Machine Learning oktatás Magyarország

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni az előre betanított modellek koncepcióját, és megtanulni, hogyan alkalmazhatják ezeket a valós problémák megoldására anélkül, hogy a modelleket a semmiből építenék.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az előre betanított modellek koncepcióját és előnyeit.
• Felfedezni különböző előre betanított modellarchitektúrákat és azok alkalmazási területeit.
• Finomhangolni egy előre betanított modellt specifikus feladatokhoz.
• Előre betanított modellek implementálása egyszerű gépi tanulási projektekben.

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, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű AI fejlesztők, gépi tanulási mérnökök és rendszerarchitektusok számára készült, akik szeretnék optimalizálni AI modeljeiket peremhálózati telepítéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI modellek peremhálózati eszközökön történő telepítésének kihívásait és követelményeit.
• Modelltömörítési technikák alkalmazása az AI modellek méretének és komplexitásának csökkentésére.
• Kvantálási módszerek használata a modell hatékonyságának növelésére peremhálózati hardveren.
• Metszés és egyéb optimalizációs technikák implementálása a modell teljesítményének javítására.
• Optimalizált AI modellek telepítése különböző peremhálózati eszközökre.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, adattudósoknak és technológiai rajongóknak szól, akik gyakorlati készségeket szeretnének szerezni az AI modellek edge eszközökön történő üzembe helyezésében különböző alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI elveit és előnyeit.
• Beállítani és konfigurálni az edge számítási környezetet.
• Fejleszteni, betanítani és optimalizálni AI modelleket edge üzembe helyezéshez.
• Gyakorlati AI megoldásokat implementálni edge eszközökön.
• Értékelni és javítani az edge-en üzembe helyezett modellek teljesítményét.
• Kezelni az etikai és biztonsági szempontokat az Edge AI alkalmazásokban.

A Kubeflow egy nyílt forráskódú platform, amely a gépi tanulási munkaterhelések építését, tanítását és üzembe helyezését egyszerűsíti a Kubernetes-en.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szakembereknek szól, akik megbízható ML munkafolyamatokat szeretnének létrehozni a Kubeflow segítségével.

A képzés elvégzése után a résztvevők a következő készségekre tesznek szert:

• Navigálás a Kubeflow ökoszisztémában és az alapvető komponensekben.
• Reprodukálható munkafolyamatok készítése a Kubeflow Pipelines segítségével.
• Skálázható tanítási feladatok futtatása a Kubernetes-en.
• Hatékony gépi tanulási modellek kiszolgálása a Kubeflow Serving segítségével.

