Online Machine Learning Képzés Magyarország-ban

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) középhaladó szintű fejlesztőknek, adattudósoknak és AI szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a TensorFlow Lite előnyeit Edge AI alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TensorFlow Lite alapjait és szerepét az Edge AI-ban.
• AI modellek fejlesztése és optimalizálása a TensorFlow Lite segítségével.
• TensorFlow Lite modellek üzembe helyezése különböző edge eszközökön.
• Eszközök és technikák használata modellkonverzióhoz és optimalizáláshoz.
• Gyakorlati Edge AI alkalmazások implementálása TensorFlow Lite segítségével.

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 elmélyíteni a computer vision ismereteiket és felfedezni a TensorFlow lehetőségeit a kifinomult látási modellek fejlesztéséhez a Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Konvolúciós neurális hálózatokat (CNN-ket) építeni és betanítani a TensorFlow segítségével.
• Kihasználni a Google Colabot skálázható és hatékony felhőalapú modellfejlesztéshez.
• Képfeldolgozási technikákat implementálni computer vision feladatokhoz.
• Computer vision modelleket üzembe helyezni valós alkalmazásokhoz.
• Transzfer tanulást alkalmazni a CNN-modellek teljesítményének javításához.
• Képbesorolási modellek eredményeinek megjelenítése és értelmezése.

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, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középszintű adattudósok és fejlesztők számára készült, akik szeretnének mélytanulási technikákat megérteni és alkalmazni a Google Colab környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és kezelni a Google Colab-ot mélytanulási projektekhez.
• Megérteni a neurális hálózatok alapjait.
• Mélytanulási modelleket implementálni a TensorFlow segítségével.
• Mélytanulási modelleket betanítani és értékelni.
• Kihasználni a TensorFlow haladó funkcióit a mélytanuláshoz.

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 (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik a mélytanulási modellek legújabb XAI technikáit szeretnék megismerni, különös tekintettel az értelmezhető AI rendszerek építésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mélytanulásban rejlő megmagyarázhatósági kihívásokat.
• Fejlett XAI technikákat implementálni neurális hálózatokban.
• Értelmezni a mélytanulási modellek által hozott döntéseket.
• Értékelni a teljesítmény és az átláthatóság közötti kompromisszumokat.

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 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 (online vagy helyszíni) biológusok számára készült, akik szeretnék megérteni, hogyan működik az AlphaFold, és hogyan használhatják az AlphaFold modelleket útmutatóként kísérleti tanulmányaikban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

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.

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.

Az Alkalmazott mesterséges intelligencia a nulláról Pythonban programozókat és adatelemzőket alapvető technikákkal lát el a gépi tanulási megoldások építéséhez a semmiből, Python használatával. A kurzus áttekinti a felügyelt tanulás alapelveit, beleértve az osztályozást és a regressziót, a felügyelet nélküli tanulás klaszterezését és anomália észlelését, valamint a fejlett neurális hálózati architektúrákat. Megvizsgálja a scikit-learn, Apache Spark MLlib és Jupyter notebookok használatának bevált módszereit a gyakorlati AI fejlesztéshez. Segít a szakembereknek gyakorlati gépi tanulási modellek implementálásában, az algoritmusok korlátainak értékelésében, valamint alkalmazott projektek végrehajtásában a valós problémák megoldásához.

