitate cibernetică.
• Să dezvolte fluxuri de lucru automate pentru răspunsul la amenințări.
• Să securizeze instrumentele de securitate bazate pe IA împotriva atacurilor adversariale.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat profesioniștilor de securitate cibernetică de nivel începător care doresc să învețe cum să utilizeze IA pentru îmbunătățirea capacităților de detectare și răspuns la amenințări.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege aplicațiile IA în securitatea cibernetică.
• Implementa algoritmi de IA pentru detectarea amenințărilor.
• Automatiza răspunsul la incidente cu ajutorul instrumentelor IA.
• Integra IA în infrastructura existentă de securitate cibernetică.

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, 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.

Scopul acestui curs este de a oferi o competență de bază în aplicarea metodelor de Învățare Automată în practică. Prin utilizarea limbajului de programare Python și a diferitelor sale biblioteci, și bazându-ne pe o multitudine de exemple practice, acest curs învață cum să folosești cele mai importante blocuri de construcție ale Învățării Automate, cum să iei decizii de modelare a datelor, să interpretezi rezultatele algoritmilor și să validezi rezultatele.

Scopul nostru este să te dotăm cu abilitățile necesare pentru a înțelege și a utiliza cele mai fundamentale instrumente din cutia de unelte a Învățării Automate cu încredere și pentru a evita capcanele comune ale aplicațiilor din Știința Datelor.

Scopul acestui curs este de a oferi competențe generale în aplicarea metodelor de Învățare Automată în practică. Prin utilizarea limbajului de programare Python și a diferitelor sale biblioteci, și pe baza unui număr mare de exemple practice, acest curs învață cum să folosești cele mai importante blocuri de construcție ale Învățării Automate, cum să iei decizii de modelare a datelor, să interpretezi rezultatele algoritmilor și să validezi rezultatele.

Scopul nostru este să te înzestrăm cu abilitățile necesare pentru a înțelege și a folosi cu încredere cele mai fundamentale instrumente din cutia de unelte a Învățării Automate și să eviți capcanele comune ale aplicațiilor din Știința Datelor.

AI Aplicat de la Zero în Python îi înzestrează pe programatori și analiști de date cu tehnici fundamentale pentru construirea de soluții de învățare automată de la zero folosind Python. Acoperă principiile de bază ale clasificării și regresiei în învățarea supervizată, clusterizării și detectării de anomalii în învățarea nesupervizată, precum și arhitecturi avansate de rețele neuronale. Examinează metode dovedite pentru lucrul cu scikit-learn, Apache Spark MLlib și Jupyter notebooks pentru dezvoltarea practică a AI. Ajută profesioniștii să implementeze modele practice de ML, să evalueze limitările algoritmilor și să finalizeze proiecte aplicate pentru rezolvarea problemelor din lumea reală.

Învățarea Profundă prin Reforțare (IPR) combină principiile învățării prin reforțare cu arhitecturile de învățare profundă pentru a permite agenților să ia decizii prin interacțiunea cu mediile lor. Aceasta stă la baza multor progrese moderne în domeniul inteligenței artificiale, cum ar fi vehiculele autonome, controlul robotic, tranzacționarea algoritmică și sistemele de recomandare adaptivă. IPR permite unui agent artificial să învețe strategii, să optimizeze politici și să ia decizii autonome bazate pe încercare și eroare folosind învățarea bazată pe recompense.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să învețe și să aplice tehnici de Învățare Profundă prin Reforțare pentru a construi agenți inteligenți capabili să ia decizii autonome în medii complexe.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă fundamentele teoretice și principiile matematice ale Învățării prin Reforțare.
• Implementeze algoritmi cheie de IPR, inclusiv Q-Learning, Gradientul Politicii și metode Actor-Critic.
• Construiască și antreneze agenți de Învățare Profundă prin Reforțare folosind TensorFlow sau PyTorch.
• Aplice IPR în aplicații din lumea reală, cum ar fi jocuri, robotică și optimizarea deciziilor.
• Depaneze, vizualizeze și optimizeze performanța antrenamentului folosind instrumente moderne.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuție ghidată.
• Exerciții practice și implementări practice.
• Demonstrații live de codare și aplicații bazate pe proiecte.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o versiune personalizată a acestui curs (de exemplu, folosind PyTorch în loc de TensorFlow), vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Explorarea fundamentelor inteligenței artificiale dezvăluie modul în care tehnologia inteligentă redefinește strategia digitală, automatizarea și luarea deciziilor în cadrul operațiunilor întreprinderilor. Examinează concepte de bază care acoperă istoria IA, cadre de rezolvare a problemelor, reprezentarea cunoștințelor, raționamentul în condiții de incertitudine și paradigme de învățare automată, alături de comunicare, percepție și acțiune autonomă. Ghidează managerii și arhitecții în evaluarea oportunităților de transformare bazate pe IA, evaluarea tendințelor tehnologice emergente și integrarea unor soluții inteligente practice pentru a accelera agilitatea afacerii.

