Machine Learning Školení v Brno

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (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 Brno (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.

Tento instruktorův trénink v Brno (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé AI vývojáře, inženýry strojového učení a architekty systémů, kteří chtějí optimalizovat AI modely pro nasazení na hraniční zařízení.

Po absolvování tohoto tréninku budou účastníci moci:

• Porozumět výzvám a požadavkům nasazování AI modelů na hraniční zařízení.
• Používat techniky kompresi modelu pro zmenšení velikosti a složitosti AI modelů.
• Využívat kvantizační metody k posílení efektivity modelu na hraničním hardware.
• Implementovat odstraňování a další optimalizační techniky pro zlepšení výkonu modelu.
• Nasazovat optimalizované AI modely na různá hraniční zařízení.

Tato vedená školení (online nebo osobně) je určena pro středně pokročilé programátory, datové analytiky a technické nadšence, kteří si přejí získat praktické dovednosti v nasazení AI modelů na periferních zařízeních pro různá použití.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápět principy Edge AI a jejich výhody.
• Nastavit a nakonfigurovat prostředí pro edge computing.
• Vytvářet, trénovat a optimalizovat AI modely pro nasazení na periferii.
• Implementovat praktické AI řešení na periferních zařízeních.
• Posoudit a zlepšit výkon modelů nasazených na periferii.
• Řešit etické a bezpečnostní otázky týkající se Edge AI aplikací.

Toto školení vedené instruktorem v reálném čase v Brno (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé inženýry v oblasti AI a datové vědce s středně pokročilými až pokročilými zkušenostmi, kteří chtějí zlepšit výkon modelů DeepSeek, minimalizovat latenci a efektivně nasazovat řešení AI pomocí moderních postupů MLOps.

Do konce tohoto školení se účastníci naučí:

• Optimalizovat modely DeepSeek z hlediska efektivity, přesnosti a škálovatelnosti.
• Implementovat osvědčené postupy pro MLOps a správu verzí modelů.
• Nasazovat modely DeepSeek v cloudu i v lokální infrastruktuře.
• Efektivně monitorovat, udržovat a škálovat řešení AI.

MLOps na Kubernetes je rámec pro automatizaci tréninku, ověřování, balení a nasazování modelů strojového učení pomocí kontejnerizovaných potoků a pracovních postupů GitOps.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na odborníky středního levelu, kteří chtějí postavit automatizované a škálovatelné MLOps potoky na Kubernetes.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci připraveni:

• Návrh end-to-end CI/CD potoků pro strojové učení.
• Implementace pracovních postupů GitOps pro nasazení a verze modelů.
• Automatizace tréninku, testování a balení ML modelů.
• Integrace monitorování, upozorňování a strategií navracení zpět.

Formát kurzu

• Prezentace vedená instruktorem a technické detaily.
• Praktické cvičení, která budují skutečné CI/CD pracovní postupy.
• Praxe v laboratoři nasazováním ML úloh na Kubernetes.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Organizace mohou požadovat obsah upravený podle jejich interních nástrojů MLOps a infrastruktury.

Kubeflow je open-source platforma navržená k zjednodušení vytváření, trénování a nasazování pracovních úloh strojového učení na Kubernetes.

Tato školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určena začátečním až středně pokročilým profesionálům, kteří se chtějí naučit sestavovat spolehlivé pracovní postupy strojového učení pomocí Kubeflow.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci získávat dovednosti k:

• Pohybu v ekosystému Kubeflow a jeho hlavních komponentách.
• Sestavování reproducibilních pracovních postupů pomocí Kubeflow Pipelines.
• Spouštění škálovatelných tréninkových úloh na Kubernetes.
• Efektivnímu nasazování modelů strojového učení pomocí Kubeflow Serving.

Formát kurzu

• Řízená prezentace a společná diskuse.
• Praktické laboratoře s reálnými komponentami Kubeflow.
• Praktické cvičení k vytváření pracovních postupů ML od konce do konce.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Přizpůsobené verze tohoto školení mohou být upraveny tak, aby odpovídaly technologickému stacku a požadavkům vašeho týmu.