A Mély Megerősítéses Tanulás (DRL) a megerősítéses tanulás elveit a mély tanulási architektúrákkal kombinálja, hogy lehetővé tegye az ügynökök számára a döntéshozatalt a környezetükkel való interakció révén. Számos modern AI-fejlesztés alapját képezi, mint például az önvezető járművek, a robotika irányítása, az algoritmikus kereskedés és az adaptív ajánlórendszerek. A DRL lehetővé teszi egy mesterséges ügynök számára, hogy stratégiákat tanuljon, politikákat optimalizáljon és autonóm döntéseket hozzon a próbálgatás és a jutalomalapú tanulás segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó szintű fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnének megismerni és alkalmazni a Mély Megerősítéses Tanulás technikáit, hogy intelligens ügynököket építsenek, amelyek képesek autonóm döntéshozatalra komplex környezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a megerősítéses tanulás elméleti alapjait és matematikai elveit.
• Kulcsfontosságú RL algoritmusokat implementálni, beleértve a Q-Learnint, a Policy Gradients és az Actor-Critic módszereket.
• Mély megerősítéses tanulási ügynököket építeni és betanítani TensorFlow vagy PyTorch segítségével.
• DRL-t alkalmazni valós alkalmazásokban, mint például játékok, robotika és döntésoptimalizálás.
• Hibakeresést, vizualizációt és a betanítási teljesítmény optimalizálását modern eszközökkel végezni.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és irányított beszélgetés.
• Gyakorlati feladatok és gyakorlati megvalósítások.
• Élő kódolási bemutatók és projektalapú alkalmazások.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha egy testreszabott változatot szeretne kérni a kurzusból (pl. PyTorch használata TensorFlow helyett), kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez a kurzus vezetők, megoldásarchitektusok, innovációs tisztviselők, műszaki igazgatók, szoftverarchitektusok és bárki számára készült, aki érdeklődik a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásai és a közeljövőben várható fejlődése iránt.

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 a kurzus az autóiparban alkalmazott mesterséges intelligenciát (különös hangsúlyt fektetve a gépi tanulásra és a mélytanulásra) mutatja be. Segít meghatározni, hogy mely technológiák használhatók (potenciálisan) egy autóban különböző helyzetekben: az egyszerű automatizálástól kezdve a képfelismerésen át az autonóm döntéshozatalig.

Ez a 8 napos program egy teljes körű utazást nyújt a szilárd Python mérnöki alapoktól az AI rendszerek tervezéséig. A résztvevők fegyelmezett kódolási gyakorlatokat fejlesztenek, elsajátítják a statisztikai és mélytanulási módszereket, és termelésre kész generatív AI és agent-alapú rendszereket építenek. A hangsúly a megbízhatóságon, értékelésen, biztonságon és a valós világban történő üzembe helyezésen van, nem csak a kísérletezésen.

A Mesterséges Neurális Hálózat egy számítástechnikai adatmodell, amelyet a Mesterséges Intelligencia (MI) rendszerek fejlesztésében használnak, amelyek képesek „intelligens” feladatok végrehajtására. A Neurális Hálózatokat gyakran használják a Gépi Tanulás (ML) alkalmazásokban, amelyek maguk is az MI egyik megvalósításai. A Mély Tanulás az ML egy részterülete.

Bővítsd adattudományi szakértelmedet ezzel az átfogó Gépi tanulás képzéssel, amely magában foglalja az alapvető algoritmusokat, mint a Naiv Bayes, Döntési fák, Neurális hálózatok, Támogató vektorgépek és klaszterezési technikák. Szerez gyakorlati tapasztalatot az elméleti alapokkal és gyakorlati alkalmazásokkal valós példákon keresztül. Ideális adatelemzők, szoftvermérnökök, MI-rajongók és üzleti szakemberek számára, akik gépi tanulási megoldásokat szeretnének alkalmazni. Ismerd meg a klasszifikációs teljesítménymutatókat, a keresztvalidációt, a bias-variancia kompromisszumot és a mélytanulás alapjait, hogy robusztus prediktív modelleket építhess.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kutatásokkal és fejlesztőkkel foglalkozó szakembereknek szól, akik a Chainert szeretnék használni neurális hálózatok felépítéséhez és tanításához Pythonban, miközben a kódot könnyen hibakereshetővé teszik.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet a neurális hálózati modellek fejlesztésének megkezdéséhez.
• Neurális hálózati modelleket definiálni és implementálni érthető forráskód segítségével.
• Példákat futtatni és meglévő algoritmusokat módosítani a mélytanuló képzési modellek optimalizálása érdekében, miközben a GPU-kat használják a nagy teljesítmény érdekében.

