Machine Learning Kurs i Sverige

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på nybörjarnivå som vill förstå konceptet med förtränade modeller och lära sig hur man använder dem för att lösa verkliga problem utan att bygga modeller från grunden.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå konceptet och fördelarna med förtränade modeller.
• Utforska olika förtränade modellarkitekturer och deras användningsfall.
• Finjustera en förtränad modell för specifika uppgifter.
• Implementera förtränade modeller i enkla maskininlärningsprojekt.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till AI-utvecklare på mellannivå, maskininlärningsingenjörer och systemarkitekter som vill optimera AI-modeller för edge-distribution.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå utmaningarna och kraven för att distribuera AI-modeller på gränsenheter.
• Tillämpa modellkomprimeringstekniker för att minska storleken och komplexiteten hos AI-modeller.
• Använd kvantiseringsmetoder för att förbättra modellens effektivitet på edge-hårdvara.
• Implementera rensning och andra optimeringstekniker för att förbättra modellens prestanda.
• Distribuera optimerade AI-modeller på olika gränsenheter.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till deltagare med olika kompetensnivåer som vill utnyttja Googles AutoML plattform för att bygga skräddarsydda chatbots för olika applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna för chatbot-utveckling.
• Navigera i Google Cloud Platform och få åtkomst till AutoML.
• Förbereda data för träning av chattrobotmodeller.
• Träna och utvärdera anpassade chattrobotmodeller med hjälp av AutoML.
• Distribuera och integrera chatbots i olika plattformar och kanaler.
• Övervaka och optimera chatbotens prestanda över tid.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, datavetare och teknikentusiaster som vill få praktiska färdigheter i att distribuera AI-modeller på edge-enheter för olika applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för Edge AI och dess fördelar.
• Konfigurera databehandlingsmiljön på gränsenheter.
• Utveckla, träna och optimera AI-modeller för gränsdistribution.
• Implementera praktiska AI-lösningar på gränsenheter.
• Utvärdera och förbättra prestanda för gränsdistribuerade modeller.
• Ta itu med etiska överväganden och säkerhetsöverväganden i Edge AI-program.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på avancerad nivå som vill behärska tekniken bakom autonoma system.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Designa och implementera AI-modeller för autonomt beslutsfattande.
• Utveckla styralgoritmer för autonom navigering och undvikande av hinder.
• Säkerställ säkerhet och tillförlitlighet i AI-drivna autonoma system.
• Integrera autonoma system med befintliga ramverk för robotik och AI.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill tillämpa AI-tekniker för att optimera avkastningshantering inom halvledartillverkning.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Analysera produktionsdata för att identifiera faktorer som påverkar avkastningen.
• Implementera AI-algoritmer för att förbättra processerna för avkastningshantering.
• Optimera produktionsparametrarna för att minska defekter och förbättra avkastningen.
• Integrera AI-driven avkastningshantering i befintliga produktionsarbetsflöden.

Avslutningsvis kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade yrkesverksamma som vill fördjupa sin kunskap om maskininlärningsmodeller, förbättra sina färdigheter i hyperparameterinställning och lära sig hur man effektivt distribuerar modeller med hjälp av Google Colab.

• Implementera avancerade maskininlärningsmodeller med hjälp av populära ramverk som Scikit-learn och TensorFlow.
• Optimera modellprestanda genom hyperparameterinställning.
• Distribuera maskininlärningsmodeller i verkliga tillämpningar med hjälp av Google Colab.
• Samarbeta och hantera stora maskininlärningsprojekt i Google Colab.

Denna instruktörsledda, live-träning via Sverige (online eller på plats) vänder sig till yrkesverksamma inom affärs- och AI-sektorn med mellanavancerad kunskap som vill tillämpa maskininlärning i affärsverksamhet, prognostisering och AI-drivna system med hjälp av verkliga fallstudier och Python-baserade verktyg.

Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå hur maskininlärning passar in i AI och affärsstrategi.
• Använda övervakade och oövervakade inlärningstekniker för att lösa strukturerade affärsproblem.
• Förbehandla och transformera data för modellering.
• Använda neurala nätverk för klassificering och prediktionsuppgifter.
• Utföra försäljningsprognoser med hjälp av statistiska och ML-baserade metoder.
• Implementera kluster och associationsregelutvinning för kundsegmentering och mönsterupptäckt.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på avancerad nivå som vill tillämpa banbrytande AI-tekniker för automatisering av halvledardesign, förbättra effektiviteten, noggrannheten och innovationen inom chipdesign och verifiering.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Tillämpa avancerad AI-teknik för att optimera designprocesser för halvledare.
• Integrera maskininlärningsmodeller i EDA verktyg för förbättrad designverifiering.
• Utveckla AI-drivna lösningar för komplexa designutmaningar inom chiptillverkning.
• Utnyttja neurala nätverk för att förbättra noggrannheten och hastigheten i designautomatiseringen.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, liveutbildning på plats (online eller på plats) riktar sig till mellannivådatavetare och utvecklare som vill tillämpa maskininlärningsalgoritmer effektivt med hjälp av Google Colab-miljön.

• Sätt upp och navigera Google Colab för maskininlärningsprojekt.
• Förstå och tillämpa olika maskininlärningsalgoritmer.
• Använda bibliotek som Scikit-learn för att analysera och förutsäga data.
• Implementera övervakade och oövervakade lärningsmodeller.
• Optimera och utvärdera maskininlärningsmodeller effektivt.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill förstå och tillämpa AI-tekniker för att optimera halvledartillverkningsprocesser.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå AI-metoder för processoptimering vid chiptillverkning.
• Implementera AI-modeller för att förbättra avkastningen och minska defekter.
• Analysera processdata för att identifiera nyckelparametrar för optimering.
• Tillämpa maskininlärningstekniker för att finjustera tillverkningsprocesser för halvledare.

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till deltagare på mellannivå som vill automatisera och hantera arbetsflöden för maskininlärning, inklusive modellträning, validering och distribution med hjälp av Apache Airflow.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera Apache Airflow för orkestrering av maskininlärningsarbetsflöden.
• Automatisera förbearbetning av data, modellträning och valideringsuppgifter.
• Integrera Airflow med ramverk och verktyg för maskininlärning.
• Distribuera maskininlärningsmodeller med hjälp av automatiserade pipelines.
• Övervaka och optimera arbetsflöden för maskininlärning i produktion.

This instructor-led, live training in Sverige (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use ML.NET machine learning models to automatically derive projections from executed data analysis for enterprise applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install ML.NET and integrate it into the application development environment.
• Understand the machine learning principles behind ML.NET tools and algorithms.
• Build and train machine learning models to perform predictions with the provided data smartly.
• Evaluate the performance of a machine learning model using the ML.NET metrics.
• Optimize the accuracy of the existing machine learning models based on the ML.NET framework.
• Apply the machine learning concepts of ML.NET to other data science applications.

Denna instruktörsledda, levande utbildning på plats Sverige (online eller på plats) riktar sig till dataprofessionella på mellanavancerad nivå som vill tillämpa maskininlärningstekniker på datadrivna affärsproblem, inklusive försäljningsprognostisering och prediktiv modellering med hjälp av neurala nätverk.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande koncepten och typerna av maskininlärning.
• Tillämpa nyckelalgoritmer för klassificering, regression, klustring och associationsanalys.
• Utföra utforskande dataanalys och datapreparation med hjälp av Python.
• Använda neurala nätverk för icke-linjära modelleringar.
• Implementera prediktiv analytik för affärsprognostisering, inklusive försäljningsdata.
• Utvärdera och optimera modellprestanda med hjälp av visuella och statistiska tekniker.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare på mellannivå till avancerad nivå, maskininlärningsingenjörer, forskare inom djupinlärning och experter på datorseende som vill utöka sina kunskaper och färdigheter inom djupinlärning för text-till-bild-generering.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå avancerade arkitekturer och tekniker för djupinlärning för text-till-bild-generering.
• Implementera komplexa modeller och optimeringar för högkvalitativ bildsyntes.
• Optimera prestanda och skalbarhet för stora datamängder och komplexa modeller.
• Justera hyperparametrar för bättre modellprestanda och generalisering.
• Integrera Stable Diffusion med andra ramverk och verktyg för djupinlärning

