Supervised Learning Formare în Moldova

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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici de mentenanță predictivă bazate pe AI în fabricarea de semiconductori pentru a îmbunătăți eficiența producției și a reduce defecțiunile neașteptate ale echipamentelor.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa modele AI pentru a prezice defecțiunile echipamentelor în fabricarea de semiconductori.
• Analiza datele de mentenanță pentru a identifica modele și tendințe care indică potențiale probleme.
• Integra mentenanța predictivă bazată pe AI în fluxurile de lucru existente de fabricație.
• Reduce timpul de nefuncționare și costurile de mentenanță prin gestionarea proactivă a echipamentelor.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor de nivel începător care doresc să înțeleagă și să aplice tehnologii AI în industria de fabricare a semiconductoarelor.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege principiile de bază ale AI și cum se aplică acestea în fabricarea de semiconductori.
• Identifica zone din fabricarea de semiconductori unde AI poate fi implementat eficient.
• Utilizează instrumente și tehnici AI pentru a îmbunătăți eficiența producției și controlul calității.
• Implementează modele de bază AI pentru a optimiza procesele de fabricație.

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.

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 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.

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.

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.

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.

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.