Εκπαίδευση Machine Learning στην Ελλάδα

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν την έννοια των προεκπαιδευμένων μοντέλων και να μάθουν πώς να τα εφαρμόζουν για την επίλυση προβλημάτων πραγματικού κόσμου χωρίς να κατασκευάζουν μοντέλα από γρατσουνιά.

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

• Κατανοήστε την ιδέα και τα οφέλη των προεκπαιδευμένων μοντέλων.
• Εξερευνήστε διάφορες προεκπαιδευμένες αρχιτεκτονικές μοντέλων και τις περιπτώσεις χρήσης τους.
• Ρυθμίστε με ακρίβεια ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο για συγκεκριμένες εργασίες.
• Εφαρμόστε προεκπαιδευμένα μοντέλα σε απλά έργα μηχανικής μάθησης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε συμμετέχοντες με διαφορετικά επίπεδα τεχνογνωσίας που επιθυμούν να αξιοποιήσουν την πλατφόρμα Google AutoML για να δημιουργήσουν προσαρμοσμένα chatbots για διάφορες εφαρμογές.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της ανάπτυξης chatbot.
• Πλοηγηθείτε στο Google Cloud Platform και αποκτήστε πρόσβαση στο AutoML.
• Προετοιμάστε δεδομένα για εκπαίδευση μοντέλων chatbot.
• Εκπαιδεύστε και αξιολογήστε προσαρμοσμένα μοντέλα chatbot χρησιμοποιώντας το AutoML.
• Αναπτύξτε και ενσωματώστε chatbots σε διάφορες πλατφόρμες και κανάλια.
• Παρακολουθήστε και βελτιστοποιήστε την απόδοση του chatbot με την πάροδο του χρόνου.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εκπαιδευτική μέθοδος σε Ελλάδα (διαδίκτυο ή προσωπικά) φιλοξενείται από διδάσκοντες για εγκαθίδρυση συμβουλές κάτω από το ομώνυμο AI, μηχανή εξελικτικού μάθησης μηχανές και αρχιτέκτονες συστημάτων που θέλουν να επιτρέψουν τα AI μοντέλα για εγκαθίδρυση και χρήση στο edge.

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

• Διαφημίζουν τα προβλήματα και τις απαιτήσεις για εγκαθίδρυση AI μοντέλων σε edge έχοντα.
• Εφαρμόζουν τεχνικές πίεσης μοντέλων για να μειώσουν τη μέγιστη και τη σύνθεση των AI μοντέλων.
• Χρησιμοποιούν μέθοδους ποσοτικοποίησης για να βελτιώσουν την αποδοτικότητα των μοντέλων στο edge hardware.
• Προσφέρουν περικοπή και άλλες τεχνικές βελτίωσης για να αύξησουν την απόδοση των μοντέλων.
• Εγκαθίστανται αποτελεσματικά AI μοντέλα σε διάφορα edge devices.

Αυτή η εκπαιδευτική περίοδος με καθηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (online ή on-site), απευθύνεται σε διάφορους επίπεδα γνώσης, όπως φορτωμένοι προγραμματιστές, επιστήμονες δεδομένων και τεχνολογικοί θυμητές, που επιθυμούν να αποκτήσουν χειρονομήνη δεξιότητα στην απόδοση λογισμικών μοντέλων AI σε κομβικά συστήματα για διάφορες εφαρμογές.

Στο τέλος αυτής της κατάρτισης, οι μετόχοι θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοήσουν τα βασικά αρχή της AI στην κομβική δομή και τις πλευρές της.
• Να εγκαθιστούν και να ρυθμίζουν το υπολογιστικό περιβάλλον στην κομβή.
• Να αναπτύξουν, να εκπαιδεύσουν και να βελτιώσουν λογισμικά μοντέλα για την διαίρεση στην κομβή.
• Να εφαρμόσουν πρακτικές λύσεις AI σε κομβικά συστήματα.
• Να αξιολογούν και να βελτιώνουν την απόδοση μοντέλων που έχουν εφαρμοθεί στην κομβή.
• Να αντιμετωπίζουν ηθικά και ασφαλές ζητήματα στις εφαρμογές AI στην κομβική δομή.

