Machine Learning oktatás Magyarország

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni az előre képzett modellek fogalmát, és megtanulni, hogyan alkalmazzák őket valós problémák megoldására anélkül, hogy modelleket építenének. karcolás.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az előre betanított modellek fogalmát és előnyeit.
• Fedezze fel a különféle előre betanított modellarchitektúrákat és azok használati eseteit.
• Finomhangoljon egy előre betanított modellt konkrét feladatokhoz.
• Valósítson meg előre betanított modelleket egyszerű gépi tanulási projektekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék bővíteni tudásukat a gépi tanulási modellekről, fejleszteni készségeiket a hiperparaméterek hangolásában, és megtanulják, hogyan telepítsenek hatékonyan modelleket a [ 0]ogle Colab.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Valósítson meg fejlett gépi tanulási modelleket olyan népszerű keretrendszerek használatával, mint a Scikit-learn és TensorFlow.
• Optimalizálja a modell teljesítményét a hiperparaméteres hangolással.
• Telepítsen gépi tanulási modelleket valós alkalmazásokban az Google Colab segítségével.
• Együttműködhet és kezelhet nagyszabású gépi tanulási projekteket az Google Colabban.

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 oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű mesterségesintelligencia-fejlesztőknek, gépi tanulási mérnököknek és rendszertervezőknek szól, akik optimalizálni szeretnék az AI-modelleket az élvonalbeli telepítéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI-modellek szélső eszközökön történő telepítésének kihívásait és követelményeit.
• Alkalmazzon modelltömörítési technikákat az AI-modellek méretének és összetettségének csökkentése érdekében.
• Használjon kvantálási módszereket a modell hatékonyságának növelésére az élhardvereken.
• A modell teljesítményének javítása érdekében metszés és egyéb optimalizálási technikák alkalmazása.
• Vezessen be optimalizált mesterséges intelligencia modelleket különböző szélső eszközökön.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, adattudósoknak és technológiai rajongóknak szól, akik gyakorlati készségeket szeretnének elsajátítani a mesterséges intelligencia modellek szélső eszközökön történő telepítésében különféle alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Edge AI alapelveit és előnyeit.
• Állítsa be és konfigurálja az éles számítási környezetet.
• AI-modellek fejlesztése, betanítása és optimalizálása az élvonalbeli telepítéshez.
• Valósítson meg gyakorlatias mesterséges intelligencia megoldásokat szélső eszközökön.
• Értékelje és javítsa az élen telepített modellek teljesítményét.
• Vegye figyelembe az Edge AI-alkalmazások etikai és biztonsági szempontjait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani az autonóm rendszerek mögötti technológiákat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI modellek tervezése és megvalósítása az autonóm döntéshozatalhoz.
• Vezérlőalgoritmusok fejlesztése az autonóm navigációhoz és az akadálykerüléshez.
• Biztosítsa a biztonságot és a megbízhatóságot a mesterséges intelligencia által működtetett autonóm rendszerekben.
• Integrálja az autonóm rendszereket a meglévő robotikával és mesterséges intelligencia keretrendszerekkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik mesterséges intelligencia technikákat kívánnak alkalmazni a félvezetőgyártás hozamkezelésének optimalizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Elemezze a termelési adatokat a terméshozamokat befolyásoló tényezők azonosítása érdekében.
• Alkalmazzon mesterséges intelligencia algoritmusokat a hozamkezelési folyamatok javítása érdekében.
• Optimalizálja a gyártási paramétereket a hibák csökkentése és a hozam javítása érdekében.
• Integrálja a mesterséges intelligencia által vezérelt hozamkezelést a meglévő termelési munkafolyamatokba.

Azt tanítja élő oktató, hogy Magyarország (online vagy helyszínen), amely az intermédiaireszintű üzleti és AI szakembereknek szánt, akik gépi tanulást szeretnének alkalmazni az üzleti folyamatokban, előrejelzésben és AI-vezérelt rendszerekben való alkalmazásban, valós esetek és Python-alapú eszközök használatával.