TinyML je praxe nasazení optimalizovaných modelů strojového učení na zařízeních s omezenými zdroji na hranici síťe.

Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo prezenčně) je určeno pokročilým technickým profesionálům, kteří chtějí navrhovat, optimalizovat a nasazovat kompletní TinyML kanály.

Na konci tohoto školení budou účastníci naučeni:

• Shromažďovat, připravovat a spravovat datové sady pro TinyML aplikace.
• Trénovat a optimalizovat modely pro mikrokontrolery s nízkou spotřebou energie.
• Převádět modely do lehkých formátů vhodných pro zařízení na hranici síťe.
• Nasazovat, testovat a monitorovat TinyML aplikace v reálných hardwarových prostředích.

Formát kurzu

• Instruktorem vedené přednášky a technické diskuze.
• Praktické laboratoře a iterativní experimenty.
• Rukama dotknutí nasazení na platformách založených na mikrokontrolerech.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro přizpůsobení školení konkrétním toolchainy, hardwarovým desкам, nebo interním pracovním postupům nás kontaktujte k úpravě.

Tento instruktážní živý kurz v Brno (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé vývojáře, datové vědce a odborníky na umělá rozumění, kteří chtějí využít TensorFlow Lite pro aplikace s hranicemi AI.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům TensorFlow Lite a jeho roli v hranicích AI.
• Vytvářet a optimalizovat AI modely pomocí TensorFlow Lite.
• Nasazovat modely TensorFlow Lite na různé zařízení s hranicemi.
• Používat nástroje a techniky pro převod a optimalizaci modelu.
• Implementovat praktické aplikace s hranicemi AI pomocí TensorFlow Lite.

Tento instruktorův živý kurz v Brno (online nebo na místě) je určen pro pokročilé profesionály, kteří chtějí ovládnout technologie za autonомními systémy.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Navrhnout a implementovat AI modely pro autonómí rozhodování.
• Vytvářet ovládací algoritmy pro autonomní navigaci a vyhýbání se překážkám.
• Zajišťovat bezpečnost a spolehlivost v AI-podporovaných autonómích systémech.
• Integrace autonómích systémů s existujícími robotickými a AI rámci.

Tuto vedenou instruktorem, živou školení v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé odborníky, kteří si přejí hloubkověji pochopit počítačové vidění a využít možnosti TensorFlow pro vyvíjení sofistikovaných vizuálních modelů s využitím Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářet a trénovat konvoluční neuronové sítě (CNN) pomocí TensorFlow.
• Využívat Google Colab pro škálovatelný a efektivní vývoj modelů na cloudu.
• Implementovat techniky předzpracování obrázků pro úlohy počítačového vidění.
• Nasazovat modely počítačového vidění do reálných aplikací.
• Používat transfer learning k zlepšení výkonu CNN modelů.
• Vizualizovat a interpretovat výsledky modelů klasifikace obrázků.

TinyML je přístup k nasazování modelů strojového učení na zařízeních s omezenými zdroji, která fungují na okraji sítě.

Tato školení pod vedením instruktora (online nebo přímo na místě) je zaměřena na odborníky pokročilé úrovně, kteří chtějí zabezpečit kanály TinyML a implementovat techniky ochrany soukromí v aplikacích hraničního umělé inteligence (AI).

Na konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Identifikovat bezpečnostní rizika specifická pro zpracování TinyML na zařízení.
• Implementovat mechanismy ochrany soukromí pro nasazení AI na hranici sítě.
• Zpevnit modely TinyML a vestavěné systémy proti adversním hrozbám.
• Aplikovat osvědčené postupy pro zabezpečení zacházení s daty v omezených prostředích.

Formát kurzu

• Angažující přednášky podporované diskusemi vedenými odborníkem.
• Praktické cvičení s důrazem na skutečné hrozebné scénáře.
• Rukojmí implementace pomocí vestavěných bezpečnostních a nástrojů TinyML.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Organizace mohou požádat o upravenou verzi tohoto školení, aby se shodovala s jejich specifickými bezpečnostními a souladovými potřebami.

