Oбучения по Machine Learning в София

Това обучение, водено от инструктор на живо в София (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 София (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 София (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 обучение с инструктор, провеждано на живо в София (онлайн или на място), е предназначено за разработчици, специалисти по данни и технологични ентусиасти на средно ниво, които желаят да придобият практически умения за внедряване на AI модели върху периферни устройства за различни приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите на периферния AI и неговите предимства.
• Настройват и конфигурират среда за периферни изчисления.
• Разработват, обучават и оптимизират AI модели за внедряване на периферията.
• Имплементират практически AI решения върху периферни устройства.
• Оценяват и подобряват производителността на модели, внедрени на периферията.
• Адресират етични съображения и такива за сигурност при приложения с периферен AI.

Това обучение, водено от инструктор на живо в София (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.

MLOps върху Kubernetes е рамка за автоматизиране на обучението, валидирането, пакетирането и внедряването на модели за машинно обучение, използвайки контейнеризирани пътища и GitOps работни потоци.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към практикуващи на средно ниво, които желаят да изградят автоматизирани, мащабируеми MLOps пътища върху Kubernetes.

След завършване на обучението, участниците ще бъдат подготвени да:

• Проектират цялостни CI/CD пътища за машинно обучение.
• Внедряват GitOps работни потоци за внедряване и версиониране на модели.
• Автоматизират обучението, тестването и пакетирането на ML модели.
• Интегрират стратегии за мониторинг, известяване и връщане назад.

Формат на Курса

• Презентации, водени от инструктор, и задълбочени технически разглеждания.
• Практически упражнения, които изграждат реални CI/CD работни потоци.
• Практика в лабораторна среда на живо за внедряване на ML натоварвания в Kubernetes.

Опции за Персонализиране на Курса

• Организациите могат да заявят съдържание, съобразено с техните вътрешни MLOps инструменти и инфраструктура.

Kubeflow е платформа с отворен код, предназначена да оптимизира изграждането, обучението и внедряването на работни натоварвания за машинно обучение в Kubernetes.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от начинаещо до средно ниво, които желаят да изграждат надеждни работни процеси за машинно обучение, използвайки Kubeflow.

След завършване на това обучение, участниците ще придобият умения да:

• Навигират в екосистемата и основните компоненти на Kubeflow.
• Изграждат възпроизводими работни процеси с Kubeflow Pipelines.
• Изпълняват мащабируеми обучителни задачи в Kubernetes.
• Предоставят ефективно модели за машинно обучение чрез Kubeflow Serving.

Формат на курса

• Ръководени презентации и съвместни дискусии.
• Практически лабораторни упражнения с реални компоненти на Kubeflow.
• Практически задачи за изграждане на цялостни работни процеси за машинно обучение.

Опции за персонализиране на курса

• Могат да бъдат организирани персонализирани версии на това обучение, съобразени с технологичния стек и изискванията на вашия екип за проекта.

TinyML е практиката за внедряване на оптимизирани модели за машинно обучение на крайни устройства с ограничени ресурси.

Това обучение с инструктор, на живо (онлайн или на място), е предназначено за технически специалисти от напреднало ниво, които желаят да проектират, оптимизират и внедряват пълни TinyML потоци.

До края на обучението участниците ще научат как да:

• Събират, подготвят и управляват набори от данни за TinyML приложения.
• Обучават и оптимизират модели за микроконтролери с ниска консумация на енергия.
• Конвертират модели в леки формати, подходящи за крайни устройства.
• Внедряват, тестват и наблюдават TinyML приложения в реални хардуерни среди.

Формат на курса

• Лекции с насоки от инструктора и техническа дискусия.
• Практически лабораторни упражнения и итеративни експерименти.
• Практическо внедряване върху платформи, базирани на микроконтролери.

Опции за персонализиране на курса

• За да персонализирате обучението с конкретни инструментални вериги, хардуерни платки или вътрешни работни процеси, моля, свържете се с нас.

Това обучение с инструктор на живо в София (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 София (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 София (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.

TinyML е подход за внедряване на модели за машинно обучение върху устройства с ниска консумация на енергия и ограничени ресурси, работещи в периферията на мрежата.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да осигурят сигурността на TinyML потоците и да внедрят техники за запазване на поверителността в периферни AI приложения.

