Machine Learning Školení v České republice

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky na úrovni profesionálů, kteří chtějí porozumět konceptu předem vyškolených modelů a naučit se je používat k řešení problémů v reálném světě bez vytváření modelů z poškrábat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte koncept a výhody předem vyškolených modelů.
• Prozkoumejte různé předem trénované architektury modelů a jejich případy použití.
• Vylaďte předem trénovaný model pro konkrétní úkoly.
• Implementujte předem trénované modely v jednoduchých projektech strojového učení.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře umělé inteligence, inženýry strojového učení a systémové architekty, kteří chtějí optimalizovat modely umělé inteligence pro okrajové nasazení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte výzvy a požadavky nasazení modelů umělé inteligence na okrajová zařízení.
• Použijte techniky komprese modelů ke snížení velikosti a složitosti modelů AI.
• Využijte kvantizační metody ke zvýšení efektivity modelu na hranovém hardwaru.
• Implementujte prořezávání a další optimalizační techniky ke zlepšení výkonu modelu.
• Nasaďte optimalizované modely umělé inteligence na různá okrajová zařízení.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na účastníky s různou úrovní odbornosti, kteří chtějí využít platformu Google AutoML k vytvoření přizpůsobených chatbotů pro různé aplikace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy vývoje chatbotů.
• Procházejte Google Cloud Platform a přejděte na AutoML.
• Připravte data pro trénování modelů chatbotů.
• Trénujte a vyhodnocujte vlastní modely chatbotů pomocí AutoML.
• Nasaďte a integrujte chatboty do různých platforem a kanálů.
• Sledujte a optimalizujte výkon chatbota v průběhu času.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře, datové vědce a technologické nadšence, kteří chtějí získat praktické dovednosti při nasazování modelů AI na okrajových zařízeních pro různé aplikace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte principy Edge AI a její výhody.
• Nastavte a nakonfigurujte prostředí edge computingu.
• Vyvíjejte, trénujte a optimalizujte modely umělé inteligence pro okrajové nasazení.
• Implementujte praktická řešení AI na okrajových zařízeních.
• Vyhodnoťte a zlepšujte výkon modelů nasazených na okrajích.
• Zaměřte se na etické a bezpečnostní aspekty v aplikacích Edge AI.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí ovládat technologie, které stojí za autonomními systémy.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Navrhněte a implementujte modely umělé inteligence pro autonomní rozhodování.
• Vyvinout řídicí algoritmy pro autonomní navigaci a vyhýbání se překážkám.
• Zajistěte bezpečnost a spolehlivost v autonomních systémech poháněných umělou inteligencí.
• Integrujte autonomní systémy se stávajícími rámcemi robotiky a umělé inteligence.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí používat techniky umělé inteligence k optimalizaci řízení výnosů při výrobě polovodičů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Analyzujte produkční data, abyste identifikovali faktory ovlivňující výnosy.
• Implementujte algoritmy umělé inteligence ke zlepšení procesů správy výnosů.
• Optimalizujte výrobní parametry, abyste snížili vady a zlepšili výnosy.
• Integrujte správu výnosů řízenou umělou inteligencí do stávajících produkčních pracovních postupů.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto instruktorův živý kurz (online nebo na místě) je určen pro pokročilé profesionály, kteří chtějí rozšířit své znalosti v oblasti modelů strojového učení, zdokonalit své dovednosti ve finetuningu hyperparametrů a naučit se efektivně nasazovat modely pomocí Google Colab.

• Implementace pokročilých modelů strojového učení s využitím populárních frameworků jako je Scikit-learn a TensorFlow.
• Optimalizace výkonu modelu prostřednictvím finetuningu hyperparametrů.
• Nasazování modelů strojového učení do skutečných aplikací pomocí Google Colab.
• Spolupráce a správa velkém měřítku projektů strojového učení v Google Colab.

This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at intermediate-level business and AI professionals who wish to apply machine learning in business, forecasting, and AI-driven systems using real case studies and Python-based tools.