Kubeflow είναι ένα ανοιχτό πλατφόρμα λογισμικού σχεδιασμένη να διευκολύνει την κατασκευή, εκπαίδευση και η εφαρμογή φορτίων εργασίας μηχανικής μάθησης σε Kubernetes.

Αυτή η κατεύθυνση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού, ζωντανά (online ή in-person) στοχεύει σε προфессионаλές αρχικού μέχρι διαμεσολαβητή επιπέδου, που θέλουν να κατασκευάσουν αξιόπιστα ροές εργασίας ML με τη χρήση Kubeflow.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της κατεύθυνσης, οι συμμετέχοντες θα εκτελέσουν τις δεξιότητες να:

• Να περιηγήσουν στο εκοσύστημα και τα βασικά συστατικά Kubeflow.
• Να κατασκευάζουν αναπαραγωγή ροές εργασίας με Kubeflow Pipelines.
• Να τρέχουν κλιμακώδη προσωπικές εργασίες στο Kubernetes.
• Να εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης αποδοτικά χρησιμοποιώντας Kubeflow Serving.

Μορφή του μαθήματος

• Οδηγούμενες παρουσιάσεις και συλλογικές συζητήσεις.
• Εργασίες εφαρμογών με πραγματικά συστατικά Kubeflow.
• Πρακτικές εξασκήσεις για την κατασκευή ροών ML από την αρχή μέχρι το τέλος.

Εξατομικεύσεις κατευθύνσεων μαθήματος

• Εξατομικευμένες εκδοχές αυτής της κατεύθυνσης μπορούν να διοργανωθούν για να συμφωνούν με το stack τεχνολογίας και τους απαιτήσεις έργου της ομάδας σας.

Αυτή η επίδειξη μάθησης, υπό την ηγεσία εκπαιδευτή (online ή σε κλίμακα), προσφέρεται για επαγγελματίες αυξημένου επιπέδου που επιθυμούν να έχουν κατόχιση στις τεχνολογίες πίσω από τα αυτόνομα συστήματα.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαμορφώσουν και εφαρμόσουν AI μοντέλα για αυτόνομες λήψεις αποφάσεων.
• Αναπτύξουν αλγόριθμους ελέγχου για αυτόνομη ναυιγήσιμο και αποφυγή εμπόδιων.
• Βεβαιώσουν την ασφάλεια και την αξιοπιστία σε AI-ενισχυμένα αυτόνομα σύστημα.
• Ενσωματώσουν αυτόνομα συστήματα με υπάρχουσες πλαισίωσης ρομποτικής και AI.

Αυτή η καθοδήγηση από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες που επιθυμούν να βελτιώσουν τη γνώση τους για μοντέλα μηχανικής μάθησης, να βελτιώσουν τα δεξιότητά τους στη ρύθμιση υπερπαραμέτρων και να μάθουν πώς να εφαρμόζουν ορθά τα μοντέλα χρησιμοποιώντας το Google Colab.

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

• Εφαρμόζουν προχωρημένα μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας δημοφιλείς πλατφόρμες όπως η Scikit-learn και η TensorFlow.
• Βελτιώνουν την απόδοση των μοντέλων μέσω ρύθμισης υπερπαραμέτρων.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης σε πραγματικές εφαρμογές χρησιμοποιώντας το Google Colab.
• Συνεργάζονται και διαχειρίζονται μεγάλου όγκου σχέδια μηχανικής μάθησης στο Google Colab.

Αυτή η επιμορφωτική, ζωντανή εκπαιδευτική δράση στο Ελλάδα (online ή μέσα στην εγκατάσταση) στοχεύει σε επαγγελματίες μεταξύ βαθμών που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνητή νοημοσύνη (AI) για την οικονομική διαχείριση των παραγωγών εκβάσεων στη βιομηχανία μικροελεγχόμενων.

