Oбучения по Машинно обучение в България

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на начално ниво, които искат да разберат концепцията за предварително обучени модели и да се научат как да ги прилагат за решаване на реални проблеми, без да създават модели от нулата.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират концепцията и ползите от предварително обучените модели.
• Изследват различни архитектури на предварително обучени модели и техните приложения.
• Настройват фино предварително обучен модел за конкретни задачи.
• Внедряват предварително обучени модели в прости проекти за машинно обучение.

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, водено от инструктор, на живо в България (онлайн или на място) е насочено към AI разработчици на средно ниво, инженери по машинно обучение и системни архитекти, които желаят да оптимизират AI модели за внедряване на крайни устройства.

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Разбират предизвикателствата и изискванията при внедряване на AI модели на крайни устройства.
• Прилагат техники за компресиране на модели, за да намалят размера и сложността на AI моделите.
• Използват методи за квантуване, за да подобрят ефективността на моделите на хардуер за крайни устройства.
• Прилагат подрязване и други оптимизационни техники за подобряване на производителността на моделите.
• Внедряват оптимизирани AI модели на различни крайни устройства.

Това е обучително курс, водено от инструктор в България (онлайн или на място), предназначено за разработчици, дата научници и ентусиасти на технологиите с междинно ниво, които искат да придобият практически умения в разгръщането на ИИ модели на edge устройства за различни приложения.

В края на това обучение участниците ще могат да:

• Да разберат принципите на Edge AI и техните предимства.
• Да настроят и конфигурират средата за edge изчисления.
• Да разработват, обучават и оптимизират ИИ модели за разгръщане на edge.
• Да имплементират практически ИИ решения на edge устройства.
• Да оценяват и подобряват ефективността на моделите, разгърнати на edge.
• Да разглеждат етичните и сигурностните аспекти в приложенията на Edge AI.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към AI инженери и учени по данни на напреднало ниво с опит от средно до напреднало ниво, които желаят да подобрят производителността на DeepSeek моделите, да минимизират латентността и да внедряват ефективно AI решения, използвайки съвременни MLOps практики.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Оптимизират DeepSeek модели за ефективност, точност и мащабируемост.
• Прилагат най-добри практики за MLOps и управление на версиите на моделите.
• Внедряват DeepSeek модели в облачна и локална инфраструктура.
• Наблюдават, поддържат и мащабират ефективно AI решения.

Това обучение, водено от инструктор в България, предоставя на напреднали специалисти уменията да проектират, оптимизират и разполагат пълни TinyML пайплайни. Участниците ще научат как да събират данни, обучават модели с нисък консумиран енергия и тестват приложения в реални условия чрез практически лабове.

Това обучение с инструктор 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:

• Да разбират основите на TensorFlow Lite и ролята му в Edge AI.
• Да разработват и оптимизират AI модели с помощта на TensorFlow Lite.
• Да внедряват TensorFlow Lite модели на различни крайни устройства.
• Да използват инструменти и техники за конвертиране и оптимизиране на модели.
• Да реализират практически Edge AI приложения, използвайки TensorFlow Lite.

Това обучение с инструктор 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:

• Да проектират и внедряват ИИ модели за автономно вземане на решения.
• Да разработват алгоритми за управление за автономна навигация и избягване на препятствия.
• Да осигуряват безопасност и надеждност в автономни системи, задвижвани от ИИ.
• Да интегрират автономни системи със съществуващи рамки за роботика и ИИ.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да задълбочат разбирането си за компютърното зрение и да изследват възможностите на TensorFlow за разработване на сложни модели за зрение с помощта на Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Изграждат и обучават конволюционни невронни мрежи (CNN) с помощта на TensorFlow.
• Използват Google Colab за мащабируемо и ефикасно разработване на модели в облак.
• Прилагат техники за предварителна обработка на изображения за задачи, свързани с компютърно зрение.
• Внедряват модели за компютърно зрение за приложения в реалния свят.
• Използват трансферно обучение, за да подобрят производителността на CNN моделите.
• Визуализират и интерпретират резултатите от модели за класификация на изображения.

