Онлайн или на място, ръководени от инструктор курсове за обучение на живо по Машинно обучение (ML) демонстрират чрез практическа практика как да прилагате техники и инструменти за машинно обучение за решаване на проблеми от реалния свят в различни индустрии. Курсовете по NobleProg ML обхващат различни програмни езици и рамки, включително Python, R език и Matlab. Предлагат се курсове по машинно обучение за редица индустриални приложения, включително финанси, банкиране и застраховане, и обхващат основите на машинното обучение, както и по-напреднали подходи като задълбочено обучение. Обучението за машинно обучение се предлага като „онлайн обучение на живо“ или „обучение на живо на място“. Онлайн обучението на живо (известно още като „дистанционно обучение на живо“) се извършва чрез интерактивен отдалечен работен плот . Обучението на живо на място може да се проведе локално в помещенията на клиента в България или в корпоративните центрове за обучение на NobleProg в България. NobleProg -- Вашият местен доставчик на обучение
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на ниво начинаещи, които искат да разберат концепцията за предварително обучени модели и да се научат как да ги прилагат за решаване на проблеми от реалния свят, без да изграждат модели от драскотина.
До края на това обучение участниците ще могат:
Разберете концепцията и предимствата на предварително обучените модели.
Разгледайте различни предварително обучени архитектури на модели и техните случаи на използване.
Фина настройка на предварително обучен модел за конкретни задачи.
Внедряване на предварително обучени модели в прости проекти за машинно обучение.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да подобрят знанията си за моделите за машинно обучение, да подобрят уменията си в настройката на хиперпараметри и да научат как да внедряват модели ефективно с помощта на [ 0]ogle Colab.
До края на това обучение участниците ще могат:
Внедрете усъвършенствани модели за машинно обучение, като използвате популярни рамки като Scikit-learn и TensorFlow.
Оптимизирайте производителността на модела чрез хиперпараметрична настройка.
Внедрете модели за машинно обучение в приложения от реалния свят, като използвате Google Colab.
Сътрудничете и управлявайте мащабни проекти за машинно обучение в Google Colab.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на AI на средно ниво, инженери по машинно обучение и системни архитекти, които желаят да оптимизират AI модели за крайно внедряване.
До края на това обучение участниците ще могат:
Разберете предизвикателствата и изискванията при внедряването на AI модели на крайни устройства.
Прилагайте техники за компресиране на модели, за да намалите размера и сложността на AI моделите.
Използвайте методи за квантуване, за да подобрите ефективността на модела на крайния хардуер.
Приложете съкращаване и други техники за оптимизация, за да подобрите производителността на модела.
Внедрете оптимизирани AI модели на различни крайни устройства.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към участници с различни нива на опит, които желаят да използват платформата на Google AutoML за изграждане на персонализирани чатботове за различни приложения.
До края на това обучение участниците ще могат:
Разберете основите на разработката на chatbot.
Навигирайте в Google Cloud Platform и отворете AutoML.
Подгответе данни за обучение на чатбот модели.
Обучете и оценете персонализирани модели на чатбот с помощта на AutoML.
Разположете и интегрирайте chatbots в различни платформи и канали.
Наблюдавайте и оптимизирайте ефективността на chatbot във времето.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, учени по данни и технически ентусиасти, които желаят да придобият практически умения за внедряване на AI модели на крайни устройства за различни приложения.
До края на това обучение участниците ще могат:
Разберете принципите на Edge AI и неговите предимства.
Настройте и конфигурирайте периферната изчислителна среда.
Разработвайте, обучавайте и оптимизирайте AI модели за крайно внедряване.
Внедрете практични AI решения на крайни устройства.
Оценете и подобрете производителността на моделите, разгърнати на ръба.
Обърнете внимание на етични съображения и съображения за сигурност в приложенията на Edge AI.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, специалисти по данни и AI практици, които желаят да използват TensorFlow Lite за Edge AI приложения.
До края на това обучение участниците ще могат:
Разберете основите на TensorFlow Lite и ролята му в Edge AI.
Разработвайте и оптимизирайте AI модели с помощта на TensorFlow Lite.
Разположете TensorFlow Lite модели на различни крайни устройства.
Използвайте инструменти и техники за преобразуване и оптимизиране на модела.
