Lokalne, prowadzone przez instruktora kursy szkoleniowe na żywo w zakresie uczenia maszynowego (ML) demonstrują poprzez praktyczne ćwiczenia, jak stosować techniki i narzędzia uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w różnych branżach. Kursy NobleProg ML obejmują różne języki programowania i frameworki, w tym Python, język R i Matlab. Kursy uczenia maszynowego są oferowane dla wielu aplikacji branżowych, w tym finansów, bankowości i ubezpieczeń, i obejmują podstawy uczenia maszynowego, a także bardziej zaawansowane podejścia, takie jak uczenie głębokie. Szkolenie z uczenia maszynowego jest dostępne jako "szkolenie online na żywo" lub "szkolenie na żywo na miejscu". Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu . Szkolenie na żywo na miejscu może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w podkarpackie lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w podkarpackie. NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
Rzeszów
RISE, Plac Wolności 13, Rzeszów, Polska, 35-073
Sala szkoleniowa znajduje się w samym sercu Rzeszowa, co sprawia, że jest łatwo dostępna dla uczestników. W bezpośrednim sąsiedztwie znajdują się duże węzły komunikacji publicznej, takie jak miejskie autobusy (MPK), kolej (PKP) oraz autobusy dalekobieżne (PKS), co ułatwia dotarcie do niej z różnych części miasta oraz spoza niego. Dodatkowo, niedaleko znajduje się podziemny garaż w galerii Center Park, co umożliwia wygodne parkowanie dla osób korzystających z własnego samochodu.
Sala szkoleniowa znajduje się jedynie 10 km na południowy zachód od Rzeszowa, bezpośrednio przy trasie Rzeszów-Radom, co zapewnia łatwy dostęp z obu tych miast. Dodatkowo, lokalizacja blisko autostrady A4 oraz lotniska Jasionka ułatwiają dojazd zarówno dla osób podróżujących samochodem, jak i korzystających z transportu lotniczego.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą zrozumieć koncepcję wstępnie wytrenowanych modeli i dowiedzieć się, jak zastosować je do rozwiązywania rzeczywistych problemów bez budowania modeli od zera.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Zrozumieć koncepcję i zalety wstępnie wytrenowanych modeli.
Zapoznać się z różnymi architekturami wstępnie wytrenowanych modeli i ich przypadkami użycia.
Dostroić wstępnie wytrenowany model do określonych zadań.
Wdrożyć wstępnie wytrenowane modele w prostych projektach uczenia maszynowego.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę na temat modeli uczenia maszynowego, poprawić swoje umiejętności w zakresie strojenia hiperparametrów i dowiedzieć się, jak skutecznie wdrażać modele za pomocą Google Colab.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Wdrażać zaawansowane modele uczenia maszynowego przy użyciu popularnych frameworków, takich jak Scikit-learn i TensorFlow.
Optymalizować wydajność modelu poprzez strojenie hiperparametrów.
Wdrażać modele uczenia maszynowego w rzeczywistych aplikacjach przy użyciu Google Colab.
Współpracować i zarządzać projektami uczenia maszynowego na dużą skalę w Google Colab.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla uczestników o różnym poziomie wiedzy, którzy chcą wykorzystać platformę Google AutoML do tworzenia niestandardowych chatbotów do różnych zastosowań.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Zrozumieć podstawy rozwoju chatbota.
Poruszać się po platformie Google Cloud Platform i uzyskiwać dostęp do AutoML.
Przygotowywać dane do trenowania modeli chatbotów.
Trenować i oceniać niestandardowe modele chatbotów przy użyciu AutoML.
Wdrażanie i integrowanie chatbotów z różnymi platformami i kanałami.
Monitorowanie i optymalizacja wydajności chatbota w czasie.
This instructor-led, live training in podkarpackie (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers, machine learning engineers, and system architects who wish to optimize AI models for edge deployment.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the challenges and requirements of deploying AI models on edge devices.
Apply model compression techniques to reduce the size and complexity of AI models.
Utilize quantization methods to enhance model efficiency on edge hardware.
Implement pruning and other optimization techniques to improve model performance.
Deploy optimized AI models on various edge devices.
This instructor-led, live training in podkarpackie (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers, data scientists, and tech enthusiasts who wish to gain practical skills in deploying AI models on edge devices for various applications.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the principles of Edge AI and its benefits.
