Online Machine Learning Training in 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) 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 oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy előadásokon) középszintű AI-fejlesztők, gépi tanulás mérnökök és rendszerméretezők számára készült, akik kíváncsiak arra, hogy optimalizálják az AI-modelleket az edge-telepítésekhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI-modellek edge-eszközökre történő telepítésének kihívásait és követelményeit.
• Modellkompressziós technikákat alkalmazni az AI-modellek méretének és összetettségének csökkentésére.
• Kvantizálási módszereket használni az edge-hardveren történő modellhatékonyság növelésére.
• Válogatást és egyéb optimalizálási technikákat valósítanak meg a modell teljesítményének javítására.
• Optimalizált AI-modelleket telepítenek különböző edge-eszközökre.

Ez oktatóvezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) az intermediális szintű fejlesztők, adattudósok és technológiai rajongók számára van szolgálva, akik szeretnék gyakorlati képességeket szerezni az AI-modellek telepítésére élszerveszközöken különböző alkalmazásokhoz.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapelvét és előnyeit.
• Beállítani és konfigurálni az élszámítástechnikai környezetet.
• Fejleszteni, kiképezni és optimalizálni AI-modelleket élszerveszközök számára.
• Valós praktikai AI-megoldásokat valósítanak meg élszerveszközöken.
• Éleszközön telepített modell teljesítményét értékelik és javítják.
• Kezelik az etikai és biztonsági kérdéseket az Edge AI alkalmazásokban.

Ez az oktatóvezetett, élő tanfolyam (online vagy helyszíni) olyan előrehaladott szintű szakembereket céloz meg, akik a vezérlő nélküli rendszerek mögött álló technológiákat szeretnék mesterségesen bevezéteni.

Ez a tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Mesterséges intelligencia modelleket tervezni és implementálni a vezérlő nélküli döntéshozatalhoz.
• Autonóm navigáció és akadályelkerüléshez szükséges vezérlőalgoritmusokat fejleszteni.
• Biztonságot és megbízhatóságot biztosítani az AI-alapú autonóm rendszerekben.
• Autonóm rendszereket integrálni a meglévő robotika és AI keretrendszerekkel.

Ez az oktató által vezetett, élő tréning (online vagy helyszínen) az advanced szintű szakembereket célozza meg, akik szeretnék növelni a gépi tanulási modelljeik ismeretét, javítani a hiperparaméter-kialakítási készségeiket, és megtanulni, hogyan lehet a modelleket hatékonyan deployolni Google Colab használatával.

Ez a tréning végén a résztvevők képesek lesznek:

• Implementálni advanced gépi tanulási modelleket népszerű keretrendszerek, mint a Scikit-learn és TensorFlow használatával.
• Optimizálni a modell teljesítményét hiperparaméter-kialakítás során.
• Deployolni gépi tanulási modelleket valós világbeli alkalmazásokban Google Colab segítségével.
• Együttműködni és kezelni nagy méretű gépi tanulási projekteket Google Colab-ban.

Ez a tanárvezette, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kiválóan alkalmas olyan középszintű szakembereknek, akik alkalmazni szeretnének AI technikákat a félvezetőgyártás hozamkezelésének optimalizálására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A gyártási adatok elemzésére, hogy azonosítsák a hozamarányokra ható tényezőket.
• AI algoritmusok alkalmazására a hozamkezelési folyamatok javítására.
• Gyártási paraméterek optimalizálására a hibák csökkentése és a hozam javítása érdekében.
• AI alapú hozamkezelés integrálására a meglévő gyártási folyamatokba.

Az mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) gyorsan fejlődő technológiák, amelyek jelentősen befolyásolhatják az információk kormányzását és az organizációs megfelelőséget.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) az intermediális szintű kormányzati, priváté és megfelelőségi szakembereknek szól, akik meg akarnák érteni, hogyan lehet robust információkormányzati gyakorlatokat megvalósítani olyan környezetekben, amelyek AI-t és gépi tanulást használnak.