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till cybersäkerhetsproffs på mellannivå till avancerad nivå som vill höja sina färdigheter inom AI-driven hotdetektering och incidenthantering.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera avancerade AI-algoritmer för hotdetektering i realtid.
• Anpassa AI-modeller för specifika cybersäkerhetsutmaningar.
• Utveckla automatiseringsarbetsflöden för hotsvar.
• Skydda AI-drivna säkerhetsverktyg mot fientliga attacker.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till nybörjare till mellannivå dataanalytiker och datavetare som vill använda Weka för att utföra datautvinningsuppgifter.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Weka.
• Förstå Weka-miljön och arbetsbänken.
• Utför datautvinningsuppgifter med hjälp av Weka.

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till biologer som vill förstå hur AlphaFold fungerar och använda AlphaFold-modeller som guider i sina experimentella studier.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande principerna för AlphaFold.
• Lär dig hur AlphaFold fungerar.
• Lär dig hur du tolkar AlphaFold förutsägelser och resultat.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare, maskininlärningsingenjörer och forskare inom datorseende som vill utnyttja Stable Diffusion för att generera bilder av hög kvalitet för en mängd olika användningsfall.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för Stable Diffusion och hur det fungerar för bildgenerering.
• Skapa och träna Stable Diffusion-modeller för bildgenereringsuppgifter.
• Tillämpa Stable Diffusion på olika bildgenereringsscenarier, såsom inpainting, outpainting och bild-till-bild-översättning.
• Optimera prestanda och stabilitet för Stable Diffusion-modeller.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till dataanalytiker på mellannivå som vill lära sig att använda RapidMiner för att uppskatta och projicera värden och använda analysverktyg för tidsserieprognoser.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Lär dig att tillämpa CRISP-DM-metodiken, välja lämpliga maskininlärningsalgoritmer och förbättra modellkonstruktion och prestanda.
• Använd RapidMiner för att uppskatta och projicera värden och använda analysverktyg för tidsserieprognoser.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till cybersäkerhetsproffs på nybörjarnivå som vill lära sig att utnyttja AI för förbättrad hotdetektering och svarsförmåga.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå AI-tillämpningar inom cybersäkerhet.
• Implementera AI-algoritmer för hotidentifiering.
• Automatisera incidenthantering med AI-verktyg.
• Integrera AI i befintlig infrastruktur för cybersäkerhet.

Syftet med denna kurs är att ge en grundläggande kompetens i tillämpningen av Machine Learning metoder i praktiken. Genom användningen av Python programmeringsspråket och dess olika bibliotek, och baserat på en mängd praktiska exempel, lär denna kurs hur man använder de viktigaste byggblockarna av Machine Learning, hur man gör data modellering beslut, tolkar utgångarna av algoritmerna och validerar resultaten.

Vårt mål är att ge dig färdigheterna att förstå och använda de mest grundläggande verktygen från verktygsfönstret med förtroende och undvika de vanliga bristerna i Data Science-applikationer.

syftet med kursen är att ge allmän färdighet i att tillämpa maskin inlärnings metoder i praktiken. Genom att använda programmeringsspråket python och dess olika bibliotek, och baserat på en mängd praktiska exempel lär den här kursen Hur man använder de viktigaste Bygg stenarna i Machine Learning, hur man fattar beslut om data modellering, tolkar utdata från algoritmerna och validera resultaten.

vårt mål är att ge dig färdigheter att förstå och använda de mest grundläggande verktygen från verktygs lådan Machine Learning tryggt och säkert och undvika de vanliga fallgroparna i data Sciences applikationer.

