Bevezetés az AI alkalmazásába a félvezetőgyártásban Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adattudósoknak, valamint kevésbé technikai személyeknek szól, akik szeretnék a Auto-Keras segítségével automatizálni a gépi tanulási modell kiválasztásának és optimalizálásának folyamatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Automatizálja a rendkívül hatékony gépi tanulási modellek betanítási folyamatát.
• Automatikusan keresse meg a legjobb paramétereket a mély tanulási modellekhez.
• Építsen nagyon pontos gépi tanulási modelleket.
• Használja a gépi tanulás erejét valós üzleti problémák megoldására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a gépi tanulásban jártas műszaki szakembereket céloz meg, akik szeretnék optimalizálni a gépi tanulási modelleket, amelyeket a big data komplex mintáinak észlelésére használnak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Különféle nyílt forráskódú AutoML eszközök telepítése és értékelése (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA stb.)
• Tanítson kiváló minőségű gépi tanulási modelleket.
• Hatékonyan oldja meg a különböző típusú felügyelt gépi tanulási problémákat.
• Csak a szükséges kódot írja be az automatizált gépi tanulási folyamat elindításához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) különböző szintű szakértelemmel rendelkező résztvevőket céloz meg, akik szeretnék kihasználni az Google AutoML platformját, hogy testreszabott chatbotokat készítsenek különböző alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a chatbot fejlesztésének alapjait.
• Navigáljon az Google Cloud Platformon, és nyissa meg a AutoML-t.
• Adatok előkészítése a chatbot modellek betanításához.
• Tanítson és értékeljen egyéni chatbot modelleket a AutoML használatával.
• Telepítse és integrálja a chatbotokat különböző platformokra és csatornákra.
• A chatbot teljesítményének nyomon követése és optimalizálása az idő múlásával.

Ez az oktatóvezetett élő tanfolyam (online vagy helyszínen) bemutatkozik a mintafelismerés és a gépi tanulás területébe. Érinti a gyakorlati alkalmazásokat a statisztikában, az informatikában, a jelelkészítésben, a számítógépes látásban, az adatbányászatban és a bioinformatikában.

E tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Alapvető statisztikai módszereket alkalmaznak a mintafelismerésre.
• Fő modelleket, mint például neurális hálózatokat és keresőmódszereket használnak az adatelemzésre.
• Fejlett technikákat valósítanak meg bonyolult problémamegoldásra.
• Növelik a előrejelzés pontosságát különböző modellek kombinálásával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és adatelemzőknek szól, akik szeretnék automatizálni, értékelni és kezelni a prediktív modelleket a DataRobot gépi tanulási képességeivel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Töltsön be adatkészleteket a DataRobot-ba az adatok elemzéséhez, értékeléséhez és minőségellenőrzéséhez.
• Építsen és képezzen modelleket a fontos változók azonosításához és az előrejelzési célok eléréséhez.
• A modellek értelmezésével értékes betekintést nyerhet, amelyek hasznosak az üzleti döntések meghozatalában.
• A modellek figyelése és kezelése az optimalizált előrejelzési teljesítmény fenntartása érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak, adatelemzőknek és fejlesztőknek szól, akik szeretnének felfedezni AutoML termékeket és szolgáltatásokat egyéni ML képzési modellek létrehozásához és bevezetéséhez minimális erőfeszítéssel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fedezze fel a AutoML termékcsaládot, hogy különféle szolgáltatásokat valósítson meg különböző adattípusokhoz.
• Adatkészletek előkészítése és címkézése egyéni ML-modellek létrehozásához.
• Tanítson és kezeljen modelleket pontos és tisztességes gépi tanulási modellek létrehozásához.
• Készítsen előrejelzéseket képzett modellek segítségével, hogy megfeleljen az üzleti céloknak és igényeknek.

Ez oktatói vezérlésű, élő képzés (online vagy helyszínen) arra irányul, hogy a fejlesztők Google ML Kit-et használhassanak mobilkészülékeken történő feldolgozásra optimalizált gépi tanulási modellek létrehozására.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A szükséges fejlesztői környezet beállítására mobilalkalmazások gépi tanulási funkcionalitásainak fejlesztéséhez.
• Új gépi tanulási technológiák integrálására Android és iOS alkalmazásokba ML Kit API-k használatával. 
• Meglévő alkalmazások fejlesztésére és optimalizálására ML Kit SDK használatával készüléken történő feldolgozásra és telepítésre.

A Pattern Matching a képen belüli meghatározott minták megkeresésére használt technika. Használható a rögzített képen belüli meghatározott jellemzők meglétének meghatározására, például a gyári soron lévő hibás termék várható címkéje vagy egy alkatrész meghatározott méretei. Ez abban különbözik az "Pattern Recognition"-től (amely a kapcsolódó minták nagyobb gyűjteményei alapján ismer fel általános mintákat), mivel konkrétan megszabja, hogy mit keresünk, majd megmondja, hogy a várt minta létezik-e vagy sem.

A tanfolyam formátuma

• Ez a kurzus bemutatja a mintaillesztés területén alkalmazott megközelítéseket, technológiákat és algoritmusokat a Machine Vision esetében.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) célcsoportja az olyan középfokú szakemberek, akik kíváncsiak arra, hogy a félvezető gyártásban alkalmazzák az AI-vezérelt előrejelző karbantartási technikákat, hogy növeljék a termelési hatékonyságot és csökkentsék a váratlan berendezések hibáit.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• AI-modellek implementálására a félvezető gyártásban történő berendezések hibák előrejelzéséhez.
• Karbantartási adatok elemzésére, hogy azonosítsák az esetleges problémákra utaló mintákat és trendeket.
• AI-vezérelt előrejelző karbantartás integrálására a meglévő gyártási folyamatokba.
• Leállásidő és karbantartási költségek csökkentésére aktív berendezések kezelésével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű adatelemzőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan használják a RapidMiner-t értékek becslésére és előrevetítésére, valamint analitikai eszközöket idősor-előrejelzéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a CRISP-DM módszertan alkalmazását, válassza ki a megfelelő gépi tanulási algoritmusokat, és javítsa a modell felépítését és teljesítményét.
• Használja a RapidMiner-t az értékek becsléséhez és előrevetítéséhez, és használjon elemző eszközöket az idősorok előrejelzéséhez.

RapidMiner egy nyílt forráskódú adattudományi szoftverplatform az alkalmazások gyors prototípus-készítéséhez és fejlesztéséhez. Integrált környezetet tartalmaz adat-előkészítéshez, gépi tanuláshoz, mély tanuláshoz, szövegbányászathoz és prediktív elemzéshez.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a RapidMiner Stúdiót adat-előkészítéshez, gépi tanuláshoz és prediktív modellbeépítéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítés és konfigurálás RapidMiner
• Adatok előkészítése és megjelenítése a RapidMiner segítségével
• Érvényesítse a gépi tanulási modelleket
• Keverje össze az adatokat és hozzon létre prediktív modelleket
• Operacionalizálja a prediktív elemzést egy üzleti folyamaton belül
• Hibaelhárítás és optimalizálás RapidMiner

Közönség

• Adattudósok
• Mérnökök
• Fejlesztők

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Jegyzet

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.