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 Hajdú-Bihar vagy a NobleProg vállalati képzési központjaiban Hajdú-Bihar tartható.
A Felügyelt tanulás Felügyelt gépi tanulásként is ismert.
A debreceni Nagyerdő kapujában található konferenciatermek a nyugalom, a kultúra és a modern világ találkozását idézik. Egy konferenciateremmel, három szekcióteremmel és egy 200 négyzetméteres kiállítói területtel várják a kedves delegánsokat. A rendezvénytermek a 21. századi technikai követelményeknek megfelelően lettek kialakítva, így alkalmasak akár több száz fős rendezvény lebonyolítására. Könnyű megközelíthetőség a következő főbb utak felől: M3, 33, 4.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Hajdú-Bihar-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 Hajdú-Bihar-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 Hajdú-Bihar-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 Hajdú-Bihar (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 Hajdú-Bihar (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 Hajdú-Bihar, Felügyelt tanulás training courses in Hajdú-Bihar, Weekend Felügyelt tanulás courses in Hajdú-Bihar, Evening Felügyelt tanulás training in Hajdú-Bihar, Felügyelt tanulás instructor-led in Hajdú-Bihar, Felügyelt tanulás instructor in Hajdú-Bihar, Felügyelt tanulás trainer in Hajdú-Bihar, Felügyelt tanulás instructor-led in Hajdú-Bihar, Felügyelt tanulás on-site in Hajdú-Bihar, Weekend Felügyelt tanulás training in Hajdú-Bihar, Felügyelt tanulás one on one training in Hajdú-Bihar, Evening Felügyelt tanulás courses in Hajdú-Bihar, Felügyelt tanulás classes in Hajdú-Bihar, Online Felügyelt tanulás training in Hajdú-Bihar, Felügyelt tanulás private courses in Hajdú-Bihar, Felügyelt tanulás boot camp in Hajdú-Bihar, Felügyelt tanulás coaching in Hajdú-BiharOnline Supervised Learning training in Hajdú-Bihar, Supervised Learning training courses in Hajdú-Bihar, Weekend Supervised Learning courses in Hajdú-Bihar, Evening Supervised Machine Learning training in Hajdú-Bihar, Supervised Machine Learning instructor-led in Hajdú-Bihar, Supervised Machine Learning private courses in Hajdú-Bihar, Weekend Supervised Machine Learning training in Hajdú-Bihar, Evening Supervised Machine Learning courses in Hajdú-Bihar, Supervised Machine Learning instructor-led in Hajdú-Bihar, Supervised Machine Learning classes in Hajdú-Bihar, Supervised Machine Learning boot camp in Hajdú-Bihar, Supervised Learning one on one training in Hajdú-Bihar, Supervised Learning coaching in Hajdú-Bihar, Supervised Machine Learning trainer in Hajdú-Bihar, Supervised Machine Learning instructor in Hajdú-Bihar, Online Supervised Learning training in Hajdú-Bihar, Supervised Learning on-site in Hajdú-Bihar
