Dočené učení Školení v Brno

Toto živé školení vedené instruktorem (online či na místě) je určeno pro účastníky s různou úrovní znalostí, kteří chtějí využít nástroje Google AutoML k vytváření chatbotů určených k různým účelům.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy tvorby chatbotů.
• Ovládat prostředí Google Cloud Platform a pracovat s nástrojem AutoML.
• Přípravit data potřebná k trénování modelů chatbotů.
• Trénovat a vyhodnocovat vlastní modely pomocí nástroje AutoML.
• Spouštět a integrovat chatboto do různých platforem a komunikačních kanálů.
• Průběžně sledovat a optimalizovat výkon chatbotů.

Tento kurz veden instruktorem v <lok> (online nebo prezenčně) je určen pro odborníky na střední úrovni, kteří chtějí využít metody prediktivní údržby založené na umělé inteligenci ve výrobě polovodičů s cílem zvýšit efektivitu výroby a snížit počet neplánovaných poruch zařízení.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Implementovat modely umělé inteligence pro předpovídání selhání zařízení ve výrobě polovodičů.
• Analyzovat údaje o údržbě s cílem identifikovat vzorce a trendy, které mohou signalizovat možné problémy.
• Začlenit prediktivní údržbu založenou na umělé inteligenci do stávajících výrobních procesů.
• Snižovat prostojy a náklady na údržbu díky proaktivnímu řízení zařízení.

Toto školení vedené instruktorem Brno (online či na místě) je určeno pro začátečníky, kteří chtějí porozumět a uplatnit technologie umělé inteligence v oblasti výroby polovodičů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základní principy umělé inteligence a jejich využití ve výrobě polovodičů.
• Identifikovat oblasti výroby polovodičů, kde lze umělou inteligenci efektivně využít.
• Využívat nástroje a techniky umělé inteligence ke zvýšení efektivity výroby a kontrole kvality.
• Implementovat jednoduché modely umělé inteligence pro optimalizaci výrobních procesů.

Toto školení vedené lektorem v Brno (online nebo prezenčně) je určeno pro analytiky dat středně pokročilé úrovně, kteří se chtějí naučit používat RapidMiner k odhadování a projekci hodnot a k využívání analytických nástrojů pro predikci časových řad.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Naučit se aplikovat metodiku CRISP-DM, vybírat vhodné algoritmy strojového učení a zlepšovat tvorbu i výkonnost modelů.
• Využívat RapidMiner k odhadování a projekci hodnot a k aplikaci analytických nástrojů pro předpovídání časových řad.

Toto živé školení pod vedením instruktora v Brno (online či na místě) poskytuje úvod do oblasti rozpoznávání vzorů a strojového učení. Zaměřuje se rovněž na praktické aplikace v statistice, informatice, zpracování signálů, počítačovém vidění, dolování dat a bioinformatice.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Používat základní statistické metody v kontextu rozpoznávání vzorů.
• Využívat důležité modely, jako jsou neuronové sítě a metody založené na jádrech k analýze dat.
• Aplikovat pokročilé techniky při řešení složitých úloh.
• Zvyšovat přesnost predikcí kombinací různých modelů.