Set up and configure the edge computing environment.
Develop, train, and optimize AI models for edge deployment.
Implement practical AI solutions on edge devices.
Evaluate and improve the performance of edge-deployed models.
Address ethical and security considerations in Edge AI applications.
This instructor-led, live training in podkarpackie (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers, data scientists, and AI practitioners who wish to leverage TensorFlow Lite for Edge AI applications.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the fundamentals of TensorFlow Lite and its role in Edge AI.
Develop and optimize AI models using TensorFlow Lite.
Deploy TensorFlow Lite models on various edge devices.
Utilize tools and techniques for model conversion and optimization.
Implement practical Edge AI applications using TensorFlow Lite.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą opanować technologie stojące za systemami autonomicznymi.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Projektować i wdrażać modele AI do autonomicznego podejmowania decyzji.
Opracować algorytmy sterowania dla autonomicznej nawigacji i unikania przeszkód.
Zapewnić bezpieczeństwo i niezawodność systemów autonomicznych opartych na sztucznej inteligencji.
Zintegrować systemy autonomiczne z istniejącymi ramami robotyki i sztucznej inteligencji.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować techniki sztucznej inteligencji w celu optymalizacji zarządzania wydajnością w produkcji półprzewodników.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Analizować dane produkcyjne w celu identyfikacji czynników wpływających na wskaźniki wydajności.
Wdrożyć algorytmy AI w celu usprawnienia procesów zarządzania wydajnością.
Optymalizować parametry produkcji w celu zmniejszenia liczby defektów i poprawy wydajności.
Zintegrować zarządzanie wydajnością oparte na sztucznej inteligencji z istniejącymi przepływami pracy produkcyjnej.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować najnowocześniejsze techniki sztucznej inteligencji do automatyzacji projektowania półprzewodników, poprawiając wydajność, dokładność i innowacyjność w projektowaniu i weryfikacji chipów.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Zastosować zaawansowane techniki AI w celu optymalizacji procesów projektowania półprzewodników.
Zintegrować modele uczenia maszynowego z narzędziami EDA w celu usprawnienia weryfikacji projektu.
Opracowywać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji dla złożonych wyzwań projektowych w produkcji chipów.
Wykorzystać sieci neuronowe do poprawy dokładności i szybkości automatyzacji projektowania.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zrozumieć i zastosować techniki sztucznej inteligencji do optymalizacji procesów produkcji półprzewodników.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zrozumieć metodologie AI do optymalizacji procesów w produkcji chipów.
Wdrożyć modele AI w celu zwiększenia wydajności i zmniejszenia liczby defektów.
Analizować dane procesowe w celu identyfikacji kluczowych parametrów optymalizacji.
Zastosować techniki uczenia maszynowego w celu dostrojenia procesów produkcji półprzewodników.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do średnio zaawansowanych uczestników, którzy chcą zautomatyzować i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego, w tym szkoleniem modeli, walidacją i wdrażaniem przy użyciu Apache Airflow.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Skonfigurować Apache Airflow do orkiestracji przepływu pracy uczenia maszynowego.
Zautomatyzować wstępne przetwarzanie danych, szkolenie modeli i zadania walidacji.
Zintegrować Airflow z platformami i narzędziami uczenia maszynowego.
Wdrażanie modeli uczenia maszynowego przy użyciu zautomatyzowanych potoków.
Monitorowanie i optymalizacja przepływów pracy uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego, badaczy głębokiego uczenia się i ekspertów od wizji komputerowej, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę i umiejętności w zakresie głębokiego uczenia się w celu generowania tekstu na obraz.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zrozumieć zaawansowane architektury i techniki głębokiego uczenia się do generowania tekstu na obraz.
Wdrożyć złożone modele i optymalizacje dla wysokiej jakości syntezy obrazu.
Optymalizować wydajność i skalowalność dla dużych zbiorów danych i złożonych modeli.
Dostrajanie hiperparametrów w celu uzyskania lepszej wydajności i uogólnienia modelu.
Integracja Stable Diffusion z innymi strukturami i narzędziami głębokiego uczenia się
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, którzy chcą podnieść swoje umiejętności w zakresie wykrywania zagrożeń opartych na sztucznej inteligencji i reagowania na incydenty.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Wdrożyć zaawansowane algorytmy AI do wykrywania zagrożeń w czasie rzeczywistym.
