Machine Learning обучение в България

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 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, проведен на живо (онлайн или на място), е предназначен за разработчици на умни системи на средно ниво, инженери на машинен учене и системни архитекти, които искат да оптимизират модели на умна система за разпространение на периферни устройства.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат предизвикателствата и изискванията за разпространение на модели на умна система на периферни устройства.
• Прилагат техники за компресия на модели, за да намалят големината и сложността на модели на умна система.
• Използват методи за квантизация, за да подобрят ефикасността на моделите на периферно оборудване.
• Прилагат техники за подрязване и други оптимизации, за да подобрят изпълнението на моделите.
• Разпространяват оптимизирани модели на умна система на различни периферни устройства.

Този курс, воден от инструктор (онлайн или на място), е предназначен за разработчици на средно ниво, научни работници по данни и техноложки ентусиасти, които искат да придобият практични умения за развертане на AI модели на устройства за обработка на периферния сигнал за различните приложения.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат принципите на Edge AI и неговите предимства.
• Настройват и конфигурират средата за обработка на периферния сигнал.
• Развиват, обучават и оптимизират AI модели за развертане на периферните устройства.
• Имплементират практични решения на AI на периферните устройства.
• Оценяват и подобряват производителността на модели, развернати на периферните устройства.
• Адресират етични и сигурностни разглеждания в приложенията на Edge AI.

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.

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.

Товата обучение с инструктор (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на напреднал ниво, които искат да овладеят технологиите за автономни системи.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират и имплементират AI модели за автономно взимане на решения.
• Развиват алгоритми за управление за автономно навигация и избегване на препречвания.
• Обединяват безопасност и надеждност в AI-осигурени автономни системи.
• Интегрират автономни системи с съществуващите роботични и AI рамки.

Този обучаван от инструктор, жив тренинг в България (онлайн или на място), е насочен към продвинатите професионалисти, които желаят да усъвършенстват разбирането си за компютърното зрение и да изследват възможностите на TensorFlow за създаване на сложни модели за зрение, използвайки Google Colab.

По края на този тренинг, участниците ще могат да:

• Създават и обучават конволюционни невронни мрежи (CNN) с TensorFlow.
• Използват Google Colab за масштабируемо и ефективно развитие на модели в облака.
• Прилагат техники за предварителна обработка на снимки за задачи на компютърното зрение.
• Разпространяват модели за компютърно зрение за реални приложения.
• Използват преносимо обучение, за да подобрят ефективността на моделите CNN.
• Визуализират и тълкуват резултатите от модели за класификация на снимки.

Това обучение под ръководството на преподавател (онлайн или на място) е насочено към професионалисти с висок ниво, които искат да подобрят своите знания за модели на машинно обучение, уменията си в оптимизиране на хиперпараметрите и да научат как да внедряват моделите ефективно, използвайки Google Colab.

По завършването на това обучение участниците ще могат:

• Да имплементират разширените модели на машинно обучение, използвайки популярни фреймворкове като Scikit-learn и TensorFlow.
• Да оптимизират производителността на моделите чрез оптимизация на хиперпараметрите.
• Да внедряват модели на машинно обучение в реални приложения, използвайки Google Colab.
• Да сътрудничат и управляват масштабни проекти за машинно обучение в Google Colab.

Това ръководено от инструктор, живо обучение на място България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на среден ниво, които искат да приложат техники на изкуствен интелигент за оптимизиране на управлението на добив в производство на полупроводници.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Анализират производствени данни за определяне на фактори, влияещи върху добивните тарифи.
• Въвеждат алгоритми на AI за подобряване на процесите за управление на добив.
• Оптимизират производствени параметри за намаляване на дефектите и подобряване на добива.
• Интегрират AI-базирано управление на добив в съществуващите производствени работилници.

