Обученията по обучение с учител (Supervised Learning), водени от инструктор на живо онлайн или на място, демонстрират чрез интерактивни практически упражнения как да използвате техники на машинно обучение с учител за обучение на модели, правене на прогнози и ефективен анализ на модели на данни.
Обученията по обучение с учител се предлагат като „онлайн обучение на живо“ или „обучение на място на живо“. Онлайн обучението на живо (известно още като „дистанционно обучение на живо“) се провежда чрез интерактивен отдалечен десктоп. Обучението на място на живо може да се проведе локално в помещения на клиента в София или в корпоративни обучителни центрове на NobleProg в София.
Обучението с учител е известно още като машинно обучение с учител.
NobleProg -- Вашият местен доставчик на обучения
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 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 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 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 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 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.
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