Dostosować modele AI do konkretnych wyzwań związanych z cyberbezpieczeństwem.
Opracowywać przepływy pracy automatyzacji w celu reagowania na zagrożenia.
Zabezpieczyć narzędzia bezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji przed atakami przeciwników.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą efektywnie stosować algorytmy uczenia maszynowego przy użyciu środowiska Google Colab.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Konfigurować i nawigować Google Colab dla projektów uczenia maszynowego.
Zrozumieć i zastosować różne algorytmy uczenia maszynowego.
Używać bibliotek takich jak Scikit-learn do analizy i przewidywania danych.
Wdrażanie nadzorowanych i nienadzorowanych modeli uczenia się.
Skutecznie optymalizować i oceniać modele uczenia maszynowego.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, którzy chcą dowiedzieć się, jak wykorzystać sztuczną inteligencję do lepszego wykrywania zagrożeń i reagowania na nie.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zrozumieć zastosowania AI w cyberbezpieczeństwie.
Wdrożyć algorytmy AI do wykrywania zagrożeń.
Zautomatyzować reagowanie na incydenty za pomocą narzędzi AI.
Zintegrować sztuczną inteligencję z istniejącą infrastrukturą cyberbezpieczeństwa.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla biologów, którzy chcą zrozumieć, jak działa AlphaFold i używać modeli AlphaFold jako przewodników w swoich badaniach eksperymentalnych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Zrozumieć podstawowe zasady AlphaFold.
Dowiedzieć się, jak działa AlphaFold.
Dowiedzieć się, jak interpretować prognozy i wyniki AlphaFold.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych analityków danych i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać Weka do wykonywania zadań eksploracji danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zainstalować i skonfigurować Weka.
Zrozumieć środowisko Weka i środowisko pracy.
Wykonywać zadania eksploracji danych przy użyciu Weka.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych analityków danych, którzy chcą dowiedzieć się, jak używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywania narzędzi analitycznych do prognozowania szeregów czasowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Nauczyć się stosować metodologię CRISP-DM, wybierać odpowiednie algorytmy uczenia maszynowego oraz ulepszać konstrukcję i wydajność modelu.
Używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywać narzędzia analityczne do prognozowania szeregów czasowych.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego i badaczy wizji komputerowej, którzy chcą wykorzystać Stable Diffusion do generowania wysokiej jakości obrazów dla różnych przypadków użycia.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zrozumieć zasady Stable Diffusion i jak to działa w przypadku generowania obrazów.
Budować i trenować modele Stable Diffusion do zadań generowania obrazów.
Zastosować Stable Diffusion do różnych scenariuszy generowania obrazów, takich jak inpainting, outpainting i tłumaczenie obrazu na obraz.
Optymalizacja wydajności i stabilności modeli Stable Diffusion.
Celem tego kursu jest zapewnienie podstawowej biegłości w stosowaniu metod uczenia maszynowego w praktyce. Dzięki wykorzystaniu języka programowania Python i jego różnych bibliotek oraz w oparciu o wiele praktycznych przykładów, kurs ten uczy, jak korzystać z najważniejszych elementów składowych uczenia maszynowego, jak podejmować decyzje dotyczące modelowania danych, interpretować dane wyjściowe algorytmów i weryfikować wyniki.
Naszym celem jest zapewnienie umiejętności rozumienia i korzystania z najbardziej podstawowych narzędzi z zestawu narzędzi Machine Learning oraz unikania typowych pułapek aplikacji Data Sciences.
Celem tego kursu jest zapewnienie ogólnej biegłości w stosowaniu metod uczenia maszynowego w praktyce. Dzięki wykorzystaniu języka programowania Python i jego różnych bibliotek oraz w oparciu o wiele praktycznych przykładów, kurs ten uczy, jak korzystać z najważniejszych elementów składowych uczenia maszynowego, jak podejmować decyzje dotyczące modelowania danych, interpretować dane wyjściowe algorytmów i weryfikować wyniki.
Naszym celem jest zapewnienie umiejętności rozumienia i korzystania z najbardziej podstawowych narzędzi z zestawu narzędzi Machine Learning oraz unikania typowych pułapek aplikacji Data Sciences.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać AdaBoost do tworzenia algorytmów wspomagających uczenie maszynowe z Python.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć budowanie modeli uczenia maszynowego z AdaBoost.
