Machine Learning Training in 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.

Această instruire live cu instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își îmbunătățească cunoștințele despre modelele de învățare automată, să își îmbunătățească abilitățile în ajustarea hiperparametrilor și să învețe cum să implementeze modele în mod eficient utilizând Google Colab.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să implementeze modele avansate de învățare automată utilizând cadre populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Să optimizeze performanța modelului prin reglarea hiperparametrilor.
• Să implementeze modele de învățare automată în aplicații din lumea reală utilizând Google Colab.
• Colaborați și gestionați proiecte de învățare automată la scară largă în Google Colab.

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.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de AI de nivel mediu, inginerilor de învățare automată și arhitecților de sistem care doresc să optimizeze modelele de AI pentru implementarea la limită.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă provocările și cerințele de implementare a modelelor AI pe dispozitive de margine.
• Să aplice tehnici de comprimare a modelelor pentru a reduce dimensiunea și complexitatea modelelor AI.
• Să utilizeze metode de cuantificare pentru a spori eficiența modelelor pe hardware de margine.
• Să implementeze tehnici de tăiere și alte tehnici de optimizare pentru a îmbunătăți performanța modelului.
• Implementarea modelelor optimizate de inteligență artificială pe diverse dispozitive de margine.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel mediu, oamenilor de știință de date și pasionaților de tehnologie care doresc să dobândească abilități practice în implementarea modelelor de inteligență artificială pe dispozitive de vârf pentru diverse aplicații.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile Edge AI și beneficiile sale.
• Să instaleze și să configureze mediul de edge computing.
• Să dezvolte, să antreneze și să optimizeze modelele AI pentru implementarea edge.
• Să implementeze soluții practice de inteligență artificială pe dispozitive de margine.
• Să evalueze și să îmbunătățească performanța modelelor implementate în edge.
• Abordarea considerațiilor etice și de securitate în aplicațiile Edge AI.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnologiile din spatele sistemelor autonome.

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

• Proiecteze și implementeze modele AI pentru luarea deciziilor autonome.
• Să dezvolte algoritmi de control pentru navigația autonomă și evitarea obstacolelor.
• Să asigure siguranța și fiabilitatea sistemelor autonome bazate pe IA.
• Să integreze sistemele autonome în cadrele existente de robotică și IA.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să aplice tehnici de inteligență artificială pentru a optimiza gestionarea randamentului în producția de semiconductori.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Analizeze datele de producție pentru a identifica factorii care afectează ratele de randament.
• Să implementeze algoritmi AI pentru a îmbunătăți procesele de gestionare a randamentului.
• Să optimizeze parametrii de producție pentru a reduce defectele și a îmbunătăți randamentele.
• Să integreze managementul randamentului bazat pe IA în fluxurile de producție existente.

Acest training guiț de instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) se adresează profesionistilor intermediari din domeniul afacerilor și AI care doresc să aplică învățarea automatizată în cadrul afacerilor, a previziunilor și al sistemelor guițe de AI folosind studii de caz reale și instrumente bazate pe Python.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă cum se integrează învățarea automatizată în strategia AI și a afacerilor.
• Să aplice tehnici de învățare supravegheată și nesupravegheată pentru probleme structurate din domeniul afacerilor.
• Să preproceseze și să transforme datele pentru modelare.
• Să folosească rețele neuronale pentru sarcini de clasificare și predicții.
• Să efectueze previziuni de vânzări utilizând metode statistice și bazate pe IA.
• Să implementeze clusterizarea și minerea regulilor de asociere pentru segmentarea clientilor și descoperirea modelelor.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să aplice tehnici AI de ultimă generație pentru automatizarea proiectării semiconductorilor, îmbunătățind eficiența, acuratețea și inovarea în proiectarea și verificarea cipurilor.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să aplice tehnici avansate de AI pentru a optimiza procesele de proiectare a semiconductorilor.
• Să integreze modele de învățare automată în instrumentele EDA pentru îmbunătățirea verificării proiectării.
• Să dezvolte soluții bazate pe inteligență artificială pentru provocările complexe de proiectare în fabricarea cipurilor.
• Să utilizeze rețele neuronale pentru a îmbunătăți precizia și viteza automatizării proiectării.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să înțeleagă și să aplice tehnicile AI pentru optimizarea proceselor de fabricare a semiconductorilor.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă metodologiile AI pentru optimizarea proceselor în fabricarea cipurilor.
• Să implementeze modele AI pentru a crește randamentul și a reduce defectele.
• Să analizeze datele procesului pentru a identifica parametrii cheie pentru optimizare.
• Să aplice tehnici de învățare automată pentru reglarea fină a proceselor de fabricație a semiconductorilor.

