Онлайн обучение по Machine Learning 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.

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.

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.

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.

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 обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за технически участници с опит в машинно обучение, които желаят да оптимизират модели за откриване на сложни образци в големи данни, използвайки AutoML рамки.

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 инструктирано, живо обучение (онлайн или на място) е насочено към научни работници в областта на данните, инженери по машинно обучение и изследователи в областта на компютърното зрение, които желаят да използват Stable Diffusion за генериране на изображения с високо качество за различни случаи на употреба.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат принципите на Stable Diffusion и начина, по който той работи за генериране на изображения.
• Създават и обучават модели на Stable Diffusion за задачи по генериране на изображения.
• Прилагат Stable Diffusion в различни сценарии за генериране на изображения, като впейнтинг, аутпейнтинг и превод от изображение към изображение.
• Оптимизират производителността и стабилността на моделите на Stable Diffusion.

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.

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.

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.

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.

Този курс ще бъде комбинация от теория и практическа работа с конкретни примери, използвани по време на събитието.

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 (онлайн или на място), е насочено към инженери, които искат да приложат техники за инженеринг на функциите с цел подобряване на обработката на данни и постигане на по-дobre модели за машинно обучение.

Към края на това обучение, участниците ще могат да:

• Настояване оптимално среда за разработка, включително всички необходими пакети Python.
• Получаване на важни сведения чрез анализиране на функциите на набор от данни.
• Оптимизиране на модели за машинно обучение чрез адаптирането на самите исходни данни.
• Подготовка и трансформация на набори от данни за нуждите на машинното обучение.

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.

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 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 живо обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за инженери, които искат да разгърнат задачи за машино-обучение на AWS EC2 сървър.

По края на обучението участниците ще могат:

• Инсталират и конфигурират Kubernetes, Kubeflow и друга необходима софтуера в AWS.
• Използват EKS (Elastic Kubernetes Service) за улесняване на работата по инициализирането на кластър Kubernetes в AWS.
• Създават и разгъват пайплайн на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в продажба.
• Обучават и разгъват TensorFlow ML модели върху няколко GPU и машини, работящи посредством паралелна обработка.
• Използват други управляеми услуги на AWS за разширяване на приложение за машино-обучение.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) в България се насочва към инженери, които искат да изпълняват зарежданета на машинно учение в обlac Azure.

По завършване на обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Kubernetes, Kubeflow и други нужни софтуери в Azure.
• Използват Azure Kubernetes Service (AKS) за улесняване на работата по инициализацията на кластър Kubernetes в Azure.
• Създават и изпълняват pipeline на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в продажба.
• Обучават и разглеждат TensorFlow ML модели през множество GPUs и машини, работещи паралелно.
• Използват други управляеми услуги от AWS за разширение на ML приложение.

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.

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 обукователен курс е предназначен за хора, които биха искали да приложат Машинното Обучение в практически приложения за своите команди.  Обучението няма да се у프로그ава в техническите детайли и ще се концентрира около основни концепции и бизнес/оперативни приложения на същата.

Целева аудитория

1. Инвеститори и предприниматели в областта на ИЗ
2. Мениджъри и инженери, чиито компании пристъпват към разработването на ИЗ приложения
3. Бизнес анализатори & 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

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.

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.

В този курс с инструктор, проводим на живо, участниците ще научат как да използват технологичния стък за машинно обучение (ML) на iOS, докато преминават през създаването и развертането на мобилно приложение за iOS.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Създават мобилно приложение, способно на обработка на изображения, анализ на текст и разпознаване на реч
• Достъпват предобучен ML модели за интеграция в приложения на iOS
• Създават собствени ML модели
• Добавят подкрепа за Siri Voice към приложения на iOS
• Разбират и използват рамки като coreML, Vision, CoreGraphics и GamePlayKit
• Използват езици и инструменти като Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda и Spyder

Целева аудитория

• Разработчици

Формат на курса

• Частично лекции, частично дискусии, упражнения и много практика

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 с инструктор, който се провежда на живо в България (онлайн или на място), е предназначен за професионалисти с средно ниво знания в областта на бизнеса и техниката, които желаят да приложат техники на машинно обучение за решаване на реални бизнес проблеми чрез практични примери и инструменти за работа с ръце.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат как машинното обучение се интегрира в съвременните системи за изкуствен интелигент и бизнес стратегии.
• Определят подходящи методи за машинно обучение за различни бизнес проблеми.
• Предварително обработват и преобразуват бизнес данни за задачи на машинно обучение.
• Прилагат основни техники на машинно обучение като класификация, регресия, кластеризация и прогнозиране на временни редове.
• Интерпретират и оценяват модели на машинно обучение в контекста на вземане на бизнес решения.
• Придобиват практическо опит чрез примери и приложат изучените техники към практически сценарии.

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.

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.

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.

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.