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.

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 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.

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

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Analiza datele de producție pentru a identifica factorii care afectează ratele de randament.
• Implementa algoritmi de AI pentru a îmbunătăți procesele de management al randamentului.
• Optimiza parametrii de producție pentru a reduce defectele și a îmbunătăți randamentul.
• 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 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, 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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor, inginerilor de machine learning, cercetătorilor în învățare profundă și experților în vizualizare computerizată de la nivel intermediar până la avansat, care doresc să-și extindă cunoștințele și abilitățile în domeniul învățării profunde pentru generarea de imagini din text.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitecturi și tehnici avansate de învățare profundă pentru generarea de imagini din text.
• Implementa modele complexe și optimizări pentru sinteza de imagini de înaltă calitate.
• Optimiza performanța și scalabilitatea pentru seturi de date mari și modele complexe.
• Regla hiperparametrii pentru o performanță și generalizare mai bună a modelului.
• Integra Stable Diffusion cu alte cadre și instrumente de învățare profundă

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.

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

Acest training condus de un instructor, 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.

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 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.

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

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

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

Acest curs va fi o combinație între teorie și lucru practic, cu exemple specifice folosite pe parcursul evenimentului.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) oferă o introducere în domeniul recunoașterii modelelor și al învățării automate. Acesta abordează aplicații practice în statistică, informatică, procesarea semnalelor, viziunea computerizată, exploatarea datelor și bioinformatică.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica metode statistice de bază în recunoașterea modelelor.
• Utiliza modele cheie precum rețele neuronale și metode de kernel pentru analiza datelor.
• Implementa tehnici avansate pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Îmbunătăți acuratețea predicțiilor prin combinarea diferitelor modele.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat oamenilor de știință de date și analiștilor de date care doresc să automatizeze, să evalueze și să gestioneze modele predictive folosind capacitățile de învățare automată ale DataRobot.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Încărca seturi de date în DataRobot pentru a analiza, evalua și verifica calitatea datelor.
• Construi și antrena modele pentru a identifica variabile importante și a atinge obiectivele de predicție.
• Interpreta modele pentru a crea informații valoroase, utile în luarea deciziilor de afaceri.
• Monitoriza și gestiona modele pentru a menține o performanță optimă de predicție.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată inginerilor care doresc să aplice tehnici de inginerie a caracteristicilor pentru a procesa mai bine datele și a obține modele de învățare automată mai performante.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare optim, inclusiv toate pachetele Python necesare.
• Să obțină informații importante prin analizarea caracteristicilor unui set de date.
• Să optimizeze modelele de învățare automată prin adaptarea datelor brute în sine.
• Să curețe și să transforme seturi 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 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.

This practical, instructor-led training is designed as a natural continuation of the Python for Data Analysis course.

It introduces participants to the core concepts of Machine Learning and shows how these can be applied directly to data analysis tasks such as prediction, classification, and segmentation.

The focus is on understanding how Machine Learning works in practice, using familiar tools such as Python, Pandas, and Jupyter Notebook, without requiring an advanced mathematical background.

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 fi capabili să:

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

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

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

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat inginerilor care doresc să implementeze sarcini de învățare automată pe cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

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

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze Kubeflow on premise și în cloud.
• Construiască, implementeze și gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Ruleze întregi pipeline-uri de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Folosească Kubeflow pentru a porni și a gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiască sarcini de antrenament ML, ajustare a hiperparametrilor și servire pe mai multe platforme.

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței Artificiale în care computerele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Python este un limbaj de programare renumit pentru sintaxa sa clară și lizibilitate. Oferă o colecție excelentă de biblioteci și tehnici bine testate pentru dezvoltarea aplicațiilor de învățare automată.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să aplice tehnici și instrumente de învățare automată pentru a rezolva probleme din lumea reală în industria bancară.

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

Public țintă

• Dezvoltatori
• Oameni de știință de date

Formatul cursului

• Parțial curs, parțial discuții, exerciții și practică intensă

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat persoanelor tehnice care doresc să învețe cum să implementeze o strategie de învățare automată, maximizând în același timp utilizarea datelor mari (big data).