Ezt a képzést követően a résztvevők képesek lesznek:

• Értesülni arról, hogy a gépi tanulás milyen módon illeszkedik az AI és az üzleti stratégiába.
• Felhasználni a felügyelt és nem felügyelt tanulási technikákat strukturált üzleti problémák megoldására.
• Adatok előfeldolgozására és átalakítására a modellalkotáshoz.
• Hálózati neurális hálózatokat használni osztályozási és előrejelző feladatokra.
• Eladási előrejelzést végeznek statisztikai és ML-alapú módszerekkel.
• Csoportosítást és asszociációs szabályokat alkalmaznak a vásárlószegmentálásra és mintázatfelismerésre.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik élvonalbeli mesterséges intelligencia technikákat kívánnak alkalmazni a félvezetőtervezés automatizálásában, javítva a hatékonyságot, a pontosságot és az innovációt a chiptervezés és -ellenőrzés terén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alkalmazzon fejlett mesterséges intelligencia technikákat a félvezető tervezési folyamatok optimalizálására.
• Integrálja a gépi tanulási modelleket EDA eszközökbe a továbbfejlesztett tervezésellenőrzés érdekében.
• AI-vezérelt megoldások fejlesztése a chipgyártás összetett tervezési kihívásaira.
• Használja ki a neurális hálózatokat a tervezési automatizálás pontosságának és sebességének javítása érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni és alkalmazni a mesterséges intelligencia technikákat a félvezetőgyártási folyamatok optimalizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a chipgyártás folyamatoptimalizálására szolgáló AI-módszereket.
• Az AI modellek megvalósítása a hozam növelése és a hibák csökkentése érdekében.
• Elemezze a folyamatadatokat az optimalizáláshoz szükséges kulcsparaméterek azonosításához.
• Gépi tanulási technikák alkalmazása a félvezetőgyártási folyamatok finomhangolására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű résztvevőknek szól, akik szeretnék automatizálni és kezelni a gépi tanulási munkafolyamatokat, beleértve a modelloktatást, érvényesítést és telepítést a Apache Airflow segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Apache Airflow beállítása a gépi tanulási munkafolyamat összehangolásához.
• Automatizálja az adat-előfeldolgozást, a modellképzést és az érvényesítési feladatokat.
• Integrálja az Airflow-t gépi tanulási keretrendszerekkel és eszközökkel.
• Telepítsen gépi tanulási modelleket automatizált folyamatok segítségével.
• Figyelemmel kísérheti és optimalizálhatja a gépi tanulási munkafolyamatokat a termelésben.

Ez az oktató vezette, élő képzés Magyarország (online vagy előadáson) a középszintű adatprofesszionálisoknak szól, akik kíváncsiak arra, hogy gépi tanulási technikákat alkalmazzanak adatokra alapuló üzleti problémákra, beleértve az eladási előrejelzést és a prediktív modellkészítést neuronhálózatok segítségével.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a gépi tanulás alapvető fogalmait és típusait.
• Alapvető algoritmusokat alkalmazni osztályozásra, regresszióra, csoportosításra és asszociációs elemzésre.
• Exploratív adatelemzést és adatfelkészítést végeznek Python segítségével.
• Neuronhálózatokat használnak nemlineáris modellkészítésre.
• Prediktív elemzést és üzleti előrejelzést valósítanak meg, beleértve az eladási adatokat.
• Modellteljesítményt értékelnek és optimalizálnak látványos és statisztikai technikák segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) közép- és haladó szintű adattudósoknak, gépi tanulási mérnököknek, mély tanulással foglalkozó kutatóknak és számítógépes látásszakértőknek szól, akik szeretnék bővíteni tudásukat és készségeiket a mélytanulás terén. szövegből képpé generáláshoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a fejlett mélytanulási architektúrákat és technikákat a szövegből képpé generáláshoz.
• Valósítson meg összetett modelleket és optimalizálásokat a kiváló minőségű képszintézis érdekében.
• Optimalizálja a teljesítményt és a méretezhetőséget nagy adatkészletekhez és összetett modellekhez.
• Hangolja be a hiperparamétereket a jobb modellteljesítmény és általánosítás érdekében.
• Integrálja a Stable Diffusion-t más mély tanulási keretrendszerekkel és eszközökkel