Товата обучение под ръководство на инструктор, провеждащо се онлайн или на място, е предназначено за професионалисти от бизнес и изкуствен интелигент с среден нивок, които искат да приложат машинно обучение в бизнес, прогнозиране и системи, управлявани от изкуствен интелигент, използвайки реални случаи и инструменти базирани на Python.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат как машинното обучение се вписва в изкуствен интелигент и бизнес стратегия.
• Прилагат техники на надзорно и ненадзорно обучение към структурирани бизнес проблеми.
• Подготовят и трансформират данни за моделиране.
• Използват невронни мрежи за задачи на класификация и предсказване.
• Извършват прогнозиране на продажби с помощта на статистически и базирани на машинно обучение методи.
• Прилагат кластеризация и минериране на правила за асоциации за сегментация на клиенти и откриване на модели.

Това обучение с инструктор и живо участие (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднал ниво, които искат да прилагат най-новите AI техники в автоматизацията на проектирането на полупроводници, подобрявайки ефективността, точността и иновациите в дизайна и проверката на чипове.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Прилагат напреднали AI техники за оптимизиране на процесите по проектиране на полупроводници.
• Интегрират модели на машинно обучение в EDA инструменти за подобрена проверка на дизайна.
• Развиват AI-ориентирани решения за сложни предизвикателства при производството на чипове.
• Използват невронни мрежи за подобряване на точността и скоростта на автоматизацията на дизайна.

Това инструкторско, живо обучение в България (онлайн или на място) е направено за данни научници и разработчици на средно ниво, които искат да разберат и приложат техники за дълбоко учене, използвайки средата Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройте и навигайте Google Colab за проекти за дълбоко учене.
• Разберете основните принципи на невромрежите.
• Реализирайте модели за дълбоко учене с TensorFlow.
• Обучавайте и оценявайте модели за дълбоко учене.
• Използвайте напреднали функции на TensorFlow за дълбоко учене.

Товато инструкторово, живо обучение в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти с междуинстинвен опит, които искат да разберат и приложат техники на изкуствен интелект за оптимизиране на процесите по производство на полупроводници.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат методи на изкуствен интелект за оптимизиране на процесите по производство на чипове.
• Приложат модели на изкуствен интелект за подобряване на отдаването и намаляване на дефектите.
• Анализират данни от процеса, за да идентифицират ключови параметри за оптимизация.
• Прилагат техники на машинно обучение за прецизно настройване на процесите по производство на полупроводници.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за участници с среден ниво, които искат да автоматизират и управляват работни процеси на машинен обучение, включително обучение, валидиране и развертяване на модели с използване на Apache Airflow.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройте Apache Airflow за оркестрация на работни процеси на машинен обучение.
• Автоматизирайте задачи за предобработка на данни, обучение на модели и валидация.
• Интегрирайте Airflow с рамки и инструменти за машинен обучение.
• Развертете модели на машинен обучение с използване на автоматизирани пиплайни.
• Мониторирайте и оптимизирайте работни процеси на машинен обучение в продукция.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към по-напреднали данни учени и програмисти, които желаят да прилагат алгоритми за машинно учение ефективно в средата Google Colab.

По завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват и навигирам Google Colab за проекти по машинно учение.
• Разбиращ и прилагат различни алгоритми за машинно учение.
• Използват библиотеки като Scikit-learn за анализ и прогноза на данни.
• Реализират надзорувани и безнадзорувани модели за машинно учение.
• Оптимизират и оценяват моделите за машинно учение ефективно.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да изследват най-съвременните XAI техники за модели на задълбочено обучение, с фокус върху изграждането на интерпретируеми AI системи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете предизвикателствата на обяснимостта в дълбокото обучение.
• Внедрете усъвършенствани XAI техники за невронни мрежи.
• Интерпретирайте решенията, взети от модели на дълбоко обучение.
• Оценете компромисите между производителност и прозрачност.

Товата учения, провеждана от инструктор (онлайн или на място), е насочена към специалисти по данни и разработчици, които искат да използват модели за машинно обучение с ML.NET за автоматично извеждане на прогнози от изпълнени анализи на данни за корпоративни приложения.