A képzés formátuma

• Irányított előadások és együttműködő viták.
• Gyakorlati laborok valós Kubeflow komponensekkel.
• Gyakorlati feladatok a végpontok közötti ML munkafolyamatok építéséhez.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott változatai készíthetők, hogy megfeleljenek a csapat technológiai veremének és projektkövetelményeinek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani az autonóm rendszerek mögött álló technológiákat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI-modellek tervezésére és megvalósítására autonóm döntéshozatalhoz.
• Vezérlő algoritmusok fejlesztésére autonóm navigációhoz és akadálykerüléshez.
• Biztonság és megbízhatóság biztosítására a művészeti intelligencia által vezérelt autonóm rendszerekben.
• Autonóm rendszerek integrálására meglévő robotikai és AI-keretrendszerekbe.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék bővíteni tudásukat a gépi tanulási modellekről, fejleszteni készségeiket a hiperparaméter-hangolás terén, és megtanulni, hogyan helyezhetnek üzembe modelleket hatékonyan a Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlett gépi tanulási modelleket implementálni népszerű keretrendszerek, például a Scikit-learn és a TensorFlow segítségével.
• Modellteljesítményt optimalizálni hiperparaméter-hangolással.
• Gépi tanulási modelleket üzembe helyezni valós alkalmazásokban a Google Colab segítségével.
• Együttműködni és nagy léptékű gépi tanulási projekteket kezelni a Google Colabban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik AI-technikákat szeretnének alkalmazni a hozamirányítás optimalizálására a félvezetőgyártásban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Gyártási adatok elemzése a hozamokat befolyásoló tényezők azonosításához.
• AI algoritmusok implementálása a hozamirányítási folyamatok javításához.
• Gyártási paraméterek optimalizálása a hibák csökkentése és a hozamok növelése érdekében.
• AI-alapú hozamirányítás integrálása a meglévő gyártási folyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű üzleti és mesterséges intelligencia szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni a gépi tanulást az üzleti, előrejelzési és mesterséges intelligencia által hajtott rendszerekben, valós esettanulmányok és Python-alapú eszközök segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan illeszkedik a gépi tanulás a mesterséges intelligencia és az üzleti stratégiába.
• Alkalmazni a felügyelt és felügyelet nélküli tanulási technikákat strukturált üzleti problémákra.
• Adatokat előfeldolgozni és átalakítani modellezéshez.
• Neurális hálózatokat használni osztályozási és előrejelzési feladatokhoz.
• Értékesítési előrejelzést készíteni statisztikai és gépi tanulás alapú módszerekkel.
• Klaszterezést és asszociációs szabálybányászatot alkalmazni ügyfél-szegmentációra és mintafelismerésre.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni a legmodernebb AI-technikákat a félvezető tervezési automatizálásban, ezzel javítva a chiptervezés és ellenőrzés hatékonyságát, pontosságát és innovációját.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlett AI-technikák alkalmazása a félvezető tervezési folyamatok optimalizálásához.
• Gépi tanulási modellek integrálása az EDA eszközökbe a tervezési ellenőrzés fokozása érdekében.
• AI-alapú megoldások fejlesztése komplex tervezési kihívásokra a chipgyártásban.
• Neurális hálózatok használata a tervezési automatizálás pontosságának és sebességének javításához.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnének megismerni és alkalmazni az MI technikákat a félvezető gyártási folyamatok optimalizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az MI módszereit a chipgyártás folyamatoptimalizálásában.
• MI modellek implementálása a hozam növelése és a hibák csökkentése érdekében.
• Folyamatadatok elemzése a kulcsfontosságú optimalizációs paraméterek azonosítása érdekében.
• Gépi tanulási technikák alkalmazása a félvezető gyártási folyamatok finomhangolására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű résztvevőknek szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének automatizálni és kezelni, beleértve a modellképzést, érvényesítést és üzembe helyezést az Apache Airflow segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az Apache Airflow beállítása gépi tanulási munkafolyamatok összehangolására.
• Adatfeldolgozás, modellképzés és érvényesítési feladatok automatizálása.
• Az Airflow integrálása gépi tanulási keretrendszerekkel és eszközökkel.
• Gépi tanulási modellek üzembe helyezése automatizált folyamatok segítségével.
• Gépi tanulási munkafolyamatok monitorozása és optimalizálása éles környezetben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és fejlesztők számára készült, akik hatékonyan szeretnék alkalmazni a gépi tanulási algoritmusokat a Google Colab környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni a Google Colab-ot gépi tanulási projektekhez.
• Megérteni és alkalmazni különböző gépi tanulási algoritmusokat.
• Olyan könyvtárakat használni, mint a Scikit-learn, adatok elemzéséhez és előrejelzéséhez.
• Felügyelt és felügyletlen tanulási modelleket implementálni.
• Hatékonyan optimalizálni és értékelni a gépi tanulási modelleket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik az ML.NET gépi tanulási modelleket szeretnék használni, hogy automatikusan levezessék a vállalati alkalmazásokhoz szükséges előrejelzéseket az elvégzett adatelemzésből.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az ML.NET telepítése és integrálása az alkalmazásfejlesztői környezetbe.
• A gépi tanulás alapelveinek megértése az ML.NET eszközök és algoritmusok mögött.
• Gépi tanulási modellek építése és tanítása, hogy okosan előrejelzéseket készítsenek a megadott adatok alapján.
• A gépi tanulási modell teljesítményének értékelése az ML.NET metrikák segítségével.
• A meglévő gépi tanulási modellek pontosságának optimalizálása az ML.NET keretrendszer alapján.
• Az ML.NET gépi tanulási koncepcióinak alkalmazása más adattudományi alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatszakembereknek szól, akik gépi tanulási technikákat szeretnének alkalmazni adatalapú üzleti problémákra, beleértve az értékesítési előrejelzést és a prediktív modellezést neurális hálózatok segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a gépi tanulás alapvető fogalmait és típusait.
• Kulcsfontosságú algoritmusokat alkalmazni osztályozásra, regresszióra, klaszterezésre és asszociációs elemzésre.
• Exploratív adatelemzést és adatelőkészítést végezni Python használatával.
• Neurális hálózatokat használni nemlineáris modellezési feladatokhoz.
• Prediktív analitikát implementálni üzleti előrejelzéshez, beleértve az értékesítési adatokat.
• Modellteljesítmény értékelése és optimalizálása vizuális és statisztikai technikák segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladótól haladó szintű adattudósok, gépi tanulási mérnökök, mélytanulási kutatók és számítógépes látástechnikai szakértők számára készült, akik bővíteni szeretnék tudásukat és készségeiket a szövegből képgenerálás területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a fejlett mélytanulási architektúrákat és technikákat a szövegből képgenerálás területén.
• Komplex modelleket és optimalizációkat implementálni a kiváló minőségű képszintézis érdekében.
• Optimalizálni a teljesítményt és skálázhatóságot nagy adathalmazok és komplex modellek esetén.
• Hiperparaméterek finomhangolása a jobb modellteljesítmény és általánosítás érdekében.
• A Stable Diffusion integrálása más mélytanulási keretrendszerekkel és eszközökkel