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) közép- és haladó szintű kiberbiztonsági szakembereket céloz meg, akik szeretnék fejleszteni készségeiket a mesterséges intelligencia által vezérelt fenyegetésészlelés és az incidensekre való reagálás terén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Valósítson meg fejlett mesterséges intelligencia-algoritmusokat a valós idejű fenyegetésészlelés érdekében.
• A mesterséges intelligencia modellek testreszabása adott kiberbiztonsági kihívásokhoz.
• Fejlesszen ki automatizálási munkafolyamatokat a fenyegetésekre való reagáláshoz.
• Biztonságos mesterséges intelligencia által vezérelt biztonsági eszközök az ellenséges támadások ellen.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik hatékonyan szeretnék alkalmazni a gépi tanulási algoritmusokat az Google Colab-környezet használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be és navigáljon az Google Colab gépi tanulási projektekhez.
• Különféle gépi tanulási algoritmusok megértése és alkalmazása.
• Használjon olyan könyvtárakat, mint a Scikit-learn az adatok elemzéséhez és előrejelzéséhez.
• Felügyelt és nem felügyelt tanulási modellek alkalmazása.
• Hatékonyan optimalizálja és értékelje a gépi tanulási modelleket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű kiberbiztonsági szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan hasznosítsák az AI-t a fenyegetés-észlelési és válaszadási képességek javítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI-alkalmazásokat a kiberbiztonság területén.
• Alkalmazzon mesterséges intelligencia-algoritmusokat a fenyegetésészleléshez.
• Automatizálja az incidensre adott válaszokat AI-eszközökkel.
• Integrálja az AI-t a meglévő kiberbiztonsági infrastruktúrába.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű adatelemzőknek és adattudósoknak szól, akik a Weka-t szeretnék használni adatbányászati feladatok elvégzésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Weka-t.
• Ismerje meg a Weka környezetet és a munkaasztalt.
• Hajtsa végre az adatbányászati feladatokat a Weka használatával.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak az adattudósoknak, gépi tanulási mérnököknek és számítógépes látáskutatóknak szól, akik szeretnék kihasználni a Stable Diffusion-t, hogy kiváló minőségű képeket állítsanak elő különféle felhasználási esetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Stable Diffusion alapelveit, és hogyan működik a képalkotás során.
• Építsen és képezzen Stable Diffusion modelleket képgenerálási feladatokhoz.
• Alkalmazza a Stable Diffusion-t különféle képgenerálási forgatókönyvekre, mint például a befestés, az outpainting és a kép-kép fordítás.
• Optimalizálja Stable Diffusion modell teljesítményét és stabilitását.

Ennek a kurzusnak a célja, hogy alapvető készségeket biztosítson az Machine Learning módszerek alkalmazásában a gyakorlatban. A Python programozási nyelv és a különböző könyvtárak használatával, és számos gyakorlati példa alapján ez a kurzus tanítja, hogyan kell használni a legfontosabb építési blokkokat Machine Learning, hogyan kell adatmodellezési döntéseket hozni, értelmezni az algoritmusok kimenetelét és érvényesíteni az eredményeket.

Célunk, hogy megadjuk Önnek a készségeket, hogy megértse és használja a legalapvetőbb eszközöket a Machine Learning szerszámdobozban bizalommal, és elkerüljék a közönséges csapások a Data Science alkalmazások.

a kurzus célja, hogy általános jártasságot biztosítson a gépi tanulási módszerek gyakorlati alkalmazásában. Segítségével a Python programozási nyelv és a különböző könyvtárak, és számos gyakorlati példa alapján ez a tanfolyam azt tanítja, hogyan kell használni a legfontosabb építőkövei a gépi tanulás, hogyan lehet az adatok modellezés döntéseket, értelmezni a az algoritmusok kimeneteit, és validálja az eredményeket.

célunk, hogy megadja a készségeket, hogy megértsék és használja a legalapvetőbb eszközöket a Machine learning eszközkészleten magabiztosan és elkerülni a közös buktatóit Data Sciences alkalmazások.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és szoftvermérnököknek szól, akik a AdaBoost segítségével szeretnének fellendíteni a gépi tanuláshoz szükséges algoritmusokat az Python segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet a gépi tanulási modellek felépítéséhez a AdaBoost segítségével.
• Ismerje meg az együttes tanulási megközelítést és az adaptív boosting végrehajtásának módját.
• Tanulja meg, hogyan készíthet AdaBoost modelleket a gépi tanulási algoritmusok javítására az Python-ben.
• Használja a hiperparaméter-hangolást a AdaBoost modellek pontosságának és teljesítményének növelésére.

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 a kurzus elméleti és gyakorlati munka kombinációja lesz, konkrét példákkal, amelyeket az esemény során használnak.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

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 a mérnököknek szól, akik funkciómérnöki technikákat kívánnak alkalmazni az adatok jobb feldolgozására és jobb gépi tanulási modellek elérésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítson be egy optimális fejlesztői környezetet, beleértve az összes szükséges Python csomagot.
• Szerezzen fontos ismereteket egy adatkészlet jellemzőinek elemzésével.
• Optimalizálja a gépi tanulási modelleket magának a nyers adatoknak az adaptációjával.
• Tisztítsa meg és alakítsa át az adatkészleteket a gépi tanulásra való felkészülés során.

