Онлайн или на място, ръководени от инструктори на живо Supervised Learning курсове за обучение демонстрират чрез интерактивна практическа практика как да използвате контролирани техники за машинно обучение за обучение на модели, правене на прогнози и анализиране на модели на данни ефективно. Supervised Learning обучението се предлага като „онлайн обучение на живо“ или „обучение на живо на място“. Онлайн обучението на живо (известно още като „дистанционно обучение на живо“) се извършва чрез интерактивен отдалечен работен плот . Обучението на живо на място може да се проведе локално в помещенията на клиента в София или в корпоративните центрове за обучение на NobleProg в София. Supervised Learning е известен също като Надзорен Machine Learning. NobleProg -- Вашият местен доставчик на обучение
Кристал бизнес център
ул. "Осогово" 40, София, Bulgaria, 1303
Кристал Бизнес Център се намира в централната част на София, на ъгъла на ул. „Осогово”. и бул. "Тодор Александров" Сградата е лесно достъпна чрез метрото (само на 50 м от гара Опълченска) и друг обществен транспорт. Общата му площ е 8000 кв.м. Офисната площ е 6171 кв.м.
Това водено от инструктор обучение на живо в София (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.
Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е направено към професионалисти с среден нив, които искат да прилагат техники за предвидително поддръжане, подпомогнати от AI, в производството на полупроводници, за да подобрят ефективността на производството и да намалят непредвидимите откази на оборудването.
До края на това обучение участниците ще могат да:
Прилагат AI модели за предвиждане на откази на оборудване в производството на полупроводници.
Анализират данни за поддръжка, за да идентифицират шаблони и тенденции, които показват потенциални проблеми.
Интегрират поддръжка, подпомогната от AI, в съществуващите производствени процеси.
Намаляват времето на излизане от строй и разходите за поддръжка чрез проактивно управление на оборудването.
Товата обучение с инструктор, провеждано на живо в София (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти с начални познания, които искат да разберат и да прилагат технологии на изкуствен интелигент в индустрията за производство на полупроводници.
След завършване на това обучение участниците ще могат да:
Разберат основните принципи на AI и как те се приложат към производството на полупроводници.
Определят области в производството на полупроводници, в които AI може да бъде ефективно реализирано.
Използват AI инструменти и техники за подобряване на ефективността на производство и контрола на качеството.
Реализират основни AI модели за оптимизиране на производствени процеси.
Това водено от инструктор обучение на живо в София (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 водено от инструктор обучение на живо в София (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.
Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към технически лица с опит в машинното обучение, които искат да оптимизират моделите за машинно обучение, използвани за откриване на сложни модели в големи данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
Инсталирайте и оценете различни инструменти с отворен код AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA и др.)
Обучете висококачествени модели за машинно обучение.
Ефективно решаване на различни типове проблеми с контролирано машинно обучение.
Напишете само необходимия код, за да стартирате процеса на автоматизирано машинно обучение.
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 София (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 водено от инструктор обучение на живо в София (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.
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.
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.
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.
Онлайн Supervised Learning обучение в София, Supervised Learning тренировъчни курсове в София, Уикенд Supervised Learning курсове в София, Вечер Supervised Learning обучение в София, Supervised Learning водени от инструктор в София, Supervised Learning инструктор в София, Supervised Learning на място в София, Supervised Learning класове в София, Онлайн Supervised Learning обучение в !регион, Supervised Learning тренировъчна програма в София, Supervised Learning обучител в София, Уикенд Supervised Learning обучение в София, Вечер Supervised Learning курсове в София, Supervised Learning водени от инструктор в София, Supervised Learning частни курсове в София, Supervised Learning обучение едно-в-едно в София, Supervised Learning обучение в София