След завършване на този курс участниците ще могат да:

• Идентифицират специфичните рискове за сигурността при изпълнение на изводи чрез TinyML на устройството.
• Внедряват механизми за запазване на поверителността при внедряване на периферен AI.
• Защитават TinyML модели и вградени системи срещу adversarial заплахи.
• Прилагат най-добри практики за сигурна обработка на данни в среди с ограничения.

Формат на курса

• Увлекателни лекции, подкрепени от дискусии, водени от експерти.
• Практически упражнения, акцентиращи върху сценарии за реални заплахи.
• Практическа реализация с използване на инструменти за сигурност на вградени системи и TinyML.

Опции за персонализиране на курса

• Организациите могат да поискат индивидуално адаптирана версия на това обучение, за да отговори на техните специфични нужди за сигурност и съответствие.

Това обучение с инструктор на живо в София (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 София (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 София (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 София (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 София (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 София (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 София (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 София (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 София (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.

TinyML представлява внедряване на модели за машинно обучение върху хардуер със силно ограничени ресурси.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти на напреднало ниво, които желаят да оптимизират TinyML модели за внедряване с ниска латентност и ефективно използване на паметта върху вградени устройства.

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Да прилагат техники за квантуване, прунинг и компресия, за да намалят размера на модела, без да жертват точността.
• Да правят бенчмарк на TinyML модели по отношение на латентност, консумация на памет и енергийна ефективност.
• Да внедряват оптимизирани потоци за извод върху микроконтролери и крайни устройства.
• Да оценяват компромисите между производителност, точност и хардуерни ограничения.

Формат на курса

• Презентации, водени от инструктор, подкрепени с технически демонстрации.
• Практически упражнения за оптимизация и сравнително тестване на производителността.
• Практическо внедряване на TinyML потоци в контролирана лабораторна среда.

Възможности за персонализиране на курса

• За индивидуално обучение, съобразено с конкретни хардуерни платформи или вътрешни работни процеси, моля, свържете се с нас за персонализиране на програмата.

Това обучение, водено от инструктор и провеждано на живо в София (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 София (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.

Docker е платформа за контейнеризация, използвана за изграждане на възпроизводими, преносими и мащабируеми среди за системи за машинно обучение (ML).

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е насочено към технически специалисти на средно и напреднало ниво, които искат да контейнеризират и въведат в експлоатация цялостни ML процеси с помощта на Docker.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Контейнеризират работни натоварвания за обучение, валидиране и извеждане на заключения (инференция) на ML модели.
• Проектират и оркестрират цялостни ML процеси от край до край, използвайки Docker и помощни инструменти.
• Внедрят версиониране, възпроизводимост и CI/CD за ML компоненти.
• Внедряват, наблюдават и мащабират ML услуги в контейнеризирани среди.

Формат на курса

• Интерактивни лекции, подкрепени с практически демонстрации.
• Практически упражнения, фокусирани върху изграждането на реални компоненти за ML процеси.
• Практическа лабораторна реализация на контейнеризирани работни потоци от край до край.

Опции за персонализиране на курса

• За персонализирано обучение, съобразено с конкретни нужди от ML инфраструктура, моля свържете се с нас, за да обсъдим възможностите.

Това обучение с инструктор на живо в София (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 София (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 обучение с инструктор на живо в София (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, инженери по машинно обучение, изследователи в областта на задълбоченото обучение и експерти по компютърно зрение със средно до напреднало ниво, които желаят да разширят своите познания и умения в областта на задълбоченото обучение за генериране на изображения от текст.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират усъвършенствани архитектури и техники за задълбочено обучение за генериране на изображения от текст.
• Имплементират сложни модели и оптимизации за синтез на висококачествени изображения.
• Оптимизират производителността и мащабируемостта за големи набори от данни и сложни модели.
• Настройват хиперпараметри за по-добра производителност на модела и генерализация.
• Интегрират Stable Diffusion с други рамки и инструменти за задълбочено обучение

Това обучение с инструктор на живо в София (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 София (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 София (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 София (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 София (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.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо в София (онлайн или на място), е предназначено за начинаещи инженери и специалисти по данни, които искат да разберат основите на TinyML, да изследват приложенията му и да внедряват AI модели върху микроконтролери.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на TinyML и неговото значение.
• Внедряват леки AI модели върху микроконтролери и крайни устройства.
• Оптимизират и прецизират моделите за машинно обучение за ниска консумация на енергия.
• Прилагат TinyML за приложения от реалния свят, като разпознаване на жестове, откриване на аномалии и обработка на аудио.