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket.

A mélytanulás a gépi tanulás egy részterülete, amely tanulási adatreprezentációkon és struktúrákon, például neurális hálózatokon alapuló módszereket használ.

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

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan valósítsák meg a mély tanulási modelleket a telekommunikációban a Python segítségével, miközben átlépnek egy mély tanulási hitelkockázati modell létrehozásán.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a mély tanulás alapvető fogalmait.
• Ismerje meg a mély tanulás alkalmazásait és felhasználásait a távközlésben.
• Az Python, Keras és TensorFlow segítségével mély tanulási modelleket hozhat létre a telekommunikáció számára.
• Készítse el saját mély tanulási ügyféllemorzsolódási modelljét az Python segítségével.

A tanfolyam formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlat.
• Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

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

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 a kurzus azoknak szól, akik már rendelkeznek adattudományi és statisztikai háttérrel. Az elhangzott magyarázatok vagy emlékeztetőül szolgálnak azoknak, akik már ismerik a fogalmakat, vagy tájékoztassák a megfelelő háttérrel rendelkezőket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének kiépíteni, telepíteni és kezelni a Kubernetes webhelyen.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja az Kubeflow-et a helyszínen és a felhőben az AWS EKS (Elastic Kubernetes szolgáltatás) segítségével.
• ML munkafolyamatok létrehozása, üzembe helyezése és kezelése Docker tárolók és Kubernetes alapján.
• Futtasson teljes gépi tanulási folyamatot különféle architektúrákon és felhőkörnyezeteken.
• Az Kubeflow használata Jupyter notebookok létrehozásához és kezeléséhez.
• Építsen ML képzést, hiperparaméter-hangolást, és szolgálja ki a munkaterheléseket több platformon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének kiépíteni, telepíteni és kezelni a Kubernetes webhelyen.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja az Kubeflow-et a helyszínen és a felhőben.
• ML munkafolyamatok létrehozása, üzembe helyezése és kezelése Docker tárolók és Kubernetes alapján.
• Futtasson teljes gépi tanulási folyamatot különféle architektúrákon és felhőkörnyezeteken.
• Az Kubeflow használata Jupyter notebookok létrehozásához és kezeléséhez.
• Építsen ML képzést, hiperparaméter-hangolást, és szolgálja ki a munkaterheléseket több platformon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik Machine Learning munkaterhelést szeretnének telepíteni egy AWS EC2 szerverre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Kubernetes, Kubeflow és egyéb szükséges szoftvereket az AWS-en.
• Az EKS (Elastic Kubernetes Service) használatával leegyszerűsítheti a Kubernetes-fürt inicializálását az AWS-en.
• Hozzon létre és helyezzen üzembe egy Kubernetes-folyamatot az éles ML-modellek automatizálásához és kezeléséhez.
• Tanítson és telepítsen TensorFlow ML modellt több párhuzamosan futó GPU-n és gépen.
• Használjon más AWS által felügyelt szolgáltatásokat az ML-alkalmazások kiterjesztéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik Machine Learning munkaterhelést szeretnének telepíteni az Azure-felhőbe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Kubernetes, a Kubeflow és más szükséges szoftvereket az Azure-ban.
• Az Azure Kubernetes Service (AKS) használatával egyszerűsítse a Kubernetes-fürt Azure-ban történő inicializálását.
• Hozzon létre és helyezzen üzembe egy Kubernetes-folyamatot az éles ML-modellek automatizálásához és kezeléséhez.
• Tanítson és telepítsen TensorFlow ML modellt több párhuzamosan futó GPU-n és gépen.
• Használjon más AWS által felügyelt szolgáltatásokat az ML-alkalmazások kiterjesztéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatkutatóknak szól, akik a Mathematica-ban gépi tanulást kívánnak használni adatelemzésre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Építsen és tanítson gépi tanulási modelleket.
• Adatok importálása és előkészítése a gépi tanuláshoz.
• Különítse el az edzési adatokat a tesztadatoktól.
• Fedezze fel a mély tanulást és a neurális hálózati alkalmazásokat az adatelemzésben.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) célcsoportja az intermediate szintű adatanalitikusok, fejlesztők, vagy azok, akik data scientistként szeretnének dolgozni, és akarnak alkalmazni gépészettudományi technikákat Python-ban adatok elemzéséhez, előrejelzéséhez és automatizálni az adatokból származó döntéseket.

