Matlab για Προϊσταμένη Ανάλυση Κομμάτι εκπαίδευσης

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τη νοοτροπία με την οποία θα προσεγγίζουν τις Big Data τεχνολογίες, θα αξιολογούν τον αντίκτυπό τους στις υπάρχουσες διαδικασίες και πολιτικές και θα εφαρμόζουν αυτές τις τεχνολογίες με σκοπό τον εντοπισμό εγκληματικών δραστηριοτήτων και την πρόληψη του εγκλήματος. Θα εξεταστούν περιπτωσιολογικές μελέτες από οργανισμούς επιβολής του νόμου σε όλο τον κόσμο για να αποκτηθούν πληροφορίες σχετικά με τις προσεγγίσεις υιοθέτησης, τις προκλήσεις και τα αποτελέσματά τους.

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

• Συνδυάστε την τεχνολογία Big Data με τις παραδοσιακές διαδικασίες συλλογής δεδομένων για να συνδυάσετε μια ιστορία κατά τη διάρκεια μιας έρευνας.
• Εφαρμόστε βιομηχανικές λύσεις αποθήκευσης και επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων για ανάλυση δεδομένων.
• Προετοιμασία πρότασης για την υιοθέτηση των καταλληλότερων εργαλείων και διαδικασιών για να καταστεί δυνατή μια προσέγγιση βάσει δεδομένων για την ποινική έρευνα.

Ένα μάθημα 3 ημερών που σας καθοδηγεί μέσω των κύριων οθόνων και παραθυρών του MATLAB, συμπεριλαμβανομένων ...

• της χρήσης του MATLAB ως αριθμομηχανής και πλotten βασικών καμπύλων
• της δημιουργίας προσαρμοσμένων συναρτήσεων και σκριπτ

Κοινό

Αν προσπαθήσετε να κατανοήσετε τα δεδομένα στα οποία έχετε πρόσβαση ή θέλετε να αναλύσετε μη δομημένα δεδομένα που είναι διαθέσιμα στο διαδίκτυο (όπως το Twitter, το Linked in, κ.λπ.), αυτό το μάθημα απευθύνεται σε εσάς.

Στόχος είναι κυρίως οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων και οι άνθρωποι που πρέπει να επιλέξουν ποια δεδομένα αξίζει να συλλέξουν και τι αξίζει να αναλύσουμε.

Δεν στοχεύει στους ανθρώπους να διαμορφώσουν τη λύση, αλλά αυτοί θα επωφεληθούν από τη μεγάλη εικόνα.

Λειτουργία παράδοσης

Κατά τη διάρκεια του μαθήματος οι εκπρόσωποι θα παρουσιαστούν με παραδείγματα εργασίας για τις περισσότερες τεχνολογίες ανοιχτού κώδικα.

Οι σύντομες διαλέξεις θα ακολουθούνται από παρουσίαση και απλές ασκήσεις από τους συμμετέχοντες

Το περιεχόμενο και το λογισμικό που χρησιμοποιήθηκαν

Όλο το λογισμικό που χρησιμοποιείται ενημερώνεται κάθε φορά που εκτελείται το μάθημα, έτσι ελέγχουμε τις πιο πρόσφατες εκδόσεις.

Καλύπτει τη διαδικασία από την απόκτηση, τη μορφοποίηση, την επεξεργασία και την ανάλυση των δεδομένων, για να εξηγήσει πώς αυτοματοποιείται η διαδικασία λήψης αποφάσεων με τη μηχανική μάθηση.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν, να αξιολογήσουν και να διαχειριστούν προγνωστικά μοντέλα χρησιμοποιώντας τις δυνατότητες μηχανικής εκμάθησης του DataRobot.

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

• Φορτώστε σύνολα δεδομένων στο DataRobot για ανάλυση, αξιολόγηση και έλεγχο ποιότητας δεδομένων.
• Δημιουργήστε και εκπαιδεύστε μοντέλα για τον εντοπισμό σημαντικών μεταβλητών και την επίτευξη στόχων πρόβλεψης.
• Ερμηνεύστε μοντέλα για να δημιουργήσετε πολύτιμες γνώσεις που είναι χρήσιμες στη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων.
• Παρακολουθήστε και διαχειριστείτε μοντέλα για να διατηρήσετε μια βελτιστοποιημένη απόδοση πρόβλεψης.

Αυτή η εκπαιδευτικός-μεσωμένη, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαπροσωπικά ή μέσω διαδικτύου) προσβλέπει σε μεσαιτικό επίπεδο υπολογιστικών ανάπτυξης που θέλουν να δημιουργήσουν εφαρμογές που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιώντας προσδοκιματική ανάλυση και γενετικές μοντέλ.

