Αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης στη Julia Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τον AdaBoost για να δημιουργήσουν boosting αλγορίθμους για μηχανική μάθηση με Python.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσουν την κατασκευή μοντέλων μηχανικής μάθησης με τον AdaBoost.
• Κατανοήσουν την προσέγγιση ensemble learning και πώς να υλοποιήσουν την adaptive boosting.
• Μάθουν πώς να χτίζουν μοντέλα AdaBoost για να ενισχύσουν αλγορίθμους μηχανικής μάθησης στην Python.
• Χρησιμοποιήσουν τον συντονισμό υπερπαραμέτρων για να αυξήσουν την ακρίβεια και την απόδοση των μοντέλων AdaBoost.

Αυτό το μάθημα καλύπτει την Τεχνητή Νοημοσύνη (με έμφαση στη Μηχανική Μάθηση και τη Βαθιά Μάθηση) στην Αυτοκινητοβιομηχανία. Βοηθά στον προσδιορισμό του ποια τεχνολογία μπορεί (δυνητικά) να χρησιμοποιηθεί σε διάφορες καταστάσεις στο αυτοκίνητο: από την απλή αυτοματοποίηση και την αναγνώριση εικόνων έως την αυτόνομη λήψη αποφάσεων.

Η διερεύνηση των θεμελιωδών αρχών της τεχνητής νοημοσύνης αποκαλύπτει πώς η ευφυής τεχνολογία αναδιαμορφώνει την ψηφιακή στρατηγική, τον αυτοματισμό και τη λήψη αποφάσεων στις επιχειρησιακές λειτουργίες. Εξετάζει βασικές έννοιες που καλύπτουν την ιστορία της ΤΝ, πλαίσια επίλυσης προβλημάτων, αναπαράσταση γνώσης, αβέβαιη συλλογιστική και παραδείγματα μηχανικής μάθησης, μαζί με την επικοινωνία, την αντίληψη και την αυτόνομη δράση. Καθοδηγεί στελέχη και αρχιτέκτονες να αξιολογούν ευκαιρίες μετασχηματισμού με γνώμονα την ΤΝ, να αναλύουν τις αναδυόμενες τεχνολογικές τάσεις και να ενσωματώνουν πρακτικές ευφυείς λύσεις για την επιτάχυνση της επιχειρηματικής ευελιξίας.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε βιολόγους που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς λειτουργεί το AlphaFold και να χρησιμοποιήσουν τα μοντέλα του ως οδηγούς στις πειραματικές τους μελέτες.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις βασικές αρχές του AlphaFold.
• Μαθαίνουν πώς λειτουργεί το AlphaFold.
• Μαθαίνουν πώς να ερμηνεύουν τις προβλέψεις και τα αποτελέσματα του AlphaFold.

Το Τεχνητό Νευρωνικό Δίκτυο είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο δεδομένων που χρησιμοποιείται στην ανάπτυξη συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) ικανών να εκτελούν «έξυπνες» εργασίες. Τα Νευρωνικά Δίκτυα χρησιμοποιούνται συχνά σε εφαρμογές Μηχανικής Μάθησης (ML), οι οποίες αποτελούν από μόνες τους μια υλοποίηση της ΤΝ. Η Βαθιά Μάθηση είναι υποσύνολο της ML.

Το Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη από το Μηδέν σε Python εξοπλίζει προγραμματιστές και αναλυτές δεδομένων με θεμελιώδεις τεχνικές για την κατασκευή λύσεων μηχανικής μάθησης από την αρχή με χρήση Python. Καλύπτει βασικές αρχές ταξινόμησης και παλινδρόμησης με επιβλεπόμενη μάθηση, συσταδοποίηση και ανίχνευση ανωμαλιών με μη επιβλεπόμενη μάθηση, καθώς και προηγμένες αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων. Εξετάζει αποδεδειγμένες μεθόδους εργασίας με scikit-learn, Apache Spark MLlib και Jupyter notebooks για πρακτική ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης. Βοηθά τους επαγγελματίες να υλοποιήσουν λειτουργικά μοντέλα μηχανικής μάθησης, να αξιολογήσουν περιορισμούς αλγορίθμων και να ολοκληρώσουν εφαρμοσμένα έργα για επίλυση πραγματικών προβλημάτων.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά στην Ελλάδα (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε ερευνητές και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Chainer για την κατασκευή και εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων στην Python, καθιστώντας τον κώδικα εύκολο στην αποσφαλμάτωση.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαταστήσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσουν την ανάπτυξη μοντέλων νευρωνικών δικτύων.
• Ορίζουν και υλοποιούν μοντέλα νευρωνικών δικτύων χρησιμοποιώντας κατανοητό πηγαίο κώδικα.
• Εκτελούν παραδείγματα και τροποποιούν υπάρχοντες αλγορίθμους για τη βελτιστοποίηση μοντέλων εκπαίδευσης βαθιάς μάθησης, αξιοποιώντας παράλληλα τις GPU για υψηλή απόδοση.

