Online eller på plats, instruktörsledda livekurser i overtillagt inlärning visar genom interaktiv praxis hur man använder tekniker för övervakat maskininlärning för att träna modeller, göra förutsägelser och analysera datapattern effektivt.
Träning i overtillagt inlärning är tillgänglig som "online liveträning" eller "på plats liveträning". Online liveträning (även kallat "fjärrliveträning") genomförs via en interaktiv fjärrskärm. På plats liveträning kan genomföras lokalt på kundens lokaler i Östergötland eller på NobleProgs företagsträningssidor i Östergötland.
Overtillagt inlärning är också känt som Overtillagt Maskininlärning.
NobleProg -- Er lokala utbildningsleverantör
Linköping
NobleProg klassrum i Scandic Linköping, Gamla Tanneforsvägen 51, Linköping, sweden, 582 54
Scandic Linköping City är en modern konferensplats. Det ligger i centrala Linköping och även nära Linköpings domkyrka och Linköpings trädgårdsförening. Linköpings flygplats ligger bara 5 minuters bilresa från konferenscentret. Andra kända landmärken som det svenska flygvapnet och Gamla stan ligger bara 10 minuters bilresa.
Denna instruktörsledda, liveutbildning i Östergötland (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 ledarstyrda, live-träning i Östergötland (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma med mellanavancerad nivå som vill tillämpa AI-drivna förutsägande underhållstekniker inom halvledarproduktion för att förbättra produktionseffektivitet och minska oväntade utrustningsfel.
Efter avslutad träning kommer deltagarna att kunna:
Implementera AI-modeller för att förutsäga utrustningsfel i halvledarproduktion.
Analysera underhållsdata för att identifiera mönster och trender som indikerar potentiella problem.
Integrera AI-drivet förutsägande underhåll i befintliga produktionsflöden.
Minska stilleståndstid och underhållskostnader genom proaktiv utrustningshantering.
Denna instruktörsledda, live-training i Östergötland (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på grundnivå som vill förstå och tillämpa AI-tekniker inom halvledarindustrin.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
Förstå grundläggande principer för AI och hur de tillämpas inom halvledarproduktion.
Identifiera områden inom halvledarproduktion där AI kan implementeras effektivt.
Använda AI-verktyg och teknik för att förbättra produktionseffektivitet och kvalitetskontroll.
Implementera grundläggande AI-modeller för att optimera produktionsprocesser.
Denna instruktörsledda, liveutbildning i Östergötland (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, live-träning i Östergötland (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.