До края на това учение участниците ще могат да:

• Инсталират ML.NET и да го интегрират в средата за разработка на приложения.
• Разбират принципите на машинното обучение, стоящи зад инструментите и алгоритмите на ML.NET.
• Създават и обучават модели за машинно обучение, за да правят прогнози с предоставените данни интелигентно.
• Оценяват производителността на модел за машинно обучение, използвайки метриките на ML.NET.
• Оптимизират точността на съществуващите модели за машинно обучение, базирани на рамката на ML.NET.
• Прилагат концепциите за машинно обучение на ML.NET към други приложения в областта на данните.

Товата обучение с инструктор, провеждащо се в България (онлайн или на място), е направено за професионалисти в областта на данните с среден ниво, които искат да прилагат техники за машинно обучение за решение на бизнес проблеми, базирани на данни, включително прогнозиране на продажби и предсказателно моделиране с помощта на нейронни мрежи.

След завършването на това обучение, участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции и видове машинно обучение.
• Прилагат ключови алгоритми за класификация, регресия, кластеризация и асоциационен анализ.
• Извършват експлоративен анализ на данните и подготовка на данните с помощта на Python.
• Използват нейронни мрежи за задачи на нелинейно моделиране.
• Въвеждат предсказателно анализиране за бизнес прогнозиране, включително данни за продажби.
• Оценяват и оптимизират изпълнението на моделите с помощта на визуални и статистически техники.

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

Товата обучение под ръководство на инструктор (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в киберсигурността на среден до напреднал ниво, които желаят да подобрят своите умения в AI-управлявана детекция на заплахи и реагиране при инциденти.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Въвеждат напреднали AI алгоритми за детекция на заплахи в реално време.
• Персонализират AI модели за специфични предизвикателства в киберсигурността.
• Разработват автоматизирани работи за реагиране при заплахи.
• Защитават AI-управлявани инструменти за сигурност срещу противнически атаки.

Този курс с инструкторско ръководство в режиме на online или на място е направен за професионалисти в областта на киберсигурността с начален ниво, които искат да научат как да използват изкуствен интелигент за подобрено откриване и реагиране на заплахи.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат приложенията на изкуствен интелигент в киберсигурността.
• Прилагат алгоритми на изкуствен интелигент за откриване на заплахи.
• Автоматизират реакцията на инциденти с инструменти на изкуствен интелигент.
• Интегрират изкуствен интелигент в съществуващата киберсигурност инфраструктура.

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.

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.

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.

"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.

Deep Reinforcement Learning (DRL) обединява принципите на обучение чрез подкрепление с архитектури на дълбокото обучение, за да позволява на агенти да вземат решения чрез взаимодействие с тяхната среда. Той е основа на много съвременни достижения в областта на изкуственото интелигентно, като автономно водене, управление на роботи, алгоритмично търгуване и адаптивни системи за препоръки. DRL позволява на изкуствен агент да научи стратегии, оптимизира политики и взема автономни решения, базирани на опит и грешка, чрез обучение с подкрепление.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е направено за разработчици и данни научници с средно ниво, които искат да научат и приложат техники на Deep Reinforcement Learning, за да създават интелигентни агенти, способни да вземат автономни решения в сложни среди.

Към края на това обучение, участниците ще могат да:

• Разберат теоретическите основи и математическите принципи на обучението чрез подкрепление.
• Имплементират ключови алгоритми на RL, включително Q-Learning, Policy Gradients и Actor-Critic методи.
• Създават и обучават агенти на Deep Reinforcement Learning с TensorFlow или PyTorch.
• Прилагат DRL на реални приложения, като игри, роботика и оптимизация на решения.
• Отстраняват грешки, визуализират и оптимизират обучавателната производителност с помощта на съвременни инструменти.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и водени дискусии.
• Практическо упражнение и имплементации.
• Демонстрации на живо кодиране и приложения на проекти.

Опции за персонализация на курса

• За заповядане на персонализирана версия на този курс (например, използване на PyTorch вместо TensorFlow), моля свържете се с нас, за да уредите.