Внедрете практически Edge AI приложения с помощта на TensorFlow Lite.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да овладеят технологиите зад автономните системи.
До края на това обучение участниците ще могат:
Проектирайте и внедрявайте AI модели за автономно вземане на решения.
Разработване на алгоритми за управление за автономна навигация и избягване на препятствия.
Осигурете безопасност и надеждност в автономни системи, захранвани с AI.
Интегрирайте автономни системи със съществуваща роботика и AI рамки.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да прилагат AI техники за оптимизиране на управлението на добива в производството на полупроводници.
До края на това обучение участниците ще могат:
Анализирайте производствените данни, за да идентифицирате факторите, влияещи върху нивата на добива.
Внедрете AI алгоритми за подобряване на процесите на управление на добива.
Оптимизирайте производствените параметри, за да намалите дефектите и да подобрите добивите.
Интегрирайте управлявано от AI управление на добивите в съществуващи производствени работни процеси.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да прилагат авангардни AI техники за автоматизация на дизайна на полупроводници, подобрявайки ефективността, точността и иновациите в дизайна и проверката на чипове.
До края на това обучение участниците ще могат:
Приложете усъвършенствани AI техники за оптимизиране на процесите на проектиране на полупроводници.
Интегрирайте модели за машинно обучение в EDA инструменти за подобрена проверка на дизайна.
Разработвайте управлявани от AI решения за сложни дизайнерски предизвикателства при производството на чипове.
Използвайте невронни мрежи за подобряване на точността и скоростта на автоматизацията на дизайна.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да разберат и прилагат AI техники за оптимизиране на процесите на производство на полупроводници.
До края на това обучение участниците ще могат:
Разберете AI методологиите за оптимизиране на процесите при производството на чипове.
Внедрете AI модели, за да увеличите добива и да намалите дефектите.
Анализирайте данните от процеса, за да идентифицирате ключови параметри за оптимизация.
Прилагайте техники за машинно обучение за фина настройка на производствените процеси на полупроводници.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към участници на средно ниво, които желаят да автоматизират и управляват работни процеси за машинно обучение, включително обучение по модел, валидиране и внедряване с помощта на Apache Airflow.
До края на това обучение участниците ще могат:
Настройте Apache Airflow за оркестрация на работния процес на машинно обучение.
Автоматизирайте задачите за предварителна обработка на данни, обучение на модели и валидиране.
Интегрирайте Airflow с рамки и инструменти за машинно обучение.
Внедрете модели за машинно обучение с помощта на автоматизирани конвейери.
Наблюдавайте и оптимизирайте работните процеси на машинно обучение в производството.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти по киберсигурност от средно до напреднало ниво, които желаят да повишат уменията си в откриване на заплахи, управлявано от AI, и реагиране на инциденти.
До края на това обучение участниците ще могат:
Внедрете усъвършенствани AI алгоритми за откриване на заплахи в реално време.
Персонализирайте AI модели за конкретни предизвикателства пред киберсигурността.
Разработете автоматизирани работни процеси за реакция на заплахи.
Защитете управляваните от AI инструменти за сигурност срещу противникови атаки.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и разработчици на средно ниво, които желаят да прилагат ефективно алгоритми за машинно обучение, използвайки средата Google Colab.
До края на това обучение участниците ще могат:
Настройте и навигирайте Google Colab за проекти за машинно обучение.
Разбиране и прилагане на различни алгоритми за машинно обучение.
Използвайте библиотеки като Scikit-learn, за да анализирате и прогнозирате данни.
Прилагане на контролирани и неконтролирани модели на обучение.
Оптимизирайте и оценявайте ефективно моделите за машинно обучение.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно до напреднало ниво, инженери по машинно обучение, изследователи в дълбокото обучение и експерти по компютърно зрение, които желаят да разширят знанията и уменията си в дълбокото обучение за генериране на текст към изображение.
До края на това обучение участниците ще могат:
Разберете усъвършенствани архитектури за дълбоко обучение и техники за генериране на текст към изображение.
Внедрете сложни модели и оптимизации за висококачествен синтез на изображения.
Оптимизирайте производителността и скалируемостта за големи масиви от данни и сложни модели.
Настройте хиперпараметрите за по-добра производителност и обобщение на модела.
