Machine Learning Formare în Moldova

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel începător care doresc să înțeleagă conceptul de modele preinstruite și să învețe cum să le aplice pentru a rezolva probleme din lumea reală fără a construi modele de la zero.

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

• Înțeleagă conceptul și beneficiile modelelor pre-trainate.
• Să exploreze diverse arhitecturi de modele preinstruite și cazurile lor de utilizare.
• Să ajusteze un model pre-format pentru sarcini specifice.
• Să implementeze modele preinstruite în proiecte simple 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.

Această formare live, condusă de un instruCTOR (online sau presencială) se adresează dezvoltatorilor AI intermediați, inginerii învățării automate și arhitecții sistemelor care doresc să optimizeze modelele AI pentru deployarea la marginea rețelei.

La sfârșitul acestei formeRI, participanții vor putea:

• Înțelege provocările și cerințele legate de deployarea modelelor AI pe dispozitivele la marginea rețelei.
• Aplica tehnici de compresie a modelului pentru a reduce mărimea și complexitatea modelelor AI.
• Utiliza metode de cantitizare pentru a îmbunătăți eficiența modelului pe hardware-ul la marginea rețelei.
• Implementa tăiere și alte tehnici de optimizare pentru a crește performanța modelului.
• Deploya modelele AI optimizează pe diferite dispozitive la marginea rețelei.

Acest training în timp real, condus de un instrucțurator (online sau presencial) este destinat dezvoltatorilor la nivel mediu, cercetătorilor în domeniul datelor și entuziaștilor tehnologici care doresc să câștige abilități practice în implementarea modelelor de IA pe dispozitive edge pentru diverse aplicații.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile AI la frontieră și beneficiile sale.
• Configurați și setați mediul de calcul la frontieră.
• Dezvolta, antrenează și optimizează modelele de IA pentru implementarea la frontieră.
• Implementa soluții AI practice pe dispozitive edge.
• Evalua și îmbunătăți performanța modelelor implementate la frontieră.
• Aborda considerente etice și de securitate în aplicațiile AI la frontieră.

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

Această instruire condusă de instructor (online sau pe fața locului) este destinată profesionistilor la nivel începător până la intermediar care doresc să construiască fluxuri de lucru ML fiabile folosind Kubeflow.

La finalizarea acestei instruirile, participanții vor dobândi abilitatea de a:

• Naviga în ecosistemul Kubeflow și componente principale.
• Construi fluxuri de lucru reproduceabile folosind Kubeflow Pipelines.
• Executa sarcini de instruire scalabile pe Kubernetes.
• Implementa modele de învățare automată eficient folosind Kubeflow Serving.

Formatul Cursului

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

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Versiuni personalizate ale acestei instruiri pot fi organizate pentru a se alinia cu stiva tehnologică și cerințele proiectelor echipei dumneavoastră.

Această formare live, condusă de un instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) se adresează profesionistilor avansati care doresc să masteze tehnologiile din spatele sistemelor autonome.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să conceapă și implementeze modele AI pentru luarea de decizii autonome.
• Să dezvolte algoritmi de control pentru navigare autonomă și evitare a obstacolelor.
• Să asigure siguranța și fiabilitatea în sistemele autonome alimentate cu AI.
• Să integreze sistemele autonome cu cadrele existente de robotica și AI.

Acest antrenament live condus de instructor în Moldova (online sau la fața locului) este destinat profesionistilor de nivel avansat care doresc să-și îmbogățească cunoștințele despre modele de machine learning, să-și îmbunătățească abilitățile în tunare hiperparametrică și să învețe cum să implementeze modele eficient folosind Google Colab.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Implementa modele avansate de machine learning folosind cadre populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Optimiza performanța modelului prin tunare hiperparametrică.
• Implementa modele de machine learning în aplicații practice folosind Google Colab.
• Colabora și gestioneze proiecte la scară largă de machine learning în Google Colab.

Această formare live, condusă de un instrucțtor în Moldova (online sau pe locațiune), se adresează profesionistilor cu nivel intermediar care doresc să aplique tehnici AI pentru a optimiza gestionarea produsivității în producția de semiconductori.

La sfârșitul acestei formări, participantii vor putea:

• Analiza datele de producție pentru a identifica factorii care afectează ratele de produsivitate.
• Implementa algoritmi AI pentru a îmbunătăți procesele de gestionare a produsivității.
• Optimiza parametrii de producție pentru a reduce defectele și a îmbunătăți yield-ul.
• Integrarea gestionării AI-a a produsivității în fluxurile de lucru existente ale producției.