Ezen képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI és ML alapvető fogalmait egy információkormányzati kontextusban.
• Identifikálni azokat a területeket, ahol az AI/ML tipikusan be van vezetve az organizációkban, valamint a kapcsolódó IG kockázatokat.
• Elemzőnek, hogyan határozza meg az AI/ML az Adatvédelmi Elveket, rekordkezelést és az adatok minőségét.
• Alkalmazni DPIA-kat, kormányzati keretrendszereket és kockázatcsökkentő megközelítéseket AI/ML projektekhez.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és viták.
• Valós világbeli esetpéldák és keretrendszer-elemzés.
• Csoportaktivitások és irányított dokumentum áttekintések.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Ha egy testreszabott képzést kíván erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktatóvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) célközönsége az olyan középfokú üzleti és AI szakemberek, akik szeretnék alkalmazni a gépi tanulást üzleti döntéshozatalban, előrejelzésben és AI-vezéreltek rendszerekben, valós esetstudiókat és Python-alapú eszközöket használva.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan illeszkedik a gépi tanulás az AI-be és az üzleti stratégiába.
• Alkalmazni felügyelt és nem felügyelt tanulási technikákat struktúrált üzleti problémákra.
• Adatokat előfeldolgozni és átalakítani a modellbevitelhez.
• Ideális hálózatokat használni osztályozási és előrejelzési feladatokhoz.
• Eladóelőrejelzést végezni statisztikai és ML-alapú módszerekkel.
• Csoportosítást és asszociációs szabály-kutatást használni a vásárlói szegmenselés és mintakereséshez.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) a haladó szintű szakembereknek szánva, akik alkalmazni szeretnék a legújabb mesterséges intelligencia (AI) technikákat a félvezető tervezési automatikában, hogy növeljék a hatékonyságot, pontosságot és innovációt a chiptervezés és -ellenőrzés területén.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Haladó AI technikákat alkalmaznak a félvezető tervezési folyamatok optimalizálására.
• Gép tanulásmodelleket integrálnak az EDA eszközökbe az erősített tervezési ellenőrzés érdekében.
• AI-hajtott megoldásokat fejlesztnek a komplex chipgyártási kihívásokra.
• Ideálisítik a tervezési automatizálás pontosságát és sebességét neural hálózatok segítségével.

Ez a tanfolyam, amely Magyarország (online vagy helyszínen) zajlik, az olyan középfokú szakembereknek szánva, akik meg szeretnék érteni és alkalmazni az AI technikákat a félvezető gyártási folyamatok optimalizálására.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI módszereket a csipgyártás folyamatainak optimalizálására.
• AI modelleket implementálni a hozam növelése és a hibák csökkentése érdekében.
• Folyamatadatok elemzésére, hogy azonosítsák a fontos paramétereket az optimalizáláshoz.
• Gépi tanulási technikákat alkalmazni a félvezető gyártási folyamatok finomhangolására.

Ez az instruktor vezetésű élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középfokú résztvevőkre vonatkozik, akik szeretnének automatizálni és kezelni a gépi tanulási folyamatokat, beleértve a modell tanítását, validálását és üzembe helyezését is az Apache Airflow segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani az Apache Airflow-t a gépi tanulási folyamatok irányítására.
• Automatizálni az adat előfeldolgozását, a modell tanítását és validálását.
• Integrálni az Airflow-ot gépi tanulási keretrendszerekkel és eszközzel.
• Üzembe helyezni a gépi tanulási modelleket automatizált folyamatokkal.
• Figyelni és optimalizálni a gépi tanulási folyamatokat a termelésben.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) célköztisztán az középhaladon álló adat tudósok és fejlesztők számára, akik gépészettudományi algoritmusokat akarnak hatékonyan alkalmazni a Google Colab környezetben.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni Google Colab gépészettudományi projektekre.
• Érteni és alkalmazni különböző gépészettudományi algoritmusokat.
• Használni könyvtárakat, mint Scikit-learn adatok elemzésére és előrejelzésére.
• Implementálni felügyelt és felügyeltlen tanulási modelleket.
• Optimalizálni és értékelni gépészettudományi modelleket hatékonyan.