Zrozumieć podejście do uczenia zespołowego i jak wdrożyć adaptacyjne wzmacnianie.
Dowiedzieć się, jak budować modele AdaBoost w celu wzmocnienia algorytmów uczenia maszynowego w Python.
Korzystać z dostrajania hiperparametrów w celu zwiększenia dokładności i wydajności modeli AdaBoost.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, a także osób mniej technicznych, które chcą używać Auto-Keras do automatyzacji procesu wyboru i optymalizacji modelu uczenia maszynowego.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zautomatyzować proces szkolenia wysoce wydajnych modeli uczenia maszynowego.
Automatycznie wyszukiwać najlepsze parametry dla modeli głębokiego uczenia.
Tworzyć bardzo dokładne modele uczenia maszynowego.
Wykorzystywać możliwości uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do osób technicznych z doświadczeniem w uczeniu maszynowym, które chcą zoptymalizować modele uczenia maszynowego używane do wykrywania złożonych wzorców w dużych zbiorach danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zainstalować i ocenić różne narzędzia open source AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA itp.)
Trenuj wysokiej jakości modele uczenia maszynowego.
Efektywne rozwiązywanie różnych typów nadzorowanych problemów uczenia maszynowego.
Napisz tylko niezbędny kod, aby zainicjować proces automatycznego uczenia maszynowego.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców i programistów, którzy chcą używać Chainer do budowania i trenowania sieci neuronowych w Python, jednocześnie ułatwiając debugowanie kodu.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć tworzenie modeli sieci neuronowych.
Definiować i wdrażać modele sieci neuronowych przy użyciu zrozumiałego kodu źródłowego.
Wykonywać przykłady i modyfikować istniejące algorytmy w celu optymalizacji modeli szkoleniowych głębokiego uczenia się, jednocześnie wykorzystując GPU w celu uzyskania wysokiej wydajności.
This instructor-led, live training in podkarpackie (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.
By the end of this training, participants will be able to:
Apply core statistical methods to pattern recognition.
Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
Implement advanced techniques for complex problem-solving.
Improve prediction accuracy by combining different models.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i analityków danych, którzy chcą zautomatyzować, oceniać i zarządzać modelami predykcyjnymi przy użyciu możliwości uczenia maszynowego DataRobot.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Ładować zbiory danych w DataRobot, aby analizować, oceniać i sprawdzać jakość danych.
Budować i trenować modele w celu identyfikacji ważnych zmiennych i osiągnięcia celów predykcyjnych.
Interpretować modele w celu tworzenia cennych spostrzeżeń przydatnych w podejmowaniu decyzji biznesowych.
Monitorowanie i zarządzanie modelami w celu utrzymania zoptymalizowanej wydajności przewidywania.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) skierowane jest do inżynierów, którzy chcą zastosować techniki inżynierii funkcji w celu lepszego przetwarzania danych i uzyskania lepszych modeli uczenia maszynowego.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Ustaw optymalne środowisko programistyczne, w tym wszystkie potrzebne pakiety Python.
Uzyskanie ważnych informacji poprzez analizę cech zbioru danych.
Optymalizacja modeli uczenia maszynowego poprzez adaptację samych surowych danych.
Oczyszczanie i przekształcanie zestawów danych w ramach przygotowań do uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania.
Uczenie głębokie to poddziedzina uczenia maszynowego, która wykorzystuje metody oparte na uczeniu się reprezentacji danych i struktur, takich jak sieci neuronowe.
Python to język programowania wysokiego poziomu słynący z przejrzystej składni i czytelności kodu.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak wdrażać modele głębokiego uczenia się dla telekomunikacji przy użyciu Python, przechodząc przez proces tworzenia modelu ryzyka kredytowego głębokiego uczenia się.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zrozumieć podstawowe koncepcje głębokiego uczenia się.
Poznać aplikacje i zastosowania głębokiego uczenia się w telekomunikacji.
Używać Python, Keras i TensorFlow do tworzenia modeli głębokiego uczenia dla telekomunikacji.
Zbudować własny model przewidywania rezygnacji klientów z głębokiego uczenia się przy użyciu Python.