Denna utbildning är för personer som vill använda grundläggande tekniker för Machine Learning i praktiska tillämpningar.

Publik

Datavetare och statistiker som känner till maskininlärning och vet hur man programmerar R. Kursen betonar de praktiska aspekterna av data / modellberedning, exekvering, post hoc-analys och visualisering. Syftet är att ge en praktisk introduktion till maskininlärning för deltagare som är intresserade av att tillämpa metoderna på jobbet

Sektorspecifika exempel används för att göra utbildningen relevant för publiken.

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

Kursen introducerar maskininlärningsmetoder i robottillämpningar.

Det är en bred översikt över befintliga metoder, motivationer och huvudidéer i samband med mönsterigenkänning.

Efter en kort teoretisk bakgrund kommer deltagarna att utföra enkla övningar med hjälp av öppen källkod (vanligtvis R) eller någon annan populär programvara.

Denna instruktörsledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) ger en introduktion till området mönsterigenkänning och maskininlärning. Den berör praktiska tillämpningar inom statistik, datavetenskap, signalbehandling, datorseende, datagruvning och bioinformatik.

Vid slutet av den här utbildningen kommer deltagarna att kunna:

• Använda grundläggande statistiska metoder för mönsterigenkänning.
• Använda nyckelmodeller som neurala nätverk och kärnmetoder för dataanalys.
• Implementera avancerade tekniker för komplicerat problemlösning.
• Förbättra prediktionsnoggrannhet genom att kombinera olika modeller.

Pattern Matching är en teknik som används för att lokalisera angivna mönster i en bild. Den kan användas för att fastställa förekomsten av angivna egenskaper i en tagen bild, till exempel den förväntade etiketten på en defekt produkt i en fabrikslinje eller de angivna måtten på en komponent. Det skiljer sig från "Pattern Recognition" (som känner igen allmänna mönster baserat på större samlingar av relaterade prover) genom att det specifikt dikterar vad vi letar efter och sedan berättar för oss om det förväntade mönstret finns eller inte.

Kursens upplägg

• Kursen introducerar de tillvägagångssätt, tekniker och algoritmer som används inom området mönstermatchning när det gäller Machine Vision.

Denna utbildning är för personer som vill använda Machine Learning i praktiska applikationer för sitt team. Utbildningen kommer inte att dyka in i tekniska egenskaper och kretsa kring grundläggande koncept och affärs- / operativa applikationer av samma.

Målgrupp

1. Investerare och AI-entreprenörer
2. Chefer och ingenjörer vars företag går in i AI-rymden
3. Business och investerare

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig hur man använder iOS Machine Learning (ML) teknikstacken när de går igenom skapandet och distributionen av en iOS mobilapp.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Skapa en mobilapp som kan behandla bilder, textanalys och taligenkänning
• Access förtränade ML-modeller för integrering i iOS appar
• Skapa en anpassad ML-modell
• Lägga till stöd för Siri-röst i iOS-appar
• Förstå och använda ramverk som coreML, Vision, CoreGraphics och GamePlayKit
• Använd språk och verktyg som Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda och Spyder

Publik

• Utvecklare

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Machine Learning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att vara explicit programmerade. Python är ett programmeringsspråk som är känt för sin tydliga syntax och läsbarhet. Den erbjuder en utmärkt samling vältestade bibliotek och tekniker för att utveckla maskininlärningsapplikationer.

I denna instruktörsledda, liveutbildning kommer deltagarna att lära sig hur man tillämpar maskininlärningstekniker och verktyg för att lösa verkliga problem i bankbranschen.

Deltagarna lär sig först de viktigaste principerna och omsätter sedan sina kunskaper i praktiken genom att bygga sina egna maskininlärningsmodeller och använda dem för att slutföra ett antal teamprojekt.

