Online Supervised Learning Képzés Magyarország-ban

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 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, 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.