Această formare live, guidată de un instrucțurator în Moldova (online sau pe locație), se adresează profesionistilor intermediari din domeniile afacerilor și AI care doresc să aplică învățarea automatizată în afaceri, previziuni și sisteme guiite de AI folosind studii de caz reale și instrumente bazate pe Python.

La sfârșitul acestei forme, participantii vor putea:

• Să înțeleagă cum se integrează învățarea automatizată în cadrul AI și strategiei de afaceri.
• Să aplică tehnici de învățare supravegheată și ne-supravegheată la probleme structurate ale afacerilor.
• Să pregătească și transforme date pentru modelare.
• Să folosească rețele neuronale pentru sarcini de clasificare și previziuni.
• Să efectueze previziuni ale vânzărilor utilizând metode statistice și bazate pe IA.
• Să implementeze gruparea și mineriștul reguilor de asociere pentru segmentarea clientelor și descoperirea modelelor.

Această antrenament live, condus de un instruire în Moldova (online sau presencial) se adresează profesionistilor avansați care doresc să aplice tehnici AI la nivel de vârf pentru automatizarea proiectării semiconductoarelor, îmbunătățind eficiența, precizia și inovativitatea în proiectarea și verificarea chipurilor.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Aplica tehnici avansate de AI pentru a optimiza procesele de proiectare a semiconductoarelor.
• Integra modele de învățare automată în instrumente EDA pentru o verificare mai eficientă a designului.
• Dezvolta soluții bazate pe AI pentru provocările complexe de proiectare în fabricarea chipurilor.
• Exploata neural networkele pentru a îmbunătăți precizia și viteză în automatizarea designului.

Această formare live, condusă de un instrucțurator în Moldova (online sau pe locațiile dumneavoastră), se adresează profesionistilor cu nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplique tehnici AI pentru optimizarea proceselor de fabricare a semiconductorilor.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Înțelege metodele AI pentru optimizarea proceselor în fabricarea chiplor.
• Implementa modele AI pentru a crește producția și a reduce defectele.
• Analiza datele procesului pentru a identifica parametrii cheie pentru optimizare.
• Aplica tehnici de învățare automată pentru a îmbunătăți procesele de fabricație a semiconductorilor.

Acest antrenament conducerea instructorului, în direct (online sau pe fața locului) este destinat participanților de nivel intermediar care doresc să automateze și să gestioneze fluxurile de lucru pentru machine learning, inclusiv instruirea modelelor, validarea și implementarea acestora folosind Apache Airflow.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Setare a Apache Airflow pentru orchestrarea fluxurilor de lucru în machine learning.
• Automatizarea sarcinilor de preprocesare a datelor, instruirea modelelor și validarea acestora.
• Integrarea Airflow cu framework-uri și unelte pentru machine learning.
• Implementarea modelelor de machine learning folosind pipeline-uri automate.
• Monitorizarea și optimizarea fluxurilor de lucru ale machine learning în producție.

Această instruire live, condusă de instructor în Moldova (online sau local) este adresată științii datelor și dezvoltatorilor cu un nivel intermediar care doresc să aplice algoritmi de învățare automată eficient folosind mediul Google Colab.

La finalul acestei instruirile, participanții vor fi capabili să:

• Configureze și navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
• Înțeleagă și aplice diverse algoritmi de învățare automată.
• Utilizeze biblioteci precum Scikit-learn pentru a analiza și anticipa date.
• Implementeze modele de învățare supervizată și nesupervizată.
• Optimizeze și evalueze modelele de învățare automată eficient.

Această instruire cu instructor la loc (online sau în fața publicului) este destinată științei datelor și dezvoltatorilor care doresc să folosească modele de învățare automată ML.NET pentru a deriva proiecții din analiza datelor executate, pentru aplicațiile enterprise.

La finalul acestei instruirilor, participanții vor putea:

• Instala ML.NET și să îl integreze în mediul de dezvoltare a aplicațiilor.
• Să înțeleagă principiile de învățare automată din spatele unelteei și algoritmului ML.NET.
• Construiți și antreneazăți modele de învățare automată pentru a efectua predicții cu datele furnizate, în mod inteligent.
• Evaluează performanța unui model de învățare automată folosind metricile ML.NET.
• Optimizați acuratețea modelelor existente de învățare automată bazate pe framework-ul ML.NET.
• Aplicați conceptele de învățare automată ale ML.NET la alte aplicații din știința datelor.