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középhaladó és haladó szintű kiberbiztonsági szakembereknek szól, akik szeretnék fejleszteni készségeiket az AI-alapú fenyegetésészlelés és incidenskezelés területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlett AI-algoritmusok implementálása valós idejű fenyegetésészleléshez.
• AI-modellek testreszabása specifikus kiberbiztonsági kihívásokra.
• Automatizált munkafolyamatok fejlesztése fenyegetéskezeléshez.
• AI-alapú biztonsági eszközök védelme ellenséges támadásokkal szemben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű kiberbiztonsági szakemberek számára készült, akik szeretnék megtanulni, hogyan használhatják ki az AI-t a fenyegetések észlelésének és válaszadásának képességeinek javításához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI alkalmazásait a kiberbiztonságban.
• AI algoritmusok implementálása a fenyegetések észleléséhez.
• Incidensválasz automatizálása AI-eszközökkel.
• AI integrálása a meglévő kiberbiztonsági infrastruktúrába.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) biológusok számára készült, akik szeretnék megérteni, hogyan működik az AlphaFold, és az AlphaFold modelleket útmutatóként szeretnék használni kísérleti tanulmányaikban.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AlphaFold alapelveit.
• Megtanulni, hogyan működik az AlphaFold.
• Megtanulni, hogyan kell értelmezni az AlphaFold előrejelzéseket és eredményeket.

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 (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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) adatelemzők, gépi tanulás mérnökök és számítógépes látáskutatók számára készült, akik szeretnék kihasználni a Stable Diffusion előnyeit a kiváló minőségű képek generálására különböző felhasználási területeken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Stable Diffusion elveit és működését a képgenerálásban.
• Stable Diffusion modellek építésére és betanítására képgenerálási feladatokhoz.
• A Stable Diffusion alkalmazására különböző képgenerálási forgatókönyvekben, például inpainting, outpainting és kép-kép fordítás.
• A Stable Diffusion modellek teljesítményének és stabilitásának optimalizálására.

Ennek a kurzusnak a célja, hogy alapvető jártasságot nyújtson a gépi tanulási módszerek gyakorlati alkalmazásában. A Python programozási nyelv és annak különféle könyvtárainak felhasználásával, valamint számos gyakorlati példa alapján a kurzus megtanítja, hogyan kell használni a gépi tanulás legfontosabb építőköveit, hogyan kell döntéseket hozni az adatmodellezés során, hogyan kell értelmezni az algoritmusok kimeneteit és ellenőrizni az eredményeket.

Célunk, hogy olyan készségekkel ruházzon fel, amelyekkel magabiztosan megérti és használja a gépi tanulás eszköztárának legfontosabb eszközeit, és elkerülje az adattudományi alkalmazások gyakori buktatóit.

Ennek a kurzusnak a célja, hogy általános jártasságot nyújtson a gépi tanulási módszerek gyakorlati alkalmazásában. A Python programozási nyelv és annak különféle könyvtárainak használatával, valamint számos gyakorlati példán keresztül ez a kurzus megtanítja, hogyan használhatók a gépi tanulás legfontosabb építőelemei, hogyan hozhatunk döntéseket az adatmodellezés során, hogyan értelmezzük az algoritmusok kimeneteit és hogyan ellenőrizzük az eredményeket.