Този тренинг с инструктор по България подготвя напреднали професионалисти да осигурят пайплайните на TinyML на edge устройства. Ще научите как да прилагате техники за запазване на поверителността, да укрепвате моделите срещу враждебни заплахи и да прилагате най-добрите практики за безопасно обработване на данни в ограничени среди.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да задълбочат познанията си за моделите за машинно обучение, да подобрят уменията си за настройка на хиперпараметри и да научат как ефективно да внедряват модели с Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да внедряват усъвършенствани модели за машинно обучение, използвайки популярни рамки като Scikit-learn и TensorFlow.
• Да оптимизират производителността на моделите чрез настройка на хиперпараметри.
• Да внедряват модели за машинно обучение в реални приложения с Google Colab.
• Да си сътрудничат и да управляват мащабни проекти за машинно обучение в Google Colab.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да приложат техники на изкуствен интелект за оптимизиране на управлението на добива в полупроводниковото производство.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Анализират производствени данни, за да идентифицират факторите, влияещи върху добива.
• Внедряват AI алгоритми за подобряване на процесите по управление на добива.
• Оптимизират производствените параметри, за да намалят дефектите и да подобрят добива.
• Интегрират управлението на добива, базирано на изкуствен интелект, в съществуващите производствени работни потоци.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към бизнес и AI професионалисти на средно ниво, които желаят да прилагат машинно обучение в бизнеса, прогнозирането и системите, задвижвани от AI, използвайки реални казуси и инструменти, базирани на Python.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират как машинното обучение се вписва в AI и бизнес стратегията.
• Прилагат техники за контролирано и неконтролирано обучение към структурирани бизнес проблеми.
• Предварително обработват и трансформират данни за моделиране.
• Използват невронни мрежи за задачи по класификация и прогнозиране.
• Извършват прогнозиране на продажби чрез статистически и базирани на ML методи.
• Прилагат клъстеризация и откриване на асоциативни правила за сегментиране на клиенти и разкриване на 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 професионалисти на напреднало ниво, които желаят да приложат авангардни AI техники за автоматизация на дизайна на полупроводници, подобрявайки ефективността, точността и иновациите в дизайна и верификацията на чипове.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Прилагат усъвършенствани AI техники за оптимизиране на процесите по дизайн на полупроводници.
• Интегрират модели за машинно обучение в EDA инструменти за подобрена верификация на дизайна.
• Разработват AI-базирани решения за комплексни предизвикателства в дизайна при производството на чипове.
• Използват невронни мрежи за подобряване на точността и скоростта на автоматизацията на дизайна.

Това обучение с инструктор, на живо в България (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни и разработчици на средно ниво, които желаят да разберат и прилагат техники за задълбочено обучение, използвайки средата Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват и навигират в Google Colab за проекти за задълбочено обучение.
• Разбират основите на невронните мрежи.
• Внедряват модели за задълбочено обучение с помощта на TensorFlow.
• Обучават и оценяват модели за задълбочено обучение.
• Използват разширените функции на TensorFlow за задълбочено обучение.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да разберат и приложат техники с изкуствен интелект за оптимизиране на процесите в производството на полупроводници.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират методологиите на изкуствения интелект за оптимизация на процеси в производството на чипове.
• Прилагат модели с изкуствен интелект за повишаване на добива и намаляване на дефектите.
• Анализират данни от процеси, за да идентифицират ключови параметри за оптимизация.
• Прилагат техники за машинно обучение за фина настройка на производствените процеси в полупроводниковата индустрия.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към участници на средно ниво, които желаят да автоматизират и управляват работни потоци за машинно обучение, включително обучение на модели, валидиране и внедряване, използвайки Apache Airflow.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настроят Apache Airflow за оркестриране на работни потоци за машинно обучение.
• Да автоматизират задачи по предварителна обработка на данни, обучение на модели и валидиране.
• Да интегрират Airflow с frameworks и инструменти за машинно обучение.
• Да внедряват модели за машинно обучение, използвайки автоматизирани pipelines.
• Да наблюдават и оптимизират работни потоци за машинно обучение в продукционна среда.

Това обучение с инструктор 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 чрез средата на Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват и навигират в Google Colab за проекти по машинно обучение.
• Разбират и прилагат различни алгоритми за машинно обучение.
• Използват библиотеки като Scikit-learn за анализ и прогнозиране на данни.
• Внедряват модели за контролирано и неконтролирано обучение.
• Оптимизират и оценяват ефективно модели за машинно обучение.

Това обучение, водено от инструктор и провеждано живо на България, подготвя напреднали практикуващи да оптимизират модели за TinyML за вградени устройства с ограничени ресурси. Участниците ще прилагат квантуване и отрязване, ще имплементират конвейери за инференс с ниска латентност и ще оценяват производителността спрямо ограниченията за памет и енергия.