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.

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.

Тази 8-дневна програма предоставя пълно пътешествие от усъществени Python инженерни основи до продължаващото проектиране на ИИ системи. Участниците развиват дисциплинирани практики за програмиране, овладават статистически и методи за дълбоко учене и създават производствено готови генеративни ИИ и агентни системи. Фокусът е върху надеждността, оценката, безопасността и реалната разпространяемост, а не само върху експерименти.

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.

Повишете експертизата си в областта на науката за данни с този изчерпателен курс по машинно обучение, който обхваща основни алгоритми, включително Наивен Бейс, Дървета на вземане на решения, Невронни мрежи, Машини с поддържащи вектори и техники за кластеризация. Набавете си практически опит с теоретични основи и практико приложими решения, използвайки реални примери. Идеален е за анализатори на данни, софтуерни инженери, ентусиасти в областта на изкуствения интелект и бизнес професионалисти, търсещи начини да прилагат решения за машинно обучение. Овладяйте метрики за оценка на класификацията, крос-валидация, компромиса между смещение и вариация и основи на дълбокото обучение, за да изградите надеждни прогнозни модели.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към изследователи и разработчици, които желаят да използват Chainer за изграждане и обучение на невронни мрежи в Python, като същевременно правят кода лесен за отстраняване на грешки.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да разработвате модели на невронни мрежи.
• Дефинирайте и внедрявайте модели на невронни мрежи, като използвате разбираем изходен код.
• Изпълнявайте примери и модифицирайте съществуващите алгоритми, за да оптимизирате моделите за обучение на задълбочено обучение, като същевременно използвате GPU за висока производителност.

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.

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 обучение, водено от инструктор и провеждано в реално време в България (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни, които искат да ускорят приложения за машинно обучение в реално време и да ги разгърнат в мащаб.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират софтуерния пакет OpenVINO.
• Ускорят приложение за компютърно зрение, използвайки FPGA.
• Изпълняват различни слоеве на CNN върху FPGA.
• Мащабираят приложението в множество възли в клъстер Kubernetes.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват TensorFlow за анализ на потенциални данни за измами.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да създадат модел за откриване на измами в Python и TensorFlow.
• Да изградят линейни регресии и модели на линейна регресия за предсказване на измами.
• Да разработят цялостно AI приложение за анализиране на данни за измами.

Машинното обучение е ветвьава от изкуствения интелект, при която компютрите имат способността да учат без явно програмиране.

Дълбокото обучение е подполе на машинното обучение, което използва методи базирани на обучаване за представяне и структури на данни като невронни мрежи.

Python е високо ниво програмски език, известен със своята ясна синтакса и читаемост на кода.

В този инструкторски воден жив тренинг, участниците ще научат как да имплементират модели за дълбоко обучение в телекомуникационния сектор, като стъпват през създаването на модел за кредитен риск.

По края на тренинга, участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции на дълбокото обучение.
• Научат приложенията и използването на дълбокото обучение в телекомуникационния сектор.
• Използват Python, Keras и TensorFlow за създаване на модели за дълбоко обучение в телекомуникационния сектор.
• Създадат собствен модел за предвиждане на оттегляне на клиенти, използвайки Python.

Формат на курса

• Интерактивен лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Работа в реална среда.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализиран тренинг за този курс, моля свържете се с нас за аранжиране.

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.

Тази инструктажна, насочена към живото обучение в България (онлайн или на място) е предназначена за разработчици или учени по данни, които желаят да използват Horovod за извършване на разпределено обучение в областта на дълбокото обучение и да го мащабират за работа на множество GPU паралелно.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят необходимата среда за разработка, за да започнат да изпълняват обучения по дълбоко обучение.
• Инсталират и конфигурират Horovod за обучение на модели с TensorFlow, Keras, PyTorch и Apache MXNet.
• Мащабират обучението по дълбоко обучение с Horovod, за да работи на множество GPU.

Тази практична тренировка с инструктор е разработена като естествено продължение на курса Python за анализ на данни.

