Machine Learning for Mobile Apps using Google’s ML Kit Träningskurs

Hur ser städer ut i framtiden? Hur kan Artificial Intelligence (AI) användas för att förbättra stadsplaneringen? Hur kan AI användas för att göra städer mer effektiva, livliga, säkrare och miljövänligare?

I den här instruktörsledda, live-utbildningen (på plats eller fjärrkontroll) undersöker vi de olika teknikerna som utgör AI, såväl som de färdigheter och mentala ramar som krävs för att använda dem för stadsplanering. Vi täcker också verktyg och metoder för insamling och organisering av relevant data för användning i AI, inklusive data mining.

Publik

• Stadsplanerare
• arkitekter
• utvecklare
• Transporttjänstemän

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion och en serie interaktiva övningar.

Notera

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

AI är en samling av tekniker för att bygga intelligenta system som kan förstå data och aktiviteter som omger data för att göra "intelligenta beslut" För telekomleverantörer kan byggnadstillämpningar och tjänster som använder AI öppna dörren för förbättrad drift och service inom områden som underhåll och nätverksoptimering I denna kurs undersöker vi de olika tekniker som utgör AI och de färdigheter som krävs för att de ska kunna användas Under hela kursen undersöker vi AIs specifika applikationer inom telekombranschen Publik Nätverk ingenjörer Nätverksoperatörspersonal Telekom tekniska chefer Kursens format Delföreläsning, diskussion, handsonövningar .

Den här kursen har skapats för chefer, lösningsarkitekter, innovationsansvariga, CTO:er, mjukvaruarkitekter och alla som är intresserade av en översikt över tillämpad artificiell intelligens och närmaste prognos för dess utveckling.

Kursen är skapad för personer som inte har tidigare erfarenhet av sannolikhet och statistik .

Linjär algebra är en gren av matematik som behandlar vektorer, matriser och linjära transformationer Kunskap om linjär algebra hjälper ingenjörer och utvecklare att förbättra sina maskininlärningsmöjligheter Förståelse av linjära algebra-koncept gör det möjligt för dem att bättre förstå principerna bakom maskininlärningsteknik och därmed lösa problem snabbare I den här instruktörsledda träningsutbildningen kommer deltagarna att lära sig grunderna för linjär algebra när de går igenom lösningen av ett maskininlärningsproblem med hjälp av linjära algebra metoder Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Förstå grundläggande linjära algebra begrepp Lär dig de linjära algebra färdigheter som behövs för maskininlärning Använd linjära algebra strukturer och begrepp när du arbetar med data, bilder, algoritmer etc Lös ett maskininlärningsproblem genom att använda linjär algebra Publik utvecklare ingenjörer Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning Notera För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna .

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer som vill använda Azure ML:s dra-och-släpp-plattform för att distribuera Machine Learning arbetsbelastningar utan att behöva köpa mjukvara och hårdvara och utan att behöva oroa sig om underhåll och driftsättning.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Skriv mycket exakta maskininlärningsmodeller med Python, R eller nollkodsverktyg.
• Utnyttja Azures tillgängliga datamängder och algoritmer för att träna och spåra maskininlärnings- och djupinlärningsmodeller.
• Använd Azures interaktiva arbetsyta för att utveckla ML-modeller tillsammans.
• Välj mellan olika Azure-stödda ML-ramverk som PyTorch, TensorFlow och scikit-learn.

Artificial Neural Network är en beräkningsmodell som används vid utvecklingen av Artificial Intelligence (AI) -system som kan utföra "intelligenta" uppgifter. Neural Networks används ofta i Machine Learning (ML) -applikationer, som själva är en implementering av AI. Deep Learning är en delmängd av ML.

Detta är en 4-dagarskurs som introducerar AI och dess tillämpning. Det finns ett alternativ att ha en extra dag för att genomföra ett AI-projekt efter avslutad kurs.

Detta är en 4-dagars kurs som introducerar AI och det's applikation med Python programmeringsspråk. Det finns ett alternativ att ha en extra dag att genomföra ett AI-projekt vid slutförandet av denna kurs. 

Denna utbildning är för människor som vill använda Machine Learning i praktiska tillämpningar.

Publik

Denna kurs är för datavetare och statistiker som känner till statistik och vet hur man programmerar R (eller Python eller annat valt språk). Tyngdpunkten i denna kurs ligger på de praktiska aspekterna av data / modellberedning, exekvering, post hoc-analys och visualisering.

Syftet är att ge praktiska applikationer för Machine Learning till deltagare som är intresserade av att tillämpa metoderna på jobbet.

Sektorspecifika exempel används för att göra utbildningen relevant för publiken.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare som vill skapa och träna maskininlärningsmodeller för implementering i produktionsklara värdmiljöer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Använd anteckningsbokinstanser för att förbereda och ladda upp data för utbildning.
• Träna maskininlärningsmodeller med hjälp av träningsdatauppsättningar.
• Distribuera utbildade modeller till en slutpunkt för att skapa förutsägelser.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill använda Azure Machine Learning för att bygga end-to-end maskininlärningsmodeller för prediktiv analys.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Bygg maskininlärningsmodeller utan programmeringserfarenhet.
• Skapa prediktiva algoritmer med Azure Machine Learning.
• Implementera produktionsklara maskininlärningsalgoritmer.

Denna kurs kommer att vara en kombination av teori och praktiskt arbete med specifika exempel som används under hela evenemanget.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till webbutvecklare som vill skapa maskininlärningsmodeller med Core ML för utveckling av iOS 11 och macOS High Sierra.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Bygg AI-drivna applikationer som använder maskininlärning.
• Implementera maskininlärningsmodeller som klassificerar bilder.
• Använd Core ML API för att stödja anpassade arbetsflöden och avancerade användningsfall
• Analysera text på naturligt språk med modeller för maskininlärning.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer, datavetare och dataanalytiker som vill använda Dataiku DSS för utveckling av pipelines för maskininlärning och utnyttja AI-processer för att generera strategiska organisatoriska initiativ .

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Dataiku DSS på deras föredragna operativsystem.
• Förstå AI/ML-koncept och principer som är grundläggande för Dataiku-funktioner.
• Skapa och implementera sina egna datavisualiseringskoder i Dataiku DSS-projekt.
• Distribuera ML-modeller och pipelines i produktionsmiljöer byggda kring Dataiku DSS.
• Optimera smidigheten och flexibiliteten hos dataanalysmetoder för deras företagsapplikationer.
• Använd Dataiku DSS för att säkra och hantera hur data strömmar genom ytterligare affärssystem.