Célunk, hogy olyan készségekkel ruházzunk fel, amelyekkel magabiztosan megértheti és használhatja a gépi tanulás eszköztárának legfontosabb eszközeit, és elkerülheti az adattudományi alkalmazások gyakori buktatóit.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és szoftvermérnököknek szól, akik az AdaBoost segítségével szeretnének gépi tanulási algoritmusokat építeni Pythonban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet a gépi tanulási modellek AdaBoost-tal való létrehozásához.
• Megérteni az együttes tanulási módszert és annak alkalmazását az adaptív erősítés során.
• Megtanulni, hogyan kell AdaBoost modelleket építeni a gépi tanulási algoritmusok javításához Pythonban.
• Hiperparaméterek finomhangolásával növelni az AdaBoost modellek pontosságát és teljesítményét.

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 a kurzus elméleti és gyakorlati munka kombinációja lesz, konkrét példákkal illusztrálva az egész esemény során.

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 (online vagy helyszíni) mérnököknek szól, akik szeretnék alkalmazni a funkciómérnökségi technikákat az adatok jobb feldolgozása és a jobb gépi tanulási modellek elérése érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Optimális fejlesztői környezet beállítására, beleértve az összes szükséges Python csomagot.
• Fontos betekintések elérésére az adathalmaz jellemzőinek elemzésével.
• A gépi tanulási modellek optimalizálására a nyers adatok maguknak az adaptálásával.
• Adathalmazok tisztítására és átalakítására a gépi tanulás előkészítése érdekében.

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy explicit módon programozva lennének.

A mélytanulás a gépi tanulás egyik alágazata, amely olyan módszereket használ, mint például a neurális hálózatok, amelyek az adatreprezentációk és -struktúrák tanulásán alapulnak.

A Python egy magas szintű programozási nyelv, amely híres világos szintaxisáról és kódolvashatóságáról.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan implementálhatnak mélytanulási modelleket a távközlés területén Python használatával, miközben egy mélytanulási kockázati modell létrehozásán keresztül vezetjük őket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mélytanulás alapvető fogalmait.
• Megismerni a mélytanulás alkalmazásait és használatát a távközlésben.
• Python, Keras és TensorFlow használatával mélytanulási modelleket létrehozni a távközlés számára.
• Saját mélytanulási modellt készíteni az ügyfélkiesés előrejelzésére Python használatával.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati alkalmazás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

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 a kurzus azoknak szól, akik már rendelkeznek adattudományi és statisztikai hátterrel. A magyarázatok úgy lettek megtervezve, hogy emlékeztetőként szolgáljanak azok számára, akik már ismerik a fogalmakat, vagy tájékoztassák azokat, akik megfelelő háttérrel rendelkeznek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének létrehozni, üzembe helyezni és kezelni a Kubernetes-en.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni a Kubeflow-ot helyszínen és a felhőben az AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) használatával.
• Docker konténerek és Kubernetes alapján gépi tanulási munkafolyamatokat létrehozni, üzembe helyezni és kezelni.
• Teljes gépi tanulási folyamatokat futtatni különböző architektúrákon és felhő környezetekben.
• A Kubeflow használata Jupyter notebookok indításához és kezeléséhez.
• Gépi tanulási képzést, hiperparaméter-hangolást és kiszolgálási munkaterheléseket létrehozni több platformon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik gépi tanulási munkaterheléseket szeretnének telepíteni egy AWS EC2 szerverre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Kubernetes, Kubeflow és egyéb szükséges szoftverek telepítésére és konfigurálására az AWS-en.
• Az EKS (Elastic Kubernetes Service) használatára a Kubernetes klaszter inicializálásának egyszerűsítésére az AWS-en.
• Kubernetes folyamat létrehozására és üzembe helyezésére a termelési ML modellek automatizálásához és kezeléséhez.
• TensorFlow ML modellek képzésére és üzembe helyezésére több GPU-n és párhuzamosan futó gépen.
• Egyéb AWS által kezelt szolgáltatások kihasználására egy ML alkalmazás kiterjesztéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik gépi tanulási munkaterheléseket szeretnének telepíteni az Azure felhőbe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni a Kubernetes, Kubeflow és egyéb szükséges szoftvereket az Azure-on.
• Az Azure Kubernetes Service (AKS) használatával leegyszerűsíteni a Kubernetes klaszter inicializálását az Azure-on.
• Létrehozni és telepíteni egy Kubernetes folyamatot a gépi tanulási modellek automatizálásához és kezeléséhez éles környezetben.
• TensorFlow gépi tanulási modellek betanítására és telepítésére több GPU-n és párhuzamosan futó gépeken.
• Egyéb AWS felügyelt szolgáltatások kihasználásával bővíteni egy gépi tanulási alkalmazást.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének létrehozni, üzembe helyezni és kezelni Kubernetes-en.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Kubeflow telepítésére és konfigurálására helyszínen és a felhőben.
• Docker konténerek és Kubernetes alapú ML munkafolyamatok létrehozására, üzembe helyezésére és kezelésére.
• Teljes gépi tanulási folyamatok futtatására különböző architektúrákon és felhő környezetekben.
• A Kubeflow használatával Jupyter notebookok indítására és kezelésére.
• ML képzés, hiperparaméter-hangolás és szolgáltatási munkaterhelések létrehozására több platformon.