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 program de 8 zile oferă o călătorie completă de la fundamentele solide ale ingineriei Python la proiectarea avansată a sistemelor AI. Participanții dezvoltă practici disciplinate de codare, stăpânesc metode de învățare statistică și profundă și construiesc sisteme generative AI și bazate pe agenți gata pentru producție. Accentul este pus pe fiabilitate, evaluare, siguranță și implementare în lumea reală, nu doar pe experimentare.

Rețeaua Neurală Artificială este un model de date computațional utilizat în dezvoltarea sistemelor de Inteligență Artificială (IA) capabile să efectueze sarcini "inteligente". Rețelele Neuronale sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile de Învățare Automată (ML), care sunt la rândul lor o implementare a IA. Învățarea Profundă este un subset al ML.

Îmbunătățiți-vă expertiza în știința datelor cu acest curs complet de Învățare Automată, care acoperă algoritmi de bază, inclusiv Naive Bayes, Arbori de Decizie, Rețele Neurale, Mașini cu Vectori de Suport și tehnici de Clustering. Dobândiți experiență practică pe baza fundamentei teoretice și a aplicațiilor practice folosind exemple din lumea reală. Ideal pentru analiști de date, ingineri de software, pasionați de IA și profesioniști din afaceri care doresc să aplice soluții de învățare automată. Stăpâniți metricile de performanță pentru clasificare, validarea încrucișată, compromisul bias-varianță și elementele de bază ale învățării profunde pentru a construi modele predictive robuste.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat cercetătorilor și dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Chainer pentru a construi și antrena rețele neuronale în Python, făcând codul ușor de depanat.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe dezvoltarea modelelor de rețele neuronale.
• Să definească și să implementeze modele de rețele neuronale folosind un cod sursă ușor de înțeles.
• Să execute exemple și să modifice algoritmi existenți pentru a optimiza modelele de antrenament de învățare profundă, profitând de GPU-uri pentru performanță ridicată.

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.

Publicul țintă

Acest curs este potrivit pentru cercetătorii și inginerii din domeniul Învățării Profunde care sunt interesați să utilizeze instrumentele disponibile (majoritatea open source) pentru analiza imaginilor de calculator.

Acest curs oferă exemple practice.

Acest training condus de un instructor, desfășurat în Moldova (online sau la fața locului), este destinat oamenilor de știință care doresc să accelereze aplicațiile de învățare automată în timp real și să le implementeze la scară largă.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să instaleze toolkit-ul OpenVINO.
• Să accelereze o aplicație de vizualizare pe calculator utilizând un FPGA.
• Să execute diferite straturi CNN pe FPGA.
• Să scalareze aplicația pe mai multe noduri într-un cluster Kubernetes.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să utilizeze TensorFlow pentru a analiza datele potențiale de fraudă.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Crea un model de detectare a fraudelor în Python și TensorFlow.
• Construi regresii liniare și modele de regresie liniară pentru a prezice frauda.
• Dezvolta o aplicație AI de la cap la capăt pentru analizarea datelor de fraudă.

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței Artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi explicit programate.

Învățarea profundă este un subdomeniu al învățării automate care utilizează metode bazate pe învățarea reprezentărilor și structurilor de date, cum ar fi rețelele neuronale.

Python este un limbaj de programare de nivel înalt, cunoscut pentru sintaxa sa clară și lizibilitatea codului.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru telecomunicații folosind Python, parcurgând crearea unui model de evaluare a riscului de credit bazat pe învățare profundă.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele fundamentale ale învățării profunde.
• Să învețe aplicațiile și utilizările învățării profunde în telecomunicații.
• Să utilizeze Python, Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru telecomunicații.
• Să construiască propriul model de predicție a abandonului clienților folosind Python.