Toto instruktorem vedeno živé školení v Brno (online nebo na místě) je určeno pokročilým profesionálům, kteří si přejí rozšířit své znalosti modelů strojového učení, zlepšit své dovednosti v optimalizaci hyperparametrů a naučit se, jak efektivně nasazovat modely pomocí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementovat pokročilé modely strojového učení pomocí populárních frameworků jako je Scikit-learn a TensorFlow.
• Optimalizovat výkon modelu prostřednictvím optimalizace hyperparametrů.
• Nasazovat modely strojového učení ve skutečných aplikacích pomocí Google Colab.
• Spolupracovat a spravovat velké projekty strojového učení v Google Colab.

Tento instruktorův živý kurz v Brno (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé odborníky, kteří chtějí použít techniky umělé inteligence ke optimalizaci správy výnosu v výrobě polovodičů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Analyzovat produkční data pro identifikaci faktorů ovlivňujících výnosy.
• Implementovat algoritmy umělé inteligence ke zlepšení procesů správy výnosu.
• Optimalizovat produkční parametry k snížení chyb a zlepšení výnosů.
• Integrace umělou inteligencí řízené správy výnosu do stávajících produkčních pracovních postupů.

Tento instruktážní, živý kurz v Brno (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé odborníky z oblasti podnikání a umělé inteligence, kteří chtějí použít strojové učení v podnikání, prognózách a systémech řízených umělou inteligencí s využitím skutečných případů a nástrojů založených na Pythonu.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět, jak se strojové učení vejde do umělé inteligence a podnikatelské strategie.
• Používat techniky řízeného a neurčitého učení pro strukturovaná podnikatelská problémy.
• Předzpracovávat a transformovat data pro modelování.
• Používat neuronové sítě pro úlohy klasifikace a predikce.
• Provádět prognózy prodeje pomocí statistických metod a metod založených na strojovém učení.
• Implementovat shlukování a výzkum pravidel asociací pro segmentaci zákazníků a objevování vzorů.

Tento instruktorův přímý živý školení v Brno (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé profesionály, kteří chtějí aplikovat AI-podporované techniky přediktivní údržby v vyrobním procesu polovodičů pro posílení produkční efektivity a snížení neočekávaných selhání zařízení.

Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementovat AI modely pro predikci selhání zařízení v vyrobném procesu polovodičů.
• Analyzovat údržbové data k identifikaci vzorů a trendů, které naznačují potenciální problémy.
• Integrrovat AI-podporovanou přediktivní údržbu do stávajících výrobních pracovních postupů.
• Snížit odstupy a náklady na údržbu prostřednictvím proaktivní správy zařízení.

Tento instruktorův živý kurz v Brno (online nebo na místě) je určen pro pokročilé profesionály, kteří chtějí aplikovat aktuální AI techniky do automatisace návrhu polovodivových čipů, zlepšující efektivitu, přesnost a inovativní aspekty v návrhu a ověřování čipů.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Aplikovat pokročilé AI techniky pro optimalizaci procesů návrhu polovodivových čipů.
• Integrativní připojit modely strojového učení do EDA nástrojů pro zlepšené ověřování návrhů.
• Vytvářet AI podporované řešení pro komplexní výzvy v výrobě čipů.
• Využívat neuronové sítě k zlepšení přesnosti a rychlosti automatisace návrhů.

Tento instruktorově prováděný živý výcvik (na místě nebo online) je určen pro středně pokročilé datové vědce a programátory, kteří chtějí porozumět a aplikovat hlubokou školení pomocí prostředí Google Colab.

Koncepci tohoto výcviku budou účastníci schopni:

• nastavit a orientovat se v Google Colab pro projekty s hlubokým učením.
• porozumět základům neuronových sítí.
• implementovat modely hlubokého školení pomocí TensorFlow.
• trénovat a hodnocení modelů s hlubokým učením.
• využívání pokročilých funkcí TensorFlow pro hluboké učení.