Publik

• Utvecklare
• Datavetare

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att vara explicit programmerade. Python är ett programmeringsspråk som är känt för sin tydliga syntax och läsbarhet. Den erbjuder en utmärkt samling vältestade bibliotek och tekniker för att utveckla maskininlärningsapplikationer.

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig hur man tillämpar maskininlärningstekniker och verktyg för att lösa verkliga problem i finansbranschen.

Deltagarna lär sig först de viktigaste principerna och omsätter sedan sina kunskaper i praktiken genom att bygga sina egna maskininlärningsmodeller och använda dem för att slutföra ett antal teamprojekt.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen inom maskininlärning
• Lär dig tillämpningarna och användningen av maskininlärning inom finans
• Utveckla sin egen algoritmiska handelsstrategi med hjälp av maskininlärning med Python

Publik

• Utvecklare
• Datavetare

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellanstadiet yrkesverksamma inom affärs- och teknikområdet som vill tillämpa maskininlärningstekniker för att lösa verkliga affärsutmaningar med hjälp av praktiska fallstudier och hands-on verktyg.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå hur maskininlärning passar in i moderna AI-system och affärsstrategier.
• Identifiera lämpliga maskininlärningsmetoder för olika affärsproblem.
• Förbehandla och transformera affärsdatan för maskininlärningsuppgifter.
• Tillämpa grundläggande maskininlärningstekniker såsom klassificering, regressionsanalys, klusteranalys och tidsserieförutsägelser.
• Tolka och utvärdera maskininlärningsmodeller i samband med affärsbeslutsfattande.
• Få praktisk erfarenhet genom fallstudier och tillämpa inlärda tekniker på praktiska scenarier.

Denna instruktörsledda, liveutbildning online eller på plats är riktad till dataanalytiker, utvecklare eller blivande dataforskare på mellannivå som vill tillämpa maskininlärningstekniker i Python för att dra slutsatser, göra förutsägelser och automatisera datadrivna beslut.

Vid kursens slut kommer deltagarna kunna:

• Förstå och skilja mellan olika viktiga maskininlärningsparadigm.
• Uppleva förberedelsetekniker för data och modellutvärderingsmått.
• Tillämpa maskininlärningsalgoritmer för att lösa verkliga dataproblem.
• Använda Python bibliotek och Jupyter-notebooks för praktisk utveckling.
• Bygga modeller för förutsägelser, klassificering, rekommendationer och klusteranalys.

RapidMiner är en programvaruplattform för datavetenskap med öppen källkod för snabb prototypframställning och utveckling av applikationer. Den innehåller en integrerad miljö för förberedelse av data, maskininlärning, djupinlärning, textutvinning och prediktiv analys. 

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig hur man använder RapidMiner Studio för dataförberedelse, maskininlärning och implementering av prediktiva modeller. 

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera RapidMiner
• Förbered och visualisera data med RapidMiner
• Verifiera maskininlärningsmodeller
• Mashup-data och skapa prediktiva modeller
• Operationalisera prediktiv analys i en affärsprocess
• Felsöka och optimera RapidMiner

Publik

• Datavetare
• Ingenjörer
• Utvecklare

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Not

• 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 tekniska personer med bakgrund inom maskininlärning som vill optimera de maskininlärningsmodeller som används för att upptäcka komplexa mönster i big data.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och utvärdera olika verktyg med öppen källkod AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, Py Torch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etc.)
• Träna maskininlärningsmodeller av hög kvalitet.
• Effektivt lösa olika typer av övervakade maskininlärningsproblem.
• Skriv bara den kod som krävs för att initiera den automatiserade maskininlärningsprocessen.