Format kursu
Interaktywny wykład i dyskusja.
Wiele ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, analityków danych i programistów, którzy chcą poznać AutoML produkty i funkcje do tworzenia i wdrażania niestandardowych modeli szkoleniowych ML przy minimalnym wysiłku.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Eksplorować linię produktów AutoML w celu wdrożenia różnych usług dla różnych typów danych.
Przygotowywać i etykietować zestawy danych w celu tworzenia niestandardowych modeli ML.
Trenować i zarządzać modelami w celu tworzenia dokładnych i uczciwych modeli uczenia maszynowego.
Tworzyć prognozy przy użyciu wytrenowanych modeli, aby spełnić cele i potrzeby biznesowe.
Ten kurs jest przeznaczony dla osób, które mają już doświadczenie w nauce o danych i statystyce. Podane wyjaśnienia mają służyć jako przypomnienie dla tych, którzy są już zaznajomieni z koncepcjami lub informować osoby z odpowiednim doświadczeniem.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze za pomocą AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
Uruchamianie całych potoków uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze.
Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrożyć Machine Learning obciążenia na serwerze AWS EC2.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Instalacja i konfiguracja Kubernetes, Kubeflow i innego potrzebnego oprogramowania na AWS.
Użycie EKS (Elastic Kubernetes Service) w celu uproszczenia pracy związanej z inicjalizacją klastra Kubernetes na AWS.
Tworzenie i wdrażanie potoku Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
Trenowanie i wdrażanie TensorFlow modeli ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
Wykorzystanie innych zarządzanych usług AWS do rozszerzenia aplikacji ML.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrożyć Machine Learning obciążenia w chmurze Azure.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Instalowanie i konfigurowanie Kubernetes, Kubeflow i innego potrzebnego oprogramowania na platformie Azure.
Używanie usługi Azure Kubernetes Service (AKS) w celu uproszczenia pracy związanej z inicjowaniem klastra Kubernetes na platformie Azure.
Tworzenie i wdrażanie potoku Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
Trenowanie i wdrażanie TensorFlow modeli ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
Wykorzystanie innych usług zarządzanych AWS do rozszerzenia aplikacji ML.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą korzystać z uczenia maszynowego w Mathematica do analizy danych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Budowanie i trenowanie modeli uczenia maszynowego.
Importowanie i przygotowywanie danych do uczenia maszynowego.
Oddzielanie danych treningowych od danych testowych.
Poznanie zastosowań głębokiego uczenia i sieci neuronowych w analizie danych.
Machine Learning to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania. Python to język programowania słynący z przejrzystej składni i czytelności. Oferuje doskonałą kolekcję sprawdzonych bibliotek i technik do tworzenia aplikacji uczenia maszynowego.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak stosować techniki i narzędzia uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w branży bankowej.
Uczestnicy najpierw poznają kluczowe zasady, a następnie wykorzystują swoją wiedzę w praktyce, budując własne modele uczenia maszynowego i wykorzystując je do realizacji szeregu projektów zespołowych.
Publiczność
Programiści
Naukowcy zajmujący się danymi
Format kursu
Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka praktyczna
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla osób technicznych, które chcą dowiedzieć się, jak wdrożyć strategię uczenia maszynowego, jednocześnie maksymalizując wykorzystanie dużych zbiorów danych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą
Zrozumienie ewolucji i trendów w uczeniu maszynowym.
Zapoznanie się ze sposobami wykorzystania uczenia maszynowego w różnych branżach.
Zapoznanie się z narzędziami, umiejętnościami i usługami dostępnymi w celu wdrożenia uczenia maszynowego w organizacji.
Zrozumienie, w jaki sposób uczenie maszynowe może być wykorzystywane do ulepszania eksploracji i analizy danych.
Dowiedz się, czym jest pośredni backend danych i jak jest on wykorzystywany przez firmy.
Zrozumienie roli, jaką odgrywają duże zbiory danych i inteligentne aplikacje w różnych branżach.
Ten kurs szkoleniowy jest przeznaczony dla osób, które chciałyby zastosować Machine Learning w praktycznych zastosowaniach dla swojego zespołu. Szkolenie nie będzie zagłębiać się w kwestie techniczne i będzie koncentrować się na podstawowych koncepcjach i zastosowaniach biznesowych / operacyjnych tego samego.