Ez oktatóvezetett, élő kategóriában (online vagy helyszínen) zajló képzés azokat a adatkutatókat és fejlesztőket célozza meg, akik szeretnék használni az ML.NET gépi tanulási modelleket az automatizált előrejelzések generálására vállalati alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni az ML.NET-t és integrálni a fejlesztőkörnyezetbe.
• Megérteni az ML.NET eszközök és algoritmusok mögött álló gépi tanulási elveket.
• Gépi tanulási modelleket építeni és kiképezni az adott adatokat használva.
• A gépi tanulási modellek teljesítményét értékelni az ML.NET mérőszámai segítségével.
• Optimálni az ML.NET keretrendszer alapján lévő modellek pontosságát.
• Az ML.NET gépi tanulási fogalmakat alkalmazni más adatkutatási alkalmazásokban.

Ez oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés célja, hogy a középfokú adattudósok alkossanak gépelméleti technikákat adatokból származó üzleti problémák megoldására, beleértve az eladási előrejelzést és a neurális hálózatokat használó előrejelző modellozást.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a gépelmélet alapvető fogalmait és típusait.
• Alkalmaznak kulcsalgoritmusokat osztályozáshoz, regresszióhoz, csoportosításhoz és asszociációs elemzéshez.
• Elvégeznek adatelemzést és adatok előkészítését Python segítségével.
• Használnak neurális hálózatokat nemlineáris modellozási feladatokhoz.
• Bevezetik az üzleti előrejelzés előrejelző analitikai módszereit, beleértve az eladási adatokat.
• Kiértékelik és optimalizálják a modell teljesítményét vizuális és statisztikai technikákkal.

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 oktatóvezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) azoknak a középfokú és haladó szintű kiberbiztonsági szakembereknek szól, akik kíváncsiak arra, hogy fejlesszék az AI-vezérelt fenyegetésfelderítési és incidenskezelési képességeiket.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Haladó AI algoritmusokat alkalmazni valós idejű fenyegetésfelderítéshez.
• Testreszabott AI modelleket fejlesztik ki specifikus kiberbiztonsági kihívásokhoz.
• Automatizált folyamatokat fejlesztenek ki fenyegetésre való reakcióhoz.
• Biztonságosítják az AI-vezérelt biztonsági eszközöket az ellenfeliek támadásai ellen.

Ez a tanárvezette, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) a kezdő szintű ciberbiztonsági szakembereket célozza meg, akik meg szeretnék tanulni, hogyan lehet AI-t felhasználni a fenyegetések azonosításának és reakcióképességének javítására.

Ennek a képzésnek a végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetni az AI alkalmazásait a ciberbiztonságban.
• Implementálni AI algoritmusokat a fenyegetések azonosítására.
• Automatizálni az esetkezelést AI eszközökkel.
• Integrálni az AI-t a már létező ciberbiztonsági 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 oktatóvezetett élő tanfolyam (online vagy helyszíni) a gépi tanulásban tapasztalt technikai résztvevőknek szól, akik szeretnék optimalizálni a modelleket, hogy bonyolult mintákat észleljenek nagy mennyiségű adatokban AutoML keretrendszerekkel.

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 interaktív, oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a gépes tanulással Python nyelven foglalkozó adattudósok és szoftverfejlesztők számára, akik az AdaBoost algoritmust szeretnék felhasználni erősítő algoritmusok létrehozására.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Az AdaBoost-al gondolkodómodellek építéséhez szükséges fejlesztőkörnyezet beállítására.
• Megértik az együttműködő tanulási megközelítést és tudják alkalmazni az adaptív erősítést.
• Tudják, hogyan építsenek AdaBoost-modelleket a Python gépes tanulási algoritmusok erősítésére.
• Továbbfejleszthetik az AdaBoost-modellek pontosítottságát és teljesítményét a hiperparaméter-optimálással.

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

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 a képzés (online vagy helyszíni) olyan mérnökök számára terveztett, akik gépelési technikákat szeretnének alkalmazni a jobb adatfeldolgozáshoz és gépi tanulási modellhez.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Optimális fejlesztői környezet beállítása, beleértve az összes szükséges Python-csomagot.
• Fontra koncentrált becéslést adni egy adatkészlet jellemzőinek elemzésével.
• Optimalizálni a gépi tanulási modellket az eredeti adatok átalakításán keresztül.
• Tisztítani és átalakítani az adatkészleteket a gépi tanulás előkészítéséhez.