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy ága, amelyben a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy explicit módon programozva lennének. A Python egy olyan programozási nyelv, amely híres világos szintaxisáról és olvashatóságáról. Kiváló gyűjteményt kínál jól tesztelt könyvtárakból és technikákból a gépi tanulás alkalmazásai fejlesztéséhez.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan alkalmazzák a gépi tanulás technikáit és eszközeit valós problémák megoldására a banki iparágban.

A résztvevők először elsajátítják a legfontosabb elveket, majd gyakorlatba ültetik tudásukat saját gépi tanulási modellek építésével és azok felhasználásával több csapatprojekt teljesítéséhez.

Célközönség

• Fejlesztők
• Adattudósok

A képzés formátuma

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak szól, akik technikai személyekként szeretnének megtanulni, hogyan implementáljanak egy gépi tanulási stratégiát a big data maximális kihasználásával.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a gépi tanulás fejlődését és trendjeit.
• Tudni, hogyan használják a gépi tanulást különböző iparágakban.
• Megismerni az eszközöket, készségeket és szolgáltatásokat, amelyek segítségével gépi tanulást lehet implementálni egy szervezeten belül.
• Megérteni, hogyan használható a gépi tanulás az adatbányászat és elemzés fokozására.
• Megtanulni, mi az adatközépső háttérrendszer, és hogyan használják a vállalatok.
• Megérteni a big data és az intelligens alkalmazások szerepét az iparágakban.

Ez a képzés azoknak szól, akik szeretnék a gépi tanulást gyakorlati alkalmazásokban használni csapatuk számára. A képzés nem mélyed el a technikai részletekben, hanem az alapfogalmakra és azok üzleti/működési alkalmazásaira fókuszál.

Célközönség

1. Befektetők és AI vállalkozók
2. Menedzserek és mérnökök, akiknek vállalata az AI területén kezd el mélyedni
3. Üzleti elemzők és befektetők

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy explicit módon programozva lennének. A Python egy programozási nyelv, amely híres egyértelmű szintaxisáról és olvashatóságáról. Kiváló gyűjteményt kínál jól tesztelt könyvtárakból és technikákból a gépi tanulási alkalmazások fejlesztéséhez.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan alkalmazzák a gépi tanulási technikákat és eszközöket valós problémák megoldására a pénzügyi iparban.

A résztvevők először megismerik a legfontosabb elveket, majd gyakorlatba ültetik tudásukat saját gépi tanulási modellek építésével és ezek felhasználásával több csapatprojekt elvégzésével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a gépi tanulás alapvető fogalmait
• Megismerni a gépi tanulás alkalmazásait és felhasználását a pénzügyekben
• Saját algoritmikus kereskedési stratégiát fejleszteni a gépi tanulás és a Python segítségével

Közönség

• Fejlesztők
• Adattudósok

A képzés formátuma

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik túl szeretnének lépni a ML modellek készítésén, és optimalizálni szeretnék a ML modell létrehozását, nyomon követését és telepítési folyamatát.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni az MLflow-ot és a kapcsolódó ML könyvtárakat és keretrendszereket.
• Megérteni a ML modell nyomon követhetőségének, reprodukálhatóságának és telepíthetőségének fontosságát.
• ML modellek telepítése különböző nyilvános felhőkbe, platformokra vagy helyszíni szerverekre.
• Az ML telepítési folyamat skálázása, hogy több felhasználó is együttműködhessen egy projekten.
• Központi nyilvántartás beállítása a ML modellek kísérletezéséhez, reprodukálásához és telepítéséhez.