La finalul acestui training, participanții vor:

• Înțelege evoluția și tendințele în domeniul învățării automate.
• Cunoaște cum este utilizată învățarea automată în diverse industrii.
• Se familiarizeze cu instrumentele, abilitățile și serviciile disponibile pentru implementarea învățării automate într-o organizație.
• Înțeleagă cum poate fi utilizată învățarea automată pentru a îmbunătăți extragerea și analiza datelor.
• Învețe ce este un backend de date intermediar și cum este utilizat de întreprinderi.
• Înțeleagă rolul pe care îl joacă datele mari și aplicațiile inteligente în diverse industrii.

Acest curs de formare este destinat persoanelor care doresc să aplice Învățarea Automată în aplicații practice pentru echipa lor. Cursul nu va intra în detalii tehnice, ci se va concentra pe concepte de bază și aplicații de afaceri/operaționale ale acestora.

Publicul Țintă

1. Investitori și antreprenori în IA
2. Manageri și ingineri ale căror companii intră în domeniul IA
3. Analiști de afaceri și investitori

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței Artificiale în care computerele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Python este un limbaj de programare renumit pentru sintaxa sa clară și lizibilitate. Acesta oferă o colecție excelentă de biblioteci și tehnici bine testate pentru dezvoltarea aplicațiilor de învățare automată.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să aplice tehnici și instrumente de învățare automată pentru a rezolva probleme reale din industria financiară.

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

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele fundamentale ale învățării automate
• Învețe aplicațiile și utilizările învățării automate în finanțe
• Dezvolte propria strategie de tranzacționare algoritmică folosind învățarea automată cu Python

Publicul țintă

• Dezvoltatori
• Oameni de știință de date

Formatul cursului

• Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensă

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

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

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.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze tehnologia Machine Learning (ML) pe iOS, parcurgând crearea și implementarea unei aplicații mobile iOS.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Crea o aplicație mobilă capabilă să proceseze imagini, să analizeze text și să recunoască voce
• Accesa modele ML pre-antrenate pentru integrarea în aplicații iOS
• Crea un model ML personalizat
• Adăuga suport pentru voce Siri în aplicațiile iOS
• Înțelege și utilizează framework-uri precum coreML, Vision, CoreGraphics și GamePlayKit
• Folosi limbaje și unelte precum Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda și Spyder

Publicul țintă

• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parțial teoretic, parțial discuții, exerciții și practică intensă

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 training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar din domeniul afacerilor și tehnic, care doresc să aplice tehnici de învățare automată pentru a rezolva provocări reale din afaceri, folosind studii de caz practice și instrumente hands-on.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă cum se integrează învățarea automată în sistemele moderne de inteligență artificială și strategiile de afaceri.
• Să identifice metode adecvate de învățare automată pentru diferite probleme de afaceri.
• Să prelucreze și să transforme datele de afaceri pentru sarcinile de învățare automată.
• Să aplice tehnici de bază de învățare automată, cum ar fi clasificarea, regresia, clusteringul și prognoza seriilor temporale.
• Să interpreteze și să evalueze modelele de învățare automată în contextul luării deciziilor de afaceri.
• Să dobândească experiență practică prin studii de caz și să aplice tehnicile învățate în scenarii practice.

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.

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

Formatul Cursului

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

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată specialiștilor în știința datelor și inginerilor de software care doresc să utilizeze Random Forest pentru a construi algoritmi de învățare automată pentru seturi de date mari.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de învățare automată cu Random Forest.
• Să înțeleagă avantajele Random Forest și cum să îl implementeze pentru a rezolva probleme de clasificare și regresie.
• Să învețe cum să gestioneze seturi de date mari și să interpreteze mai mulți arbori de decizie în Random Forest.
• Să evalueze și să optimizeze performanța modelului de învățare automată prin ajustarea hiperparametrilor.

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

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

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

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

Publicul țintă

• Specialiști în știința datelor
• Ingineri
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensă

Notă

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