Ανά το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αντιληφθούν τους βασικούς όρους της προσδοκιματικής τεχνητής νοημοσύνης και των γενετικών μοντέλ.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη για προσδοκιματικό κωδικοποίηση, πρόβλεψη και αυτομάτη εφαρμογή.
• Εφαρμόζουν LLMs (Large Language Models) και transformers για τη γέννηση κειμένου και κώδικα.
• Εφαρμόζουν προβλέψεις αιτία-έπακουση χρόνου και συμβουλές βασισμένες σε τεχνητή νοημοσύνη.
• Δημιουργούν και αξιοποιούν τεχνητά μοντέλα για πρακτικά εφαρμογές.
• Εκτιμούν χρήσιμους παρεξηγήσεις και καλές πρακτικές στη διάθεση τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εξομάδα σε Ελλάδα (διαπιστίλιο ή απευθείας) στόχου μας είναι να υποστηρίξουμε IT επαγγελματίες είδή τελείωσης που θέλουν να καταλάβουν τις βασικές αρχές της Prognostic AI.

Από το τέλος αυτής της εξομάδας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διατυπώσουν τις βασικές αρχές της Prognostic AI και τις εφαρμογές της.
• Συλλέξουν, καθαρίσουν και προεπεξεργαστούν δεδομένα για ανάλυση των πρόληψης.
• Αναζητήσουν και εκπροσωπούν δεδομένα ώστε να ανακαλύψουν μάθηση.
• Σχεδιάσουν βασικά στατιστικά μοντέλα για πρόβλεψη.
• Εκτιμήσουν την επίδοση των προγνωστικών μοντέλων.
• Αξιοποιήσουν αρχές Prognostic AI σε πραγματικά και σημαντικά συνθήματα.

Η R είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοιχτού κώδικα για στατιστικούς υπολογισμούς, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. Το R χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διευθυντών και αναλυτών δεδομένων εντός εταιρειών και ακαδημαϊκού κόσμου. Το R διαθέτει μεγάλη ποικιλία πακέτων για εξόρυξη δεδομένων.

Αυτό το τετραήμερο μάθημα παρέχει θεμέλια επεξεργασίας εικόνας χρησιμοποιώντας το Matlab. Θα ασκηθείτε πώς να αλλάξετε και να βελτιώσετε τις εικόνες και ακόμα να εξαγάγετε μοτίβα από τις εικόνες. Θα μάθετε επίσης πώς να δημιουργείτε φίλτρα 2D και να τα εφαρμόζετε στις εικόνες.

Παραδείγματα και ασκήσεις καταδεικνύουν τη χρήση της κατάλληλης λειτουργικότητας Matlab και επεξεργασίας εικόνας σε όλη τη διαδικασία ανάλυσης.

Αυτό το μαθήμα διάρκειας τριών ημερών παρέχει αναλυτική εισαγωγή στο γενικό περιβάλλον τεχνικών υπολογισμών MATLAB. Το μαθήμα απευθύνεται σε νέους χρήστες και σε αυτούς που επιθυμούν μια επανάληψη. Δεν υποθέτεται προηγούμενη εμπειρία προγραμματισμού ή γνώση του MATLAB. Θέματα όπως ανάλυση δεδομένων, οπτικοποίηση, μοντελοποίηση και προγραμματισμός εξετάζονται σε όλη τη διάρκεια του μαθήματος. Τα θέματα περιλαμβάνουν:

•     Δουλειά με τη χρηστική διεπαφή MATLAB
•     Εισαγωγή εντολών και δημιουργία μεταβλητών
•     Ανάλυση πινάκων και διανυσμάτων
•     Οπτικοποίηση δεδομένων διανυσμάτων και πινάκων
•     Δουλειά με αρχεία δεδομένων
•     Δουλειά με τύπους δεδομένων
•     Αυτόματη εκτέλεση εντολών με σενάρια (scripts)
•     Γραφή προγραμμάτων με λογικές και έλεγχο ροής
•     Γραφή συναρτήσεων

Σε αυτή την εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση Εκπαιδευτή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιήσουν το Matlab για τον σχεδιασμό, κατασκευή και οπτικοποίηση ενός πλέξιμου νευρωνικού δικτύου για την ανάγνωριση εικόνων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Να δημιουργήσουν ένα μοντέλο βαθύτατης μάθησης
• Να αυτοματοποιήσουν την ετικετοποίηση δεδομένων
• Να εργάζονται με μοντέλα από το Caffe και TensorFlow-Keras
• Να κάνουν εκπαίδευση δεδομένων χρησιμοποιώντας πολλαπλά GPUs, την ένανεξίς ή σχούνες