Από το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής δράσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Αναλύσει παραγωγικά δεδομένα για την ανίχνευση παραγόντων που επηρεάζουν τις θετικές ζεύγλες.
• Εφαρμόσει AI λογισμικό για την αύξηση των διαδικασιών διαχείρισης εκβάσεων.
• Βελτιώσει τους παραγωγικούς παράγοντες για να μειώσει σφάλματα και βελτιώσει τις εκβάσεις.
• Συμβάλει στη διαχείριση AI των εκβάσεων σε υπάρχοντες περιβαλλόντων παραγωγής.

Αυτή η εκπαιδευτικός-ναγών, ζωντανή εκπαιδευτική σύνοδος στο Ελλάδα (διαδικτύου ή επί τόπου) προσβλέπει σε επαγγελματίες επιπέδου μεσαίου επιπέδου στις επιχειρήσεις και την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) που θέλουν να εφαρμόσουν μηχανική μάθηση στις επιχειρήσεις, τις προβλέψεις και συστήματα υποστηριζόμενα από AI χρησιμοποιώντας πραγματικά περίπτωση και εργαλεία βασισμένα στο Python.

Ατέρμονες αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Συνιέναι πώς το μηχανικό μάθηση ενσωματώνεται στην AI και τη στρατηγική της επιχείρησης.
• Εφαρμόζουν τεχνικές εποπτευόμενου και χωρίς εποπτεύον μάθηση σε δομεμένα επιχειρηματικά προβλήματα.
• Προεπεξεργάζονται και μετατρέπουν δεδομένα για τη σχεδιασμό.
• Χρησιμοποιούν νευρωνικά δίκτυα για κλάσις και πρόβλεψη εργασιών.
• Προβλέπουν τις εκπομπές υπολογιζόντας με στατιστικά και βάση ML μεθόδους.
• Εφαρμόζουν αυτόματα τμήματα και εξογχαντήρες διεργασία για προβλέψεις και εύρεση μοτίβων.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή διάλεξη στο Ελλάδα (online ή live) προσβάλλει επιπρόθεσμους ειδικές πrofessionals που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνητή νοημοσύνη (AI) στη διαδικασία της αυτομάτης σχεδιασμού χοψ, βελτιώνοντας την αποδοτικότητα, την ακρίβεια και την νέα διάσταση στον σχεδιασμό και την επαλήθευση χοψ.

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

• Εφαρμόζουν προηγμένες τεχνολογίες AI για τη βελτίωση των διαδικασιών σχεδιασμού χοψ.
• Συνδέουν μοντέλα εξοπλισμού μηχανής (machine learning) σε εργαλεία EDA για βελτιωμένη επαλήθευση σχεδιασμού.
• Σχεδιάζουν λύσεις τακτηρότητας (AI-driven) για περίπλοκα προβλήματα σχεδιασμού κατασκευής χοψ.
• Χρησιμοποιούν δικτύα νευρωνικών για τη βελτίωση της ακρίβειας και της ταχύτητας του σχεδιασμού.

Αυτό το εκπαιδευτικό διαλείμματο, ζωντανή καθορμόση στο Ελλάδα (online ή offline) προσβάλλει επίπεδου μέσου ειδικούς που θέλουν να καταλάβουν και να εφαρμόσουν τεχνητή νοημοσύνη (AI) για την επικυρωτική βελτίωση στην παραγωγή υλικών μεικθέντων.

Ατέ λήξη της αυτής καθορμόση, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τις μεθοδολογίες AI για βελτίωση προцέδυρων στην κατασκευή χιπ.
• Εφαρμόζουν μοντέλα AI για να βελτιώσουν την παραγωγικότητα και να μειώσουν τα λάθη.
• Αναλύζουν δεδομένα προцέδυρων για να αναγνωρίσουν κλειδιά παράμετρος βελτίωσης.
• Εφαρμόζουν τεχνικές μηχανικής μάθησης για να εξοπλίσουν στα μικρά προцέδυρα κατασκευής υλικών μεικθέντων.