Ez a képzés azoknak szól, akik alapvető gépi tanulási technikákat szeretnének gyakorlati alkalmazásokban használni.

Célközönség

Adattudósok és statisztikusok, akik már ismerik a gépi tanulás alapjait és tudnak programozni R-ben. A képzés hangsúlyát az adat- és modell-előkészítés, végrehajtás, utólagos elemzés és vizualizáció gyakorlati aspektusai képezik. Célja, hogy gyakorlati bevezetést nyújtson a gépi tanulásba azoknak a résztvevőknek, akik a módszereket munkájukban szeretnék alkalmazni.

Ágazatspecifikus példákkal tesszük a képzést a célközönség számára relevánssá.

Ezen oktató által vezetett, élő képzés során a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják az iOS gépi tanulás (ML) technológiai veremét, miközben lépésről lépésre elkészítik és üzembe helyeznek egy iOS mobilalkalmazást.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Képelemzésre, szövegelemzésre és beszédfelismerésre képes mobilalkalmazást létrehozni
• Előre betanított ML modellekhez hozzáférni iOS alkalmazásokba való integráláshoz
• Egyedi ML modellt létrehozni
• Siri hang támogatást hozzáadni iOS alkalmazásokhoz
• Megérteni és használni olyan keretrendszereket, mint a coreML, Vision, CoreGraphics és GamePlayKit
• Olyan nyelveket és eszközöket használni, mint a Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda és Spyder

Közönség

• Fejlesztők

A képzés formátuma

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

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű üzleti és műszaki szakembereknek szól, akik a gépi tanulási technikák alkalmazásával szeretnének valós üzleti kihívásokat megoldani gyakorlati esettanulmányok és gyakorlati eszközök segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan illeszkedik a gépi tanulás a modern AI rendszerekbe és üzleti stratégiákba.
• Megfelelő gépi tanulási módszerek azonosítása különböző üzleti problémákra.
• Üzleti adatok előfeldolgozása és átalakítása gépi tanulási feladatokhoz.
• Alapvető gépi tanulási technikák alkalmazása, mint a besorolás, regresszió, klaszterezés és idősor-előrejelzés.
• Gépi tanulási modellek értelmezése és értékelése az üzleti döntéshozatal kontextusában.
• Gyakorlati tapasztalatszerzés esettanulmányokon keresztül és a tanult technikák alkalmazása gyakorlati helyzetekben.

Ez a kurzus bemutatja a gépi tanulási módszereket a robotika alkalmazásaiban.

Áttekintést nyújt a meglévő módszerekről, motivációkról és főbb elképzelésekről a mintafelismerés kontextusában.

Egy rövid elméleti háttér után a résztvevők egyszerű gyakorlatokat végeznek nyílt forráskódú (általában R) vagy bármely más népszerű szoftver segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű adatelemzőknek, fejlesztőknek vagy leendő adattudósoknak szól, akik gépi tanulási technikákat szeretnének alkalmazni Pythonban az adatokból történő betekintéshez, előrejelzésekhez és adatvezérelt döntések automatizálásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni és megkülönböztetni a kulcsfontosságú gépi tanulási paradigmákat.
• Felfedezni az adatfeldolgozási technikákat és a modellértékelési metrikákat.
• Gépi tanulási algoritmusokat alkalmazni valós adatproblémák megoldására.
• Python könyvtárakat és Jupyter notebookokat használni a gyakorlati fejlesztéshez.
• Előrejelzési, osztályozási, ajánlási és klaszterezési modelleket építeni.

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-ban (online vagy helyszíni) adattudósok és szoftvermérnökök számára készült, akik a Random Forest módszerrel szeretnének gépi tanulási algoritmusokat építeni nagy adathalmazokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet, hogy elkezdhessék a gépi tanulási modellek építését a Random Forest módszerrel.
• Megérteni a Random Forest előnyeit és hogyan implementálható osztályozási és regressziós problémák megoldására.
• Megtanulni, hogyan kell kezelni a nagy adathalmazokat és értelmezni a Random Forest több döntési fáját.
• Kiértékelni és optimalizálni a gépi tanulási modell teljesítményét a hiperparaméterek hangolásával.

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.