Această formare live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează participanților de nivel mediu care doresc să automatizeze și să gestioneze fluxurile de lucru de învățare automată, inclusiv formarea, validarea și implementarea modelelor utilizând Apache Airflow.

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

• Să configureze Apache Airflow pentru orchestrarea fluxurilor de lucru de învățare automată.
• Să automatizeze preprocesarea datelor, formarea modelului și sarcinile de validare.
• Să integreze Airflow cu cadrele și instrumentele de învățare automată.
• Implementați modele de învățare automată utilizând conducte automate.
• Monitorizați și optimizați fluxurile de lucru de învățare automată în producție.

This instructor-led, live training in Moldova (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use ML.NET machine learning models to automatically derive projections from executed data analysis for enterprise applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install ML.NET and integrate it into the application development environment.
• Understand the machine learning principles behind ML.NET tools and algorithms.
• Build and train machine learning models to perform predictions with the provided data smartly.
• Evaluate the performance of a machine learning model using the ML.NET metrics.
• Optimize the accuracy of the existing machine learning models based on the ML.NET framework.
• Apply the machine learning concepts of ML.NET to other data science applications.

Acest training live, condus de un instruire în Moldova (online sau presencial) este destinat profesionistilor intermediari din domeniul datelor care doresc să aplică tehnici de învățare automată pentru probleme de afaceri bazate pe date, inclusiv previziuni ale vanzărilor și modelare predictivă folosind rețele neuronale.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Comprende conceptele de bază și tipurile de învățare automată.
• Aplica algoritmi cheie pentru clasificare, regresie, grupare și analiză de asociere.
• Realiza analize exploratorii ale datelor și pregătirea datelor folosind Python.
• Folosi rețele neuronale pentru sarcini de modelare neliniară.
• Implementa analiză predictivă pentru previziuni de afaceri, inclusiv date ale vanzărilor.
• Evaluează și optimiza 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 instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul securității cibernetice de nivel intermediar până la avansat care doresc să își îmbunătățească competențele în detectarea amenințărilor și răspunsul la incidente bazate pe inteligența artificială.

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

• Să implementeze algoritmi AI avansați pentru detectarea amenințărilor în timp real.
• Să personalizeze modelele AI pentru provocări specifice de securitate cibernetică.
• Să dezvolte fluxuri de lucru automatizate pentru răspunsul la amenințări.
• Să protejeze instrumentele de securitate bazate pe IA împotriva atacurilor adversarilor.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință și dezvoltatorilor de date de nivel mediu care doresc să aplice eficient algoritmi de învățare automată utilizând mediul Google Colab.

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

• 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 a analiza și prezice date.
• Să implementați modele de învățare supravegheată și nesupravegheată.
• Optimizarea și evaluarea eficientă a modelelor de învățare automată.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul securității cibernetice de nivel începător care doresc să învețe cum să utilizeze inteligența artificială pentru îmbunătățirea capacităților de detectare și răspuns la amenințări.

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

• Să înțeleagă aplicațiile AI în securitatea cibernetică.
• Să implementeze algoritmi AI pentru detectarea amenințărilor.
• Să automatizeze răspunsul la incidente cu ajutorul instrumentelor AI.
• Să integreze IA în infrastructura de securitate cibernetică existentă.

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.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează analiștilor de date și cercetătorilor de date de nivel începător până la mediu care doresc să utilizeze Weka pentru a efectua activități de extragere de date.

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

• Să instaleze și să configureze Weka.
• Să înțeleagă mediul Weka și workbench-ul.
• Să execute sarcini de extragere a datelor utilizând Weka.

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 live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de date și inginerilor software care doresc să utilizeze AdaBoost pentru a construi algoritmi de boosting pentru învățarea automată cu Python.

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

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe să construiască modele de învățare automată cu AdaBoost.
• Să înțeleagă abordarea învățării în ansamblu și cum să implementeze boosting adaptiv.
• Să învețe cum să construiască modele AdaBoost pentru a stimula algoritmii de învățare automată în Python.
• Să utilizați reglarea hiperparametrilor pentru a crește precizia 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 de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează persoanelor tehnice cu experiență în învățarea automată care doresc să optimizeze modelele de învățare automată utilizate pentru detectarea modelelor complexe în big data.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

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

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

This instructor-led, live training in Moldova (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

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

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

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

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să aplice tehnici de inginerie a caracteristicilor pentru a procesa mai bine datele și pentru a obține modele de învățare automată mai bune.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Setați un mediu de dezvoltare optim, inclusiv toate pachetele Python necesare.
.
• Obțineți informații importante prin analizarea caracteristicilor unui set de date.
.
• Optimizați modelele de învățare automată prin adaptarea datelor brute în sine.
.
• Curățați și transformați seturile de date în pregătirea pentru învățarea automată.
.