Docelowi odbiorcy
Inwestorzy i przedsiębiorcy AI
Menedżerowie i inżynierowie, których firma wkracza w przestrzeń AI
Business Analitycy i inwestorzy
Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania. Python to język programowania słynący z przejrzystej składni i czytelności. Oferuje doskonałą kolekcję sprawdzonych bibliotek i technik do tworzenia aplikacji uczenia maszynowego.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak stosować techniki i narzędzia uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w branży finansowej.
Uczestnicy najpierw poznają kluczowe zasady, a następnie wykorzystują swoją wiedzę w praktyce, budując własne modele uczenia maszynowego i wykorzystując je do realizacji szeregu projektów zespołowych.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wyjść poza budowanie modeli ML i zoptymalizować proces tworzenia, śledzenia i wdrażania modeli ML.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zainstalować i skonfigurować MLflow oraz powiązane biblioteki i frameworki ML.
Docenić znaczenie możliwości śledzenia, odtwarzania i wdrażania modelu ML.
Wdrażać modele ML na różnych chmurach publicznych, platformach lub serwerach lokalnych.
Skalowanie procesu wdrażania uczenia maszynowego, aby pomieścić wielu użytkowników współpracujących nad projektem.
Skonfigurowanie centralnego rejestru w celu eksperymentowania, odtwarzania i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
Celem tego kursu jest zapewnienie podstawowej biegłości w stosowaniu metod uczenia maszynowego w praktyce. Dzięki wykorzystaniu języka programowania Scala i jego różnych bibliotek oraz w oparciu o wiele praktycznych przykładów, kurs ten uczy, jak korzystać z najważniejszych elementów składowych uczenia maszynowego, jak podejmować decyzje dotyczące modelowania danych, interpretować dane wyjściowe algorytmów i weryfikować wyniki.
Naszym celem jest zapewnienie umiejętności rozumienia i korzystania z najbardziej podstawowych narzędzi z zestawu narzędzi Machine Learning oraz unikania typowych pułapek aplikacji Data Sciences.
Ten kurs szkoleniowy jest przeznaczony dla osób, które chciałyby zastosować podstawowe techniki Machine Learning w praktycznych zastosowaniach.
Publiczność
Naukowcy zajmujący się danymi i statystycy, którzy mają pewne obycie z uczeniem maszynowym i wiedzą, jak programować R. Nacisk tego kursu kładziony jest na praktyczne aspekty przygotowania danych / modelu, wykonania, analizy post hoc i wizualizacji. Celem jest zapewnienie praktycznego wprowadzenia do uczenia maszynowego uczestnikom zainteresowanym zastosowaniem metod w pracy
Aby szkolenie było odpowiednie dla odbiorców, wykorzystywane są przykłady specyficzne dla branży.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać ze stosu technologii iOS Machine Learning (ML) podczas tworzenia i wdrażania aplikacji mobilnej na iOS.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Tworzenie aplikacji mobilnych zdolnych do przetwarzania obrazu, analizy tekstu i rozpoznawania mowy
Dostęp do wstępnie wytrenowanych modeli ML w celu integracji z aplikacjami iOS
Tworzenie niestandardowych modeli ML
Dodawanie obsługi głosowej Siri do aplikacji iOS
Zrozumienie i wykorzystanie frameworków takich jak coreML, Vision, CoreGraphics i GamePlayKit
Używanie języków i narzędzi takich jak Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda i Spyder
Uczestnicy
Deweloperzy
Format kursu
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać Google's ML Kit do tworzenia modeli uczenia maszynowego zoptymalizowanych do przetwarzania na urządzeniach mobilnych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć opracowywanie funkcji uczenia maszynowego dla aplikacji mobilnych.
Zintegrować nowe technologie uczenia maszynowego z aplikacjami Android i iOS przy użyciu interfejsów API ML Kit.
Ulepszyć i zoptymalizować istniejące aplikacje za pomocą ML Kit SDK do przetwarzania i wdrażania na urządzeniu.
Ta sesja szkoleniowa oparta na zajęciach zbada techniki uczenia maszynowego, z przykładami komputerowymi i ćwiczeniami rozwiązywania studium przypadku przy użyciu odpowiedniego języka programu
Kurs ten wprowadza metody uczenia maszynowego w zastosowaniach robotyki.