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

• Understand how machine learning fits within AI and business strategy.
• Apply supervised and unsupervised learning techniques to structured business problems.
• Preprocess and transform data for modeling.
• Use neural networks for classification and prediction tasks.
• Perform sales forecasting using statistical and ML-based methods.
• Implement clustering and association rule mining for customer segmentation and pattern discovery.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí aplikovat špičkové techniky umělé inteligence na automatizaci návrhu polovodičů, zlepšit efektivitu, přesnost a inovace v navrhování a ověřování čipů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použijte pokročilé techniky AI k optimalizaci procesů návrhu polovodičů.
• Integrujte modely strojového učení do EDA nástrojů pro vylepšené ověřování návrhu.
• Vyvíjejte řešení řízená umělou inteligencí pro složité konstrukční výzvy při výrobě čipů.
• Využijte neuronové sítě pro zlepšení přesnosti a rychlosti automatizace návrhu.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto školení s instruktorem (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým datovým vědcům a vývojářům, kteří chtějí efektivně používat algoritmy strojového učení v prostředí Google Colab.

• Nastavit a orientovat se v prostředí Google Colab pro projekty strojového učení.
• Pochopit a aplikovat různé algoritmy strojového učení.
• Používat knihovny jako Scikit-learn pro analýzu a predikci dat.
• Implementovat modely řízeného a nápravného učení.
• Efektivně optimalizovat a hodnotit modely strojového učení.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí porozumět a aplikovat techniky umělé inteligence pro optimalizaci procesů výroby polovodičů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte metodologii umělé inteligence pro optimalizaci procesů při výrobě čipů.
• Implementujte modely umělé inteligence pro zvýšení výnosu a snížení defektů.
• Analyzujte procesní data a identifikujte klíčové parametry pro optimalizaci.
• Aplikujte techniky strojového učení k doladění výrobních procesů polovodičů.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé účastníky, kteří chtějí automatizovat a spravovat pracovní postupy strojového učení, včetně modelového školení, ověřování a nasazení pomocí Apache Airflow.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte Apache Airflow pro orchestraci pracovního postupu strojového učení.
• Automatizujte úlohy předběžného zpracování dat, trénování modelů a ověřování.
• Integrujte Airflow s rámcem a nástroji strojového učení.
• Nasaďte modely strojového učení pomocí automatizovaných kanálů.
• Monitorujte a optimalizujte pracovní postupy strojového učení ve výrobě.

This instructor-led, live training in České republice (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.

Tento instruktorův vedený živý trénink v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé odborníky na data, kteří chtějí aplikovat techniky strojového učení na datově orientovaná podniková problémová pole, včetně predikce prodeje a modelování pomocí neuronových sítí.

Konec tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Pochopit základní pojmy a typy strojového učení.
• Aplikovat klíčové algoritmy pro klasifikaci, regresi, shlukování a analýzu asociací.
• Provádět průzkumnou analýzu dat a přípravu dat pomocí Python.
• Používat neuronové sítě pro úkoly nelineárního modelování.
• Implementovat prediktivní analýzy pro podnikové prognózy, včetně dat o prodeji.
• Hodnocení a optimalizace výkonu modelů pomocí vizuálních a statistických technik.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé datové vědce, inženýry strojového učení, výzkumníky hlubokého učení a odborníky na počítačové vidění, kteří si chtějí rozšířit své znalosti a dovednosti v oblasti hlubokého učení. pro generování textu na obrázek.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte pokročilé architektury hlubokého učení a techniky pro generování textu na obrázek.
• Implementujte složité modely a optimalizace pro vysoce kvalitní syntézu obrazu.
• Optimalizujte výkon a škálovatelnost pro velké datové sady a složité modely.
• Vylaďte hyperparametry pro lepší výkon modelu a zobecnění.
• Integrujte Stable Diffusion s dalšími rámci a nástroji hlubokého učení