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

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират предизвикателствата на обяснимостта в дълбокото обучение.
• Прилагат напреднали XAI техники за невронни мрежи.
• Интерпретират решения, взети от модели за дълбоко обучение.
• Оценяват компромисите между производителност и прозрачност.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на начинаещо ниво, които желаят да разберат и приложат технологиите на ИИ в индустрията за производство на полупроводници.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират основните принципи на ИИ и как те се прилагат в производството на полупроводници.
• Да идентифицират области в производството на полупроводници, където ИИ може да бъде ефективно внедрен.
• Да използват ИИ инструменти и техники за подобряване на производствената ефективност и контрола на качеството.
• Да внедряват основни ИИ модели за оптимизиране на производствените процеси.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по анализ на данни и разработчици, които желаят да използват модели за машинно обучение на ML.NET, за да извличат автоматично прогнози от извършен анализ на данни за корпоративни приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират ML.NET и да го интегрират в средата за разработка на приложения.
• Разбират принципите на машинното обучение, залегнали в инструментите и алгоритмите на ML.NET.
• Изграждат и обучават модели за машинно обучение, за да извършват интелигентни прогнози с предоставените данни.
• Оценяват производителността на модел за машинно обучение, използвайки метриките на ML.NET.
• Оптимизират точността на съществуващи модели за машинно обучение, базирани на рамката ML.NET.
• Прилагат концепциите за машинно обучение на ML.NET към други приложения за наука за данни.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни със средно ниво на опит, които желаят да прилагат техники за машинно обучение към бизнес проблеми, управлявани от данни, включително прогнозиране на продажби и прогнозно моделиране с невронни мрежи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират основните концепции и типове машинно обучение.
• Да прилагат ключови алгоритми за класификация, регресия, клъстеризация и анализ на асоциации.
• Да извършват проучвателен анализ на данни и подготовка на данни с Python.
• Да използват невронни мрежи за задачи за нелинейно моделиране.
• Да внедряват прогнозна аналитика за бизнес прогнозиране, включително данни за продажби.
• Да оценяват и оптимизират производителността на модели с помощта на визуални и статистически техники.

Това проводимо обучение с преподавател в България (онлайн или на място) е предназначено за данъчни учени, инженери по машинно обучение, изследователи в областта на дълбокото обучение и експерти във сферата на компютърното зрение с междинно и напреднало ниво, които искат да разширят познанията си и уменията си за генериране на изображения от текст.

След приключване на обучението участниците ще могат:

• Да разберат напреднали архитектури и техники за дълбоко обучение за генериране на изображения от текст.
• Да внедряват сложни модели и оптимизации за висококачествен синтез на изображения.
• Да оптимизират производителността и мащабируемостта за големи набори от данни и сложни модели.
• Да настройвате хиперпараметри за по-добро представяне на модела и обобщаване.
• Интегрирайте Stable Diffusion с други рамки и инструменти за дълбоко обучение

Това обучение с инструктор 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 откриването на заплахи и реакцията при инциденти, задвижвани от AI.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Внедряват напреднали AI алгоритми за откриване на заплахи в реално време.
• Персонализират AI модели за специфични предизвикателства в киберсигурността.
• Разработват работни потоци за автоматизация на реакцията при заплахи.
• Защитават задвижвани от AI инструменти за сигурност срещу враждебни атаки.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по вградени системи и AI разработчици на средно ниво, които искат да внедряват модели за машинно обучение върху микроконтролери, използвайки TensorFlow Lite и Edge Impulse.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на TinyML и ползите му за крайни AI приложения.
• Настройват среда за разработка на TinyML проекти.
• Обучават, оптимизират и внедряват AI модели върху микроконтролери с ниска консумация.
• Използват TensorFlow Lite и Edge Impulse за реализиране на реални TinyML приложения.
• Оптимизират AI модели за енергийна ефективност и ограничения на паметта.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи професионалисти по киберсигурност, които искат да се научат как да използват ИИ за по-добро откриване на заплахи и способности за реакция.

До края на обучението участниците ще могат:

• Да разбират приложенията на ИИ в киберсигурността.
• Да внедряват алгоритми с ИИ за откриване на заплахи.
• Да автоматизират реакцията при инциденти с инструменти с ИИ.
• Да интегрират ИИ в съществуваща инфраструктура за киберсигурност.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към биолози, които желаят да разберат как работи AlphaFold и да използват моделите на AlphaFold като ориентири в своите експериментални изследвания.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните принципи на AlphaFold.
• Научат как работи AlphaFold.
• Научат как да интерпретират прогнозите и резултатите от AlphaFold.

