AdaBoost Python for Machine Learning Počítačový Kurz

Jak budou vypadat města v budoucnu? Jak lze Artificial Intelligence (AI) využít ke zlepšení plánování města? Jak lze AI využít k tomu, aby města byla efektivnější, obyvatelnější, bezpečnější a šetrnější k životnímu prostředí?

V tomto živém školení vedeném instruktorem (na místě nebo na dálku) prozkoumáme různé technologie, které tvoří AI, a také sady dovedností a mentální rámec, které jsou nutné k jejich použití při plánování města. Zabýváme se také nástroji a přístupy pro shromažďování a organizování relevantních dat pro použití v AI, včetně data miningu.

Publikum

Městští plánovači Architekti Vývojáři Dopravní úředníci

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse a série interaktivních cvičení.

Poznámka

Chcete-li požádat o školení na míru pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvíme se.

Umělá inteligence je soubor technologií pro budování inteligentních systémů schopných porozumět datům a činnostem, které je obklopují, a přijímat „inteligentní rozhodnutí“. Pro poskytovatele Telecom by vytváření aplikací a služeb, které využívají AI, mohlo otevřít dveře pro lepší provoz a servis v oblastech, jako je údržba a optimalizace sítě.

V tomto kurzu prozkoumáme různé technologie, které tvoří AI, a dovednosti potřebné k jejich použití. V průběhu kurzu prozkoumáme specifické aplikace umělé inteligence v Telecom průmyslu.

Publikum

Síťoví inženýři Pracovníci síťového provozu Telecom techničtí manažeři

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, praktická cvičení

Tento kurz byl vytvořen pro manažery, architekty řešení, inovační důstojníky, CTO, softwarové architekty a kohokoli, kdo má zájem o přehled aplikované umělé inteligence a nejbližší prognózu jejího vývoje.

Tento kurz je vytvořen pro lidi, kteří nemají žádné předchozí zkušenosti v oblasti pravděpodobnosti a statistiky.

Lineární algebra je odvětví matematiky, které se zabývá vektory, maticemi a lineárními transformacemi. Znalost lineární algebry pomáhá inženýrům a vývojářům zlepšit jejich schopnosti strojového učení. Pochopení konceptů lineární algebry jim umožňuje lépe porozumět principům technik strojového učení, a tak rychleji řešit problémy.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí základy lineární algebry, když projdou řešením problému strojového učení pomocí metod lineární algebry.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Pochopte základní koncepty lineární algebry Naučte se dovednosti lineární algebry potřebné pro strojové učení Používejte struktury a koncepty lineární algebry při práci s daty, obrázky, algoritmy atd. Vyřešte problém strojového učení pomocí lineární algebry

Publikum

Vývojáři Inženýři

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Poznámka

Chcete-li požádat o školení na míru pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvíme se.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na inženýry, kteří chtějí používat platformu Azure ML drag-and-drop k nasazení Machine Learning pracovních úloh, aniž by museli kupovat software a hardware a bez obav. o údržbě a nasazení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pište vysoce přesné modely strojového učení pomocí nástrojů Python, R nebo zero-code.
• Využijte dostupné datové sady a algoritmy Azure k trénování a sledování modelů strojového učení a hlubokého učení.
• Využijte interaktivní pracovní prostor Azure ke společnému vývoji modelů ML.
• Vyberte si z různých rámců ML podporovaných Azure, jako jsou PyTorch, TensorFlow a scikit-learn.

Umělá neuronová síť je výpočetní datový model používaný při vývoji systémů umělé inteligence (AI) schopných provádět „inteligentní“ úkoly. Neural Networks se běžně používají v aplikacích strojového učení (ML), které jsou samy jednou implementací umělé inteligence. Hluboké učení je podmnožinou ML.

Toto je 4denní kurz představující AI a její aplikaci. Po dokončení tohoto kurzu je možné mít další den na provedení projektu AI.

Jedná se o 4denní kurz, který zavádí AI a jeho aplikaci pomocí Python programovacího jazyka. Existuje možnost mít další den k zahájení projektu AI po dokončení tohoto kurzu. 

Tento školicí kurz je určen pro lidi, kteří by chtěli použít Machine Learning v praktických aplikacích.

Publikum

Tento kurz je určen pro datové vědce a statistiky, kteří mají určité znalosti statistiky a vědí, jak programovat R (nebo Python nebo jiný zvolený jazyk). Důraz tohoto kurzu je kladen na praktické aspekty přípravy dat/modelu, provádění, post hoc analýzy a vizualizace.

Účelem je poskytnout praktické aplikace Machine Learning účastníkům, kteří mají zájem o aplikaci metod v práci.

Aby bylo školení relevantní pro publikum, používají se příklady specifické pro daný sektor.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a vývojáře, kteří chtějí vytvářet a trénovat modely strojového učení pro nasazení do produkčních hostitelských prostředí.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použijte instance notebooku k přípravě a nahrávání dat pro školení.
• Trénujte modely strojového učení pomocí trénovacích datových sad.
• Nasaďte trénované modely do koncového bodu a vytvořte předpovědi.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí použít Azure Machine Learning k vytvoření komplexních modelů strojového učení pro prediktivní analýzu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářejte modely strojového učení s nulovými zkušenostmi s programováním.
• Vytvářejte prediktivní algoritmy pomocí Azure Machine Learning.
• Nasaďte produkční algoritmy strojového učení.

Tento kurz bude kombinací teorie a praktické práce s konkrétními příklady použitými v průběhu akce.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na webové vývojáře, kteří chtějí vytvářet modely strojového učení s Core ML pro vývoj iOS 11 a macOS High Sierra.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářejte aplikace řízené umělou inteligencí, které využívají strojové učení.
• Implementujte modely strojového učení, které klasifikují obrázky.
• Použijte rozhraní Core ML API pro podporu vlastních pracovních postupů a pokročilých případů použití
• Analyzujte text v přirozeném jazyce pomocí modelů strojového učení.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na inženýry, datové vědce a datové analytiky, kteří chtějí používat Dataiku DSS pro vývoj kanálů strojového učení a využívat procesy AI při vytváření strategických organizačních iniciativ. .

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Dataiku DSS na preferovaný operační systém.
• Pochopte koncepty a principy AI/ML, které jsou zásadní pro funkce Dataiku.
• Vytvářejte a implementujte vlastní kódy vizualizace dat v projektech Dataiku DSS.
• Nasaďte modely a kanály ML do produkčních prostředí postavených na Dataiku DSS.
• Optimalizujte agilitu a flexibilitu metod analýzy dat jejich podnikových aplikací.
• Využijte Dataiku DSS k zabezpečení a správě toho, jak data procházejí dalšími obchodními systémy.