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé profesionály v oblasti kybernetické bezpečnosti, kteří si přejí zlepšit své dovednosti v detekci hrozeb řízených umělou inteligencí a reakci na incidenty.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementujte pokročilé algoritmy umělé inteligence pro detekci hrozeb v reálném čase.
• Přizpůsobte modely umělé inteligence pro konkrétní výzvy v oblasti kybernetické bezpečnosti.
• Vyvíjejte automatizační pracovní postupy pro reakci na hrozby.
• Zabezpečte bezpečnostní nástroje řízené umělou inteligencí proti nepřátelským útokům.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé datové analytiky a datové vědce, kteří chtějí používat Weka k provádění úloh dolování dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Weka.
• Pochopte Weka prostředí a pracovní plochu.
• Provádějte úlohy dolování dat pomocí Weka.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na biology, kteří chtějí porozumět tomu, jak AlphaFold funguje, a používat modely AlphaFold jako průvodce ve svých experimentálních studiích.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní principy AlphaFold.
• Přečtěte si, jak funguje AlphaFold.
• Naučte se interpretovat AlphaFold předpovědi a výsledky.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, inženýry strojového učení a výzkumníky počítačového vidění, kteří chtějí využít Stable Diffusion k vytvoření vysoce kvalitních obrázků pro různé případy použití.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte principy Stable Diffusion a jak to funguje pro generování obrázků.
• Vytvářejte a trénujte Stable Diffusion modely pro úlohy generování obrázků.
• Aplikujte Stable Diffusion na různé scénáře generování obrázků, jako je malování, překreslování a překlad z obrázku na obrázek.
• Optimalizujte výkon a stabilitu Stable Diffusion modelů.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové analytiky, kteří se chtějí naučit používat RapidMiner k odhadování a projektování hodnot a využívat analytické nástroje pro prognózování časových řad.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Naučte se používat metodologii CRISP-DM, vyberte vhodné algoritmy strojového učení a vylepšete konstrukci a výkon modelu.
• Použijte RapidMiner k odhadu a projektování hodnot a použijte analytické nástroje pro prognózování časových řad.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající profesionály v oblasti kybernetické bezpečnosti, kteří se chtějí naučit, jak využít umělou inteligenci pro lepší detekci hrozeb a schopnosti reakce.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte aplikace AI v kybernetické bezpečnosti.
• Implementujte algoritmy umělé inteligence pro detekci hrozeb.
• Automatizujte reakci na incidenty pomocí nástrojů AI.
• Integrujte AI do stávající infrastruktury kybernetické bezpečnosti.

Cílem tohoto kurzu je poskytnout základní dovednosti při uplatňování Machine Learning metod v praxi. Prostřednictvím používání Python programovacího jazyka a jeho různých knihoven a na základě mnoha praktických příkladů se tento kurz učí, jak používat nejdůležitější stavební bloky Machine Learning, jak činit data modelování rozhodnutí, interpretovat výstupy algoritmů a validovat výsledky.

Naším cílem je poskytnout vám dovednosti k pochopení a důvěryhodnému používání nejzákladnějších nástrojů z nástrojové krabice Machine Learning a vyhnout se běžným úderům aplikací Data Science.

Cílem tohoto kurzu je poskytnout obecné znalosti v aplikaci metod strojového učení v praxi. Pomocí programovacího jazyka Python a jeho různých knihoven a na základě množství praktických příkladů tento kurz učí, jak používat nejdůležitější stavební bloky strojového učení, jak se rozhodovat o datovém modelování, interpretovat výstupy algoritmy a ověřovat výsledky.

Naším cílem je poskytnout vám dovednosti, abyste rozuměli a používali nejzákladnější nástroje z Machine Learning sady nástrojů s jistotou a vyhnuli se běžným nástrahám aplikací Data Sciences.

Tento školicí kurz je určen pro lidi, kteří chtějí aplikovat základní Machine Learning techniky v praktických aplikacích.