Интегрирайте Stable Diffusion с други рамки и инструменти за дълбоко обучение
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти по киберсигурност на ниво начинаещи, които искат да се научат как да използват AI за подобрени възможности за откриване на заплахи и реагиране.
До края на това обучение участниците ще могат:
Разберете AI приложенията в киберсигурността.
Внедрете AI алгоритми за откриване на заплахи.
Автоматизирайте реакцията при инциденти с AI инструменти.
Интегрирайте AI в съществуваща инфраструктура за киберсигурност.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи до анализатори на данни на средно ниво и специалисти по данни, които желаят да използват Weka за изпълнение на задачи за извличане на данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
Инсталирайте и конфигурирайте Weka.
Разберете Weka средата и работната маса.
Изпълнявайте задачи за извличане на данни с помощта на Weka.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни на средно ниво, които искат да се научат как да използват RapidMiner за оценка и проектиране на стойности и да използват аналитични инструменти за прогнозиране на времеви редове.
До края на това обучение участниците ще могат:
Научете се да прилагате методологията CRISP-DM, да изберете подходящи алгоритми за машинно обучение и да подобрите изграждането и производителността на модела.
Използвайте RapidMiner, за да оцените и проектирате стойности и да използвате аналитични инструменти за прогнозиране на времеви редове.
Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, инженери по машинно обучение и изследователи на компютърно зрение, които желаят да използват Stable Diffusion за генериране на висококачествени изображения за различни случаи на употреба.
До края на това обучение участниците ще могат:
Разберете принципите на Stable Diffusion и как работи за генериране на изображения.
Изградете и обучете Stable Diffusion модели за задачи за генериране на изображения.
Приложете Stable Diffusion към различни сценарии за генериране на изображения, като вписване, изрисуване и превод от изображение към изображение.
Оптимизирайте производителността и стабилността на Stable Diffusion модели.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към биолози, които искат да разберат как AlphaFold работи и да използват AlphaFold модели като ръководства в своите експериментални изследвания.
До края на това обучение участниците ще могат:
Разберете основните принципи на AlphaFold.
Научете как работи AlphaFold.
Научете как да интерпретирате AlphaFold прогнози и резултати.
Целта на този курс е да осигури основна компетентност в прилагането на Machine Learning методи в практиката. Чрез използването на Python програмния език и неговите различни библиотеки, и въз основа на множество практически примери този курс учи как да се използват най-важните строителни блокове на Machine Learning, как да се вземат решения за моделиране на данни, да се тълкуват резултатите от алгоритмите и да се валидират резултатите.
Нашата цел е да ви предоставим уменията да разберете и използвате най-основните инструменти от Machine Learning инструменталната кутия с увереност и да избягвате често срещаните грешки в приложенията Data Science.
Целта на този курс е да осигури обща компетентност в прилагането на методите на машинно обучение на практика. Чрез използването на езика за програмиране Python и неговите различни библиотеки и въз основа на множество практически примери, този курс учи как да използвате най-важните градивни елементи на машинното обучение, как да вземате решения за моделиране на данни, да интерпретирате резултатите от алгоритми и валидиране на резултатите.
Нашата цел е да ви дадем уменията да разбирате и използвате уверено най-фундаменталните инструменти от Machine Learning инструментариума и да избягвате често срещаните клопки на приложенията на Data Sciences.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да прилагат техники за инженеринг на функции за по-добра обработка на данни и постигане на получаване на по-добри модели за машинно обучение.
До края на това обучение участниците ще могат:
Настройте оптимална среда за разработка, включително всички необходими Python пакети.
Получете важна информация, като анализирате характеристиките на набор от данни.
Оптимизирайте моделите за машинно обучение чрез адаптиране на самите необработени данни.
Почистете и трансформирайте набори от данни в подготовка за машинно обучение.
Машинното обучение е клон на изкуствения интелект, при който компютрите имат способността да учат, без да са изрично програмирани.
Дълбокото обучение е подполе на машинното обучение, което използва методи, базирани на представяне на данни и структури за обучение, като например невронни мрежи.
Python е език за програмиране на високо ниво, известен със своя ясен синтаксис и четливост на кода.
В това обучение на живо, водено от инструктор, участниците ще се научат как да прилагат модели за задълбочено обучение за телекомуникации, използвайки Python, докато преминават през създаването на модел за задълбочено обучение за кредитен риск.