A kurzus végén a résztvevők képesek lesznek:

• Érteni és megkülönböztetni a kulcsfontosságú gépészettudományi paradigmákat.
• Felmérni az adatfeldolgozási technikákat és a modellértékelési mértékeket.
• Alkalmazni gépészettudományi algoritmusokat valós világbeli adatproblémák megoldására.
• Használni Python könyvtárakat és Jupyter notebookokat gyakorlati fejlesztéshez.
• Építeni előrejelzésre, osztályozásra, ajánlásra és csoportosításra szolgáló modelleket.

A Machine Learning a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. Python egy programozási nyelv, amely tiszta szintaxisáról és olvashatóságáról híres. Jól tesztelt könyvtárak és technikák kiváló gyűjteményét kínálja a gépi tanulási alkalmazások fejlesztéséhez.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan alkalmazhatnak gépi tanulási technikákat és eszközöket a bankszektor valós problémáinak megoldására.

A résztvevők először megtanulják a kulcsfontosságú alapelveket, majd tudásukat a gyakorlatba is átültetik saját gépi tanulási modelljük felépítésével, és ezek segítségével számos csapatprojektet hajtanak végre.

Közönség

• Fejlesztők
• Adattudósok

A tanfolyam formátuma

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a műszaki szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan valósítsák meg a gépi tanulási stratégiát, miközben maximalizálják a big data felhasználását.

A képzés végére a résztvevők:

• Ismerje meg a gépi tanulás fejlődését és trendjeit.
• Ismerje meg, hogyan használják a gépi tanulást a különböző iparágakban.
• Ismerkedjen meg a gépi tanulás szervezeten belüli megvalósításához rendelkezésre álló eszközökkel, készségekkel és szolgáltatásokkal.
• Ismerje meg, hogyan használható a gépi tanulás az adatbányászat és -elemzés javítására.
• Ismerje meg, mi az a középső adatátviteli háttérrendszer, és hogyan használják azt a vállalkozások.
• Ismerje meg a big data és az intelligens alkalmazások szerepét az iparágakban.

Ez a tanfolyam azoknak szól, akik a Machine Learning gyakorlati alkalmazásokban szeretnék alkalmazni a csapatuk számára. A képzés nem merül a műszaki tudnivalókban, és az alapfogalmak, valamint az üzleti / operatív alkalmazások körül mozog.

Célközönség

1. Befektetők és AI vállalkozók
2. Vezetők és mérnökök, akiknek vállalata belép az AI térbe
3. Business elemzők és befektetők

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A Python egy programozási nyelv, amely tiszta szintaxisáról és olvashatóságáról híres. Jól tesztelt könyvtárak és technikák kiváló gyűjteményét kínálja a gépi tanulási alkalmazások fejlesztéséhez.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan alkalmazhatnak gépi tanulási technikákat és eszközöket a pénzügyi szektor valós problémáinak megoldására.

A résztvevők először megtanulják a kulcsfontosságú alapelveket, majd tudásukat a gyakorlatba is átültetik saját gépi tanulási modelljük felépítésével, és ezek segítségével számos csapatprojektet hajtanak végre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a gépi tanulás alapvető fogalmait
• Ismerje meg a gépi tanulás alkalmazásait és felhasználásait a pénzügyekben
• Saját algoritmusos kereskedési stratégiájuk kidolgozása gépi tanulással a Python segítségével

Közönség

• Fejlesztők
• Adattudósok

A tanfolyam formátuma

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

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak az adattudósoknak szól, akik túl szeretnének menni az ML-modellek építésén, és optimalizálni szeretnék az ML-modell létrehozási, nyomon követési és telepítési folyamatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a MLflow-t és a kapcsolódó ML könyvtárakat és keretrendszereket.
• Értékelje az ML modell nyomon követhetőségének, reprodukálhatóságának és telepíthetőségének fontosságát
• Telepítsen ML modelleket különböző nyilvános felhőkre, platformokra vagy helyszíni kiszolgálókra.
• Méretezheti az ML-telepítési folyamatot, hogy több felhasználó is alkalmazkodjon egy projekten.
• Állítson be egy központi nyilvántartást az ML-modellek kísérletezéséhez, reprodukálásához és üzembe helyezéséhez.

Ez a kurzus célja alapvető jártasság biztosítása a Machine Learning módszerek gyakorlati alkalmazásában. A Scala programozási nyelv és különféle könyvtárainak használatával, valamint számos gyakorlati példán alapul, ez a tanfolyam megtanítja, hogyan kell felhasználni a Machine Learning legfontosabb építőköveit, hogyan kell modellezési döntéseket hozni, hogyan kell értelmezni az algoritmusok kimeneteit és érvényesítse az eredményeket.