Αυτή η καθοδήγηση επιχειρηματίων, ζωντανά μαθήματος σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε μεταξύ επίπεδου συμμετέχοντες που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν και να διαχειριστούν ροές εργασίας μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της εκπαίδευσης, έλεγχου και διατοπισμού μοντέλων χρησιμοποιώντας το Apache Airflow.

Στο τέλος αυτής της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να ρυθμίσουν το Apache Airflow για την χορεύρωση ροών εργασίας μηχανικής μάθησης.
• Να αυτοματοποιούν τα έργα προεπεξεργασίας δεδομένων, εκπαίδευσης και ελέγχου μοντέλων.
• Να ενσωματώσουν το Airflow με πλατφόρμες και εργαλεία μηχανικής μάθησης.
• Να διατοπισουν τα μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας αυτοματοποιημένες καταδικασίες.
• Να παρακολουθούν και να βελτιώνουν τις ροές εργασίας μηχανικής μάθησης σε παραγωγή.

αυτή η καθοδήγηση με εξυπηρέτηση εκπαιδευτικού (online ή on-site) στοχεύει σε δευτεροβάθμιους επίπεδου data scientists και προγραμματιστές, που επιθυμούν να εφαρμόζουν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης αποδοτικά χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

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

• ρυθμίσουν και να εξερευνήσουν το Google Colab για προέκτες μηχανικής μάθησης.
• να κατανοήσουν και εφαρμόζουν διάφορους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.
• να χρησιμοποιούν βιβλιοθήκες όπως το Scikit-learn για την ανάλυση και πρόβλεψη δεδομένων.
• να εφαρμόζουν μοντέλα υποεπόμενης και ανυπερβάτου μάθησης.
• να βελτιώνουν και να εκτιμούν τα μοντέλα μηχανικής μάθησης αποδοτικά.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάκτορα, ζωντανή (online ή on-site), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης ML.NET για το αυτόματο προβλεπτικό ανάλυμα δεδομένων σε εφαρμογές επιχείρησης.

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

• Να εγκαταστήσουν το ML.NET και να το ολοκληρώσουν στο περιβάλλον ανάπτυξης εφαρμογών.
• Να κατανοήσουν τους αρχές μηχανικής μάθησης πίσω από τα εργαλεία και τους αλγόριθμους ML.NET.
• Να δημιουργήσουν και να εκπαιδεύσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για τον έξυπνο προβλεπτικό υπολογισμό δεδομένων.
• Να αξιολογήσουν την απόδοση ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας τις μετρικές ML.NET.
• Να βελτιώσουν την ακρίβεια υφιστάμενων μοντέλων μηχανικής μάθησης βάσει του πλαισίου ML.NET.
• Να εφαρμόσουν τα προσδιοριστικά μηχανικής μάθησης του ML.NET σε άλλες εφαρμογές διαχείρισης δεδομένων.

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 ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, μηχανικούς μηχανικής μάθησης, ερευνητές βαθιάς μάθησης και ειδικούς στην όραση υπολογιστών που επιθυμούν να επεκτείνουν τις γνώσεις και τις δεξιότητές τους στη βαθιά μάθηση για δημιουργία κειμένου σε εικόνα.

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

• Κατανοήστε προηγμένες αρχιτεκτονικές βαθιάς εκμάθησης και τεχνικές για τη δημιουργία κειμένου σε εικόνα.
• Εφαρμόστε πολύπλοκα μοντέλα και βελτιστοποιήσεις για σύνθεση εικόνας υψηλής ποιότητας.
• Βελτιστοποιήστε την απόδοση και την επεκτασιμότητα για μεγάλα σύνολα δεδομένων και πολύπλοκα μοντέλα.
• Συντονίστε τις υπερπαραμέτρους για καλύτερη απόδοση και γενίκευση του μοντέλου.
• Ενσωματώστε το Stable Diffusion με άλλα πλαίσια και εργαλεία βαθιάς μάθησης