Tento instruktorům vedený živý kurz v Brno (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé profesionály, kteří chtějí porozumět a aplikovat techniky umělé inteligence pro optimalizaci procesů výroby polovodičových čipů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět metodologiím umělé inteligence pro optimalizaci procesů výroby čipů.
• Implementovat modely umělé inteligence pro zlepšení úrody a snížení vad.
• Analyzovat data o procesech k identifikaci klíčových parametrů pro optimalizaci.
• Používat techniky strojového učení k preciznímu nastavení procesů výroby polovodičů.

Toto instruktorem vedené živé školení v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na účastníky středně pokročilé úrovně, kteří chtějí automatizovat a spravovat pracovní postupy strojového učení, včetně tréninku modelů, validace a nasazení pomocí Apache Airflow.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit Apache Airflow pro orchestraci pracovních postupů strojového učení.
• Automatizovat úkoly předzpracování dat, tréninku modelů a validace.
• Integrovat Airflow s rámci a nástroji pro strojové učení.
• Nasadit modely strojového učení pomocí automatizovaných kanálů.
• Monitorovat a optimalizovat pracovní postupy strojového učení v produkci.

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

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit a navigovat v Google Colab pro projekty strojového učení.
• Porozumět a aplikovat různé algoritmy strojového učení.
• Používat knihovny jako Scikit-learn k analýze a predikci dat.
• Implementovat nadzorované a nezásahové modely učení.
• Optimalizovat a vyhodnocovat modely strojového učení efektivně.

TinyML je praktikou nasazování modelů strojového učení na hardwaru s omezenými zdroji.

Toto školení pod vedením instruktora (online nebo přítomně) je zaměřeno na pokročilé praktiky, kteří chtějí optimalizovat modely TinyML pro rychlé a paměťově efektivní nasazení na vestavěná zařízení.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Aplikovat techniky kvantizace, přistřihování a komprese k zmenšení velikosti modelu bez omezování přesnosti.
• Porovnávat modely TinyML podle latence, spotřeby paměti a energetické efektivity.
• Implementovat optimalizované odtokové trasy na mikrokontrolérech a hraničních zařízeních.
• Posuzovat kompromisy mezi výkonem, přesností a omezeními hardwaru.

Formát kurzu

• Prezentace vedená instruktorem podporovaná technickými ukázkami.
• Praktické cvičení optimalizace a porovnání výkonu.
• Praktická implementace potrubí TinyML v kontrolovaném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro školení přizpůsobené konkrétním hardwarovým platformám nebo interním pracovním postupům, nás kontaktujte pro přizpůsobení programu.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí prozkoumat nejmodernější techniky XAI pro modely hlubokého učení se zaměřením na vytváření interpretovatelných systémů umělé inteligence.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět výzvám vysvětlitelnosti v hlubokém učení.
• Implementujte pokročilé techniky XAI pro neuronové sítě.
• Interpretujte rozhodnutí učiněná pomocí modelů hlubokého učení.
• Vyhodnoťte kompromisy mezi výkonem a transparentností.

Tento instruktážní, živý kurz v Brno (online nebo na místě) je určen pro začínající profesionály, kteří chtějí pochopit a uplatnit technologie umělé inteligence v průmyslu výroby polovodičů.

Do konce tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pojet základní principy umělé inteligence a jak se uplatňují v výrobě polovodičů.
• Identifikovat oblasti výroby polovodičů, kde lze efektivně implementovat umělou inteligenci.
• Využít nástroje a techniky AI pro posílení výkonné efficience a kontrolu jakosti.
• Implementovat základní modely AI k optimalizaci výrobních procesů.

Docker je platforma pro kontejnerizaci, která se používá k vytváření reprodukovatelných, přenosných a škálovatelných prostředí pro ML systémy.

