Online o in loco, i corsi di formazione dal vivo con istruttore Supervised Learning dimostrano attraverso esercitazioni pratiche interattive come utilizzare tecniche di apprendimento automatico supervisionato per addestrare modelli, fare previsioni e analizzare modelli di dati in modo efficace.
Supervised Learning La formazione è disponibile come "Formazione dal vivo online" o "Formazione dal vivo in loco". La formazione dal vivo online (nota anche come "formazione dal vivo a distanza") viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo. La formazione dal vivo in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente in Bologna o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Bologna.
Supervised Learning è noto anche come Supervisionato Machine Learning.
NobleProg -- Il tuo fornitore di formazione locale
Bologna
NobleProg Bologna, Via Ferruccio Parri, Bologna, italy, 40128
Collegato ottimamente con l'aeroporto di Bologna, molto conveniente per coloro che arrivano dalla tangenziale e vicino alla stazione centrale. A pochi minuti dal centro di Bologna.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a partecipanti con diversi livelli di esperienza che desiderano sfruttare la piattaforma AutoML di Google per creare chatbot personalizzati per varie applicazioni.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere i fondamenti dello sviluppo di chatbot.
Naviga in Google Cloud Platform e accedi a AutoML.
Preparare i dati per l'addestramento dei modelli di chatbot.
Addestra e valuta modelli di chatbot personalizzati usando AutoML.
Distribuisci e integra i chatbot in varie piattaforme e canali.
Monitora e ottimizza le prestazioni del chatbot nel tempo.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare tecniche di manutenzione predittiva basate sull'intelligenza artificiale nella produzione di semiconduttori per migliorare l'efficienza produttiva e ridurre i guasti imprevisti delle apparecchiature.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Implementa modelli di intelligenza artificiale per prevedere i guasti delle apparecchiature nella produzione di semiconduttori.
Analizza i dati di manutenzione per identificare modelli e tendenze indicativi di potenziali problemi.
Integra la manutenzione predittiva basata sull'intelligenza artificiale nei flussi di lavoro di produzione esistenti.
Riduci i tempi di inattività e i costi di manutenzione attraverso una gestione proattiva delle apparecchiature.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello principiante che desiderano comprendere e applicare le tecnologie di intelligenza artificiale all'interno dell'industria manifatturiera dei semiconduttori.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendi i principi di base dell'intelligenza artificiale e come si applicano alla produzione di semiconduttori.
Identifica le aree all'interno della produzione di semiconduttori in cui l'intelligenza artificiale può essere implementata in modo efficace.
Utilizza strumenti e tecniche di intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza della produzione e il controllo della qualità.
Implementa modelli di intelligenza artificiale di base per ottimizzare i processi di produzione.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto ad analisti di dati di livello intermedio che desiderano imparare a utilizzare RapidMiner per stimare e proiettare i valori e utilizzare strumenti analitici per la previsione delle serie temporali.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Impara ad applicare la metodologia CRISP-DM, a selezionare gli algoritmi di machine learning appropriati e a migliorare la costruzione e le prestazioni del modello.
Utilizzare RapidMiner per stimare e proiettare i valori e utilizzare strumenti analitici per la previsione delle serie temporali.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto ai data scientist e alle persone meno tecniche che desiderano utilizzare Auto-Keras per automatizzare il processo di selezione e ottimizzazione di un modello di apprendimento automatico.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Automatizza il processo di addestramento di modelli di machine learning altamente efficienti.
Cerca automaticamente i parametri migliori per i modelli di deep learning.
Crea modelli di Machine Learning estremamente accurati.
Usa la potenza dell'apprendimento automatico per risolvere i problemi aziendali del mondo reale.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a tecnici con un background nell'apprendimento automatico che desiderano ottimizzare i modelli di apprendimento automatico utilizzati per rilevare modelli complessi nei big data.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Installa e valuta vari strumenti open source AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, ecc.)
Addestra modelli di machine learning di alta qualità.
Risolvi in modo efficiente diversi tipi di problemi di apprendimento automatico supervisionato.
Scrivi solo il codice necessario per avviare il processo di apprendimento automatico automatizzato.
This instructor-led, live training in Bologna (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.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a data scientist e analisti di dati che desiderano automatizzare, valutare e gestire modelli predittivi utilizzando le funzionalità di apprendimento automatico di DataRobot.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Carica i set di dati in DataRobot per analizzare, valutare e controllare la qualità dei dati.
Crea e addestra modelli per identificare variabili importanti e raggiungere gli obiettivi di previsione.
Interpreta i modelli per creare informazioni preziose utili per prendere decisioni aziendali.
Monitora e gestisci i modelli per mantenere prestazioni di previsione ottimizzate.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a data scientist, analisti di dati e sviluppatori che desiderano esplorare AutoML prodotti e funzionalità per creare e distribuire modelli di formazione ML personalizzati con il minimo sforzo.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Esplora la linea di prodotti AutoML per implementare diversi servizi per vari tipi di dati.
Prepara ed etichetta i set di dati per creare modelli ML personalizzati.
Addestra e gestisci i modelli per produrre modelli di machine learning accurati ed equi.
Effettua previsioni utilizzando modelli addestrati per soddisfare gli obiettivi e le esigenze aziendali.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare Google's ML Kit per creare modelli di apprendimento automatico ottimizzati per l'elaborazione su dispositivi mobili.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Configura l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a sviluppare funzionalità di machine learning per le app per dispositivi mobili.
Integra le nuove tecnologie di apprendimento automatico nelle app Android e iOS utilizzando le API ML Kit.
Migliora e ottimizza le app esistenti utilizzando l'SDK ML Kit per l'elaborazione e la distribuzione sul dispositivo.
Pattern Matching è una tecnica utilizzata per localizzare modelli specifici all'interno di un'immagine. Può essere utilizzato per determinare l'esistenza di caratteristiche specificate all'interno di un'immagine acquisita, ad esempio l'etichetta prevista su un prodotto difettoso in una linea di fabbrica o le dimensioni specificate di un componente. È diverso da "Pattern Recognition" (che riconosce modelli generali basati su raccolte più ampie di campioni correlati) in quanto detta specificamente ciò che stiamo cercando, quindi ci dice se il modello atteso esiste o meno.
Formato del corso
Questo corso introduce gli approcci, le tecnologie e gli algoritmi utilizzati nel campo del pattern matching in quanto applicato a Machine Vision.
RapidMiner è una piattaforma software open source per la scienza dei dati per la prototipazione e lo sviluppo rapido di applicazioni. Include un ambiente integrato per la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo, il text mining e l'analitica predittiva.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno a utilizzare RapidMiner Studio per la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico e la distribuzione di modelli predittivi.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Installare e configurare RapidMiner
Preparare e visualizzare i dati con RapidMiner
Convalidare i modelli di Machine Learning
Combina i dati e crea modelli predittivi
Rendi operativa l'analitica predittiva all'interno di un processo aziendale
Risoluzione dei problemi e ottimizzazione RapidMiner
Pubblico
Scienziati dei dati
Ingegneri
Gli sviluppatori
Formato del corso
In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante
Nota
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per l'organizzazione.
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