Machine Learning Kurs i Stockholm

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (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 Stockholm (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, live-träning (online eller på plats) riktar sig till AI-utvecklare, maskininlärningsingenjörer och systemarkitekter på mellan-nivå som vill optimerar AI-modeller för implementation på edge-enheter.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå utmaningarna och kraven för att implementera AI-modeller på edge-enheter.
• Tillämpa modellkomprimeringstekniker för att minska storleken och komplexiteten hos AI-modeller.
• Använda kvantiseringsmetoder för att förbättra modellens effektivitet på edge-hårdvara.
• Implementera beskärning och andra optimeringsmetoder för att förbättra modellprestanda.
• Implementera optimerade AI-modeller på olika edge-enheter.

Denna instruktörledda, levande utbildning på plats Stockholm (online eller på plats) riktar sig till utvecklare, datavetare och teknikentusiaster på mellannivå som vill förvärva praktiska färdigheter i att distribuera AI-modeller på kant-enheter för olika applikationer.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för Edge AI och dess fördelar.
• Konfigurera och installera miljö för kantberäkning.
• Utveckla, träna och optimerar AI-modeller för distribution på kant-enheter.
• Implementera praktiska AI-lösningar på kant-enheter.
• Utvärdera och förbättra prestandan hos modeller som distribuerats på kant-enheter.
• Hantera etiska och säkerhetsaspekter i Edge AI-applikationer.

Kubeflow är en öppen källkodsplattform som är utformad för att förenkla byggen, träningen och distributionen av maskininlärningsarbetsbelastningar på Kubernetes.

Detta instruktörsvägledade, liveutbildning (online eller på plats) är riktat till nybörjare- till mellannivåprofessionella som vill bygga pålitliga ML-arbetsflöden med Kubeflow.

När denna utbildning är avslutad kommer deltagarna att ha fått färdigheterna för att:

• Navigera Kubeflows ekosystem och kärnkomponenter.
• Bygga reproducerbara arbetsflöden med Kubeflow Pipelines.
• Kör skalbara träningsjobb på Kubernetes.
• Distribuera maskininlärningsmodeller effektivt med Kubeflow Serving.

Kursformat

• Guidade presentationer och samarbetsdiskussioner.
• Handson-laborationer med verkliga Kubeflow-komponenter.
• Praktiska övningar för att bygga slutna ML-arbetsflöden.

Kursanpassningsalternativ

• Anpassade versioner av denna utbildning kan arrangeras för att anpassa sig efter din teams teknologistack och projektbehov.

Denna ledarstyrda, live-utbildning på plats Stockholm (online eller på plats) riktar sig till avancerade yrkesverksamma som vill behärska teknologierna bakom autonoma system.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Utforma och implementera AI-modeller för autonom beslutsfattning.
• Utveckla styralgoritmer för autonom navigering och hinderundvikande.
• Säkerställa säkerhet och tillförlitlighet i AI-drivna autonoma system.
• Integrera autonoma system med befintliga robotik- och AI-ramverk.

Denna instruktörsledda, levande träning (online eller på plats) vänder sig till avancerade yrkesverksamma som vill fördjupa sina kunskaper om maskininlärningsmodeller, förbättra sina färdigheter i hyperparameterjustering och lära sig hur man distribuerar modeller effektivt med hjälp av Google Colab.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

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

Denna ledarledda, levande träning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellan nivå som vill tillämpa AI-tekniker för att optimera utbyteshantering i halvledarproduktion.

