Az online vagy helyszíni, oktatók által vezetett élő gépi tanulási (ML) képzések gyakorlati gyakorlaton keresztül mutatják be, hogyan lehet gépi tanulási technikákat és eszközöket alkalmazni a valós problémák megoldására a különböző iparágakban. A NobleProg ML tanfolyamok különböző programozási nyelveket és keretrendszereket fednek le, beleértve a Pythont, az R nyelvet és a Matlabot. A Machine Learning tanfolyamokat számos iparági alkalmazáshoz kínálják, beleértve a pénzügyeket, a bankokat és a biztosítást, és lefedik a gépi tanulás alapjait, valamint a fejlettebb megközelítéseket, például a mély tanulást. A gépi tanulási képzés „online élő képzés” vagy „helyszíni élő képzés” formájában érhető el. Az online élő képzés (más néven "távoli élő képzés") egy interaktív, távoli asztalon keresztül történik. A helyszíni élő képzés helyben, az ügyfelek telephelyén Magyarország vagy a NobleProg vállalati képzési központjaiban Magyarország. NobleProg – az Ön helyi képzési szolgáltatója
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) 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 vezette, élő képzés (online vagy helyszíni) az olyan előrehaladott szintű szakembereknek szól, akik javítani szeretnék a gépelméleti modellrendszerek ismeretét, a hiperparaméter optimalizálásban szerzett képességeiket és meg akarják tanulni, hogyan lehet a modelleket hatékonyan telepíteni Google Colab használatával.
Előrehaladott gépelméleti modelleket valósítsanak meg népszerű keretrendszerek segítségével, mint a Scikit-learn és TensorFlow.
Optimálják a modell teljesítményét hiperparaméter optimalizálás segítségével.
Telepítsék a gépelméleti modelleket valós világbeli alkalmazásokba Google Colab használatával.
Együttműködjenek és irányítsanak nagy méretű gépelméleti projekteket Google Colab használatával.
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.
Ebben a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az intermédiaireszintű adattudósok és fejlesztők számára szolgál, akik hatékonyan alkalmazni szeretnék a Google Colab környezetben a gépi tanulási algoritmusokat.
Google Colab beállítása és navigálása gépi tanulási projektekhez.
Többféle gépi tanulási algoritmus megértése és alkalmazása.
Scikit-learn könyvtárak használata adatok elemzéséhez és előrejelzéséhez.
Felügyelt és felügyeltség nélküli tanulási modellek megvalósítása.
Gépi tanulási modellek hatékony optimalizálása és értékelése.
This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use ML.NET machine learning models to automatically derive projections from executed data analysis for enterprise applications.
By the end of this training, participants will be able to:
Install ML.NET and integrate it into the application development environment.
Understand the machine learning principles behind ML.NET tools and algorithms.
Build and train machine learning models to perform predictions with the provided data smartly.
Evaluate the performance of a machine learning model using the ML.NET metrics.
Optimize the accuracy of the existing machine learning models based on the ML.NET framework.
Apply the machine learning concepts of ML.NET to other data science applications.
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.
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) 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) azoknak a biológusoknak szól, akik szeretnék megérteni a AlphaFold működését, és a AlphaFold modelleket útmutatóként szeretnék használni kísérleti tanulmányaikban.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a AlphaFold alapelveit.
Ismerje meg a AlphaFold működését.
Ismerje meg a AlphaFold előrejelzések és eredmények értelmezését.
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 az oktatóvezetett élő tanfolyam (online vagy helyszínen) bemutatkozik a mintafelismerés és a gépi tanulás területébe. Érinti a gyakorlati alkalmazásokat a statisztikában, az informatikában, a jelelkészítésben, a számítógépes látásban, az adatbányászatban és a bioinformatikában.
E tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:
Alapvető statisztikai módszereket alkalmaznak a mintafelismerésre.
Fő modelleket, mint például neurális hálózatokat és keresőmódszereket használnak az adatelemzésre.
Fejlett technikákat valósítanak meg bonyolult problémamegoldásra.
Növelik a előrejelzés pontosságát különböző modellek kombinálásával.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és adatelemzőknek szól, akik szeretnék automatizálni, értékelni és kezelni a prediktív modelleket a DataRobot gépi tanulási képességeivel.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Töltsön be adatkészleteket a DataRobot-ba az adatok elemzéséhez, értékeléséhez és minőségellenőrzéséhez.
Építsen és képezzen modelleket a fontos változók azonosításához és az előrejelzési célok eléréséhez.
A modellek értelmezésével értékes betekintést nyerhet, amelyek hasznosak az üzleti döntések meghozatalában.
A modellek figyelése és kezelése az optimalizált előrejelzési teljesítmény fenntartása érdekében.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak 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 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
Befektetők és AI vállalkozók
Vezetők és mérnökök, akiknek vállalata belép az AI térbe
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 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.
Olvass tovább...
Utoljára frissítve:
Vélemények (25)
Hunter mesés, nagyon megnyerő, rendkívül hozzáértő és szimpatikus. Nagyon jól sikerült.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Kurzus - Artificial Intelligence (AI) Overview
Gépi fordítás
a VM jó ötlet
Vincent - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Kurzus - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
Gépi fordítás
I thought the trainer was very knowledgeable and answered questions with confidence to clarify understanding.