Този курс цели да ви осигури практическа компетентност в прилагането на методите за машинно самообучение. Използвайки езика за програмиране Python и разнообразието от библиотеки, и базирайки се на множество практически примери, курсът ви учи как да работите с най-важните градивни елементи на машинното самообучение, как да взимате решения при моделирането на данни, да интерпретирате резултатите от алгоритмите и да валидирате тези резултати.

Нашата цел е да ви дадем уменията уверено да разбирате и използвате най-основните инструменти от сферата на машинното самообучение и да избягвате често срещаните капани в приложенията за анализ на данни.

Курсът „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 ключови принципи на контролираното обучение (класификация и регресия), неконтролираното обучение (клъстеризация и откриване на аномалии) и усъвършенствани архитектури на невронни мрежи. Разглежда утвърдени методи за работа с инструменти като scikit-learn, Apache Spark MLlib и Jupyter notebooks за практическа разработка на изкуствен интелект. Помага на специалистите да внедряват практични модели за машинно обучение, да оценяват ограниченията на алгоритмите и да завършват приложни проекти за решаване на реални проблеми.

Задълбоченото обучение с утвърждение (Deep Reinforcement Learning - DRL) съчетава принципите на обучението с утвърждение с архитектури за дълбоко обучение, за да позволи на агентите да вземат решения чрез взаимодействие със своята среда. То е в основата на много съвременни постижения в ИИ, като самоуправляващи се превозни средства, роботизиран контрол, алгоритмична търговия и адаптивни системи за препоръки. DRL позволява на изкуствен агент да научава стратегии, да оптимизира политики и да взема автономни решения въз основа на проба и грешка, използвайки обучение, базирано на награди.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или присъствено) е насочено към разработчици на средно ниво и специалисти по данни, които желаят да научат и прилагат техники за задълбочено обучение с утвърждение, за да изграждат интелигентни агенти, способни на автономно вземане на решения в сложни среди.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират теоретичните основи и математическите принципи на обучението с утвърждение.
• Внедряват ключови алгоритми за ОУ, включително Q-Learning, Policy Gradients и методите Actor-Critic.
• Изграждат и обучават агенти за задълбочено обучение с утвърждение, използвайки TensorFlow или PyTorch.
• Прилагат DRL в реални приложения като игри, роботика и оптимизация на решения.
• Отстраняват проблеми, визуализират и оптимизират ефективността на обучението, използвайки съвременни инструменти.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и ръководена дискусия.
• Практически упражнения и внедряване.
• Демонстрации с програмиране на живо и приложения, базирани на проекти.

Опции за персонализиране на курса

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

Изследването на основите на изкуствения интелект разкрива как интелигентните технологии трансформират цифровата стратегия, автоматизацията и вземането на решения в корпоративните операции. Разглеждат се основни концепции, обхващащи историята на ИИ, рамки за решаване на проблеми, представяне на знания, разсъждения в условия на несигурност и парадигми на машинното обучение, заедно с комуникация, възприятие и автономни действия. Насочва ръководители и архитекти да оценяват възможностите за трансформация, задвижвана от ИИ, да анализират нововъзникващите технологични тенденции и да интегрират практически интелигентни решения за ускоряване на бизнес гъвкавостта.

Този курс обхваща AI (с акцент върху машинното обучение и дълбокото обучение) в автомобилната индустрия. Той помага да се определи коя технология може (потенциално) да се използва в разнообразни ситуации в автомобила: от проста автоматизация и разпознаване на изображения до автономно вземане на решения.