До края на това обучение участниците ще могат:
Разберете основните концепции на дълбокото обучение.
Научете приложенията и употребата на задълбочено обучение в телекомуникациите.
Използвайте Python, Keras и TensorFlow, за да създадете модели за дълбоко обучение за телекомуникации.
Изградете свой собствен модел за прогнозиране на отлив на клиенти с дълбоко обучение, използвайки Python.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и практика.
Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
Този курс е за хора, които вече имат опит в науката за данните и статистиката. Дадените обяснения са предназначени или да служат като напомняне на тези, които вече са запознати с концепциите, или да информират тези с подходящ опит.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват машинно обучение в Mathematica за анализ на данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
Изградете и обучете модели за машинно обучение.
Импортирайте и подгответе данни за машинно обучение.
Отделете данните за обучение от данните за теста.
Разгледайте задълбочено обучение и приложения за невронни мрежи в анализа на данни.
Machine Learning е клон на изкуствения интелект, при който компютрите имат способността да учат, без да са изрично програмирани. Python е език за програмиране, известен със своя ясен синтаксис и четливост. Той предлага отлична колекция от добре тествани библиотеки и техники за разработване на приложения за машинно обучение.
В това обучение на живо, водено от инструктор, участниците ще се научат как да прилагат техники и инструменти за машинно обучение за решаване на проблеми от реалния свят в банковата индустрия.
Участниците първо научават ключовите принципи, след което прилагат знанията си на практика, като изграждат свои собствени модели за машинно обучение и ги използват за изпълнение на редица екипни проекти.
Публика
Разработчици
Учени по данни
Формат на курса
Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към технически лица, които искат да се научат как да прилагат стратегия за машинно обучение, като същевременно максимизират използването на големи данни.
До края на това обучение участниците ще:
Разберете еволюцията и тенденциите за машинно обучение.
Научете как машинното обучение се използва в различни индустрии.
Запознайте се с наличните инструменти, умения и услуги за внедряване на машинно обучение в организация.
Разберете как машинното обучение може да се използва за подобряване на извличането и анализа на данни.
Научете какво е среден бекенд за данни и как се използва от бизнеса.
Разберете ролята, която големите данни и интелигентните приложения играят в различните индустрии.
Този обучителен курс е за хора, които биха искали да приложат Machine Learning в практически приложения за своя екип. Обучението няма да се потопи в технически подробности и ще се върти около основни концепции и бизнес/оперативни приложения на същите.
Целева аудитория
Инвеститори и AI предприемачи Мениджъри и инженери, чиято компания се впуска в пространството на AI Business Анализатори и инвеститори
Машинното обучение е клон на изкуствения интелект, при който компютрите имат способността да учат, без да са изрично програмирани. Python е език за програмиране, известен със своя ясен синтаксис и четливост. Той предлага отлична колекция от добре тествани библиотеки и техники за разработване на приложения за машинно обучение.
В това обучение на живо, водено от инструктор, участниците ще се научат как да прилагат техники за машинно обучение и инструменти за решаване на проблеми от реалния свят във финансовата индустрия.
Участниците първо научават ключовите принципи, след което прилагат знанията си на практика, като изграждат свои собствени модели за машинно обучение и ги използват за изпълнение на редица екипни проекти.
До края на това обучение участниците ще могат:
Разберете основните концепции в машинното обучение
Научете приложенията и употребата на машинното обучение във финансите
Разработете своя собствена стратегия за алгоритмична търговия, използвайки машинно обучение с Python
Публика
Разработчици
Учени по данни
Формат на курса
Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика
Целта на този курс е да предостави базови умения за прилагане на методите на машинно обучение на практика. Чрез използването на Scala езика за програмиране и неговите различни библиотеки и въз основа на множество практически примери, този курс учи как да използвате най-важните градивни елементи на машинното обучение, как да вземате решения за моделиране на данни, да интерпретирате резултатите от алгоритми и валидиране на резултатите.
Нашата цел е да ви дадем уменията да разбирате и използвате уверено най-фундаменталните инструменти от Machine Learning инструментариума и да избягвате често срещаните клопки на приложенията на Data Sciences.
Този обучителен курс е за хора, които биха искали да приложат основни Machine Learning техники в практически приложения.