Publikum

Datoví vědci a statistici, kteří mají určité znalosti o strojovém učení a vědí, jak programovat R. Důraz tohoto kurzu je kladen na praktické aspekty přípravy dat/modelu, provádění, post hoc analýzy a vizualizace. Účelem je poskytnout praktický úvod do strojového učení účastníkům se zájmem o aplikaci metod v práci

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

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

Tento kurz seznamuje s metodami strojového učení v aplikacích robotiky.

Jde o široký přehled existujících metod, motivací a hlavních myšlenek v kontextu rozpoznávání vzorů.

Po krátkém teoretickém zázemí účastníci provedou jednoduché cvičení s použitím open source (obvykle R) nebo jiného oblíbeného softwaru.

Tento instruktorováné živé školení v České republice (online nebo na místě) poskytuje úvod do oblasti rozpoznávání vzorů a strojového učení. Dotýká se praktických aplikací ve statistice, informatice, zpracování signálů, počítačové vize, datovém miningu a bioinformatice.

Koncepci školení budou účastníci schopni:

• Použít klíčové statistické metody k rozpoznávání vzorů.
• Využít klíčové modely jako jsou neuronové sítě a jádrové metody pro analýzu dat.
• Implementovat pokročilé techniky pro řešení komplexních problémů.
• Zlepšit přesnost predikce kombinací různých modelů.

Pattern Matching je technika používaná k nalezení specifikovaných vzorů v obraze. Může být použit k určení existence specifikovaných charakteristik v pořízeném snímku, například očekávaný štítek na vadném produktu v tovární lince nebo specifikované rozměry součásti. Liší se od „Pattern Recognition“ (který rozpoznává obecné vzory založené na větších kolekcích příbuzných vzorků) v tom, že konkrétně určuje, co hledáme, a pak nám říká, zda očekávaný vzor existuje nebo ne.

Formát kurzu

• Tento kurz seznamuje s přístupy, technologiemi a algoritmy používanými v oblasti porovnávání vzorů, jak se vztahuje na Machine Vision.

Tento školicí kurz je určen pro lidi, kteří by chtěli uplatnit Machine Learning v praktických aplikacích pro svůj tým. Školení se nebude ponořit do technických záležitostí a bude se točit kolem základních konceptů a jejich obchodních/provozních aplikací.

Cílová skupina

Investoři a podnikatelé v oblasti umělé inteligence Manažeři a inženýři, jejichž společnost se pouští do prostoru umělé inteligence Business Analysts & Investors

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak používat sadu technologií iOS Machine Learning (ML) při vytváření a nasazení mobilní aplikace pro iOS.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Vytvořte mobilní aplikaci schopnou zpracování obrazu, analýzy textu a rozpoznávání řeči Získejte přístup k předtrénovaným modelům ML pro integraci do aplikací pro iOS Vytvořte si vlastní model ML Přidejte podporu Siri Voice do aplikací pro iOS Pochopte a používejte rámce jako coreML, Vision, CoreGraphics a GamePlayKit Používejte jazyky a nástroje jako Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda a Spyder

Publikum

Vývojáři

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Machine Learning je odvětví umělé inteligence, kde počítače mají schopnost učit se, aniž by byly výslovně naprogramovány. Python je programovací jazyk známý svou jasnou syntaxí a čitelností. Nabízí vynikající sbírku dobře otestovaných knihoven a technik pro vývoj aplikací strojového učení.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak aplikovat techniky a nástroje strojového učení pro řešení reálných problémů v bankovním průmyslu.

Účastníci se nejprve naučí klíčové principy, poté své znalosti uplatní v praxi tím, že vytvoří vlastní modely strojového učení a použijí je k dokončení řady týmových projektů.