A meszelenő tanulás az mesterséges intelligencia egy ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programozzák őket.

A mély tanulás a meszelenő tanulás egy alágaza, amely adatok reprezentációinak és struktúráknak tanulásán alapuló módszereket használ, mint például neurális hálózatok.

A Python egy magas szintű programozási nyelv, amely tisztán olvasható szintaxissal és kód olvashatóságával ismert.

Ez az oktatóvezetett, élő edzés során a résztvevők megtanulják, hogyan valósítsanak meg mély tanulási modelleket a telekommunikációban Python használatával, miközben végigmennek egy mély tanulási hitelkockázat-modell létrehozásán.

Ezen edzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mély tanulás alapfogalmait.
• Megtanulni a mély tanulás alkalmazásait és felhasználásait a telekommunikációban.
• Python, Keras és TensorFlow használatát mély tanulási modell létrehozására a telekommunikációban.
• Megtervezni saját mély tanulás alapú vásárlóvisszahúzódás-prediktív modelljüket Python segítségével.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kézi implementálás élő laboratóriumi környezetben.

A kurzus testreszabási lehetőségek

• A kurzus testreszabott edzésének kéréséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megszervezés érdekében.

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 a személyeknek szánva, akik már rendelkeznek adatkutatás és statisztika területén való háttérrel. A magyarázatok arra szolgálnak, hogy emlékeztetőként működjenek azoknak, akik már ismerik az alapelveket, vagy hogy tudást nyújtsanak azoknak, akik megfelelő alapokat birtokolnak.

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 oktatók által vezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) olyan mérnököket cézsol, akik szeretnének gépi tanulási feladatokat az AWS EC2 szerverre központilag telepíteni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és beállítani a Kubernetes, Kubeflow és más szükséges szoftvereket az AWS-n.
• Használni az EKS (Elastic Kubernetes Service)-t az AWS-on futó Kubernetes fürt kezdeményezésének egyszerűsítésére.
• Létrehozni és központilag telepíteni egy Kubernetes folyamatot a gépi tanulási modellek éles környezetben való automatizálására és kezelésére.
• Tanítani és központilag telepíteni TensorFlow ML modelleket több GPU és párhuzamosan működő gépek között.
• Kiterjeszteni egy ML alkalmazást más AWS felügyelt szolgáltatások segítségével.

Ez az instruktor vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) olyan mérnököknek szól, akik a gépi tanulási feladatokat szeretnék üzembe helyezni az Azure felhőben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és beállítani a Kubernetes, Kubeflow és más szükséges szoftvereket az Azure-on.
• Azure Kubernetes Service (AKS) használattal egyszerűsíteni a Kubernetes fürt inicializálásának munkáját az Azure-on.
• Kubernetes folyamatot készíteni és üzembe helyezni a gépi tanulási modell automatizálásához és kezeléséhez a termelésben.
• TensorFlow gépi tanulási modelleket telepíteni és üzembe helyezni több GPU és párhuzamosan futó gépen.
• Más AWS felügyelt szolgáltatásokat használni a gépi tanulási alkalmazás kiterjesztéséhez.

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.

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 Magyarország (online vagy személyes) odaadja a technikai személlyel, akinek szeretne megtanulni, hogyan alakíthat ki egy gépi tanulási stratégiát, miközben a nagy adatok használatát maximalizálja.

E képzés végére a résztvevők:

• Ismerik a gépi tanulás fejlődését és trendjeit.
• Tudják, hogyan használják a gépi tanulást különböző iparágakban.
• Ismerkednek meg az olyan eszközökkel, képességekkel és szolgáltatásokkal, amelyekkel egy szervezetben implementálható a gépi tanulás.
• Tudják, hogyan használható a gépi tanulás az adatelemzés és -másolás fejlesztésére.
• Megtanulják, miféle egy adat központi háttér, és hogyan használják azt a vállalatok.
• Tudják, mi az a nagy adat és az intelligens alkalmazások szerepe különböző iparágakban.

