Курс за обучение по Машинно учене алгоритми в Julia

Товато обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е направено за данни научни работници и софтуерни инженери, които искат да използват AdaBoost за изграждане на алгоритми за бустинг за машинно обучение с Python.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят нужната среда за разработка, за да започнат изграждането на модели за машинно обучение с AdaBoost.
• Разберат подхода за обучение с ансамбли и как да имплементират адаптивен бустинг.
• Научат как да изграждат модели с AdaBoost, за да подобряват алгоритмите за машинно обучение в Python.
• Използват настройка на хиперпараметри, за да увеличат точността и ефективността на моделите с AdaBoost.

Този курс обхваща AI (инфазиране Machine Learning и Deep Learning) в Automotive Индустрия. Той помага да се определи каква технология може (потенциално) да се използва в много ситуации в автомобила: от проста автоматизация, разпознаване на изображенията до автономно вземане на решения.

Изследването на основите на изкуствения интелект разкрива как интелигентните технологии преоформят дигиталната стратегия, автоматизацията и вземането на решения в корпоративните операции. Разглежда основни концепции, обхващащи историята на ИИ, рамки за решаване на проблеми, представяне на знания, разсъждения при несигурност и парадигми на машинното обучение, заедно с комуникация, възприятие и автономни действия. Насочва ръководители и архитекти да оценяват възможностите за трансформация, управлявана от ИИ, да преценяват нововъзникващи технологични тенденции и да интегрират практически интелигентни решения за ускоряване на бизнес гъвкавостта.

Това обучението, водено от инструктор, в реално време в България (онлайн или на място), е насочено към биолози, които желаят да разберат как функционира AlphaFold и да използват моделите на AlphaFold като насоки в своите експериментални изследвания.

В края на това обучение участниците ще могат:

• Да разберат основните принципи на AlphaFold.
• Научат как функционира AlphaFold.
• Научат как да интерпретират предсказанията и резултатите от AlphaFold.

Изкуствената невронна мрежа е модел на изчислителни данни, използван при разработването на Artificial Intelligence (AI) системи, способни да изпълняват „интелигентни“ задачи. Neural Networks обикновено се използват в Machine Learning (ML) приложения, които сами по себе си са едно изпълнение на AI. Deep Learning е подмножество на ML.

"Приложен изкуствен интелект от нулата с Python" предоставя на програмисти и анализатори на данни основни техники за изграждане на решения за машинно обучение от самото начало с помощта на Python. Обхваща основните принципи на класификация и регресия при контролирано обучение, клъстеризация и откриване на аномалии при неконтролирано обучение, както и усъвършенствани архитектури на невронни мрежи. Разглежда утвърдени методи за работа с scikit-learn, Apache Spark MLlib и Jupyter notebooks за практическо разработване на AI. Помага на професионалистите да внедряват приложни ML модели, да оценяват ограниченията на алгоритмите и да изпълняват приложни проекти за решаване на реални проблеми.

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.

Този курс с инструктор, провеждан жив (онлайн или на място), представлява въведение в областта на разпознаването на модели и машинното обучение. Той засяга практическото приложение в статистика, компютърни науки, обработка на сигнали, компютърно зрение, миниране на данни и биоинформатика.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Прилагат основни статистически методи в разпознаването на модели.
• Използват ключови модели като невронни мрежи и метод на ядра за анализ на данни.
• Имплементират напреднали техники за решения на сложни проблеми.
• Повишават точността на предвиждането чрез комбиниране на различни модели.

Този курс с инструктор, проведен на живо (онлайн или на място), е предназначен за разработчици с средно ниво знания, данъчни научници и практици на изкуствен интелект, които искат да използват TensorFlow Lite за приложения на Edge AI.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на TensorFlow Lite и неговата роля в Edge AI.
• Развиват и оптимизират модели на изкуствен интелект с TensorFlow Lite.
• Разгръщат модели на TensorFlow Lite на различни уреди на края.
• Използват инструменти и техники за преобразуване и оптимизиране на модели.
• Реализират практични приложения на Edge AI с TensorFlow Lite.

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.

Kubeflow е отворен източник платформа, направена за оптимизиране на създаването, обучаването и разграждането на машинно самообучение зареждане в Kubernetes.

Това управляемо обучение (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на ниво начинаещ до среден, които искат да изграждат надежди ML работни потоци с Kubeflow.

След завършването на това обучение, участниците ще придобият уменията да:

• Навигирам в екосистемата Kubeflow и нейните основни компоненти.
• Изграждаме възпроизводими работни потоци с Kubeflow Pipelines.
• Провеждаме масштабиращи се задания за обучение в Kubernetes.
• Разграждаме машинни модели ефективно, използвайки Kubeflow Serving.

Формат на курса

• Ръководени презентации и колаборативни дискусии.
• Практически лаборатории с реални компоненти на Kubeflow.
• Приложни упражнения за изграждане на цели ML работни потоци.

Опции за персонализация на курса

• Персонализирани версии на това обучение могат да бъдат организирани, за да се подобрят според технологичния стек и проектните изисквания на вашата команда.

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.

Товата обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към разработчици, които искат да използват Google’s ML Kit за създаване на машинни модели, оптимизирани за обработка на мобилни устройства.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Настройте необходимата среда за разработка за създаване на характеристики на машинно обучение за мобилни приложения.
• Интегрирайте нови технологии за машинно обучение в Android и iOS приложения, използвайки ML Kit API-та.
• Улучшавайте и оптимизирайте съществуващи приложения, използвайки ML Kit SDK за обработка и развертане на устройството.

Товата обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към данъчни учени и софтуерни инженери, които искат да използват Random Forest за изграждане на алгоритми за машинно обучение за големи набори данни.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят необходимата разработвателска среда за започване на изграждане на модели за машинно обучение с Random forest.
• Разберат предимствата на Random Forest и как да го имплементират за решаване на класификационни и регресионни проблеми.
• Научат как да обработват големи набори данни и да интерпретират множество решаващи дървета в Random Forest.
• Оценят и оптимизират производителността на моделите за машинно обучение чрез настройване на хиперпараметрите.

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.