Célunk az, hogy képességeket nyújtsunk a Machine Learning eszköztár legalapvetőbb eszközeinek magabiztos megértéséhez és használatához, és elkerüljük az Data Science alkalmazásának gyakori hibáit.

Ez a tanfolyam olyan emberek számára készült, akik gyakorlati alkalmazásokban szeretnék alkalmazni az alapvető Machine Learning technikákat.

Közönség

Azok a tudósok és statisztikusok, akik ismerik a gépi tanulást és tudják, hogyan kell R. programozni. A kurzus az adat / modell előkészítésének, végrehajtásának, post hoc elemzésének és vizualizációjának gyakorlati aspektusaira helyezi a hangsúlyt. A cél az, hogy gyakorlati bevezetést nyújtsunk a gépi tanuláshoz a résztvevők érdekeltek a módszerek alkalmazásában

Az ágazatspecifikus példákat arra használják, hogy a képzés a közönség számára releváns legyen.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell használni a iOS Machine Learning (ML) technológiai stacket, miközben egy iOS mobilalkalmazás létrehozásán és telepítésén haladnak keresztül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Készítsen mobilalkalmazást, amely képes képfeldolgozásra, szövegelemzésre és beszédfelismerésre
• Access előre betanított ML modellek iOS alkalmazásokba való integráláshoz
• Hozzon létre egy egyéni ML-modellt
• Adja hozzá a Siri Voice támogatást a iOS alkalmazásokhoz
• Olyan keretrendszerek megértése és használata, mint a coreML, Vision, CoreGraphics és GamePlayKit
• Használjon nyelveket és eszközöket, például Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learning, libsvm, Anaconda és Spyder

Közönség

• Fejlesztők

A tanfolyam formátuma

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

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak a fejlesztőknek szól, akik az Google ML Kit segítségével mobileszközökön történő feldolgozásra optimalizált gépi tanulási modelleket kívánnak felépíteni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet a gépi tanulási funkciók fejlesztésének megkezdéséhez mobilalkalmazásokhoz.
• Integráljon új gépi tanulási technológiákat Android és iOS alkalmazásokba a ML Kit API-k segítségével.
• Javítsa és optimalizálja a meglévő alkalmazásokat a ML Kit SDK segítségével az eszközön történő feldolgozáshoz és telepítéshez.

Ez az oktató vezette, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középfokú üzleti és technikai szakembereknek szól, akik gépi tanulási technikákat szeretnének alkalmazni valós üzleti kihívások megoldására gyakorlati esettanulmányok és interaktív eszközök használatával.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogy a gépi tanulás milyen módon illeszkedik a modern AI rendszerekbe és üzleti stratégiákba.
• Az egyes üzleti problémákhoz megfelelő gépi tanulási módszerek kiválasztását.
• Üzleti adatokat előfeldolgozni és átalakítani gépi tanulási feladatokhoz.
• Alapvető gépi tanulási technikákat alkalmazni, mint pl. osztályozást, regressziót, csoportosítást és idősoros előrejelzést.
• Gépi tanulási modelleket értelmezni és értékelni üzleti döntéshozatali kontextusban.
• Gyakorlati tapasztalatot szereznek esettanulmányok segítségével és alkalmazzák a megtanult technikákat gyakorlati helyzetekben.

Ez a kurzus gépi tanulási módszereket mutat be a robotikai alkalmazásokban.

Ez egy átfogó áttekintés a meglévő módszerekről, motivációkról és főbb gondolatokról a mintafelismerés összefüggésében.

Rövid elméleti előzmények után a résztvevők egyszerű gyakorlatokat hajtanak végre nyílt forráskódú (általában R) vagy bármely más népszerű szoftver segítségével.

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 az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és szoftvermérnököknek szól, akik a Random Forest segítségével szeretnének gépi tanulási algoritmusokat készíteni nagy adatkészletekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet, hogy elkezdhesse a gépi tanulási modellek építését a Random forest segítségével.
• Ismerje meg a Random Forest előnyeit és annak megvalósítási módját az osztályozási és regressziós problémák megoldására.
• Tanulja meg a nagy adatkészletek kezelését és a több döntési fa értelmezését a Random Forest-ban.
• Értékelje és optimalizálja a gépi tanulási modell teljesítményét a hiperparaméterek hangolásával.

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.