Den här instruktörsledda, live-utbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare samt mindre tekniska personer som vill använda Auto-Keras för att automatisera processen för att välja och optimera en maskininlärningsmodell.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Automatisera processen för att träna högeffektiva maskininlärningsmodeller.
• Sök automatiskt efter de bästa parametrarna för djupinlärningsmodeller.
• Skapa mycket exakta maskininlärningsmodeller.
• Använd kraften i maskininlärning för att lösa verkliga affärsproblem.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer som vill tillämpa funktionstekniker för att bättre bearbeta data och uppnå bättre maskininlärningsmodeller.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera en optimal utvecklingsmiljö, inklusive alla nödvändiga Python-paket.
• Få viktiga insikter genom att analysera funktionerna i en datamängd.
• Optimera maskininlärningsmodeller genom anpassning av själva rådata.
• Rensa och transformera datamängder som förberedelse för maskininlärning.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till tekniska personer som vill lära sig hur man implementerar en maskininlärningsstrategi samtidigt som de maximerar användningen av big data.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna:

• Förstå utvecklingen och trenderna för maskininlärning.
• Vet hur maskininlärning används i olika branscher.
• Bli bekant med de verktyg, färdigheter och tjänster som finns tillgängliga för att implementera maskininlärning inom en organisation.
• Förstå hur maskininlärning kan användas för att förbättra datautvinning och analys.
• Lär dig vad en datamellanserver är och hur den används av företag.
• Förstå vilken roll big data och intelligenta applikationer spelar i olika branscher.

Den här instruktörsledda, liveutbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare som vill skapa, distribuera och hantera arbetsflöden för maskininlärning på Kubernetes.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubeflow på plats och i molnet med hjälp av AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Skapa, distribuera och hantera ML-arbetsflöden baserat på Docker containrar och Kubernetes.
• Kör hela pipelines för maskininlärning på olika arkitekturer och molnmiljöer.
• Använda Kubeflow för att skapa och hantera Jupyter Notebooks.
• Skapa ML-träning, justering av hyperparametrar och hantering av arbetsbelastningar på flera plattformar.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer som vill distribuera Machine Learning arbetsbelastningar till en AWS EC2-server.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubernetes, Kubeflow och annan nödvändig programvara på AWS.
• Använd EKS (Elastic Kubernetes Service) för att förenkla arbetet med att initiera ett Kubernetes-kluster på AWS.
• Skapa och distribuera en Kubernetes-pipeline för automatisering och hantering av ML-modeller i produktion.
• Träna och distribuera TensorFlow ML-modeller över flera GPU:er och maskiner som körs parallellt.
• Utnyttja andra AWS-hanterade tjänster för att utöka en ML-applikation.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer som vill distribuera Machine Learning arbetsbelastningar till Azure-molnet.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubernetes, Kubeflow och annan nödvändig programvara på Azure.
• Använd Azure Kubernetes Service (AKS) för att förenkla arbetet med att initiera ett Kubernetes-kluster på Azure.
• Skapa och distribuera en Kubernetes-pipeline för automatisering och hantering av ML-modeller i produktion.
• Träna och distribuera TensorFlow ML-modeller över flera GPU:er och maskiner som körs parallellt.
• Utnyttja andra AWS-hanterade tjänster för att utöka en ML-applikation.

Den här instruktörsledda, liveutbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare som vill skapa, distribuera och hantera arbetsflöden för maskininlärning på Kubernetes.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubeflow lokalt och i molnet.
• Skapa, distribuera och hantera ML-arbetsflöden baserat på Docker containrar och Kubernetes.
• Kör hela pipelines för maskininlärning på olika arkitekturer och molnmiljöer.
• Använda Kubeflow för att skapa och hantera Jupyter Notebooks.
• Skapa ML-träning, justering av hyperparametrar och hantering av arbetsbelastningar på flera plattformar.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill gå längre än att bygga ML-modeller och optimera skapandet, spårningen och distributionsprocessen för ML-modeller.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera MLflow och relaterade ML-bibliotek och ramverk.
• Uppskatta vikten av spårbarhet, reproducerbarhet och distribuerbarhet av en ML-modell
• Distribuera ML-modeller till olika offentliga moln, plattformar eller lokala servrar.
• Skala ML-distributionsprocessen så att den rymmer flera användare som samarbetar i ett projekt.
• Konfigurera ett centralt register för att experimentera med, återskapa och distribuera ML-modeller.