Efter avslutad träning kommer deltagarna att kunna:

• Analysera produktionsdata för att identifiera faktorer som påverkar utbytesnivåer.
• Implementera AI-algoritmer för att förbättra utbyteshanteringsprocesser.
• Optimera produktionsparametrar för att minska fel och förbättra utbytesnivåer.
• Integrera AI-drivna utbyteshanteringslösningar i befintliga produktionsflöden.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på Stockholm (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma inom affärsverksamhet och AI på mellan-nivå som vill tillämpa maskininlärning inom affärsverksamhet, prognostisering och AI-styrda system med hjälp av verkliga fallstudier och Python-baserade verktyg.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå hur maskininlärning passar in i AI och affärsstrategi.
• Tillämpa övervakade och oövervakade inlärningstekniker på strukturerade affärsproblem.
• Förbehandla och transformera data för modellering.
• Använda neurala nätverk för klassificering och prediktionsuppgifter.
• Utföra försäljningsprognostisering med hjälp av statistiska och ML-baserade metoder.
• Implementera klustring och regeltillämpningsmineri för kundsegmentering och mönsterupptäckt.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på Stockholm (online eller på plats) riktar sig till avancerade yrkesverksamma som vill tillämpa spets AI-tekniker på automatisering av halvledardesign, för att förbättra effektivitet, noggrannhet och innovation i chipdesign och verifikation.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Tillämpa avancerade AI-tekniker för att optimera halvledardesignprocesser.
• Integrera maskininlärningsmodeller i EDA-verktyg för förbättrad designverifikation.
• Utveckla AI-drivna lösningar för komplexa designutmaningar i chipframställning.
• Utnyttja neurala nätverk för att förbättra noggrannheten och hastigheten i designautomatisering.

Denna ledarledda, levande utbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellan-nivå som vill förstå och tillämpa AI-tekniker för att optimera halvledarfabrikationsprocesser.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå AI-metoder för processoptimering i chipframställning.
• Implementera AI-modeller för att förbättra utbyte och minska defekter.
• Analysera processdata för att identifiera nyckelparametrar för optimering.
• Tillämpa maskininlärningstekniker för att justera halvledarproduktion.

Denna ledareledda, liveutbildning på Stockholm (online eller på plats) riktar sig till deltagare på mellanavancerad nivå som vill automatisera och hantera maskininlärningsarbetsflöden, inklusive modellträning, validering och distribuering med Apache Airflow.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera Apache Airflow för orkestration av maskininlärningsarbetsflöden.
• Automatisera datapreprocessering, modellträning och valideringsuppgifter.
• Integrera Airflow med maskininlärningsramverk och verktyg.
• Distribuera maskininlärningsmodeller med hjälp av automatiserade pipeline.
• Övervaka och optimera maskininlärningsarbetsflöden i produktion.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare på mellanavancerad nivå som vill tillämpa maskininlärningsalgoritmer effektivt med hjälp av Google Colab-miljön.

Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera och navigera i Google Colab för maskininlärningsprojekt.
• Förstå och tillämpa olika maskininlärningsalgoritmer.
• Använda bibliotek som Scikit-learn för att analysera och förutspå data.
• Implementera övervakade och oövervakade inlärningsmodeller.
• Optimera och utvärdera maskininlärningsmodeller effektivt.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på plats eller online riktar sig till datavetare och utvecklare som vill använda ML.NET maskininlärningsmodeller för att automatiskt härleda prognoser från utförd dataanalys för företagsapplikationer.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera ML.NET och integrera det i applikationsutvecklingsmiljön.
• Förstå maskininlärningsprinciperna bakom ML.NET-verktyg och algoritmer.
• Bygga och träna maskininlärningsmodeller för att göra prediktioner med den tillhandahållna data på ett smart sätt.
• Utvärdera prestandan hos en maskininlärningsmodell med hjälp av ML.NET-mått.
• Optimera noggrannheten hos befintliga maskininlärningsmodeller baserat på ML.NET-ramverket.
• Tillämpa ML.NETs maskininlärningskoncept på andra datavetenskapliga applikationer.

Denna instruktörledda, live-utbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till dataprofessionella på mellannivå som vill tillämpa maskininlärningstekniker på data-drivna affärsproblem, inklusive försäljningsprognoser och prediktiv modellering med neurala nätverk.