Publikum

• Vývojáři
• Datoví vědci

Formát kurzu

• Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Strojové učení je odvětví umělé inteligence, kde počítače mají schopnost učit se, aniž by byly explicitně naprogramovány. Python je programovací jazyk známý svou jasnou syntaxí a čitelností. Nabízí vynikající sbírku dobře otestovaných knihoven a technik pro vývoj aplikací strojového učení.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak používat techniky a nástroje strojového učení pro řešení skutečných problémů ve finančním průmyslu.

Účastníci se nejprve naučí klíčové principy, poté své znalosti uplatní v praxi tím, že vytvoří vlastní modely strojového učení a použijí je k dokončení řady týmových projektů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní koncepty strojového učení
• Naučte se aplikace a využití strojového učení ve financích
• Vyvinout vlastní algoritmickou obchodní strategii pomocí strojového učení s Python

Publikum

• Vývojáři
• Datoví vědci

Formát kurzu

• Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Tento instruktážní živý školení na místě nebo online (v závislosti na lokalitě České republice) je určen pro středně pokročilé odborníky v oblasti podnikání a technologií, kteří chtějí použít metody strojového učení k řešení skutečných podnikatelských výzv prostřednictvím praktických případových studií a nástrojů.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit, jak se strojové učení zapojuje do moderních AI systémů a podnikatelských strategií.
• Identifikovat vhodné metody strojového učení pro různé podnikatelské problémy.
• Předzpracovávat a transformovat podnikatelská data pro úlohy strojového učení.
• Aplikovat základní techniky strojového učení, jako je klasifikace, regrese, shlukování a predikce časových řad.
• Interpretovat a hodnotit modely strojového učení v kontextu podnikatelské rozhodovací procesy.
• Získat praktický zážitek prostřednictvím případových studií a aplikovat naučené techniky do skutečných scénářů.

Tento instruktorův kurz vedený živě na místě nebo online je určen pro středně pokročilé analytiky dat, vývojáře nebo aspirující data scientisti, kteří chtějí použít techniky strojového učení v Python na extrakci přínosů, predikce a automatizaci rozhodování založeného na datech.

Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit a rozlišovat klíčové paradigmat strojového učení.
• Prozkoumat techniky předzpracování dat a metriky hodnocení modelů.
• Zapouštět algoritmy strojového učení pro řešení skutečných problémů s daty.
• Používat knihovny Python a Jupyter notebooky pro praktický vývoj.
• Vytvářet modely pro predikci, klasifikaci, doporučení a shlukování.

RapidMiner je open source softwarová platforma pro vědu o datech pro rychlé prototypování a vývoj aplikací. Zahrnuje integrované prostředí pro přípravu dat, strojové učení, hluboké učení, dolování textu a prediktivní analytiku.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak používat RapidMiner Studio pro přípravu dat, strojové učení a nasazování prediktivních modelů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte RapidMiner
• Připravte a vizualizujte data pomocí RapidMiner
• Ověřte modely strojového učení
• Mashup dat a vytváření prediktivních modelů
• Operacionalizujte prediktivní analytiku v rámci obchodního procesu
• Odstraňování problémů a optimalizace RapidMiner

Publikum

• Datoví vědci
• Inženýři
• Vývojáři

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 technické osoby se zkušenostmi v oblasti strojového učení, které chtějí optimalizovat modely strojového učení používané pro detekci složitých vzorů ve velkých datech.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a vyhodnoťte různé open source AutoML nástroje (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA atd.)
• Trénujte vysoce kvalitní modely strojového učení.
• Efektivně řešte různé typy problémů strojového učení pod dohledem.
• Napište pouze nezbytný kód pro zahájení procesu automatického strojového učení.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce i na méně technické osoby, které chtějí používat Auto-Keras k automatizaci procesu výběru a optimalizace modelu strojového učení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Automatizujte proces trénování vysoce účinných modelů strojového učení.
• Automaticky vyhledávejte nejlepší parametry pro modely hlubokého učení.
• Vytvářejte vysoce přesné modely strojového učení.
• Využijte sílu strojového učení k řešení skutečných obchodních problémů.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na inženýry, kteří chtějí použít techniky inženýrství funkcí k lepšímu zpracování dat a dosažení lepších modelů strojového učení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte optimální vývojové prostředí, včetně všech potřebných Python balíčků.
• Získejte důležité poznatky analýzou funkcí sady dat.
• Optimalizujte modely strojového učení úpravou samotných nezpracovaných dat.
• Vyčistěte a transformujte datové sady v rámci přípravy na strojové učení.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na technické osoby, které se chtějí naučit implementovat strategii strojového učení a zároveň maximalizovat využití velkých dat.

