Курс за обучение по Въведение в ИИ в производството на полупроводници

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към участници с различен опит, които желаят да използват платформата AutoML на Google за създаване на персонализирани чатботове за различни приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на разработването на чатботове.
• Навигират в Google Cloud Platform и да достигат до AutoML.
• Подготвят данни за обучение на модели за чатботове.
• Обучават и оценяват персонализирани модели за чатботове, използвайки AutoML.
• Внедряват и интегрират чатботове в различни платформи и канали.
• Следят и оптимизират представянето на чатботовете във времето.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) предоставя въведение в областта на разпознаването на образи и машинното обучение. Засягат се практически приложения в статистиката, компютърните науки, обработката на сигнали, компютърното зрение, извличането на данни и биоинформатиката.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Прилагат основни статистически методи за разпознаване на образи.
• Използват ключови модели като невронни мрежи и ядрови методи за анализ на данни.
• Внедряват напреднали техники за решаване на сложни проблеми.
• Подобряват точността на прогнозите чрез комбиниране на различни модели.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да прилагат управлявани от ИИ техники за прогнозна поддръжка в производството на полупроводници, за да подобрят производствената ефективност и да намалят неочакваните откази на оборудването.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Внедряват ИИ модели за предвиждане на откази на оборудването в производството на полупроводници.
• Анализират данни за поддръжка, за да идентифицират модели и тенденции, указващи потенциални проблеми.
• Интегрират управлявана от ИИ прогнозна поддръжка в съществуващите производствени работни потоци.
• Намаляват времето за престой и разходите за поддръжка чрез проактивно управление на оборудването.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни на средно ниво, които желаят да научат как да използват RapidMiner за оценка и проектиране на стойности и да прилагат аналитични инструменти за прогнозиране на времеви редове.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Научат как да прилагат методологията CRISP-DM, да избират подходящи алгоритми за машинно обучение и да подобряват изграждането и производителността на моделите.
• Използват RapidMiner за оценка и проектиране на стойности и да прилагат аналитични инструменти за прогнозиране на времеви редове.