Efter denna utbildning kommer deltagarna kunna:

• Förstå grundläggande begrepp och typer av maskininlärning.
• Tillämpa nyckelalgoritmer för klassificering, regressionsanalys, klustring och associationsanalys.
• Utföra utforskande dataanalys och datapreparering med Python.
• Använda neurala nätverk för icke-linjära modelleringssyften.
• Implementera prediktiv analys för affärsprognoser, inklusive försäljningsdata.
• Utvärdera och optimera modellprestanda med hjälp av visuella och statistiska tekniker.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (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 Stockholm (online eller på plats) riktar sig till cybersecurity-professionella på mellan- till avancerad nivå som vill förbättra sina färdigheter i AI-drivet hotupptäckning och incidenthantering.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera avancerade AI-algoritmer för realtidshotupptäckning.
• Anpassa AI-modeller för specifika cybersecurity-utmaningar.
• Utveckla automatiseringsarbetsflöden för hotrespons.
• Skydda AI-drivna säkerhetsverktyg mot motståndarattacker.

Denna instruktörledda, live genomförda utbildning på Stockholm (online eller på plats) riktar sig till nybörjare inom cybersecurity som vill lära sig hur man använder AI för förbättrad upptäckt och hantering av hot.

Vid avslutning av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå AI-applikationer inom cybersecurity.
• Implementera AI-algoritmer för hotupptäckt.
• Automatisera incidenthantering med AI-verktyg.
• Integrera AI i befintlig cybersecurity-infrastruktur.

Denna instruktörsledda, liveträning i Stockholm (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, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till tekniska deltagare med bakgrund inom maskininlärning som vill optimera modeller för att upptäcka komplexa mönster i stora mängder data med hjälp av AutoML-ramverk.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (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 (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.

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 instruktörledda, liveutbildning på Stockholm (online eller på plats) riktar sig till datavetare och programutvecklare som vill använda AdaBoost för att bygga boostalgoritmer för maskininlärning med Python.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installa det nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja bygga maskininlärningsmodeller med AdaBoost.
• Förstå ensemble-inlärningsmetoden och hur man implementerar adaptiv boostning.
• Lära sig hur man bygger AdaBoost-modeller för att förbättra maskininlärningsalgoritmer i Python.
• Använda hyperparameterjustering för att öka noggrannheten och prestandan hos AdaBoost-modeller.

Den här instruktörsledda, live-utbildningen i Stockholm (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 kurs kommer att vara en kombination av teori och praktiskt arbete med specifika exempel som används under hela evenemanget.

Denna instruktörsledda, live-träning i Stockholm (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.

Denna instruktörsledda, liveträning i Stockholm (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 instruktörsskött, liveutbildning i Stockholm (online eller platsbaserad) är riktad till ingenjörer som vill använda feature engineering-tekniker för att bättre bearbeta data och uppnå bättre maskininlärningsmodeller.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Ställa in en optimal utvecklingsmiljö, inklusive alla nödvändiga Python-paket.
• Få viktiga insikter genom att analysera egenskaperna i en datamängd.
• Optimera maskininlärningsmodeller genom att anpassa den rådata som används.
• Rensa och omvandla datamängder inför maskininlärning.

Maskininlärning är en gren av Artificiell Intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att explicit programmeras.

Djupinlärning är en undergren av maskininlärning som använder metoder baserade på lärande av datarepresentationer och strukturer såsom neuronnätverk.

Python är ett högnivåprogrammeringsspråk känt för sin klara syntax och lättlästa kod.

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

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande koncepten i djupinlärning.
• Lära sig tillämpningar och användningsområden för djupinlärning inom telekom.
• Använda Python, Keras och TensorFlow för att skapa djupinlärningsmodeller för telekom.
• Bygga sin egen djupinlärningsmodell för kundavhopp med Python.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Händer-i-labbmiljö.

Alternativ för Kursanpassning

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

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (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.

Den här kursen är för personer som redan har bakgrund i datavetenskap och statistik. Förklaringarna som ges är utformade för att antingen fungera som en påminnelse för dem som redan är bekanta med begreppen eller informera dem med lämplig bakgrund.

Den här instruktörsledda, liveutbildningen i Stockholm (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.

Detta instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktas till ingenjörer som vill distribuera maskininlärningsarbetsbelastningar till en AWS EC2-server.