Αυτή η επιμορφωτική, ζωντανή διάλεξη στο Ελλάδα (διαδικτύου ή στο χώρο εργασίας) προσβλέπει σε εμπειρογνώμονες τάξης μεσαίων και προχωρημένου επιπέδου στον τομέα της κυβερνατικής ασφάλειας, οι οποίοι θέλουν να βελτιώσουν τεχνολογικές δεξιότητές τους στη ανίχνευση κινδύνων που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη (AI) και την απόκριση σε περιπτώσεις καταγγελίας.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκμάθησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμόζουν προηγμένες αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης (AI) για την αποτελεσματική ανίχνευση κινδύνων.
• Προσαρμόζουν μοντέλα AI σε ειδικά προβλήματα κυβερνατικής ασφάλειας.
• Επιχειρούν την ανάπτυξη διαδικασιών αυτομάτου ελέγχου για την απόκριση σε κινδύνους.
• Προστατεύουν εργαλεία προστασίας AI από επιθέσεις αντανακλαστικών ενεργειών.

Αυτό το εκπαιδευτικό, ζωντανό σεμινάριο στο Ελλάδα (online ή offline) προσβλέπει σε άρχητες επαγγελματίες τηλεπικοινωνιών και ασφάλειας που θέλουν να μάθουν πώς να εκμεταλλευτούν την τεχνητή νοημοσύνη (AI) για βελτιωμένη διάκριση και απόδραση στις πιθανές επιθέσεις.

Από το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Διαλήψουν τις εφαρμογές της AI στην ασφάλεια δεδομένων.
• Επιβάλουν γραμμές AI για διάκριση επιθέσεων.
• Αυτοματοποιήσουν την απόδραση σε περιστώσεις με AI εργαλεία.
• Ενσωμάτωσαν την AI στη υπάρχουσα υποδομή ασφάλειας δεδομένων.

Αυτή η διαδραστική, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) απευθύνεται σε τεχνικούς συμμετέχοντες με υπόβαθρο στη μηχανική μάθηση που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν τα μοντέλα για τον ανίχνευση περίπλοκων σχεδίων σε μεγάλα δεδομένα χρησιμοποιώντας πλατφόρμες AutoML.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το RapidMiner για την εκτίμηση και την προβολή τιμών και τη χρήση αναλυτικών εργαλείων για την πρόβλεψη χρονοσειρών.

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

• Μάθετε να εφαρμόζετε τη μεθοδολογία CRISP-DM, επιλέξτε κατάλληλους αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης και βελτιώστε την κατασκευή και την απόδοση του μοντέλου.
• Χρησιμοποιήστε το RapidMiner για να εκτιμήσετε και να προβάλετε τιμές και να χρησιμοποιήσετε αναλυτικά εργαλεία για την πρόβλεψη χρονοσειρών.

Στόχος αυτού του μαθήματος είναι να παρέχει μια βασική ικανότητα στην εφαρμογή Machine Learning μεθόδων στην πράξη. Μέσω της χρήσης της Python γλώσσας προγραμματισμού και των διαφόρων βιβλιοθηκών της, και με βάση ένα πλήθος πρακτικών παραδείξεων, αυτό το μάθημα διδάσκει πώς να χρησιμοποιήσετε τα πιο σημαντικά κτίρια Machine Learning, πώς να λάβετε αποφάσεις μοντελοποίησης δεδομένων, να ερμηνεύσετε τα αποτελέσματα των αλγόριθμων και να επικυρώσετε τα αποτελέσματα.

Στόχος μας είναι να σας δώσουμε τις δεξιότητες για να κατανοήσετε και να χρησιμοποιήσετε με εμπιστοσύνη τα πιο θεμελιώδη εργαλεία από το κουτί εργαλείων Machine Learning και να αποφύγετε τις κοινές πτώσεις των εφαρμογών Data Science.

