Az online vagy helyszíni, oktató által vezetett élő Felügyelt tanulás képzések interaktív, gyakorlati foglalkozásokon keresztül mutatják be, hogyan lehet felügyelt gépi tanulási technikákat alkalmazni modellek betanítására, előrejelzések készítésére és adatmintázatok hatékony elemzésére.
A Felügyelt tanulás képzés „online élő képzés” vagy „helyszíni élő képzés” formában érhető el. Az online élő képzés (más néven „távoli élő képzés”) interaktív, távoli asztalon keresztül zajlik. A helyszíni élő képzés helyben, az ügyfél telephelyén Budapest vagy a NobleProg vállalati képzési központjaiban Budapest tartható.
A Felügyelt tanulás Felügyelt gépi tanulásként is ismert.
NobleProg -- Az Ön helyi képzési szolgáltatója
Budapest, V. kerület
NobleProg Budapest, Károlyi utca 11-15, Budapest, hungary, 1053
Konferenciatermeink a nyüzsgő főváros szívében, a belváros új sétálóutcájában, Pest üzleti, kereskedelmi és kulturális negyedében, kitűnő éttermek és kávézók közelségében találhatók. Két egymással összenyitható, légkondicionált, 100 fő befogadóképességű tárgyalótermet kínálunk, légkondícionálással és modern technikai eszközökkel felszerelve.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-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 Budapest-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 Budapest-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 Budapest (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, élőben tartott képzés Budapest (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.
Online Felügyelt tanulás training in Budapest, Felügyelt tanulás training courses in Budapest, Weekend Felügyelt tanulás courses in Budapest, Evening Felügyelt tanulás training in Budapest, Felügyelt tanulás instructor-led in Budapest, Felügyelt tanulás trainer in Budapest, Weekend Felügyelt tanulás training in Budapest, Felügyelt tanulás private courses in Budapest, Felügyelt tanulás on-site in Budapest, Felügyelt tanulás boot camp in Budapest, Felügyelt tanulás classes in Budapest, Online Felügyelt tanulás training in Budapest, Felügyelt tanulás one on one training in Budapest, Felügyelt tanulás instructor in Budapest, Felügyelt tanulás coaching in Budapest, Evening Felügyelt tanulás courses in Budapest, Felügyelt tanulás instructor-led in BudapestOnline Supervised Learning training in Budapest, Supervised Machine Learning training courses in Budapest, Weekend Supervised Learning courses in Budapest, Evening Supervised Learning training in Budapest, Supervised Machine Learning instructor-led in Budapest, Weekend Supervised Learning training in Budapest, Supervised Learning classes in Budapest, Supervised Machine Learning instructor in Budapest, Supervised Machine Learning on-site in Budapest, Supervised Machine Learning boot camp in Budapest, Supervised Learning instructor-led in Budapest, Supervised Machine Learning one on one training in Budapest, Evening Supervised Learning courses in Budapest, Supervised Learning coaching in Budapest, Supervised Learning private courses in Budapest, Online Supervised Learning training in Budapest, Supervised Learning trainer in Budapest
