Supervised Learning oktatás Magyarország

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 helyszínen) középhaladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni az AI-alapú prediktív karbantartási technikákat a félvezető gyártásban a termelési hatékonyság növelése és a váratlan berendezéshibák csökkentése érdekében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• AI modellek implementálására a félvezető gyártásban előforduló berendezéshibák előrejelzéséhez.
• Karbantartási adatok elemzésére a potenciális problémákat jelző minták és trendek azonosításához.
• AI-alapú prediktív karbantartás integrálására a meglévő gyártási folyamatokba.
• Állásidő és karbantartási költségek csökkentésére proaktív berendezések kezelésével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnének megérteni és alkalmazni az AI technológiákat a félvezetőgyártási iparban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI alapvető elveit és azok alkalmazását a félvezetőgyártásban.
• Azonosítani a félvezetőgyártásban azokat a területeket, ahol az AI hatékonyan bevezethető.
• AI eszközöket és technikákat használni a termelési hatékonyság és a minőségellenőrzés javítására.
• Alapvető AI modelleket implementálni a gyártási folyamatok optimalizálására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) a gépi tanulásban jártas technikai résztvevőknek szól, akik az AutoML keretrendszerek segítségével szeretnék optimalizálni a modelleket a nagy adathalmazokban rejlő összetett minták felismerésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adatelemzőknek szól, akik szeretnének megtanulni, hogyan használják a RapidMiner-t értékek becslésére és vetítésére, valamint hogyan alkalmazzák az analitikai eszközöket időszakos előrejelzéshez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megtanulják alkalmazni a CRISP-DM módszertant, kiválasztani a megfelelő gépi tanulási algoritmusokat, és javítani a modellépítést és -teljesítményt.
• Használni a RapidMiner-t értékek becslésére és vetítésére, valamint alkalmazni az analitikai eszközöket időszakos előrejelzéshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) adattudósoknak, valamint kevésbé műszaki háttérrel rendelkező személyeknek szól, akik szeretnék az Auto-Keras segítségével automatizálni a gépi tanulási modell kiválasztását és optimalizálását.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Automatizálni a hatékony gépi tanulási modellek képzésének folyamatát.
• Automatikusan megkeresni a legjobb paramétereket a mélytanulási modellekhez.
• Nagyon pontos gépi tanulási modelleket építeni.
• A gépi tanulás erejét felhasználni valós üzleti problémák megoldására.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszíni) bevezetést nyújt a mintafelismerés és a gépi tanulás területére. A képzés érinti a statisztika, számítástechnika, jelfeldolgozás, számítógépes látás, adatbányászat és bioinformatika gyakorlati alkalmazásait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alapvető statisztikai módszerek alkalmazására a mintafelismerésben.
• Kulcsfontosságú modellek, például neurális hálózatok és kernel módszerek használatára az adatelemzésben.
• Fejlett technikák alkalmazására komplex problémamegoldás során.
• Különböző modellek kombinálásával javítani az előrejelzési pontosságot.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és adatelemzőknek szól, akik szeretnék automatizálni, értékelni és kezelni a prediktív modelleket a DataRobot gépi tanulási képességeinek felhasználásával.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Adathalmazokat betölteni a DataRobotba az adatok elemzéséhez, felméréséhez és minőségellenőrzéséhez.
• Modelleket építeni és betanítani a fontos változók azonosítására és a predikciós célok elérésére.
• Modelleket értelmezni, hogy értékes betekintéseket hozzanak létre, amelyek hasznosak az üzleti döntések meghozatalában.
• Modelleket monitorozni és kezelni, hogy optimalizált predikciós teljesítményt tartsanak fenn.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-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, 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.

A mintázatillesztés egy olyan technika, amelyet a képekben lévő meghatározott mintázatok lokalizálására használnak. Segítségével meghatározható, hogy egy rögzített képben megtalálhatóak-e a meghatározott jellemzők, például egy gyártósoron lévő hibás terméken az elvárt címke vagy egy alkatrész meghatározott méretei. A "Mintázatfelismeréstől" (amely általános mintázatokat ismer fel a kapcsolódó minták nagyobb gyűjteménye alapján) abban különbözik, hogy konkrétan meghatározza, mit keresünk, majd megmondja, hogy az elvárt mintázat létezik-e vagy sem.

A kurzus formátuma

• Ez a kurzus bemutatja a mintázatillesztés területén használt megközelítéseket, technológiákat és algoritmusokat a gépi látás alkalmazásában.

A RapidMiner egy nyílt forráskódú adattudományi szoftverplatform, amely gyors alkalmazásprototípus-készítésre és fejlesztésre szolgál. Integrált környezetet biztosít az adatelőkészítéshez, gépi tanuláshoz, mély tanuláshoz, szövegbányászathoz és prediktív elemzéshez.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a RapidMiner Studiot adatelőkészítésre, gépi tanulásra és prediktív modellek üzembe helyezésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A RapidMiner telepítésére és konfigurálására
• Adatok előkészítésére és vizualizálására a RapidMinerrel
• Gépi tanulási modellek validálására
• Adatok összevonására és prediktív modellek létrehozására
• Prediktív elemzés üzleti folyamatba történő beágyazására
• A RapidMiner hibaelhárítására és optimalizálására

Közönség

• Adattudósok
• Mérnökök
• Fejlesztők

A képzés formátuma

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

Megjegyzés

• Ha egyedi képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.