Публика
Учени по данни и статистици, които са запознати с машинното обучение и знаят как да програмират R. Акцентът на този курс е върху практическите аспекти на подготовката, изпълнението, последващия анализ и визуализацията на данни/модел. Целта е да се даде практическо въведение в машинното обучение на участниците, които се интересуват от прилагането на методите на работа
Използват се специфични за сектора примери, за да се направи обучението подходящо за аудиторията.
В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как да използват технологичния стек на iOS Machine Learning (ML), докато преминават през създаването и внедряването на мобилно приложение за iOS.
До края на това обучение участниците ще могат:
Създайте мобилно приложение с възможност за обработка на изображения, анализ на текст и разпознаване на реч Достъп до предварително обучени ML модели за интегриране в iOS приложения Създайте персонализиран ML модел Добавете поддръжка на Siri Voice към iOS приложения Разберете и използвайте рамки като coreML, Vision, CoreGraphics и GamePlayKit Използвайте езици и инструменти като Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda и Spyder
Публика
Разработчици
Формат на курса
Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика
Тази тренировъчна сесия, базирана в класната стая, ще изследва техниките за машинно обучение с компютърно базирани примери и упражнения за решаване на казуси, като се използва подходящ програмен език
Този курс представя методите за машинно обучение в приложенията на роботиката.
Това е широк преглед на съществуващите методи, мотивации и основни идеи в контекста на разпознаването на образи.
След кратка теоретична подготовка участниците ще изпълнят прости упражнения, използвайки отворен код (обикновено R) или друг популярен софтуер.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и анализатори на данни, които желаят да автоматизират, оценяват и управляват прогнозни модели, използвайки възможностите за машинно обучение на DataRobot.
До края на това обучение участниците ще могат:
Заредете набори от данни в DataRobot, за да анализирате, оцените и проверите качеството на данните.
Изградете и обучете модели за идентифициране на важни променливи и постигане на целите за прогнозиране.
Интерпретирайте модели, за да създадете ценни прозрения, които са полезни при вземането на бизнес решения.
Наблюдавайте и управлявайте модели, за да поддържате оптимизирана производителност на прогнозиране.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, както и към по-малко технически лица, които желаят да използват Auto-Keras за автоматизиране на процеса на избор и оптимизиране на модел за машинно обучение.
До края на това обучение участниците ще могат:
Автоматизирайте процеса на обучение на високоефективни модели за машинно обучение.
Автоматично търсене на най-добрите параметри за модели за дълбоко обучение.
Изградете високоточни модели за машинно обучение.
Използвайте силата на машинното обучение за решаване на бизнес проблеми от реалния свят.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и софтуерни инженери, които желаят да използват AdaBoost за изграждане на усилващи алгоритми за машинно обучение с Python.
До края на това обучение участниците ще могат:
Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете изграждането на модели за машинно обучение с AdaBoost.
Разберете подхода за обучение в ансамбъл и как да приложите адаптивно усилване.
Научете как да изграждате AdaBoost модели за подобряване на алгоритмите за машинно обучение в Python.
Използвайте настройка на хиперпараметър, за да увеличите точността и производителността на AdaBoost модели.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и софтуерни инженери, които желаят да използват Random Forest за изграждане на алгоритми за машинно обучение за големи набори от данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да изграждате модели за машинно обучение с Random forest.
Разберете предимствата на Random Forest и как да го приложите, за да разрешите проблеми с класификацията и регресията.
Научете как да боравите с големи набори от данни и да интерпретирате множество дървета на решения в Random Forest.
Оценете и оптимизирайте производителността на модела за машинно обучение чрез настройка на хиперпараметрите.
Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват Google ML Kit за изграждане на модели за машинно обучение, които са оптимизирани за обработка на мобилни устройства.
До края на това обучение участниците ще могат:
Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да разработвате функции за машинно обучение за мобилни приложения.
Интегрирайте нови технологии за машинно обучение в Android и iOS приложения с помощта на ML Kit API.
Подобрете и оптимизирайте съществуващите приложения с помощта на ML Kit SDK за обработка и внедряване на устройството.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към технически лица с опит в машинното обучение, които искат да оптимизират моделите за машинно обучение, използвани за откриване на сложни модели в големи данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
Инсталирайте и оценете различни инструменти с отворен код AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA и др.)
