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 Csongrád vagy a NobleProg vállalati képzési központjaiban Csongrád tartható.
A Felügyelt tanulás Felügyelt gépi tanulásként is ismert.
NobleProg -- Az Ön helyi képzési szolgáltatója
Szeged, Felső Tisza-Part
NobleProg Szeged, Maros utca 1., Szeged, hungary, 6721
A Várkert közvetlen szomszédságában, a Felső Tisza-Parton található NobleProg konferenciatermek különféle rendezvények sikeres lebonyolítására hivatottak. A természetes fénnyel megvilágított, modern technikávalt felszerelt termekben projector, dvd-cd lejátszó, számítógép, hangosítás és internet hozzáférés is rendelkezésre áll. A rendezvények előkészítését és lebonyolítását hozzáértő, gyakorlott szakemberek garantálják.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Csongrád-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 Csongrád-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 Csongrád-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 Csongrád (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 Csongrád (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 Csongrád, Felügyelt tanulás training courses in Csongrád, Weekend Felügyelt tanulás courses in Csongrád, Evening Felügyelt tanulás training in Csongrád, Felügyelt tanulás instructor-led in Csongrád, Felügyelt tanulás instructor in Csongrád, Weekend Felügyelt tanulás training in Csongrád, Online Felügyelt tanulás training in Csongrád, Felügyelt tanulás boot camp in Csongrád, Evening Felügyelt tanulás courses in Csongrád, Felügyelt tanulás trainer in Csongrád, Felügyelt tanulás one on one training in Csongrád, Felügyelt tanulás private courses in Csongrád, Felügyelt tanulás coaching in Csongrád, Felügyelt tanulás instructor-led in Csongrád, Felügyelt tanulás classes in Csongrád, Felügyelt tanulás on-site in CsongrádOnline Supervised Learning training in Csongrád, Supervised Learning training courses in Csongrád, Weekend Supervised Machine Learning courses in Csongrád, Evening Supervised Learning training in Csongrád, Supervised Machine Learning instructor-led in Csongrád, Supervised Machine Learning trainer in Csongrád, Supervised Learning boot camp in Csongrád, Supervised Learning one on one training in Csongrád, Supervised Learning on-site in Csongrád, Weekend Supervised Learning training in Csongrád, Supervised Machine Learning instructor in Csongrád, Supervised Machine Learning coaching in Csongrád, Supervised Machine Learning private courses in Csongrád, Online Supervised Machine Learning training in Csongrád, Supervised Machine Learning classes in Csongrád, Supervised Machine Learning instructor-led in Csongrád, Evening Supervised Machine Learning courses in Csongrád
