Online Supervised Learning Training in České republice

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.

Tento instruktorův přímý živý školení v České republice (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 instruktážní, živý kurz v České republice (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.

Toto vedení instruktorem, živé školení (online nebo na místě) je určeno technickým účastníkům s předchozími znalostmi strojového učení, kteří chtějí optimalizovat modely pro detekci komplexních vzorů v big data pomocí rámce AutoML.

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 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.

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.

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 vedené školení (online nebo na místě) je určeno pro vyvíjače, kteří chtějí použít Google ML Kit ke vytváření modelů strojového učení optimalizovaných pro zpracování na mobilních zařízeních.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit nezbytné vývojové prostředí pro začátek vytváření funkcí strojového učení pro mobilní aplikace.
• Integrovat nové technologie strojového učení do aplikací pro Android a iOS pomocí rozhraní API ML Kit. 
• Zlepšit a optimalizovat stávající aplikace pomocí sady SDK ML Kit pro zpracování a nasazení na zařízeních.

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.

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.