Μηχανική Μάθηση με Python – 4 Ημέρες Κομμάτι εκπαίδευσης

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.

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Ελλάδα (online ή επί τόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να δημιουργούν, να αναπτύσσουν και να διαχειρίζονται ροές εργασίας μηχανικής μάθησης στο Kubernetes.

Κατά το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι ικανοί να:

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Kubeflow σε περιβάλλον on-premise και στο cloud.
• Δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να διαχειριστούν ροές εργασίας ML βασισμένες σε контейνέρες Docker και Kubernetes.
• Εκτελέσουν πλήρεις γραμμές συναρμολογής μηχανικής μάθησης σε ποικίλα αρχιτεκτονικά σχέδια και περιβάλλοντα cloud.
• Χρησιμοποιήσουν το Kubeflow για την δημιουργία και τη διαχείριση τετραδίων σημειώσεων (notebooks) Jupyter.
• Δημιουργήσουν φορτία εργασίας εκπαίδευσης ML, ρύθμισης υπερπαράμετρων και παροχής υπηρεσιών (serving) σε πολλαπλές πλατφόρμες.

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.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εξερευνήσουν προηγμένες τεχνικές XAI για μοντέλα βαθιάς μάθησης, με έμφαση στη δημιουργία ερμηνεύσιμων συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης.

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

• Κατανοούν τις προκλήσεις της επεξηγησιμότητας στη βαθιά μάθηση.
• Εφαρμόζουν προηγμένες τεχνικές XAI για νευρωνικά δίκτυα.
• Ερμηνεύουν τις αποφάσεις που λαμβάνονται από μοντέλα βαθιάς μάθησης.
• Αξιολογούν τις αντισταθμίσεις μεταξύ απόδοσης και διαφάνειας.