Той запознава участниците с основните концепции на машинното обучение и показва как те могат да се прилагат директно за задачи по анализ на данни като предсказване, класификация и сегментация.

Акцентът е върху разбирането как работи машинното обучение на практика, използвайки познати инструменти като Python, Pandas и Jupyter Notebook, без да се изисква задълбочени математически познания.

Този курс е за хора, които вече имат задна фона за данни и статистика. Обясненията са предназначени както да напомнят на тези, които вече са запознати с концепциите, така и да информират тези с подходяща задна фона.

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.

Този обучающий курс е предназначен за хора, които искат да приложат основни методи на машинното обучение в практически приложения.

Целева аудитория

Данни учени и статистици, които имат някакъв опит с машинното обучение и знают как да програмират на R. Настоящият курс се концентрира върху практически аспекти на подготвка на данни/модели, изпълнение, последователен анализ и vizualizacija. Целта е да даде практическо въведение към машинното обучение за участниците, които са заинтересовани да прилагат методите на работно място.

Секторни конкретни примери се използват, за да направят обучението актуално и релевантно за аудиторията.

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.

Този курс представя методи на машинно обучение в приложения за робототехника.

Това е обширно представяне на съществуващи методи, мотиви и основни идеи в контекста на разпознаване на шаблони.

След кратък теоретичен преглед, участниците ще изпълнят просто упражнение, използвайки отворен код (обикновено R) или друго популярно програмно обеспечение.

Това обучение, водено от инструктор, проведено в България (онлайн или на място), е насочено към професионалисти с промежуточна квалификация – анализатори на данни, програмисти или аспиранти-аналитици на данни, които искат да прилагат техники на машинното обучение в Python, за да извличат полезни заключения, правят прогнози и автоматизират решенията базирани на данни.

Към края на курса участниците ще могат да:

• Разберат и разграничават основните парадигми на машинното обучение.
• Изследват техники за препроцеждане на данни и метрики за оценка на моделите.
• Прилагат алгоритми на машинното обучение за решаване на реални проблеми с данни.
• Използват библиотеките на Python и Jupyter тетрадки за практически разработки.
• Създават модели за прогноза, класификация, препоръка и кластериране.

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 обучение, водено от инструктор (онлайн или на местоприбоя), е насочено към разработчици и специалисти по данни, които желаят да използват TensorFlow 2.x за създаване на прогнозатори, класификатори, генеративни модели, нейронни мрежи и други.

По завършването на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират TensorFlow 2.x.
• Разберат предимствата на TensorFlow 2.x в сравнение с предходните версии.
• Създават модели за глъбоко учене.
• Имплементират напреднал класификатор за изображения.
• Разглеждат модели за глъбоко учене в облака, на мобилни и IoT устройства.

Този курс започва с изградяване на концептуалните знания във области като невронните мрежи и по-общо машинното обучение, дълбокото обучение (алгоритми и приложения).

Първата част (40%) от това обучение се фокусира върху основите, но ще помага за избора на правилната технология: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras и др.

Втората част (20%) от обучението представя Theano - библиотека на Python, която улеснява създаването на модели за дълбоко обучение.

Третата част (40%) от обучението ще бъде изцяло базирана върху TensorFlow - API на софтуерната библиотека за дълбоко обучение, която Google е обявил с отворен код. Примерите и практически упражнения ще бъдат извършени в TensorFlow.

Целева група

Този курс е предназначен за инженери, които искат да използват TensorFlow за своите проекти на дълбоко обучение.

След завършване на този курс, учениците ще:

• имат добро разбиране за дълбоките невронни мрежи (DNN), CNN и RNN
• разбират структурата на TensorFlow и механизми за deployment
• могат да извършват задачи по инсталация, производствена среда, архитектура и конфигуриране
• могат да оценяват качеството на кода, да извършват отстраняване на грешки и мониторинг
• могат да имплементират продвината производствена практика като обучаване на модели, създаване на графи и логване