Tato instruktorem vedená živá školení (online nebo na místě) je určená pokročilým technickým profesionálům, kteří chtějí kontejnerizovat a provozovat kompletní ML datové potoky pomocí Dockeru.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Kontejnerizovat výpočetní zátěže pro trénink, ověřování a inferenci ML.
• Návrh a orchestrování end-to-end ML datových potoků pomocí Dockeru a podporujících nástrojů.
• Implementace verzování, reprodukovatelnosti a CI/CD pro ML komponenty.
• Nasazení, monitorování a škálování ML služeb v kontejnerizovaných prostředích.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky podporované praktickými demonstracemi.
• Přímočará cvičení zaměřená na vytváření skutečných komponent ML datových potoků.
• Implementace živé laboratoře pro end-to-end kontejnerizované pracovní postupy.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro školení přizpůsobené konkrétním potřebám ML infrastruktury se prosím obraťte na nás pro diskusi o možnostech.

Tato vedená instruktorem, živá školení v Brno (online nebo na místě) je určená datovým vedcům a vývojářům, kteří chtějí použít modely strojového učení ML.NET k automatickému odvozování projekcí z provedených analýz dat pro podnikové aplikace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat ML.NET a integrovat ho do vývojového prostředí aplikací.
• Chápat principy strojového učení za algoritmy a nástroje ML.NET.
• Vytvářet a trénovat modely strojového učení k provedení předpovědí s poskytnutými daty efektivně.
• Hodnotit výkon modelu strojového učení pomocí metrik ML.NET.
• Optimalizovat přesnost stávajících modelů strojového učení na základě frameworku ML.NET.
• Používat koncepty strojového učení ML.NET v jiných aplikacích datové analýzy.

Toto školení vedené instruktorem a probíhající v Brno (online nebo na místě) je určeno prodatelsky zaměřeným datovým profesionálům střední úrovně, kteří chtějí použít techniky strojového učení na problémy založené na datech, včetně prognóz prodeje a prediktivního modelování pomocí neuronových sítí.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat základní pojętí a typy strojového učení.
• Používat klíčové algoritmy pro klasifikaci, regresi, shlukovou analýzu a asociativní analýzy.
• Provádět explorativní analýzy dat a přípravu dat pomocí Pythonu.
• Používat neuronové sítě pro nelineární modelovací úkoly.
• Implementovat prediktivní analýzy pro obchodní prognózy, včetně dat o prodeji.
• Evaluovat a optimalizovat výkon modelů pomocí vizuálních a statistických technik.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (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

Tento instruktorově vedený, živý kurz v Brno (online nebo na místním pracovišti) je určen pro středně pokročilé a pokročilé odborníky na kybernetickou bezpečnost, kteří chtějí rozšířit své dovednosti v oblasti AI-založeného detekce hrozeb a reakce na incidenty.

Do konce tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Implementovat pokročilé AI algoritmy pro detekci hrozeb v reálném čase.
• Prizpůsobit AI modely specifickým výzvám kybernetické bezpečnosti.
• Vytvořit automatizační pracovní postupy pro reakci na hrozby.
• Ochránit AI-založená bezpečnostní nástroje před protivými útoky.

Toto instruktážní, živé školení v Brno (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé inženýry embedded systémů a vývojáře AI, kteří chtějí nasadit modely strojového učení na mikrokontrolery pomocí TensorFlow Lite a Edge Impulse.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy TinyML a jeho výhody pro aplikace hraniční AI.
• Nastavit vývojové prostředí pro projekty TinyML.
• Trénovat, optimalizovat a nasadit modely AI na mikrokontrolery s nízkou spotřebu energie.
• Použít TensorFlow Lite a Edge Impulse k implementaci reálných aplikací TinyML.
• Optimalizovat modely AI pro energetickou účinnost a omezující faktory paměti.

Tento instruktážní, živý školení v Brno (online nebo na místě) je určen pro začínající odborníky v oblasti kybernetické bezpečnosti, kteří chtějí naučit se, jak využít umělou inteligenci k zlepšení schopností detekce a reakce na hrozby.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit aplikace umělé inteligence v kybernetické bezpečnosti.
• Implementovat AI algoritmy pro detekci hrozeb.
• Automatizovat odpovědnost za incidenty pomocí nástrojů umělé inteligence.
• Integrace umělé inteligence do stávající infrastruktury kybernetické bezpečnosti.