Ez a képzés olyan emberek számára készült, akik szeretnék alkalmazni gépi tanulást (Machine Learning) a csapatjuk praxisaiban. A képzés nem fog mélyen belemenni a technikai részletekbe, hanem alapfogalmak és üzleti/operatív alkalmazások köré fog keringődni.

Célközönség

1. Befektetők és mesterséges intelligencia vállalkozók
2. Menedzserek és mérnökök, cuccjukat a mesterséges intelligencia területre akarja átvezetni a cégük
3. Vevőelemzők & 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 képzési kurzus számára készült azoknak, akik szeretnének alapvető gépi tanulási technikákat alkalmazni praktikus feladatokban.

Célcsoport

Adattudósok és statisztikusok, akik már rendelkeznek némi ismeretekkel a gépi tanulásról és R programozási nyelvet ismertenek. A kurzus hangsúlyt fektet a praktikus aspektusokra az adat/modell előkészítésében, végrehajtással, utólagos elemzéssel és vizualizációval. Az oktatás célja, hogy egy praktikus bevezetést nyújtson a gépi tanulásba olyan résztvevők számára, akik munkahelyükkön szeretnének alkalmazni ezeket a módszereket.

Szektorspecifikus példákat használnak az oktatás során, hogy releváns legyen a célcsoport számára.

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 oktatói vezérlésű, élő képzés (online vagy helyszínen) arra irányul, hogy a fejlesztők Google ML Kit-et használhassanak mobilkészülékeken történő feldolgozásra optimalizált gépi tanulási modellek létrehozására.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A szükséges fejlesztői környezet beállítására mobilalkalmazások gépi tanulási funkcionalitásainak fejlesztéséhez.
• Új gépi tanulási technológiák integrálására Android és iOS alkalmazásokba ML Kit API-k használatával. 
• Meglévő alkalmazások fejlesztésére és optimalizálására ML Kit SDK használatával készüléken történő feldolgozásra és telepítésre.

Ez az oktató által vezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középfokú szintű üzleti és technikai szakemberek számára készült, akik gyakorlati eset-vizsgálatokon és kezekkel dolgozó eszköztár segítségével szeretnék gépi tanulási technikákat alkalmazni a valós világban merülő üzleti kihívások megoldására.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan illeszkedik a gépi tanulás a modern AI rendszerekbe és üzleti stratégiákba.
• Kifejezetten azokat a gépi tanulási módszereket azonosítani, amelyek alkalmasak különböző üzleti problémák megoldására.
• Megelőzően és átalakítva dolgoznia a vállalati adatokkal a gépi tanulási feladatok számára.
• A kategorizálás, regresszió, csoportosítás és idősoros előrejelzés ilyen alapvető gépi tanulási technikák alkalmazását megérteni.
• Ertelmezni és értékelni a gépi tanulási modelleket az üzleti döntéshozatal kontextusában.
• Gyakorlati eset-vizsgálatokon keresztül gyakorló tapasztalatot szerezni, és a megtanult technikákat praktikus helyzetekben alkalmazni.

Ez a kurzus bevezető szintre vezet be a gépi tanulás robotikai alkalmazásait.

Ebben az áttekintésben áttekintjük a jelenlegi módszereket, motivációkat és főbb gondolatokat mintázatfelismerési kontextusban.

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

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 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 oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a olyan adattudósoknak és szoftverfejlesztőknek szánva, akik szeretnének Random Forest használni nagy adathalmazokkal való gépi tanulási algoritmusok létrehozásához.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A szükséges fejlesztői környezet beállítása a gépi tanulási modellek Random Forest használatával történő létrehozásához.
• A Random Forest előnyeinek megértése és a klasszifikációs és regressziós problémák megoldására történő alkalmazása.
• Nagy adathalmazok kezelése és a Random Forest több döntésfában történő értelmezése.
• A gépi tanulási modell teljesítményének értékelése és optimalizálása hiperparaméterek beállításával.

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.