Na konci tohoto školení účastníci:

• Pochopte vývoj a trendy strojového učení.
• Zjistěte, jak se strojové učení používá v různých odvětvích.
• Seznamte se s nástroji, dovednostmi a službami dostupnými pro implementaci strojového učení v rámci organizace.
• Pochopte, jak lze strojové učení využít ke zlepšení dolování a analýzy dat.
• Zjistěte, co je to datový střední backend a jak jej používají podniky.
• Pochopte, jakou roli hrají velká data a inteligentní aplikace napříč odvětvími.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře a datové vědce, kteří chtějí vytvářet, nasazovat a spravovat pracovní postupy strojového učení na Kubernetes.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Kubeflow na místě a v cloudu pomocí AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Vytvářejte, nasazujte a spravujte pracovní postupy ML založené na Docker kontejnerech a Kubernetes.
• Spusťte celé kanály strojového učení na různých architekturách a cloudových prostředích.
• Použití Kubeflow k vytvoření a správě poznámkových bloků Jupyter.
• Vytvářejte školení ML, ladění hyperparametrů a obsluhu úloh na více platformách.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na inženýry, kteří chtějí nasadit Machine Learning pracovní zátěže na server AWS EC2.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Kubernetes, Kubeflow a další potřebný software na AWS.
• Použijte EKS (Elastic Kubernetes Service) ke zjednodušení práce s inicializací clusteru Kubernetes na AWS.
• Vytvořte a nasaďte kanál Kubernetes pro automatizaci a správu modelů ML v produkci.
• Trénujte a nasazujte TensorFlow modely ML na více GPU a paralelně běžících počítačích.
• Využijte další spravované služby AWS k rozšíření aplikace ML.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na inženýry, kteří chtějí nasadit Machine Learning úlohy do cloudu Azure.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Kubernetes, Kubeflow a další potřebný software v Azure.
• Použijte Azure Kubernetes Service (AKS) ke zjednodušení práce s inicializací clusteru Kubernetes v Azure.
• Vytvořte a nasaďte kanál Kubernetes pro automatizaci a správu modelů ML v produkci.
• Trénujte a nasazujte TensorFlow modely ML na více GPU a paralelně běžících počítačích.
• Využijte další spravované služby AWS k rozšíření aplikace ML.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře a datové vědce, kteří chtějí vytvářet, nasazovat a spravovat pracovní postupy strojového učení na Kubernetes.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Kubeflow na místě a v cloudu.
• Vytvářejte, nasazujte a spravujte pracovní postupy ML založené na Docker kontejnerech a Kubernetes.
• Spusťte celé kanály strojového učení na různých architekturách a cloudových prostředích.
• Použití Kubeflow k vytvoření a správě poznámkových bloků Jupyter.
• Vytvářejte školení ML, ladění hyperparametrů a obsluhu úloh na více platformách.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí jít nad rámec vytváření modelů ML a optimalizovat proces vytváření, sledování a nasazení modelu ML.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte MLflow a související knihovny a rámce ML.
• Oceňujte důležitost sledovatelnosti, reprodukovatelnosti a rozmístitelnosti modelu ML
• Nasaďte modely ML na různé veřejné cloudy, platformy nebo místní servery.
• Škálujte proces nasazení ML tak, aby vyhovoval více uživatelům spolupracujícím na projektu.
• Nastavte centrální registr pro experimentování s modely ML, jejich reprodukci a nasazení.