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att vara explicit programmerade.

Djupinlärning är ett delområde inom maskininlärning som använder metoder baserade på inlärning, data, representationer och strukturer, såsom neurala nätverk.

Python är ett programmeringsspråk på hög nivå som är känt för sin tydliga syntax och kodläsbarhet.

I denna instruktörsledda, live-utbildning kommer deltagarna att lära sig hur man implementerar djupinlärningsmodeller för telekom med hjälp av Python när de går igenom skapandet av en djupinlärningskreditriskmodell.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen inom djupinlärning.
• Lär dig tillämpningarna och användningen av djupinlärning inom telekom.
• Använd Python, Keras och TensorFlow för att skapa djupinlärningsmodeller för telekom.
• Skapa en egen modell för förutsägelse av kundomsättning med djupinlärning med hjälp av Python.

Kursens upplägg

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Massor av övningar och övning.
• Praktisk implementering i en live-labbmiljö.

Alternativ för anpassning av kurser

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

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och dataanalytiker som vill automatisera, utvärdera och hantera prediktiva modeller med hjälp av DataRobot:s maskininlärningsfunktioner.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Läs in datauppsättningar i DataRobot för att analysera, utvärdera och kvalitetskontrollera data.
• Skapa och träna modeller för att identifiera viktiga variabler och uppfylla förutsägelsemål.
• Tolka modeller för att skapa värdefulla insikter som är användbara för att fatta affärsbeslut.
• Övervaka och hantera modeller för att upprätthålla en optimerad förutsägelseprestanda.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare, dataanalytiker och utvecklare som vill utforska AutoML produkter och funktioner för att skapa och distribuera anpassade ML-träningsmodeller med minimal ansträngning.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Utforska produktlinjen AutoML för att implementera olika tjänster för olika datatyper.
• Förbered och märk datauppsättningar för att skapa anpassade ML-modeller.
• Träna och hantera modeller för att skapa korrekta och rättvisa maskininlärningsmodeller.
• Gör förutsägelser med hjälp av tränade modeller för att uppfylla affärsmål och behov.

Denna instruktörsledda, liveträning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare som vill använda Googles ML Kit för att bygga maskininlärningsmodeller som är optimerade för bearbetning på mobila enheter.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den utvecklingsmiljö som krävs för att börja utveckla maskininlärningsfunktioner för mobilappar.
• Integrera nya maskininlärningstekniker i Android- och iOS-appar med hjälp av ML Kit API:er. 
• Förbättra och optimera befintliga appar med hjälp av ML Kit SDK för bearbetning och distribution på enheten.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och programvaruingenjörer som vill använda Random Forest för att bygga maskininlärningsalgoritmer för stora datamängder.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den utvecklingsmiljö som krävs för att börja skapa maskininlärningsmodeller med slumpmässig skog.
• Förstå fördelarna med Random Forest och hur du implementerar det för att lösa klassificerings- och regressionsproblem.
• Lär dig hur du hanterar stora datamängder och tolkar flera beslutsträd i Random Forest.
• Utvärdera och optimera maskininlärningsmodellens prestanda genom att justera hyperparametrarna.

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och programvaruingenjörer som vill använda AdaBoost för att bygga boostande algoritmer för maskininlärning med Python.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den utvecklingsmiljö som krävs för att börja skapa maskininlärningsmodeller med AdaBoost.
• Förstå metoden för ensembleinlärning och hur du implementerar adaptiv förstärkning.
• Lär dig hur du skapar AdaBoost-modeller för att öka maskininlärningsalgoritmerna i Python.
• Använd justering av hyperparametrar för att öka noggrannheten och prestandan för AdaBoost modeller.

Den här kursen är för personer som redan har en bakgrund inom datavetenskap och statistik. De förklaringar som ges är utformade för att antingen tjäna som en påminnelse till dem som redan är bekanta med begreppen eller informera dem med lämplig bakgrund.