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.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, инженери по машинно обучение и изследователи в областта на компютърното зрение, които желаят да използват Stable Diffusion за генериране на висококачествени изображения за разнообразни приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите на Stable Diffusion и как работи той за генериране на изображения.
• Изграждат и обучават модели на Stable Diffusion за задачи за генериране на изображения.
• Прилагат Stable Diffusion в различни сценарии за генериране на изображения, като дорисуване на липсващи части (inpainting), разширяване на изображения (outpainting) и транслиране от изображение към изображение.
• Оптимизират производителността и стабилността на моделите на Stable Diffusion.

Тази 8-дневна програма предоставя пълен път от силни основи на Python инженерството до усъвършенстван дизайн на AI системи. Участниците развиват дисциплинирани практики за кодиране, овладяват статистически и дълбоки методи за обучение и създават готови за продукция генеративни AI и агентски бази системи. Фокусът е върху надеждността, оценката, безопасността и реалното внедряване, а не само върху експериментирането.

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 специалисти по данни, които желаят да използват TensorFlow за анализ на данни за потенциални измами.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да създават модел за откриване на измами с Python и TensorFlow.
• Да изграждат линейни регресии и модели на линейна регресия за прогнозиране на измами.
• Да разработят цялостно AI приложение за анализ на данни за измами.

Това практическо обучение с инструктор е проектирано като естествено продължение на курса Python за анализ на данни.

То запознава участниците с основните концепции на машинното обучение и показва как те могат да бъдат приложени директно към задачи за анализ на данни, като прогнозиране, класификация и сегментиране.

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

Това обучение с водач, провеждано на живо на България (онлайн или на място), е предназначено за разработчици и учени в областта на данните, които искат да създават, разпространяват и управляват потоци за машинно обучение върху Kubernetes.

След завършването на обучението участниците ще бъдат в състояние да:

• Инсталират и конфигурират Kubeflow в локални среди и в облака.
• Създават, разпространяват и управляват ML потоци, базирани на Docker контейнери и Kubernetes.
• Изпълняват цели машинно-обучаващи пайплайни върху разнообразни архитектури и облачни среди.
• Използват Kubeflow за стартиране и управление на Jupyter ноутбъкове.
• Създават работни натоварвания за ML обучение, тюнинг на хиперпараметри и сервиране през множество платформи.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да оценят наличните днес подходи и инструменти, за да вземат интелигентно решение за пътя напред при възприемане на MLOps в тяхната организация.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да инсталират и конфигурират различни MLOps рамки и инструменти.
• Да сформират правилния тип екип с подходящите умения за изграждане и поддръжка на MLOps система.
• Да подготвят, валидират и версионират данни за използване от ML модели.
• Да разбират компонентите на един ML Pipeline и инструментите, необходими за изграждането му.
• Да експериментират с различни рамки за машинно обучение и сървъри за внедряване в продукционна среда.
• Да операционализират целия процес на машинно обучение, така че да бъде възпроизводим и поддържаем.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за анализатори на данни, разработчици или начинаещи специалисти по данни от средно ниво, които желаят да прилагат техники за машинно обучение в Python, за да извличат прозрения, да правят прогнози и да автоматизират решения, базирани на данни.

До края на този курс участниците ще могат:

• Да разбират и разграничават ключови парадигми в машинното обучение.
• Да изследват техники за предварителна обработка на данни и показатели за оценка на модели.
• Да прилагат алгоритми за машинно обучение за решаване на реални проблеми с данни.
• Да използват библиотеки на Python и Jupyter бележници за практическа разработка.
• Да изграждат модели за прогнозиране, класификация, препоръки и клъстериране.

Это обучаемое инструктором живое обучение в България (онлайн или на месте) предназначено для разработчиков и специалистов по данным, которые хотят использовать TensorFlow 2.x для создания предикторов, классификаторов, генеративных моделей, нейронных сетей и т. д.

По окончании этого обучения участники смогут:

• Установить и настроить TensorFlow 2.x.
• Понять преимущества TensorFlow 2.x перед предыдущими версиями.
• Создать модели глубокого обучения.
• Реализовать продвинутый классификатор изображений.
• Развернуть модель глубокого обучения в облаке, на мобильных устройствах и устройствах IoT.