Jest to szeroki przegląd istniejących metod, motywacji i głównych pomysłów w kontekście rozpoznawania wzorców.
Po krótkich podstawach teoretycznych uczestnicy wykonają proste ćwiczenia przy użyciu oprogramowania open source (zwykle R) lub innego popularnego oprogramowania.
Pattern Matching to technika używana do lokalizowania określonych wzorców na obrazie. Może być używana do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie w linii produkcyjnej lub określonych wymiarów komponentu. Różni się od "Pattern Recognition" (który rozpoznaje ogólne wzorce w oparciu o większe zbiory powiązanych próbek) tym, że konkretnie określa, czego szukamy, a następnie mówi nam, czy oczekiwany wzorzec istnieje, czy nie.
Format kursu
Kurs ten wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców w odniesieniu do Machine Vision.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podkarpackie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać Random Forest do tworzenia algorytmów uczenia maszynowego dla dużych zbiorów danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć budowanie modeli uczenia maszynowego za pomocą Random forest.
Zrozumieć zalety Random Forest i jak go wdrożyć w celu rozwiązania problemów związanych z klasyfikacją i regresją.
Dowiedzieć się, jak radzić sobie z dużymi zbiorami danych i interpretować wiele drzew decyzyjnych w Random Forest.
Ocena i optymalizacja wydajności modelu uczenia maszynowego poprzez dostrajanie hiperparametrów.
RapidMiner to platforma oprogramowania do nauki o danych typu open source do szybkiego prototypowania i rozwoju aplikacji. Obejmuje zintegrowane środowisko do przygotowywania danych, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia, eksploracji tekstu i analizy predykcyjnej.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z RapidMiner Studio do przygotowywania danych, uczenia maszynowego i wdrażania modeli predykcyjnych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zainstalować i skonfigurować RapidMiner
Przygotowywać i wizualizować dane za pomocą RapidMiner
Walidować modele uczenia maszynowego
Mashup danych i tworzenie modeli predykcyjnych
Operacjonalizować analitykę predykcyjną w ramach procesu biznesowego
Rozwiązywanie problemów i optymalizacja RapidMiner
Odbiorcy
Naukowcy zajmujący się danymi
Inżynierowie
Programiści
Format kursu
Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Uwaga
Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą pisać, ładować i uruchamiać modele uczenia maszynowego na bardzo małych urządzeniach wbudowanych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Instalacja TensorFlow Lite.
Załaduj modele uczenia maszynowego na urządzenie wbudowane, aby umożliwić mu wykrywanie mowy, klasyfikowanie obrazów itp.
Dodaj sztuczną inteligencję do urządzeń sprzętowych bez polegania na łączności sieciowej.
Więcej...
Ostatnia aktualizacja:
Opinie uczestników (25)
Uważam, że trener był bardzo kompetentny i odpowiadał na pytania z pewnością, co pomagało w lepszym zrozumieniu materiału.
Jenna - TCMT
Szkolenie - Machine Learning with Python – 2 Days
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Rysunki na flipcharcie, całe szkolenie.
Kasia Nawrot - Orange Szkolenia Sp. z o.o.
Świetny kontakt z uczestnikami, wiedza praktyczna co bardzo się ceni. Dostosowanie toku / tempa. Duuuży plus, mega pozytywny instruktor, aż szkoda że szkolenie trwało tylko 2 dni.
Marcin Mikielewicz - TECNOBIT SLU
Szkolenie - Introduction Deep Learning & Réseaux de neurones pour l’ingénieur
Jasność, z jaką było przedstawione
John McLemore - Motorola Solutions
Szkolenie - Deep Learning for Telecom (with Python)
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
ekosystem ML nie tylko MLFlow, ale także Optuna, hyperops, docker i docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Szkolenie - MLflow
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Sposób przekazywania wiedzy i wiedza trenera.
Jakub Rekas - Bitcomp Sp. z o.o.