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

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 renumit pentru sintaxa sa clară și lizibilitatea codului.

În cadrul acestei formări live cu instructor, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru telecomunicații utilizând Python pe măsură ce trec prin crearea unui model de învățare profundă a riscului de credit.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili 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 își construiască propriul model de învățare profundă de predicție a renunțării clienților utilizând Python.

Formatul cursului

• Prelegere și discuții interactive.
• O mulțime de exerciții și practică.
• Implementare hands-on 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 se adresează persoanelor care au deja cunoștințe în domeniul științei datelor și al statisticii. Explicațiile oferite sunt concepute fie pentru a servi ca o reamintire pentru cei care sunt deja familiarizați cu conceptele, fie pentru a-i informa pe cei care au un background adecvat.

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.

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.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru pe un server AWS EC2.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe AWS.
.
• Utilizați EKS (Elastic Kubernetes Service) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe AWS.
.
• Creați și implementați un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
.
• Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
.
• Utilizați alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.
.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru în cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe Azure.
• Utilizați Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe Azure.
.
• Creați și implementați o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
.
• Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
.
• Utilizați alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.
.

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.

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 curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează persoanelor tehnice care doresc să învețe cum să implementeze o strategie de învățare automată, maximizând în același timp utilizarea big data.

Până la sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor:

• Înțelegeți evoluția și tendințele pentru învățarea mașinilor.
• Cunoașteți modul în care învățarea automată este utilizată în diferite industrii.
• Familiarizați-vă cu instrumentele, competențele și serviciile disponibile pentru a implementa învățarea automată în cadrul unei organizații.
.
• Înțelegeți cum poate fi utilizată învățarea automată pentru a îmbunătăți extragerea și analiza datelor.
• Învățați ce este un backend de mijloc de date și cum este utilizat de întreprinderi.
.
• Înțelegeți rolul pe care big data și aplicațiile inteligente îl joacă în toate industriile.
.

Acest curs de pregătire este destinat persoanelor care ar dori să aplice Machine Learning în aplicații practice pentru echipa lor. Pregătirea nu se va cufunda în tehnicități și nu se va învârti în jurul conceptelor de bază și aplicațiilor operaționale / de afaceri ale aceluiași.

Public țintă

1. Investitori și antreprenori AI
2. Manageri și Ingineri a căror companie se aventura în spațiul AI
3. Analisti de Business și 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 formare este destinat persoanelor care ar dori să aplice tehnici de bază Machine Learning în Machine Learning în aplicații practice.

Public

Cercetătorii de date și statisticienii care au o anumită familiaritate cu învățarea în mașină și știu cum să programeze programul 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 mașinilor pentru participanții interesați de aplicarea metodelor la locul de muncă

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

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

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

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

Acest training în direct de instruire în Moldova (online sau presencial) se adresează profesionistilor intermediari din domeniul afacerilor și al tehnologiei care doresc să aplică tehnici de învățare automatizată pentru a rezolva provocările reale ale afacerilor folosind studii de caz practice și instrumente interactive.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă cum se integrează învățarea automatizată în sistemele moderne AI și strategiile de afaceri.
• Să identifice metode adecvate de învățare automatizată pentru diferite probleme ale afacerilor.
• Să preproceseze și să transforme datele de afaceri pentru sarcinile de învățare automatizată.
• Să aplique tehnici de bază de învățare automatizată, cum ar fi clasificarea, regresia, gruparea și previziunea seriilor temporale.
• Să interpreteze și să evalueze modelele de învățare automatizată în contextul luării deciziilor de afaceri.
• Să obțină experiență practică prin studii de caz și să aplice tehniciile învățate la scenarii practice.

Acest curs introduce metodele de învățare automată în aplicațiile robotice.

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

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

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 de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de date și inginerilor software care doresc să utilizeze Random Forest pentru a construi algoritmi de învățare automată pentru seturi mari de date.

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

• Configurați mediul de dezvoltare necesar pentru a începe să construiască modele de învățare automată cu Random forest.
• Înțeleagă avantajele Random Forest și cum să îl implementeze pentru a rezolva probleme de clasificare și regresie.
• Să învețe cum să gestioneze seturi mari de date și să interpreteze arbori de decizie multipli în Random Forest.
• Evaluați și optimizați performanța modelului de învățare automată prin reglarea 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.