Această instruire cu instructor la loc (online sau în prezență) este destinată profesionistilor intermediari de date care doresc să aplice tehnicii de învățare automată pentru probleme de afaceri bazate pe date, inclusiv previziunile de vânzări și modelarea predictivă folosind rețele neurale.

La finalul acestei instruirii, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele și tipurile de bază ale învățării automate.
• Aplice algoritmi cheie pentru clasificare, regresie, clustering și analiza de asociere.
• Să execute o analiză exploratorie a datelor și pregătirea acestora folosind Python.
• Utilizeze rețelele neurale pentru sarcini de modelare neliniară.
• Implementeze analiza predictivă pentru previziuni de afaceri, inclusiv date de vânzări.
• Evalueze și optimizze performanța modelului folosind tehnici vizuale și statistice.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor de nivel intermediar până la avansat, inginerilor din domeniul învățării automate, cercetătorilor din domeniul învățării profunde și experților în viziune computerizată care doresc să își extindă cunoștințele și abilitățile în învățarea profundă pentru generarea de text în imagine.

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

• Înțeleagă arhitecturile și tehnicile avansate de învățare profundă pentru generarea text-imagine.
• Să implementeze modele complexe și optimizări pentru sinteza imaginilor de înaltă calitate.
• Să optimizeze performanța și scalabilitatea pentru seturi mari de date și modele complexe.
• Reglați hiperparametrii pentru o mai bună performanță și generalizare a modelului.
• Integrarea Stable Diffusion cu alte cadre și instrumente de învățare profundă

Această formare live, condusă de un instrucător în Moldova (online sau presenzial), se adresează profesionistilor cu nivel intermediar până la avansat din domeniul cybersecurity care doresc să îmbunătățească competențele lor în detectarea amenințărilor și răspunsul la incidente bazate pe AI.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Implementa algoritmi avansați de AI pentru detectarea amenințărilor în timp real.
• Personaliza modelele de AI pentru provocările specifice cybersecurity.
• Dezvolta fluxuri de automatizare pentru răspunsul la amenințări.
• Proteja instrumentele de securitate bazate pe AI împotriva atacurilor adversarale.

Această formare live, condusă de un instruire în Moldova (online sau pe locație) se adresează profesionistilor de la nivel începător din domeniul cybersecurity-ului care doresc să învețe cum să folosească IA pentru a îmbunătăți abilitățile de detectare și răspuns la amenințări.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă aplicațiile IA în cybersecurity.
• Să implementeze algoritmi AI pentru detectarea amenințărilor.
• Să automateze răspunsul la incidente cu ajutorul instrumentelor AI.
• Să integreze IA în infrastructura existentă de cybersecurity.

Această formare live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează biologilor care doresc să înțeleagă cum funcționează AlphaFold și să utilizeze modele AlphaFold ca ghid în studiile lor experimentale.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile de bază ale AlphaFold.
• Să învețe cum funcționează AlphaFold.
• Să învețe cum să interpreteze predicțiile și rezultatele AlphaFold.

Această instruire condusă de instructor (online sau pe loc) este destinată participanților cu experiență în machine learning care doresc să optimizeze modelele pentru detectarea unor modele complexe în big data folosind framework-uri AutoML.

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.

Această instruire live (online sau la fața locului), condusă de un instructor, se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor, inginerilor din domeniul învățării automate și cercetătorilor din domeniul viziunii computerizate care doresc să valorifice Stable Diffusion pentru a genera imagini de înaltă calitate pentru o varietate de cazuri de utilizare.

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

• Să înțeleagă principiile Stable Diffusion și modul în care funcționează pentru generarea de imagini.
• Să construiască și să antreneze modele Stable Diffusion pentru sarcini de generare a imaginilor.
• Să aplice Stable Diffusion la diverse scenarii de generare a imaginilor, cum ar fi inpainting, outpainting și traducerea de la imagine la imagine.
• Optimizarea performanței și stabilității modelelor Stable Diffusion.

Scopul acestui curs este de a oferi o competență de bază în aplicarea metodelor Machine Learning în practică. Prin utilizarea limbii de programare Python și a diferitelor biblioteci, și pe baza unei mulțime de exemple practice, acest curs învață cum să utilizeze cele mai importante blocuri de construcție Machine Learning, cum să ia decizii de modelare a datelor, să interpreteze rezultatele algoritmelor și să valideze rezultatele.

Scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente din caseta de instrumente Machine Learning cu încredere și de a evita prăbușirile comune ale aplicațiilor Data Science.

scopul acestui curs este de a oferi competență generală în aplicarea metodelor de învățare automată în practică. Prin utilizarea limbajului de programare Python și a diverselor sale biblioteci și pe baza unei multitudini de exemple practice, acest curs învață să folosească cele mai importante blocuri de mașini de învățare, să facă decizii de modelare a datelor, să interpreteze rezultatele algoritmilor și validarea rezultatelor.

scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente de la machine learning Toolbox cu încredere și pentru a evita capcanele comune de date Științe aplicații.

Această instruire guvernată de instructor, live training în Moldova (online sau la fața locului) este destinată savanților datelor și inginerilor software care doresc să folosească AdaBoost pentru a construi algoritmi boosting pentru machine learning cu Python.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Setați mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de machine learning cu AdaBoost.
• Înțelege abordarea de învățare prin ansamblu și cum să implementați boosting adaptiv.
• Aflați cum să construiți modele AdaBoost pentru a îmbunătăți algoritmii de machine learning în Python.
• Folosiți optimizarea hiperparametrilor pentru a crește acuratețea și performanța modelelor AdaBoost.

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 va fi o combinație de teorie și lucrări practice, cu exemple specifice folosite pe parcursul evenimentului.

Acest training conduț în mod live (online sau la sediu) oferă o introducere în domeniul recunoașterii modelelor și a învățării automatizate. Se tocilează aplicări practice în statistici, informatică, procesare de semnale, viziune computerizată, explorare a datelor și bioinformatică.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica metode statistice centrale pentru recunoașterea modelelor.
• Folosi modele cheie precum rețele neuronale și metodele nucleare pentru analiza datelor.
• Implementa tehnici avansate pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Mării acuratețea predicției combinând diferite modele.

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 condusă de instructor (online sau la fața locului) este destinată inginerilor care doresc să aplice tehniciile de feature engineering pentru a procesa mai bine datele și a obține modele de machine learning mai bune.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Configura un mediu de dezvoltare optimal, inclusiv toate pachetele Python necesare.
• Obține insight-uri importante prin analiza caracteristicilor unui set de date.
• Optimiza modele de machine learning prin adaptarea datelor brute.
• Curăța și transforma seturi de date în vederea utilizării lor în machine learning.

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței Artificiale în care computerelor li se oferă capacitatea de a învăța fără a fi explicit programate.

Învățarea adâncă (deep learning) este un subdomeniu al învățării automate care folosește metode bazate pe reprezentarea și structura datelor, cum ar fi rețelele neurale.

Python este un limbaj de programare de nivel ridicat cunoscut pentru sintaxa sa clară și citirea codului cu ușurință.

În această instruire condusă de instructor, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare adâncă pentru telecom folosind Python, trecând prin crearea unui model de risc de credit bazat pe învățare adâncă.

La sfârșitul acestei instruirilor, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele fundamentale ale învățării adâncă.
• Să învețe aplicările și utilizările învățării adâncă în telecom.
• Să folosească Python, Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare adâncă în telecom.
• Să construiască propriul lor model de predicție al pierderii clienților (churn) folosind Python.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

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.

Acest curs este pentru persoanele care deja au un background în știința datelor și statistica. Explicațiile date sunt concepute fie ca o reamintire pentru cei care sunt deja familiarizați cu conceptele respective, fie ca informare pentru cei cu un background potrivit.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze Kubeflow în incintă și în cloud utilizând AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Rulați conducte întregi de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Utilizarea Kubeflow pentru a genera și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiți instruiri ML, reglarea hiperparametrilor și servirea sarcinilor de lucru pe mai multe platforme.

Această instruire condusă de instructor (online sau prezențial) se adresează inginerilor care doresc să dezvolte sarcini de Machine Learning pe un server AWS EC2.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubernetes, Kubeflow și alte software necesare pe AWS.
• Folosi EKS (Elastic Kubernetes Service) pentru a simplifica inițializarea unui cluster Kubernetes pe AWS.
• Creați și implementați o pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelilor ML în producție.
• Invațați și implementați modele de ML TensorFlow pe mai multe GPU-uri și mașini care rulează în paralel.
• Exploatați alte servicii gestionate AWS pentru a extinde o aplicație ML.