Обучете висококачествени модели за машинно обучение.
Ефективно решаване на различни типове проблеми с контролирано машинно обучение.
Напишете само необходимия код, за да стартирате процеса на автоматизирано машинно обучение.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, анализатори на данни и разработчици, които желаят да изследват AutoML продукти и функции, за да създадат и внедрят персонализирани модели за обучение на ML с минимални усилия.
До края на това обучение участниците ще могат:
Разгледайте продуктовата линия AutoML, за да приложите различни услуги за различни типове данни.
Подгответе и етикетирайте набори от данни, за да създадете персонализирани ML модели.
Обучете и управлявайте модели за създаване на точни и честни модели за машинно обучение.
Правете прогнози, като използвате обучени модели, за да посрещнете бизнес целите и нуждите.
RapidMiner е софтуерна платформа за научни данни с отворен код за бързо създаване и разработка на прототипи на приложения. Той включва интегрирана среда за подготовка на данни, машинно обучение, задълбочено обучение, копаене на текст и прогнозен анализ.
В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще се научат как да използват RapidMiner Studio за подготовка на данни, машинно обучение и внедряване на предсказуем модел.
До края на това обучение участниците ще могат:
Инсталирайте и конфигурирайте RapidMiner
Подгответе и визуализирайте данни с RapidMiner
Валидирайте модели за машинно обучение
Комбиниране на данни и създаване на прогнозни модели
Операционализиране на прогнозния анализ в рамките на бизнес процес
Отстраняване на неизправности и оптимизиране RapidMiner
Публика
Учени по данни
Инженери
Разработчици
Формат на курса
Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика
Забележка
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
This instructor-led, live training in България (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.
By the end of this training, participants will be able to:
Apply core statistical methods to pattern recognition.
Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
Implement advanced techniques for complex problem-solving.
Improve prediction accuracy by combining different models.
Pattern Matching е техника, използвана за локализиране на определени модели в изображение. Може да се използва за определяне на съществуването на определени характеристики в заснето изображение, например очаквания етикет върху дефектен продукт във фабрична линия или определените размери на компонент. Той е различен от "Pattern Recognition" (който разпознава общи модели, базирани на по-големи колекции от свързани проби) по това, че конкретно диктува какво търсим, след което ни казва дали очакваният модел съществува или не.
Формат на курса
Този курс представя подходите, технологиите и алгоритмите, използвани в областта на съпоставянето на шаблони, както се прилага към Machine Vision.
Това обучение на живо, ръководено от инструктори (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни, които желаят да надхвърлят изграждането на ML модели и да оптимизират процеса на създаване, проследяване и внедряване на ML модели.
До края на това обучение участниците ще могат:
Инсталирайте и конфигурирайте MLflow и свързаните ML библиотеки и рамки.
Оценете важността на проследимостта, възпроизводимостта и разгръщането на ML модел
Внедрете ML модели в различни обществени облаци, платформи или локални сървъри.
Мащабирайте процеса на внедряване на ML, за да поемете множество потребители, които си сътрудничат по проект.
Настройте централен регистър, за да експериментирате, възпроизвеждате и разгръщате ML модели.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и специалисти по данни, които желаят да изграждат, разгръщат и управляват работни процеси за машинно обучение на Kubernetes.
До края на това обучение участниците ще могат:
Инсталирайте и конфигурирайте Kubeflow на място и в облака с помощта на AWS EKS (Elastic Kubernetes услуга).
Изградете, разположете и управлявайте работни потоци на ML въз основа на Docker контейнери и Kubernetes.
Изпълнявайте цели тръбопроводи за машинно обучение на различни архитектури и облачни среди.
Използване на Kubeflow за създаване и управление на преносими компютри Jupyter.
Изграждане на ML обучение, настройка на хиперпараметри и обслужване на работни натоварвания в множество платформи.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и специалисти по данни, които желаят да изграждат, разгръщат и управляват работни процеси за машинно обучение на Kubernetes.
До края на това обучение участниците ще могат:
Инсталирайте и конфигурирайте Kubeflow на място и в облака.
Изградете, разположете и управлявайте работни потоци на ML въз основа на Docker контейнери и Kubernetes.
Изпълнявайте цели тръбопроводи за машинно обучение на различни архитектури и облачни среди.
Използване на Kubeflow за създаване и управление на преносими компютри Jupyter.