Toto živě vedené tréninkové setkání v Brno (online nebo na místě) je určeno biologům, kteří si přejí pochopit principy fungování AlphaFoldu a využívat modely AlphaFoldu jako vodítka ve svých experimentálních studiích.

Na konci tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• pochopit základní principy AlphaFoldu
• poznat, jak AlphaFold funguje
• interpretovat předpovědi a výsledky AlphaFoldu

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (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.

Tato instruktážní živá výuka (online nebo na místě) je určena vědcům zabývajícím se daty, inženýrům strojového učení a výzkumníkům v oblasti počítačového vidění, kteří chtějí využít model Stable Diffusion k tvorbě vysoce kvalitních obrázků pro různé případy použití.

Do konce této výuky účastníci budou schopni:

• Pochopit principy modelu Stable Diffusion a způsob, jakým funguje pro generování obrázků.
• Vytvářet a trénovat modely Stable Diffusion pro úlohy generování obrázků.
• Uplatnit model Stable Diffusion v různých scénářích generování obrázků, jako je inpainting, outpainting a převod obrázku na obrázek.
• Zlepšit výkon a stabilitu modelů Stable Diffusion.

Tento instruktážní živý výcvik na místě nebo online je určen pro začínající inženýry a datové vědce, kteří chtějí pochopit základy TinyML,zkoumat jeho aplikace a nasazovat AI modely na mikrokontrolery.

Konec tohoto výcviku budou účastníci schopni:

• Pochopit základy TinyML a jejich význam.
• Nasazovat lehké AI modely na mikrokontrolery a zařízení na okraji sítě.
• Optimalizovat a posouzená modely strojového učení pro nízký spotřebu energie.
• Aplikovat TinyML pro skutečné aplikace, jako je rozpoznávání gest, detekce anomálií a zpracování zvuku.

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.

Předmět Praktické AI od základů v Pythonu vybavuje programátory a datové analytici základními technikami pro budování řešení strojového učení od úplných začátků pomocí jazyka Python. Zahrnuje klíčové principy učení se s učitelem, jako je klasifikace a regrese, učení se bez učitele, včetně shlukování a detekce anomálií, a pokročilé architektury neuronových sítí. Prozkoumává prověřené metody práce se systémem scikit-learn, Apache Spark MLlib a Jupyter notebooky pro praktický vývoj AI. Pomáhá profesionálům implementovat praktické modely strojového učení, vyhodnocovat omezení algoritmů a dokončovat projektové úlohy pro řešení reálných problémů.

Hluboké posílené učení (DRL) kombinuje principy posíleného učení s architekturami hlubokého učení, aby umožnilo agentům rozhodovat se prostřednictvím interakce se svými prostředími. Je základem mnoha moderních pokročilých AI technologií, jako jsou samohaňující se vozidla, robotické systémy, algoritmické obchodování a adaptivní doporučovací systémy. DRL umožňuje umělému agentovi učit se strategie, optimalizovat politiky a rozhodovat autonomně na základě pokusů a omylů pomocí učení na základě odměn.

Toto vedení instruktorem živé školení (online nebo přítomné) je určené středně pokročilým programátorům a datovým analytikům, kteří chtějí naučit a aplikovat techniky hlubokého posíleného učení pro vytváření inteligentních agentů schopných autonomního rozhodování v komplexních prostředích.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit teoretické základy a matematické principy posíleného učení.
• Implementovat klíčové algoritmy RL, včetně Q-Learningu, Policy Gradients a Actor-Critic metod.
• Vytvářet a trénovat agenty hlubokého posíleného učení pomocí TensorFlow nebo PyTorch.
• Aplikovat DRL na reálné případy, jako jsou hry, robotika a optimalizace rozhodování.
• Řešit problémy, vizualizovat a optimalizovat výkon trénování pomocí moderních nástrojů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a vedená diskuse.
• Příklady s praktickou implementací.
• Demonstrace živého kódu a aplikace na základě projektů.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud požadujete přizpůsobenou verzi tohoto kurzu (např. s použitím PyTorch namísto TensorFlow), kontaktujte nás pro vyjednání.