Αυτή η εκπαίδευση που καθοδηγείται από εκπαιδευτή, ζωντανή στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε συμμετέχοντες με διάφορα επίπεδα εξειδίκευσης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν την πλατφόρμα AutoML της Google για να δημιουργήσουν προσαρμοσμένα chatbots για διάφορες εφαρμογές.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τα θεμελιώδη στοιχεία της ανάπτυξης chatbot.
• Να πλοηγούνται στην πλατφόρμα Google Cloud και να έχουν πρόσβαση στο AutoML.
• Να προετοιμάζουν δεδομένα για την εκπαίδευση μοντέλων chatbot.
• Να εκπαιδεύουν και να αξιολογούν προσαρμοσμένα μοντέλα chatbot χρησιμοποιώντας το AutoML.
• Να αναπτύσσουν και να ενσωματώνουν chatbots σε διάφορες πλατφόρμες και κανάλια.
• Να παρακολουθούν και να βελτιστοποιούν την απόδοση των chatbots με την πάροδο του χρόνου.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) παρέχει μια εισαγωγή στον τομέα της αναγνώρισης προτύπων και της μηχανικής μάθησης. Αγγίζει πρακτικές εφαρμογές στη στατιστική, την επιστήμη υπολογιστών, την επεξεργασία σήματος, την υπολογιστική όραση, την εξόρυξη δεδομένων και τη βιοπληροφορική.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εφαρμόζουν βασικές στατιστικές μεθόδους στην αναγνώριση προτύπων.
• Να χρησιμοποιούν βασικά μοντέλα όπως νευρωνικά δίκτυα και μεθόδους πυρήνα για ανάλυση δεδομένων.
• Να υλοποιούν προηγμένες τεχνικές για επίλυση σύνθετων προβλημάτων.
• Να βελτιώνουν την ακρίβεια πρόβλεψης συνδυάζοντας διαφορετικά μοντέλα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές, επιστήμονες δεδομένων και επαγγελματίες AI μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το TensorFlow Lite για εφαρμογές Edge AI.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις βασικές αρχές του TensorFlow Lite και τον ρόλο του στο Edge AI.
• Να αναπτύσσουν και να βελτιστοποιούν μοντέλα AI χρησιμοποιώντας το TensorFlow Lite.
• Να αναπτύσσουν μοντέλα TensorFlow Lite σε διάφορες συσκευές Edge.
• Να χρησιμοποιούν εργαλεία και τεχνικές για τη μετατροπή και βελτιστοποίηση μοντέλων.
• Να υλοποιούν πρακτικές εφαρμογές Edge AI χρησιμοποιώντας το TensorFlow Lite.

Το Kubeflow είναι μια πλατφόρμα ανοικτού κώδικα που έχει σχεδιαστεί για να απλοποιεί τη δημιουργία, την εκπαίδευση και την ανάπτυξη φορτίων εργασίας μηχανικής μάθησης στο Kubernetes.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακά ή σε φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν αξιόπιστες ροές εργασίας Μηχανικής Μάθησης χρησιμοποιώντας το Kubeflow.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα αποκτήσουν τις δεξιότητες για:

• Πλοήγηση στο οικοσύστημα και στα βασικά συστατικά του Kubeflow.
• Δημιουργία αναπαραγώγιμων ροών εργασίας με το Kubeflow Pipelines.
• Εκτέλεση κλιμακούμενων εργασιών εκπαίδευσης στο Kubernetes.
• Αποδοτική εξυπηρέτηση μοντέλων μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας το Kubeflow Serving.

Μορφή του Μαθήματος

• Καθοδηγούμενες παρουσιάσεις και συνεργατικές συζητήσεις.
• Εργαστηριακές ασκήσεις με πραγματικά συστατικά του Kubeflow.
• Πρακτικές ασκήσεις για τη δημιουργία ολοκληρωμένων ροών εργασίας Μηχανικής Μάθησης.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Μπορούν να οργανωθούν προσαρμοσμένες εκδόσεις αυτής της εκπαίδευσης ώστε να ευθυγραμμίζονται με την τεχνολογική στοίβα και τις απαιτήσεις του έργου της ομάδας σας.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το ML Kit της Google για να δημιουργήσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης βελτιστοποιημένα για επεξεργασία σε κινητές συσκευές.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσουν την ανάπτυξη χαρακτηριστικών μηχανικής μάθησης για εφαρμογές κινητών.
• Ενσωματώσουν νέες τεχνολογίες μηχανικής μάθησης σε εφαρμογές Android και iOS χρησιμοποιώντας τα API του ML Kit. 
• Βελτιώσουν και βελτιστοποιήσουν υπάρχουσες εφαρμογές χρησιμοποιώντας το SDK του ML Kit για επεξεργασία και ανάπτυξη στη συσκευή.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, σε ζωντανή μορφή (διαδικτυακά ή επιτόπια) σε Ελλάδα απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το τυχαίο δάσος για τη δημιουργία αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να στήσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για την έναρξη δημιουργίας μοντέλων μηχανικής μάθησης με το τυχαίο δάσος.
• Να κατανοήσουν τα πλεονεκτήματα του τυχαίου δάσους και τον τρόπο εφαρμογής του για την επίλυση προβλημάτων ταξινόμησης και παλινδρόμησης.
• Να μάθουν πώς να διαχειρίζονται μεγάλα σύνολα δεδομένων και να ερμηνεύουν πολλαπλά δέντρα αποφάσεων στο τυχαίο δάσος.
• Να αξιολογούν και να βελτιστοποιούν την απόδοση του μοντέλου μηχανικής μάθησης μέσω συντονισμού των υπερπαραμέτρων.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το RapidMiner για την εκτίμηση και προβολή τιμών και να αξιοποιούν αναλυτικά εργαλεία για πρόβλεψη χρονοσειρών.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Μάθουν να εφαρμόζουν τη μεθοδολογία CRISP-DM, να επιλέγουν κατάλληλους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης και να βελτιώνουν την κατασκευή και την απόδοση μοντέλων.
• Χρησιμοποιούν το RapidMiner για εκτίμηση και προβολή τιμών, και να αξιοποιούν αναλυτικά εργαλεία για πρόβλεψη χρονοσειρών.