Képzeltem, hogy a tréner nagyon tudós volt, és bátorsággal válaszolt a kérdésekre, hogy tisztázza a megértést.
Jenna - TCMT
Kurzus - Machine Learning with Python – 2 Days
Gépi fordítás
A tiszta és egyértelmű módon való bemutatása
John McLemore - Motorola Solutions
Kurzus - Deep Learning for Telecom (with Python)
Gépi fordítás
Az ML ekoszisztéma nem csak MLFlow-t, hanem Optuna, hyperops, docker és docker-compose is tartalmazza.
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurzus - MLflow
Gépi fordítás
A tudás átadás módja és a tréner tudása.
Jakub Rekas - Bitcomp Sp. z o.o.
Kurzus - Machine Learning on iOS
Gépi fordítás
A magyarázat
Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore
Kurzus - Machine Learning with Python – 4 Days
Gépi fordítás
I élveztem a részvételt a Kubeflow képzésen, amelyet távolról tartottak. Ez a képzés lehetővé tette számomra, hogy megfossam az AWS szolgáltatások, a K8s, és az összes Kubeflow-hoz tartozó devOps eszköz ismereteit, amelyek a tárgy megfelelő megközelítéséhez szükségesek. Köszönöm Malawski Marcinnek a kitartását és a szakmai hozzáállását a képzés és a legjobb gyakorlatok tanácsai során. Malawski különböző szempontokból közelíti meg a tárgyat, különböző telepítési eszközök Ansible, EKS kubectl, Terraform. Most biztos vagyok benne, hogy a megfelelő alkalmazási területre léptek.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Kurzus - Kubeflow
Gépi fordítás
A lelkesedet a témához. A példákat nagyon jól készítette el és magyarázta. Szimpatikus. Kezdőknek kissé túl részletes. A menedzsereknek kevésbé konkrét, több nap alatt lehetne. De erre tervezték és előre jó volt a hangolás.
Benedikt Chiandetti - HDI Deutschland Bancassurance Kundenservice GmbH
Kurzus - Machine Learning Concepts for Entrepreneurs and Managers
Gépi fordítás
A tréner jól magyarázta a tartalmat és a teljes időtartamon át érintő volt. Megállt kérdéseket tenni és néhány gyakorlati munkában saját megoldásainkhoz jutni. Emellett a kurzust jól igazította a mi igényeinkhez.
Robert Baker
Kurzus - Deep Learning with TensorFlow 2.0
Gépi fordítás
Konvolúciós szűrő
Francesco Ferrara
Kurzus - Introduction to Machine Learning
Gépi fordítás
Tomasz nagyon jól ismeri az információkat és a kurzus jól volt tempózva.
Raju Krishnamurthy - Google
Kurzus - TensorFlow Extended (TFX)
Gépi fordítás
A szervezet a javasolt napirend szerint, a tréner hatalmas tudása ezen a területen
Ali Kattan - TWPI
Kurzus - Natural Language Processing with TensorFlow
Gépi fordítás
A kiképző szakmai volt a tárgy terén és kiválóan kapcsolta össze a teorétikai ismereteket a gyakorlati alkalmazással.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Kurzus - Applied AI from Scratch in Python
Gépi fordítás
A sokféle módszerrel és előre elkészített szkripttel mutat be - nagyon jól elkészített anyagokkal és könnyen követhető folyamatokkal.
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Kurzus - Machine Learning – Data science
Gépi fordítás
Tetszett nekem a laboratóriumi feladatok.
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Kurzus - Machine Learning
Gépi fordítás
In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.
Sacha Nandlall
Kurzus - Python for Advanced Machine Learning
Gépi fordítás
Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
Kurzus - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Gépi fordítás
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
Paul Lee
Kurzus - TensorFlow for Image Recognition
Gépi fordítás
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Kurzus - Neural Network in R
Gépi fordítás
We have gotten a lot more insight in to the subject matter. Some nice discussion were made with some real subjects within our company.
Sebastiaan Holman
Kurzus - Machine Learning and Deep Learning
Gépi fordítás
The global overview of deep learning.
Bruno Charbonnier
Kurzus - Advanced Deep Learning
Gépi fordítás
The topic is very interesting.
Wojciech Baranowski
Kurzus - Introduction to Deep Learning
Gépi fordítás
Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Kurzus - Introduction to the use of neural networks
Gépi fordítás
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
Kurzus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Online Machine Learning (ML) training in !country, Online Machine Learning (ML) training courses in !country, Online Weekend ML (Machine Learning) courses in !country, Online Evening Machine Learning (ML) training in !country, Online Machine Learning instructor-led in !country, Online Machine Learning one on one training in !country, Online Machine Learning boot camp in !country, Online Machine Learning (ML) on-site in !country, Online Machine Learning (ML) coaching in !country, Online Machine Learning instructor in !country, Online Machine Learning instructor-led in !country, Online Evening Machine Learning (ML) courses in !country, Online Weekend Machine Learning (ML) training in !country, Online ML (Machine Learning) training in !country, Online Machine Learning (ML) classes in !country, Online ML (Machine Learning) private courses in !country, Online Machine Learning (ML) trainer in !country
