Supervised Learning Kurs i Stockholm

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, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill tillämpa AI-drivna prediktiva underhållstekniker inom halvledartillverkning för att förbättra produktionseffektiviteten och minska oväntade utrustningsfel.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera AI-modeller för att förutsäga utrustningsfel inom halvledartillverkning.
• Analysera underhållsdata för att identifiera mönster och trender som tyder på potentiella problem.
• Integrera AI-drivet prediktivt underhåll i befintliga tillverkningsarbetsflöden.
• Minska driftstopp och underhållskostnader genom proaktiv utrustningshantering.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till proffs på nybörjarnivå som vill förstå och tillämpa AI-teknik inom halvledartillverkningsindustrin.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande principerna för AI och hur de kan tillämpas på halvledartillverkning.
• Identifiera områden inom halvledartillverkning där AI kan implementeras effektivt.
• Använd AI-verktyg och tekniker för att förbättra produktionseffektiviteten och kvalitetskontrollen.
• Implementera grundläggande AI-modeller för att optimera tillverkningsprocesser.

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.

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 instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (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.

This instructor-led, live training in Stockholm (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.

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 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.

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.

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.

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.