Bevezetés az AI-be a félvezetőgyártásban Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) adattudósoknak, valamint kevésbé műszaki háttérrel rendelkező személyeknek szól, akik szeretnék az Auto-Keras segítségével automatizálni a gépi tanulási modell kiválasztását és optimalizálását.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Automatizálni a hatékony gépi tanulási modellek képzésének folyamatát.
• Automatikusan megkeresni a legjobb paramétereket a mélytanulási modellekhez.
• Nagyon pontos gépi tanulási modelleket építeni.
• A gépi tanulás erejét felhasználni valós üzleti problémák megoldására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) a gépi tanulásban jártas technikai résztvevőknek szól, akik az AutoML keretrendszerek segítségével szeretnék optimalizálni a modelleket a nagy adathalmazokban rejlő összetett minták felismerésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) különböző szintű szakértelemmel rendelkező résztvevőknek szól, akik szeretnék kihasználni a Google AutoML platformját egyedi chatbotok létrehozására különböző alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a chatbot-fejlesztés alapjait.
• Navigálni a Google Cloud Platformon és hozzáférni az AutoML-hez.
• Adatokat előkészíteni a chatbot modellek tanításához.
• Egyedi chatbot modelleket tanítani és értékelni az AutoML segítségével.
• Chatbotokat üzembe helyezni és integrálni különböző platformokra és csatornákra.
• Figyelni és optimalizálni a chatbotok teljesítményét az idő múlásával.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszíni) bevezetést nyújt a mintafelismerés és a gépi tanulás területére. A képzés érinti a statisztika, számítástechnika, jelfeldolgozás, számítógépes látás, adatbányászat és bioinformatika gyakorlati alkalmazásait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alapvető statisztikai módszerek alkalmazására a mintafelismerésben.
• Kulcsfontosságú modellek, például neurális hálózatok és kernel módszerek használatára az adatelemzésben.
• Fejlett technikák alkalmazására komplex problémamegoldás során.
• Különböző modellek kombinálásával javítani az előrejelzési pontosságot.

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Adathalmazokat betölteni a DataRobotba az adatok elemzéséhez, felméréséhez és minőségellenőrzéséhez.
• Modelleket építeni és betanítani a fontos változók azonosítására és a predikciós célok elérésére.
• Modelleket értelmezni, hogy értékes betekintéseket hozzanak létre, amelyek hasznosak az üzleti döntések meghozatalában.
• Modelleket monitorozni és kezelni, hogy optimalizált predikciós teljesítményt tartsanak fenn.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) adatelemzők, adatelemzők és fejlesztők számára készült, akik szeretnék felfedezni az AutoML termékeket és funkciókat, hogy minimális erőfeszítéssel hozzanak létre és helyezzenek üzembe egyedi ML tanítási modelleket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Felfedezni az AutoML termékvonalat, hogy különböző szolgáltatásokat implementáljanak különböző adattípusokhoz.
• Adatkészleteket előkészíteni és címkézni, hogy egyéni ML modelleket hozzanak létre.
• Modelleket tanítani és kezelni, hogy pontos és igazságos gépi tanulási modelleket hozzanak létre.
• Előrejelzéseket készíteni a tanított modellek segítségével, hogy megfeleljenek az üzleti céloknak és igényeknek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a Google ML Kit segítségével szeretnének gépi tanulási modelleket építeni, amelyek mobil eszközökön történő feldolgozásra vannak optimalizálva.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet a gépi tanulási funkciók mobilalkalmazásokba történő fejlesztéséhez.
• Új gépi tanulási technológiákat integrálni Android és iOS alkalmazásokba az ML Kit API-k segítségével. 
• Meglévő alkalmazásokat fejleszteni és optimalizálni az ML Kit SDK segítségével eszközön történő feldolgozásra és telepítésre.

A mintázatillesztés egy olyan technika, amelyet a képekben lévő meghatározott mintázatok lokalizálására használnak. Segítségével meghatározható, hogy egy rögzített képben megtalálhatóak-e a meghatározott jellemzők, például egy gyártósoron lévő hibás terméken az elvárt címke vagy egy alkatrész meghatározott méretei. A "Mintázatfelismeréstől" (amely általános mintázatokat ismer fel a kapcsolódó minták nagyobb gyűjteménye alapján) abban különbözik, hogy konkrétan meghatározza, mit keresünk, majd megmondja, hogy az elvárt mintázat létezik-e vagy sem.

A kurzus formátuma

• Ez a kurzus bemutatja a mintázatillesztés területén használt megközelítéseket, technológiákat és algoritmusokat a gépi látás alkalmazásában.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középhaladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni az AI-alapú prediktív karbantartási technikákat a félvezető gyártásban a termelési hatékonyság növelése és a váratlan berendezéshibák csökkentése érdekében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• AI modellek implementálására a félvezető gyártásban előforduló berendezéshibák előrejelzéséhez.
• Karbantartási adatok elemzésére a potenciális problémákat jelző minták és trendek azonosításához.
• AI-alapú prediktív karbantartás integrálására a meglévő gyártási folyamatokba.
• Állásidő és karbantartási költségek csökkentésére proaktív berendezések kezelésével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adatelemzőknek szól, akik szeretnének megtanulni, hogyan használják a RapidMiner-t értékek becslésére és vetítésére, valamint hogyan alkalmazzák az analitikai eszközöket időszakos előrejelzéshez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megtanulják alkalmazni a CRISP-DM módszertant, kiválasztani a megfelelő gépi tanulási algoritmusokat, és javítani a modellépítést és -teljesítményt.
• Használni a RapidMiner-t értékek becslésére és vetítésére, valamint alkalmazni az analitikai eszközöket időszakos előrejelzéshez.

A RapidMiner egy nyílt forráskódú adattudományi szoftverplatform, amely gyors alkalmazásprototípus-készítésre és fejlesztésre szolgál. Integrált környezetet biztosít az adatelőkészítéshez, gépi tanuláshoz, mély tanuláshoz, szövegbányászathoz és prediktív elemzéshez.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a RapidMiner Studiot adatelőkészítésre, gépi tanulásra és prediktív modellek üzembe helyezésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A RapidMiner telepítésére és konfigurálására
• Adatok előkészítésére és vizualizálására a RapidMinerrel
• Gépi tanulási modellek validálására
• Adatok összevonására és prediktív modellek létrehozására
• Prediktív elemzés üzleti folyamatba történő beágyazására
• A RapidMiner hibaelhárítására és optimalizálására

Közönség

• Adattudósok
• Mérnökök
• Fejlesztők

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati alkalmazás

Megjegyzés

• Ha egyedi képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.