Această instruire condusă de instructor (online sau în locație) se adresează inginerilor care doresc să implementeze sarcini de Machine Learning pe cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestei instruiți, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze Kubernetes, Kubeflow și alte software necesare pe Azure.
• Folosească Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe Azure.
• Creeze și implementeze o pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
• Antreneze și implementeze modele TensorFlow ML pe mai multe GPU-uri și mașini care rulează în paralel.
• Lucrască cu alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze Kubeflow în incintă și în cloud.
• Să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Să ruleze conducte întregi de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Utilizarea Kubeflow pentru a genera și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiți instruiri ML, reglarea hiperparametrilor și servirea sarcinilor de lucru pe mai multe platforme.

Machine Learning este o ramură a inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Python este un limbaj de programare renumit pentru sintaxa clară și lizibilitatea sa. Acesta oferă o colecție excelentă de biblioteci și tehnici bine testate pentru dezvoltarea de aplicații de învățare automată.

În cadrul acestui curs de formare live, condus de un instructor, participanții vor învăța cum să aplice tehnici și instrumente de învățare automată pentru rezolvarea problemelor reale din sectorul bancar.

Participanții învață mai întâi principiile cheie, apoi își pun cunoștințele în practică prin construirea propriilor modele de învățare automată și utilizarea acestora pentru a finaliza o serie de proiecte de echipă.

Audiență

• Dezvoltatori
• Oameni de știință în domeniul datelor

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și practică intensă

Acest training (online sau la fața locului) condus de instructor este destul pentru persoanele tehnice care doresc să învețe cum să implementeze o strategie de machine learning, maximizând utilizarea datelor mari.

La finalul acestei instruire, participanții vor:

• Înțelege evoluția și tendințele pentru machine learning.
• Cunoaște modul în care machine learning este utilizat în diferite industrii.
• Familiarizarea cu instrumentele, abilitățile și serviciile disponibile pentru implementarea machine learning în cadrul unei organizații.
• Înțelege modul în care machine learning poate fi utilizat pentru a îmbunătăți mining-ul datelor și analiza acestora.
• Învața ce este un backend de date intermediar, și cum este folosit de afaceri.
• Înțelege rolul pe care îl joacă datele mari și aplicațiile inteligente în diferite industrii.

Acest curs de instruire este destinat persoanelor care doresc să aplice Inteligența Artificială în aplicații practice pentru echipa lor.  Formarea nu se va axa pe detaliile tehnice, ci va fi centrată pe concepte de bază și aplicări de afaceri/operaționale ale acesteia.

Public țintă

1. Investitori și antreprenori AI
2. Manageri și ingineri ale căror companii se aventurează în spațiul AI
3. Analiziști de afaceri & investitori

Învățarea mecanică este o ramură a inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Python este un limbaj de programare renumit pentru sintaxa clară și lizibilitatea sa. Acesta oferă o colecție excelentă de biblioteci și tehnici bine testate pentru dezvoltarea de aplicații de învățare automată.

În cadrul acestui curs de formare live, condus de un instructor, participanții vor învăța cum să aplice tehnici și instrumente de învățare automată pentru rezolvarea problemelor reale din industria financiară.

Participanții învață mai întâi principiile cheie, apoi își pun cunoștințele în practică prin construirea propriilor modele de învățare automată și utilizarea acestora pentru a finaliza o serie de proiecte de echipă.

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

• Înțeleagă conceptele fundamentale ale învățării automate
• Să învețe aplicațiile și utilizările învățării automate în finanțe
• Să dezvolte propria strategie de tranzacționare algoritmică utilizând învățarea automată cu Python

Audiență

• Dezvoltatori
• Oameni de știință în domeniul datelor

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Această instruire live (online sau la fața locului), susținută de un instructor, se adresează cercetătorilor în domeniul datelor care doresc să meargă dincolo de construirea de modele ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.

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

• Instalați și configurați MLflow și bibliotecile și cadrele ML conexe.
• Să aprecieze importanța trasabilității, reproductibilității și capacității de implementare a unui model ML
• Să implementeze modele ML în diferite cloud-uri publice, platforme sau servere on-premise.
• Scalați procesul de implementare ML pentru a găzdui mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
• Crearea unui registru central pentru experimentarea, reproducerea și implementarea modelelor ML.