Strojové učení je odvětví umělé inteligence, kde počítače mají schopnost učit se, aniž by byly explicitně naprogramovány.

Hluboké učení je podpolí strojového učení, které využívá metody založené na učení reprezentací dat a struktur, jako jsou neuronové sítě.

Python je programovací jazyk na vysoké úrovni známý svou jasnou syntaxí a čitelností kódu.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak implementovat modely hlubokého učení pro telekomunikace pomocí Python, když projdou vytvořením modelu úvěrového rizika hlubokého učení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní koncepty hlubokého učení.
• Naučte se aplikace a použití hlubokého učení v telekomunikacích.
• Pomocí Python, Keras a TensorFlow vytvořte modely hlubokého učení pro telekomunikace.
• Vytvořte si vlastní model předpovědi odchodu zákazníků s hlubokým učením pomocí Python.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuze.
• Spousta cvičení a cvičení.
• Praktická implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• 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 datové vědce a datové analytiky, kteří chtějí automatizovat, vyhodnocovat a spravovat prediktivní modely pomocí schopností strojového učení DataRobot.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Načtěte datové sady v DataRobot pro analýzu, hodnocení a kontrolu kvality dat.
• Vytvářejte a trénujte modely pro identifikaci důležitých proměnných a splnění předpovědních cílů.
• Interpretujte modely a vytvořte cenné poznatky, které jsou užitečné při obchodních rozhodnutích.
• Monitorujte a spravujte modely pro udržení optimalizovaného výkonu predikce.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, datové analytiky a vývojáře, kteří chtějí prozkoumat AutoML produkty a funkce k vytvoření a nasazení vlastních školicích modelů ML s minimálním úsilím.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Prozkoumejte produktovou řadu AutoML a implementujte různé služby pro různé typy dat.
• Připravte a označte datové sady pro vytvoření vlastních modelů ML.
• Trénujte a spravujte modely, abyste mohli vytvářet přesné a spravedlivé modely strojového učení.
• Vytvářejte předpovědi pomocí vyškolených modelů, abyste splnili obchodní cíle a potřeby.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře, kteří chtějí používat Google's ML Kit k vytváření modelů strojového učení, které jsou optimalizovány pro zpracování na mobilních zařízeních.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí, abyste mohli začít vyvíjet funkce strojového učení pro mobilní aplikace.
• Integrujte nové technologie strojového učení do Android a iOS aplikací pomocí ML Kit API.
• Vylepšete a optimalizujte stávající aplikace pomocí ML Kit SDK pro zpracování a nasazení na zařízení.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a softwarové inženýry, kteří chtějí používat Random Forest k vytváření algoritmů strojového učení pro velké datové sady.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí, abyste mohli začít vytvářet modely strojového učení s náhodnou doménovou strukturou.
• Pochopte výhody Random Forest a jak jej implementovat k vyřešení problémů klasifikace a regrese.
• Naučte se, jak zacházet s velkými datovými sadami a interpretovat více rozhodovacích stromů v Random Forest.
• Vyhodnoťte a optimalizujte výkon modelu strojového učení vyladěním hyperparametrů.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a softwarové inženýry, kteří chtějí použít AdaBoost k vytvoření posilovacích algoritmů pro strojové učení s Python.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí, abyste mohli začít vytvářet modely strojového učení pomocí AdaBoost.
• Pochopte přístup k souborovému učení a jak implementovat adaptivní posilování.
• Přečtěte si, jak sestavit modely AdaBoost pro posílení algoritmů strojového učení v Python.
• Použijte ladění hyperparametrů ke zvýšení přesnosti a výkonu AdaBoost modelů.

Tento kurz je určen pro lidi, kteří již mají zkušenosti s datovou vědou a statistikou. Uvedená vysvětlení jsou navržena tak, aby sloužila buď jako připomínka těm, kteří jsou již s pojmy obeznámeni, nebo aby informovala ty, kteří mají vhodné zázemí.