Prozkoumání základních principů umělé inteligence odhaluje, jak inteligentní technologie mění digitální strategii, automatizaci a rozhodování v rámci podnikových operací. Text se zaměřuje na klíčové koncepty, které zahrnují historii AI, rámce pro řešení problémů, reprezentaci znalostí, úvahy při nejistotě a paradigmata strojového učení, spolu s aspekty komunikace, vnímání a autonomního jednání. Pomáhá executivei a architektům vyhodnotit příležitosti přeměny poháněné AI, posoudit vznikající technologické trendy a integrovat praktická inteligentní řešení pro zrychlení business agility.

Tento kurz pokrývá AI (emphasizing Machine Learning a Deep Learning) v Automotive Průmyslu. Pomáhá určit, jakou technologii lze (potenciálně) použít v několika situacích v autě: od jednoduché automatizace, rozpoznávání obrazu až po autonomní rozhodování.

Toto 8denní program poskytuje kompletní cestu od pevných základů Pythonového inženýrství k pokročilému návrhu AI systémů. Účastníci vyvíjejí disciplinované programovací praktiky, ovládají statistické a hluboké učení a vytvářejí produkčně připravené generativní AI a agent-based systémy. Zaměření je na spolehlivost, hodnocení, bezpečnost a reálné nasazení, nikoli pouze na experimentování.

Umělá neuronová síť je výpočetní datový model používaný při vývoji Artificial Intelligence (AI) systémů schopných vykonávat „inteligentní“ úkoly. Neural Networks se běžně používají v aplikacích Machine Learning (ML), které jsou samy jednou implementací AI. Deep Learning je podmnožinou ML.

 Zvýšete své odborné znalosti v oblasti vědy o datech díky tomuto komplexnímu kurzu strojového učení, který pokrývá klíčové algoritmy, jako jsou Naive Bayes, rozhodovací stromy, neuronové sítě, podpůrné vektory (Support Vector Machines) a technikě shlukování. Získejte praktické zkušenosti s teoretickými základy a praktickým využitím na reálných příkladech. Kurz je ideální pro datové analytiky, softwarové inženýry, nadšence do umělé inteligence a obchodní profesionály, kteří chtějí aplikovat řešení založená na strojovém učení. Ovládněte metriky výkonu klasifikace, křížovou validaci, kompromis mezi biasem a variancí a základy hlubokého učení pro budování robustních prediktivních modelů.

Tento instruktorováné živé školení v Brno (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.

Toto instruktorem vedené tréninkové kurzy v Brno (online nebo na místě) je určeno datovým vedcům, kteří chtějí TensorFlow použít pro analýzu potenciálních dat o podvodech.

Na konci tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Vytvořit model detekce podvodů v Pythonu a TensorFlow.
• Sestavit lineární regrese a lineární regresní modely pro předpověď podvodů.
• Vyvinout aplikaci AI od A do Z pro analýzu dat o podvodech.

Strojové učení je oborem umělé inteligence, ve kterém počítače mají schopnost se učit bez explicitního programování.

Hloubkové učení (deep learning) je podobor strojového učení, který používá metody založené na učení reprezentací a strukturách, jako jsou neuronové sítě.

Python je vysokoúrovňový programovací jazyk proslulý svou čitelností kódu a zřejmostí syntaxe.

V tomto instruktorem vedeném živém tréninku se účastníci naučí implementovat modely hloubkového učení pro telekomunikace, kdy postupně projdou vytvořením modelu hloubkového učení pro hodnocení kreditních rizik.

Na konci tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Chápat základní pojmy hloubkového učení.
• Znát aplikace a použití hloubkového učení v telekomunikacích.
• Používat Python, Keras a TensorFlow k vytváření modelů hloubkového učení pro telekomunikace.
• Vytvořit svůj vlastní model predikce odchodu zákazníků pomocí Pythonu.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Spousta cvičení a praktické práce.
• Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobený trénink pro tento kurz nás kontaktujte, abychom se domluvili.