Изграждане на ML обучение, настройка на хиперпараметри и обслужване на работни натоварвания в множество платформи.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да внедрят Machine Learning работни натоварвания на AWS EC2 сървър.
До края на това обучение участниците ще могат:
Инсталирайте и конфигурирайте Kubernetes, Kubeflow и друг необходим софтуер на AWS.
Използвайте EKS (Elastic Kubernetes Service), за да опростите работата по инициализиране на Kubernetes клъстер на AWS.
Създайте и разположете конвейер на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в производството.
Обучете и разположете TensorFlow ML модели в множество GPU и машини, работещи паралелно.
Използвайте други услуги, управлявани от AWS, за да разширите ML приложение.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да разположат Machine Learning работни натоварвания в облак Azure.
До края на това обучение участниците ще могат:
Инсталирайте и конфигурирайте Kubernetes, Kubeflow и друг необходим софтуер на Azure.
Използвайте Azure Kubernetes Service (AKS), за да опростите работата по инициализиране на Kubernetes клъстер в Azure.
Създайте и разположете конвейер на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в производството.
Обучете и внедрите TensorFlow ML модели в множество GPU и машини, работещи паралелно.
Използвайте други услуги, управлявани от AWS, за да разширите ML приложение.
Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да пишат, зареждат и изпълняват модели за машинно обучение на много малки вградени устройства.
До края на това обучение участниците ще могат:
Инсталирайте TensorFlow Lite.
Заредете модели за машинно обучение на вградено устройство, за да му позволите да открива реч, да класифицира изображения и т.н.
Добавете AI към хардуерни устройства, без да разчитате на мрежова свързаност.
Read more...
Последна актуализация:
Oтзиви от потребители(24)
Хънтър е невероятен, много ангажиращ, изключително информиран и представителен. Много добре направено.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Курс - Artificial Intelligence (AI) Overview
Машинен превод
VM е хубава идея
Vincent - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Курс - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
Машинен превод
I thought the trainer was very knowledgeable and answered questions with confidence to clarify understanding.
Jenna - TCMT
Курс - Machine Learning with Python – 2 Days
The clarity with which it was presented
John McLemore - Motorola Solutions
Курс - Deep Learning for Telecom (with Python)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Курс - MLflow
The way of transferring knowledge and the knowledge of the trainer.
Jakub Rękas - Bitcomp Sp. z o.o.
Курс - Machine Learning on iOS
The explaination
Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore
Курс - Machine Learning with Python – 4 Days
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life™
Курс - Kubeflow
The enthusiasm to the topic. The examples he made an he explained it very well. Sympatic. A little to detailed for beginners. For managers, it could be more abstract in fewer days. But it was designed to fit and we had a good alignment in advance.
Benedikt Chiandetti - HDI Deutschland Bancassurance Kundenservice GmbH
Курс - Machine Learning Concepts for Entrepreneurs and Managers
The trainer explained the content well and was engaging throughout. He stopped to ask questions and let us come to our own solutions in some practical sessions. He also tailored the course well for our needs.
Robert Baker
Курс - Deep Learning with TensorFlow 2.0
Convolution filter
Francesco Ferrara
Курс - Introduction to Machine Learning
Tomasz really know the information well and the course was well paced.
Raju Krishnamurthy - Google
Курс - TensorFlow Extended (TFX)
Organization, adhering to the proposed agenda, the trainer's vast knowledge in this subject
Ali Kattan - TWPI
Курс - Natural Language Processing with TensorFlow
The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Курс - Applied AI from Scratch in Python
I liked the lab exercises.
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Курс - Machine Learning
In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.
Sacha Nandlall
Курс - Python for Advanced Machine Learning
Very flexible.
Frank Ueltzhöffer
Курс - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
Paul Lee
Курс - TensorFlow for Image Recognition
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Курс - Neural Network in R
We have gotten a lot more insight in to the subject matter. Some nice discussion were made with some real subjects within our company.
Sebastiaan Holman
Курс - Machine Learning and Deep Learning
The global overview of deep learning.
Bruno Charbonnier
Курс - Advanced Deep Learning
The topic is very interesting.
Wojciech Baranowski
Курс - Introduction to Deep Learning
Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Курс - Introduction to the use of neural networks
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
Курс - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
