Analiză predictivă Formare în Chisinau

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să construiască aplicații alimentate de inteligență artificială folosind analize predictive și modele generative.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale inteligenței artificiale predictive și ale modelelor generative.
• Să utilizeze instrumente alimentate de inteligență artificială pentru codare predictivă, previziuni și automatizare.
• Să implementeze modele lingvistice de mari dimensiuni (LLM) și transformatoare pentru generarea de text și cod.
• Să aplice previziuni bazate pe serii temporale și recomandări bazate pe inteligență artificială.
• Să dezvolte și să ajusteze modele de inteligență artificială pentru aplicații din lumea reală.
• Să evalueze considerațiile etice și cele mai bune practici în implementarea inteligenței artificiale.

Această formare condusă de un instructor, live în Chisinau (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 Chisinau (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor IT de nivel începător care doresc să înțeleagă elementele de bază ale IA Predictivă.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele de bază ale IA Predictivă și aplicațiile acesteia.
• Colecteze, curețe și prelucreze date pentru analiza predictivă.
• Exploreze și vizualizeze date pentru a descoperi informații valoroase.
• Construiască modele statistice de bază pentru a face predicții.
• Evalueze performanța modelelor predictive.
• Aplice conceptele de IA Predictivă în scenarii din lumea reală.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului) este destinat profesioniștilor DevOps de nivel intermediar care doresc să integreze AI Predictiv în practicile lor DevOps.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să implementeze modele de analiză predictivă pentru a anticipa și a rezolva provocări în pipeline-ul DevOps.
• Să utilizeze instrumente bazate pe AI pentru monitorizare și operații îmbunătățite.
• Să aplice tehnici de învățare automată pentru a îmbunătăți fluxurile de lucru ale livrării software.
• Să elaboreze strategii AI pentru rezolvarea proactivă a problemelor și optimizare.
• Să navigheze prin considerațiile etice ale utilizării AI în DevOps.

În acest training condus de un instructor, în format live în Chisinau, participanții vor învăța mentalitatea necesară pentru a aborda tehnologiile Big Data, să evalueze impactul acestora asupra proceselor și politicilor existente și să implementeze aceste tehnologii în scopul identificării activităților criminale și prevenirii infracționalității. Vor fi examinate studii de caz din organizațiile de aplicare a legii din întreaga lume pentru a obține perspective asupra abordărilor lor de adoptare, provocărilor și rezultatelor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Combina tehnologia Big Data cu procesele tradiționale de colectare a datelor pentru a reconstitui o poveste în timpul unei investigații.
• Implementa soluții industriale de stocare și procesare a datelor mari pentru analiza datelor.
• Pregăti o propunere pentru adoptarea celor mai adecvate instrumente și procese pentru a permite o abordare bazată pe date în investigațiile criminale.