Tato praktická výuka s vedením instruktora je navržena jako přirozené pokračování kurzu Python pro analýzu dat.

Účastníkům představuje základní koncepty strojového učení a ukazuje, jak lze tyto koncepty přímo aplikovat na úkoly analýzy dat, jako je predikce, klasifikace a segmentace.

Důraz je kladen na pochopení toho, jak strojové učení funguje v praxi, za využití známých nástrojů, jako jsou Python, Pandas a Jupyter Notebook, aniž by bylo zapotřebí pokročilé matematické zázemí.

Tato instruktorem védaná živá školení v Brno (online nebo na místě) je určena inženýrům, kteří se chtějí rozhodnout o přístupech a nástrojích dostupných dnes tak, aby inteligentně zvolili směr při uvedení MLOps do využití ve své organizaci.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Instalovat a nakonfigurovat různé MLOps rámce a nástroje.
• Sestavit správný tým s příslušnými dovednostmi pro vytváření a podporu systému MLOps.
• Připravovat, ověřovat a verze dat pro použití modelem ML.
• Chápat součásti ML Pipeline a nástroje potřebné k jejímu vytvoření.
• Testovat různé rámce strojového učení a servery pro nasazení do produkce.
• Uspořádat celý proces strojového učení tak, aby byl reproducibilní a údržbatelný.

Tento instruktorem vedený, živý školení v Brno (online nebo přítomně) je určen pro data analytiky, vývojáře nebo aspirující datové vědce středního úrovně, kteří si přejí používat strojové učení v Pythonu ke získávání inzercí, dělání predikcí a automatizaci data ovládaných rozhodnutí.

Na konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit a rozlišovat klíčové paradigmy strojového učení.
• Zkoumat techniky předzpracování dat a metriky hodnocení modelů.
• Používat algoritmy strojového učení k řešení praktických problémů s daty.
• Pracovat s Python knihovnami a Jupyter notebooky pro praxi.
• Vytvářet modely pro predikci, klasifikaci, doporučování a shlukování.

Toto vedené školení (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře a analytiky dat, kteří se chtějí učit používat TensorFlow 2.x k vytváření prediktorů, klasifikátorů, generativních modelů, neuronových sítí atd.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Instalovat a konfigurovat TensorFlow 2.x.
• Pochopit výhody TensorFlow 2.x oproti předchozím verzím.
• Vytvářet modely hlubokého učení.
• Implementovat pokročilý klasifikátor obrazů.
• Nasazovat modely hlubokého učení do cloudu, mobilních zařízení a systémů IoT (Internet věcí).

Tento kurz začíná představením konceptuálních znalostí v oblasti neuronových sítí a obecně o algoritmech strojového učení, hlubokého učení (algoritmy a aplikace).

První část (40 %) tohoto školení se soustředí více na základy, ale pomůže vám vybrat správnou technologii: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras atd.

Druhá část (20 %) tohoto školení představuje Theano - knihovnu Pythonu, která usnadňuje psaní modelů hlubokého učení.

Třetí část (40 %) školení bude rozsáhle založena na TensorFlow - API Googleovy open-source knihovny pro hluboké učení. Příklady a praktické cvičení budou všechny vytvořeny pomocí TensorFlow.

Cílová skupina

Tento kurz je určen inženýrům, kteří chtějí využít TensorFlow ve svých projektech hlubokého učení.

Po absolvování tohoto kurzu se účastníci budou schopni:

• mít dobré porozumění hlubokým neuronovým sítím (DNN), CNN a RNN
• pochopit strukturu a mechanismy nasazení TensorFlowu
• být schopni provádět instalaci, konfiguraci a úkoly týkající se výrobního prostředí a architektury
• být schopni posuzovat kvalitu kódu, provádět ladění a monitorování
• být schopni implementovat pokročilé produkční úkoly jako trénování modelů, vytváření grafů a záznamy do logu