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.

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, disponibil în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor sau oamenilor de știință care doresc să utilizeze Horovod pentru a rula antrenamente de învățare profundă distribuită și să le scaleze pentru a rula pe mai multe GPU-uri în paralel.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe rularea antrenamentelor de învățare profundă.
• Să instaleze și să configureze Horovod pentru a antrena modele cu TensorFlow, Keras, PyTorch și Apache MXNet.
• Să scaleze antrenamentele de învățare profundă folosind Horovod pentru a rula pe mai multe GPU-uri.

Acest training practic, condus de un instructor, este conceput ca o continuare naturală a cursului Python pentru Analiza Datelor.

Introduce participanții în conceptele de bază ale Machine Learning-ului și arată cum acestea pot fi aplicate direct în sarcinile de analiză a datelor, cum ar fi predicția, clasificarea și segmentarea.

Accentul este pus pe înțelegerea modului în care funcționează Machine Learning-ul în practică, folosind instrumente familiare precum Python, Pandas și Jupyter Notebook, fără a fi necesar un fundal matematic avansat.

Acest curs este destinat persoanelor care deja au cunoștințe în domeniile științei datelor și statisticii. Explicațiile oferite sunt concepute fie ca o reamintire pentru cei care sunt deja familiarizați cu conceptele, fie pentru a informa pe cei cu un fundament adecvat.

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.

Acest curs de formare este destinat persoanelor care doresc să aplice tehnici de bază de Învățare Automată în aplicații practice.

Publicul țintă

Specialiști în știința datelor și statisticieni care au o oarecare familiaritate cu învățarea automată și știu să programeze în R. Accentul acestui curs este pus pe aspectele practice ale pregătirii datelor/modelului, execuției, analizei post hoc și vizualizării. Scopul este de a oferi o introducere practică în învățarea automată participanților interesați să aplice aceste metode în activitatea lor profesională.

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

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.

Acest curs introduce metode de învățare automată în aplicațiile roboticii.

Este o prezentare generală a metodelor existente, motivațiilor și ideilor principale în contextul recunoașterii modelelor.

După o scurtă introducere teoretică, participanții vor efectua exerciții simple folosind software open source (de obicei R) sau orice alt software popular.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat analiștilor de date, dezvoltatorilor sau viitorilor specialiști în știința datelor de nivel intermediar, care doresc să aplice tehnici de învățare automată în Python pentru a extrage informații, a face predicții și a automatiza deciziile bazate pe date.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor putea:

• Înțelege și diferenția paradigmele cheie ale învățării automate.
• Explora tehnici de preprocesare a datelor și metrici de evaluare a modelelor.
• Aplica algoritmi de învățare automată pentru a rezolva probleme reale din domeniul datelor.
• Utiliza biblioteci Python și Jupyter Notebooks pentru dezvoltare practică.
• Construi modele pentru predicție, clasificare, recomandare și clustering.

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 curs începe prin a vă oferi cunoștințe conceptuale despre rețelele neuronale și, în general, despre algoritmii de învățare automată, învățarea profundă (algoritmi și aplicații).

Partea 1 (40%) a acestei formări se concentrează mai mult pe elementele fundamentale, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

Partea 2 (20%) a acestei formări introduce Theano - o bibliotecă Python care facilitează scrierea modelelor de învățare profundă.

Partea 3 (40%) a formării se va concentra pe TensorFlow - API-ul bibliotecii de software open-source a Google pentru Învățarea Profundă. Exemplele și exercițiile practice vor fi realizate în TensorFlow.

Publicul țintă

Acest curs este destinat inginerilor care doresc să utilizeze TensorFlow pentru proiectele lor de Învățare Profundă.

După finalizarea acestui curs, participanții vor:

• avea o bună înțelegere a rețelelor neuronale profunde (DNN), CNN și RNN
• înțelege structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow
• fi capabili să efectueze sarcini de instalare / configurare a mediului de producție / arhitectură
• fi capabili să evalueze calitatea codului, să efectueze depanare și monitorizare
• fi capabili să implementeze procese avansate de producție, cum ar fi antrenarea modelelor, construirea graficelor și logarea