Genom denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubernetes, Kubeflow och andra nödvändiga programvara på AWS.
• Använda EKS (Elastic Kubernetes Service) för att förenkla initieringen av en Kubernetes-kluster på AWS.
• Skapa och distribuera en Kubernetes-pipeline för automatisering och hantering av ML-modeller i produktion.
• Traffa 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.

Detta instruktörsguidade, live-träning i Stockholm (online eller lokalt) är riktat till ingenjörer som vill distribuera maskininlärningsarbetsbelastningar till Azure-molnet.

När denna träningsperiod är avslutad kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubernetes, Kubeflow och annan behövlig mjukvara på Azure.
• Använda Azure Kubernetes Service (AKS) för att förenkla initialiseringen av en Kubernetes-kluster på Azure.
• Skapa och distribuera en Kubernetes-pipeline för att automatisera och hantera ML-modeller i produktion.
• Traffa och distribuera TensorFlow ML-modeller över flera GPUs och maskiner som körs parallellt.
• Utnyttja andra AWS-hanterade tjänster för att utöka en ML-applikation.

Den här instruktörsledda, liveutbildningen i Stockholm (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.

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

Denna instruktörsledda, live-träning i Stockholm (online eller på plats) är riktad till tekniska personer som vill lära sig hur man implementerar en maskininlärningsstrategi samtidigt som man maximera användningen av big data.

Genom denna träning kommer deltagarna att:

• Förstå utvecklingen och trenderna för maskininlärning.
• Veta hur maskininlärning används inom olika branscher.
• Bli bekanta med de verktyg, kunskaper och tjänster som finns tillgängliga för att implementera maskininlärning inom en organisation.
• Förstå hur maskininlärning kan användas för att förbättra datamining och analys.
• Lära sig vad ett data middle backend är, och hur det används av företag.
• Förstå rollen som big data och intelligenta program spelar inom olika branscher.

Denna utbildningskurs är för personer som vill tillämpa maskininlärning i praktiska program för deras team. Utbildningen kommer inte att dyka djupt ner i tekniska detaljer utan snarare fokusera på grundläggande koncept och affärs-/operativa tillämpningar av dessa.

Målgrupp

1. Investerare och AI-entrepreneurar
2. Ledare och ingenjörer vars företag går in på AI-området
3. Företagsanalysterna & Investerares

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 (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.

Denna träningskurs är för personer som vill tillämpa grundläggande maskininlärningstekniker i praktiska program.

Målgrupp

Datavetare och statistiker som har någon förtrogenhet med maskininlärning och känner till hur man programmerar R. Kursens fokus ligger på de praktiska aspekterna av datamodellförberedelser, exekvering, efteranalys och visualisering. Målet är att ge en praktisk introduktion till maskininlärning för deltagare som är intresserade av att tillämpa metoderna på jobbet.

Sektorsspecifika exempel används för att göra träningskursen relevant för målgruppen.

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

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare som vill använda Google’s ML Kit för att bygga maskininlärningsmodeller som är optimerade för bearbetning på mobila enheter.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Inställa den nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja utveckla maskininlärningsfunktioner för mobila appar.
• Integra nya maskininlärningsteknologier i Android- och iOS-appar med hjälp av ML Kit-API:erna. 
• Förbättra och optimera befintliga appar med ML Kit SDK för bearbetning och distribuering på enhet.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (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.

Denne kursen introducerar maskininlärningsmetoder inom robotikapplikationer.

Det är en bred överblick över befintliga metoder, motiv 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 något annat populärt programvara.

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.

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 instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare och programutvecklare som vill använda Random Forest för att bygga maskininlärningsalgoritmer för stora datamängder.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Sätta upp den nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja bygga maskininlärningsmodeller med Random Forest.
• Förstå fördelarna med Random Forest och hur man implementerar det för att lösa klassificerings- och regressionsproblem.
• Lära sig hantera stora datamängder och tolka flera beslutsträd i Random Forest.
• Utvärdera och optimera maskininlärningsmodellens prestanda genom att justera hyperparametrarna.

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.