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 Pécs vagy a NobleProg vállalati képzési központjaiban Pécs tartható.
A Felügyelt tanulás Felügyelt gépi tanulásként is ismert.
NobleProg -- Az Ön helyi képzési szolgáltatója
Pécs, Belváros
NobleProg Pécs, Király u. 1, Pécs, hungary, 7626
A NobleProg pécsi helyszíne a város központjának csendes részén, a Király utca végén helyezkedik el. Számos étterem, kávézó és bevásárlási lehetőség, valamint a történelmi belváros nevezetességei, múzeumai, ill. a Zsolnay Kulturális Negyed és a Kodály Központ is közvetlenül elérhetőek néhány perces sétával. Ideális helyszín üzleti céllal érkező vendégeink számára.
Konferenciák és egyéb típusú céges összejövetelek számára modern kialakítású és technikailag széles körűen felszerelt, szekcionálható konferenciatermek állnak rendelkezésre, maximum 200 fős rendezvények számára.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Pécs-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 Pécs-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 Pécs-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 Pécs (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 Pécs (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 Pécs, Felügyelt tanulás training courses in Pécs, Weekend Felügyelt tanulás courses in Pécs, Evening Felügyelt tanulás training in Pécs, Felügyelt tanulás instructor-led in Pécs, Felügyelt tanulás trainer in Pécs, Felügyelt tanulás instructor-led in Pécs, Felügyelt tanulás boot camp in Pécs, Online Felügyelt tanulás training in Pécs, Felügyelt tanulás on-site in Pécs, Felügyelt tanulás private courses in Pécs, Weekend Felügyelt tanulás training in Pécs, Felügyelt tanulás classes in Pécs, Felügyelt tanulás instructor in Pécs, Evening Felügyelt tanulás courses in Pécs, Felügyelt tanulás one on one training in Pécs, Felügyelt tanulás coaching in PécsOnline Supervised Machine Learning training in Pécs, Supervised Learning training courses in Pécs, Weekend Supervised Learning courses in Pécs, Evening Supervised Learning training in Pécs, Supervised Machine Learning instructor-led in Pécs, Supervised Learning trainer in Pécs, Supervised Machine Learning coaching in Pécs, Supervised Machine Learning instructor in Pécs, Supervised Learning on-site in Pécs, Evening Supervised Machine Learning courses in Pécs, Supervised Machine Learning one on one training in Pécs, Online Supervised Machine Learning training in Pécs, Supervised Machine Learning boot camp in Pécs, Supervised Learning private courses in Pécs, Supervised Learning classes in Pécs, Weekend Supervised Machine Learning training in Pécs, Supervised Learning instructor-led in Pécs