Acest curs de instruire este destinat persoanelor care doresc să aplice tehnici de Machine Learning de bază în aplicații practice.

Audiență

Data scientists și statisticieni care au o familiaritate cu machine learning și știu cum să programeze 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 la machine learning participanților interesați să aplice metodele în activitatea lor profesională.

Se folosesc exemple specifice sectorului pentru a face instruirea relevantă pentru audiență.

În cadrul acestei instruiri live cu instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze stiva tehnologică iOS Machine Learning (ML) pe măsură ce trec prin crearea și implementarea unei aplicații mobile iOS.

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

• Să creeze o aplicație mobilă capabilă să proceseze imagini, să analizeze texte și să recunoască vorbirea
• Access modele ML pre-antrenate pentru integrarea în aplicații iOS
• Să creeze un model ML personalizat
• Adăugarea suportului Siri Voice la aplicațiile iOS
• Înțelegerea și utilizarea unor cadre precum coreML, Vision, CoreGraphics și GamePlayKit
• Utilizați limbaje și instrumente precum Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda și Spyder

Audiență

• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Această instruire condusă de instructor (online sau în locație) este destinată dezvoltatorilor care doresc să folosească ML Kit de la Google pentru a construi modele de învățare automată optimizate pentru procesarea pe dispozitive mobile.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Configura media de dezvoltare necesară pentru a începe dezvoltarea funcțiilor de învățare automată pentru aplicații mobile.
• Integra tehnologiile noi de învățare automată în aplicațiile Android și iOS folosind API-urile ML Kit. 
• Îmbunătăți și optimiza aplicațiile existente folosind SDK-ul ML Kit pentru procesarea pe dispozitiv și implementare.

Acest training live, condus de instructor în Moldova (online sau on-site) este destinat profesionistilor de nivel intermediar din domeniul afacerilor și tehnicienilor care doresc să aplice tehnicii de machine learning pentru a rezolva provocări reale în afaceri folosind studii de caz practice și unelte practice.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege cum se integrează machine learning-ul în sistemele moderne de IA și strategiile de afaceri.
• Identifica metodele adecvate de machine learning pentru diferite probleme de afaceri.
• Pregăti și transforma datele de afaceri pentru sarcini de machine learning.
• Aplica tehnicii fundamentale de machine learning, cum ar fi clasificarea, regresia, clustering-ul și previziunea seriilor de timp.
• Interpreta și evaluea modelele de machine learning în contextul luării deciziilor în afaceri.
• Avea o experiență practică prin studii de caz și aplica tehniciile învățate în scenarii practice.

Această cursă introduce metodele de învățare automată în aplicațiile robotice.

Oferește o panoramă amplă a metodelor existente, motivațiilor și principalelor idei în contextul recunoașterii modelelor.

După un scurt fundal teoretic, participanții vor efectua exerciții simple folosind software open source (de obicei R) sau orice alt software popular.

Acest training guițit de un instrucțurator în Moldova (online sau pe local) se adresează analistilor de date intermediari, dezvoltatorilor sau aspiranții științifici ai datelor care doresc să aplică tehnici de învățare automatizată în Python pentru a extrage îndrumări, a face previziuni și a automate deciziile bazate pe date.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor putea:

• Să înțeleagă și să diferențieze principalele paradigme ale învățării automatizate.
• Să exploreze tehnici de preprocesare a datelor și metricile de evaluare a modelului.
• Să aplique algoritmi de învățare automatizată pentru a rezolva probleme reale cu date.
• Să folosească bibliotecile Python și notebook-urile Jupyter pentru dezvoltarea practică.
• Să construiască modele pentru previziuni, clasificare, recomandări și grupare.

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.

Acest curs condus de instructor, live, în Moldova (online sau on-site) este destinat cercetătorilor de date și inginerilor software care doresc să folosească Random Forest pentru a construi algoritmi de învățare automată pentru seturi de date mari.

La finalul acestui curs, participanții vor putea:

• Configura mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de învățare automată cu Random Forest.
• Înțelege avantajele Random Forest și cum să o implementeze pentru rezolvarea problemelor de clasificare și regresie.
• Aflați cum să gestionați seturi de date mari și cum să interpretați mai multe arbori decizionali din Random Forest.
• Evaluați și optimizați performanța modelelor de învățare automată prin ajustarea hiperparametrilor.

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.