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.

Célközönség

Ez a kurzus a Deep Learning kutatóknak és mérnököknek szól, akik érdeklődnek a rendelkezésre álló eszközök (főleg nyílt forráskódúak) használata iránt a számítógépes képek elemzéséhez.

A kurzus gyakorlati példákat tartalmaz.

Ez az oktató által vezetett, élőben képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik szeretnék gyorsítani a valós idejű gépi tanulási alkalmazásokat és nagy léptékben telepíteni azokat.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Az OpenVINO eszközkészlet telepítésére.
• Számítógépes látóalkalmazás gyorsítására FPGA felhasználásával.
• Különböző CNN rétegek futtatására az FPGA-n.
• Az alkalmazás kibővítésére több csomóponton belül egy Kubernetes klaszterben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik szeretnék a TensorFlow-ot használni a lehetséges csalási adatok elemzéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Csalásfelismerő modell létrehozására Python és TensorFlow segítségével.
• Lineáris regressziók és lineáris regressziós modellek építésére csalás előrejelzéséhez.
• Végponttól végpontig tartó AI alkalmazás fejlesztésére a csalási adatok elemzéséhez.

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 az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszíni) formájában fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik a Horovod használatával szeretnék elosztott mélytanulási képzéseket futtatni és azt több párhuzamosan futó GPU-ra skálázni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A szükséges fejlesztői környezet beállítása a mélytanulási képzések indításához.
• A Horovod telepítése és konfigurálása a modellek tanításához a TensorFlow, Keras, PyTorch és Apache MXNet használatával.
• Mélytanulási képzések skálázása a Horovod segítségével több GPU-n való futtatásra.

Ez a gyakorlati, oktató által vezetett képzés a Python az adatelemzéshez kurzus természetes folytatásaként készült.

Bemutatja a résztvevőknek a gépi tanulás alapvető fogalmait, és bemutatja, hogyan alkalmazhatók ezek közvetlenül olyan adatelemzési feladatokra, mint az előrejelzés, osztályozás és szegmentálás.

A hangsúly azon van, hogy gyakorlatban megértsük, hogyan működik a gépi tanulás, ismerős eszközök, például a Python, a Pandas és a Jupyter Notebook használatával, anélkül, hogy haladó matematikai háttérre lenne szükség.

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-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.

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.

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 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.

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.

Ez a kurzus a neurális hálózatok és általában a gépi tanulási algoritmusok, valamint a mély tanulás (algoritmusok és alkalmazások) elméleti ismereteivel kezdődik.

A képzés 1. része (40%) inkább az alapokra összpontosít, de segít a megfelelő technológia kiválasztásában: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras stb.

A képzés 2. része (20%) bemutatja a Theano-t, egy Python könyvtárat, amely leegyszerűsíti a mély tanulási modellek írását.

A képzés 3. része (40%) kiterjedten a TensorFlow-ra épül, amely a Google nyílt forráskódú szoftverkönyvtára a mély tanuláshoz. A példák és gyakorlatok mind TensorFlow-ban készülnek.

Célközönség

Ez a kurzus azoknak a mérnököknek szól, akik a TensorFlow-ot szeretnék használni mély tanulási projektekben.

A kurzus elvégzése után a résztvevők:

• alapos ismeretekkel rendelkeznek a mély neurális hálózatokról (DNN), a konvolúciós neurális hálózatokról (CNN) és a rekurrens neurális hálózatokról (RNN)
• megértik a TensorFlow szerkezetét és üzembe helyezési mechanizmusait
• képesek lesznek telepítési, üzemi környezet és architektúra feladatok elvégzésére és konfigurálására
• képesek lesznek kódminőség értékelésére, hibakeresésre és monitorozásra
• képesek lesznek fejlett termelési feladatok elvégzésére, mint a modellek betanítása, gráfok építése és naplózás