Тази 8-дневна програма предлага цялостно пътуване от здрави основи на Python инженерството до напреднал дизайн на AI системи. Участниците развиват дисциплинирани практики за програмиране, овладяват статистически методи и методи за дълбоко обучение и изграждат производствено готови генеративен AI и агентно-базирани системи. Фокусът е върху надеждността, оценката, безопасността и внедряването в реална среда, а не само върху експериментирането.

Изкуствената невронна мрежа е изчислителен модел на данни, използван при разработването на системи с изкуствен интелект (AI), способни да изпълняват „интелигентни“ задачи. Невронните мрежи обикновено се използват в приложения за машинно обучение (ML), които сами по себе си са една реализация на AI. Задълбоченото обучение (Deep Learning) е подмножество на ML.

Надградете експертизата си в областта на науката за данните с този всеобхватен обучителен курс по машинно обучение, който покрива основни алгоритми, включително Наивен Бейс, дървета на решенията, невронни мрежи, опорни векторни машини и техники за клъстериране. Придобийте практически опит с теоретичните основи и практическото приложение, използвайки примери от реалния свят. Идеален за анализатори на данни, софтуерни инженери, ентусиасти в областта на изкуствения интелект и бизнес професионалисти, които искат да прилагат решения за машинно обучение. Овладейте метрики за оценка на класификацията, кръстосано валидиране, компромис между отклонение и разсейване и основи на дълбокото обучение, за да изграждате стабилни предиктивни модели.

Това обучение с инструктор на живо в София (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 София (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.

Машинното обучение е дял от изкуствения интелект, при който компютрите имат способността да учат, без да бъдат изрично програмирани.

Задълбоченото обучение е подобласт на машинното обучение, която използва методи, базирани на изучаване на представяния на данни и структури, като например невронни мрежи.

Python е език за програмиране от високо ниво, известен със своя ясен синтаксис и четимост на кода.

В това обучение с инструктор на живо, участниците ще научат как да внедряват модели за задълбочено обучение за телекомуникации, използвайки Python, докато преминават през създаването на модел за кредитен риск чрез задълбочено обучение.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции на задълбоченото обучение.
• Научат за приложенията и употребите на задълбоченото обучение в телекомуникациите.
• Използват Python, Keras и TensorFlow за създаване на модели за задълбочено обучение за телекомуникации.
• Изградят свой собствен модел за прогнозиране на отлив на клиенти чрез задълбочено обучение, използвайки Python.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практика.
• Практическа реализация в среда с лаборатория на живо.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.

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 инструктор на живо в София (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 София (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.

Това обучение, водено от инструктор на живо в София (онлайн или на място), е насочено към разработчици и учени в областта на данните, които желаят да използват TensorFlow 2.x за изграждане на предиктори, класификатори, генеративни модели, невронни мрежи и други.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да инсталират и конфигурират TensorFlow 2.x.
• Да разберат предимствата на TensorFlow 2.x спрямо предишните версии.
• Да изграждат модели за задълбочено обучение.
• Да внедрят усъвършенстван класификатор на изображения.
• Да разгръщат модел за задълбочено обучение в облак, мобилни и IoT устройства.

Този курс започва с предоставяне на концептуални знания за невронни мрежи и като цяло за алгоритми за машинно обучение, както и за дълбоко обучение (алгоритми и приложения).

Част 1 (40%) от обучението се фокусира повече върху основите, но ще ви помогне да изберете правилната технология: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras и др.

Част 2 (20%) от обучението въвежда Theano – библиотека на Python, която улеснява писането на модели за дълбоко обучение.

Част 3 (40%) от обучението ще бъде широко базирана на Tensorflow – API на софтуерната библиотека с отворен код на Google за дълбоко обучение. Примерите и практическите упражнения ще бъдат изцяло реализирани в TensorFlow.

Аудитория

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

След завършване на курса участниците ще:

• имат добро разбиране за дълбоки невронни мрежи (DNN), CNN и RNN
• разбират структурата и механизмите за внедряване на TensorFlow
• могат да извършват инсталация и задачи по конфигуриране на производствена среда и архитектура
• могат да оценяват качеството на кода, да извършват отстраняване на грешки и наблюдение
• могат да внедряват усъвършенствани производствени процеси като обучение на модели, изграждане на графи и логване