Ακροατήριο

• Προγραμματιστές
• Μηχανικοί
• Ειδικοί τομέων

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και έντονη πρακτική εμπειρία

Αυτή η καθοδηγημένη, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή χώρος) απευθύνεται σε διαχειριστές δεδομένων μεταξύ βαθμού που επιθυμούν να εφαρμόζουν τεχνικές μηχανής μάθησης σε επιχειρηματικά προβλήματα που βασίζονται σε δεδομένα, συμπεριλαμβανομένης της πρόβλεψης πωλήσεων και της προοπτικής μάθησης χρησιμοποιώντας νευρωνικές δίκτυες.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να κατανοούν τα βασικά χαρακτηριστικά και τους τύπους μηχανής μάθησης.
• Να εφαρμόζουν βασικούς αλγόριθμους για κατηγοριοποίηση, προβλεψιμότητα, συσταδοποίηση και ανάλυση σχέσεων.
• Να εκτελούν ημιχειριστή ανάλυση δεδομένων και προετοιμασία δεδομένων χρησιμοποιώντας το Python.
• Να χρησιμοποιούν νευρωνικά δίκτυα για μη γραμμικές προβλήματα μόνιμης μάθησης.
• Να εφαρμόζουν προοπτική ανάλυση για επιχειρηματική πρόβλεψη, συμπεριλαμβανομένων των δεδομένων πωλήσεων.
• Να εκτιμούν και να βελτιώνουν την απόδοση μοντέλου χρησιμοποιώντας οπτικές και στατιστικές τεχνικές.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται με ενδιαφέροντα και ζωντανά στο Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες DevOps με διάθεση μεταξύ του προκαταβολή και του υψηλότερου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να συνδυάσουν τη προσαγωγική τεχνητή νοημοσύνη με τις πρακτικές DevOps.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμόζουν μοντέλα προσαγωγικής ανάλυσης για την πρόβλεψη και επίλυση προκλήσεων στην διαδρομή DevOps.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία με υποστήριξη τεχνητής νοημοσύνης για βελτιωμένη παρακολούθηση και λειτουργία.
• Εφαρμένη τεχνική μηχανικής μάθησης για να βελτιώσουν τις ρυθμίσεις παράδοσης λογισμικού.
• Σχεδιάζουν στρατηγικές τεχνητής νοημοσύνης για πρωτοβουλική επίλυση προβλημάτων και βελτιστοποίηση.
• Να αναγνωρίζουν τις ηθικές προβλήματα σχετικά με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης στο DevOps.

R είναι μια δωρεάν, ανοιχτού κώδικα γλώσσα προγραμματισμού για στατιστική υπολογιστικό, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. Το R χρησιμοποιείται από μια όλο και μεγαλύτερη πληθυσμιά διευθυντών και αναλυτών δεδομένων σε εταιρείες και εκπαιδευτικές οργανώσεις. Το R προσφέρει μια ευρεία γama ταινιών για την ανάλυση δεδομένων.

Το RapidMiner είναι μια πλατφόρμα λογισμικού επιστήμης δεδομένων ανοιχτού κώδικα για γρήγορη δημιουργία πρωτοτύπων και ανάπτυξη εφαρμογών. Περιλαμβάνει ένα ενσωματωμένο περιβάλλον για προετοιμασία δεδομένων, μηχανική μάθηση, βαθιά μάθηση, εξόρυξη κειμένου και προγνωστική ανάλυση.

Σε αυτήν τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το RapidMiner Studio για προετοιμασία δεδομένων, μηχανική εκμάθηση και ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων.

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

• Εγκατάσταση και διαμόρφωση RapidMiner
• Προετοιμασία και οπτικοποίηση δεδομένων με RapidMiner
• Επικύρωση μοντέλων μηχανικής μάθησης
• Συνδυάστε δεδομένα και δημιουργήστε προγνωστικά μοντέλα
• Λειτουργία προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων σε μια επιχειρηματική διαδικασία
• Αντιμετώπιση προβλημάτων και βελτιστοποίηση RapidMiner

Ακροατήριο

• Επιστήμονες δεδομένων
• Μηχανικοί
• προγραμματιστές

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Σημείωμα

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η επιμορφωτική ενότητα με την καθοδήγηση εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή επιτόπια) απευθύνεται σε αναλυτές, ερευνητές και επαγγελματίες αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το SPSS για προετοιμασία δεδομένων, στατιστική ανάλυση και πρόβλεψη μοντέλων.