Szkolenie - Machine Learning on iOS
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Wyjaśnienie
Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore
Szkolenie - Machine Learning with Python – 4 Days
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Uczestniczenie w szkoleniu Kubeflow, które odbyło się zdalnie, było dla mnie bardzo przyjemne. To szkolenie pozwoliło mi ugruntować moją wiedzę dotyczącą usług AWS, K8s oraz wszystkich narzędzi devOps związanych z Kubeflow, które są niezbędnymi podstawami do właściwego podejścia do tematu. Chciałbym podziękować Malawskiemu Marcinowi za jego cierpliwość i profesjonalizm w trakcie szkolenia oraz za rady dotyczące najlepszych praktyk. Malawski podejmuje temat z różnych perspektyw, różnych narzędzi wdrażania Ansible, EKS kubectl, Terraform. Teraz jestem zdecydowanie przekonany, że wybieram właściwy kierunek aplikacji.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Szkolenie - Kubeflow
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Poziom szkolenia był na wysokim poziomie. Prowadzący nie bał się używać matematycznych formalizmów.
Mateusz Soczewka - Santander Bank Polska S.A.
Szkolenie - Fundamentals of Reinforcement Learning
Szkolenie było prowadzone bardzo rzeczowo a tempo było dopasowane do grupy.
Michal Solis - Orange Szkolenia sp. z o.o.
Szkolenie - Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
Praktyczne przykłady, wyczerpujące odpowiedzi na zadawane przez uczestników pytania, ogromna wiedza i doświadczenie
Marta Rokosa - Wyzsza Szkola Bankowa w Poznaniu
Szkolenie - Machine Learning and Big Data
Entuzjazm wobec tematu. Przykłady, które przedstawił i wyjaśnił, były bardzo dobre. Sympatyczny. Może trochę zbyt szczegółowe dla początkujących. Dla menedżerów mogłoby być bardziej abstrakcyjne w mniejszych ilościach dni. Ale było to zaprojektowane, aby pasować, a my mieliśmy dobry zgrywanie się wcześniej.
Benedikt Chiandetti - HDI Deutschland Bancassurance Kundenservice GmbH
Szkolenie - Machine Learning Concepts for Entrepreneurs and Managers
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Trener wyjaśnił treść dobrze i był zaangażowany przez cały czas. Zatrzymywał się, aby zadać pytania, i pozwolił nam samodzielnie dojść do rozwiązań w niektórych praktycznych sesjach. Dojść do rozwiązań w niektórych praktycznych sesjach. Ponadto dostosował kurs do naszych potrzeb.
Robert Baker
Szkolenie - Deep Learning with TensorFlow 2.0
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Filtr konwolucyjny
Francesco Ferrara
Szkolenie - Introduction to Machine Learning
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Tomasz naprawdę dobrze znał informacje i kurs był dobrze dobrany.
Raju Krishnamurthy - Google
Szkolenie - TensorFlow Extended (TFX)
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Organizacja, przestrzegając proponowanego porządku obrad, wiedza trenera w tej dziedzinie
Ali Kattan - TWPI
Szkolenie - Natural Language Processing with TensorFlow
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Sposób przekazywania wiedzy
- EduBroker Sp. z o.o.
Szkolenie - Machine Learning for Banking (with Python)
Trener był profesjonalistą w dziedzinie tematu i doskonało łączył teorię z praktyką.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Szkolenie - Applied AI from Scratch in Python
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Dużo wskazówek praktycznych
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Szkolenie - Deep Learning with TensorFlow
Duża wiedza teoretyczna i praktyczna prowadzących. Komunikatywność prowadzących. W trakcie kursu można było zadawać pytania i uzyskać satysfakcjonujące odpowiedzi.
Kamil Kurek - ING Bank Slaski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie - Understanding Deep Neural Networks
Szczegółowe omówienie zagadnień związanych z uczeniem maszynowym, w szczególności sieci neuronowe. Demistyfikowało wiele z tych tematów.
Sacha Nandlall
Szkolenie - Python for Advanced Machine Learning
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Odkładany, aktualny podejście lub CPI (TensorFlow, era, learn) do tworzenia uczenia maszynowego.
Paul Lee
Szkolenie - TensorFlow for Image Recognition
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Lubię nowe wglądy w głębokim uczeniu maszynowym.
Josip Arneric
Szkolenie - Neural Network in R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Trener bardzo zrozumiale wytłumaczył trudne i zaawansowane tematy.
Leszek K
Szkolenie - Artificial Intelligence Overview
Otrzymaliśmy dużo więcej informacji na temat tematu. Zostały przeprowadzone ciekawe dyskusje na temat realnych spraw w naszej firmie.