ο στόχος αυτού του μαθήματος είναι να παρέχει γενική επάρκεια στην εφαρμογή μεθόδων μηχανικής μάθησης στην πράξη. Μέσω της χρήσης της γλώσσας προγραμματισμού Python και των διαφόρων βιβλιοθηκών της, και με βάση ένα πλήθος πρακτικών παραδειγμάτων, αυτό το μάθημα διδάσκει πώς να χρησιμοποιείτε τα σημαντικότερα δομικά στοιχεία της μηχανικής μάθησης, πώς να κάνετε αποφάσεις μοντελοποίησης δεδομένων, να ερμηνεύσετε την τις εκροές των αλγορίθμων και να επικυρώσετε τα αποτελέσματα.

ο στόχος μας είναι να σας δώσουμε τις δεξιότητες για να κατανοήσετε και να χρησιμοποιήσετε τα πιο θεμελιώδη εργαλεία από την εργαλειοθήκη μηχανικής εκμάθησης με σιγουριά και να αποφύγετε τις κοινές παγίδες των εφαρμογών των Επιστημών δεδομένων.

Αυτή η κατεύθυνση από δάσκαλο, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και λογισμικού που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το AdaBoost για την ανάπτυξη βοηθητικών αλγορίθμων μηχανικής μάθησης με Python.

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

• Καθιερώσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσουν την κατασκευή μο델ών μηχανικής μάθησης με AdaBoost.
• Κατανοήσουν την προσέγγιση συνόλων (ensemble) και πώς να εφαρμόσουν αποδοχτικά βοηθητικά μεθόδους.
• Μάθουν πώς να δημιουργήσουν μοντέλα AdaBoost για την επέκταση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης σε Python.
• Χρησιμοποιήσουν τον ρυθμισμό υπερπαραμέτρων (hyperparameter tuning) για να αυξήσουν την ακρίβεια και την απόδοση των μοντέλων AdaBoost.

Αυτό το πρόγραμμα 8 ημερών παρέχει μια ολοκληρωμένη πορεία από στρωτές θεμελιώσεις της μηχανικής του Python μέχρι προηγμένες σχεδίες συστημάτων ΤΕΝ. Οι συμμετέχοντες αναπτύσσουν διακριτές συνηθισμένες πρακτικές κώδικα, κατευθύνονται προς την προηγμένη μάθηση στατιστικών και βαθιών μεθόδων και κατασκευάζουν συστήματα ΤΕΝ που είναι έτοιμα για παραγωγή και στη βάση προσωπικών αντιπροσωπειών. Το κεντρικό είναι το κεφύλιο, η αξιολόγηση, η ασφάλεια και η πρακτική εφαρμογή αντί για απλές πειράματα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων καθώς και σε λιγότερο τεχνικά άτομα που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Auto-Keras για να αυτοματοποιήσουν τη διαδικασία επιλογής και βελτιστοποίησης ενός μοντέλου μηχανικής εκμάθησης.

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

• Αυτοματοποιήστε τη διαδικασία εκπαίδευσης μοντέλων μηχανικής μάθησης υψηλής απόδοσης.
• Αυτόματη αναζήτηση για τις καλύτερες παραμέτρους για μοντέλα βαθιάς εκμάθησης.
• Δημιουργήστε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης υψηλής ακρίβειας.
• Χρησιμοποιήστε τη δύναμη της μηχανικής μάθησης για να λύσετε επιχειρηματικά προβλήματα στον πραγματικό κόσμο.

Αυτό το μάθημα θα είναι ένας συνδυασμός θεωρίας και πρακτικής εργασίας με συγκεκριμένα παραδείγματα που θα χρησιμοποιηθούν σε όλη την εκδήλωση.

Αυτή η εξειδίκευση μαθημάτων, πρόσωπου διδασκάλου (διαδικτύου ή σε χώρο), παρέχει μια εισαγωγή στο πεδίο της αναγνώρισης δεξιοτήτων και της μηχανικής μάθησης. Τέμνει πρακτικές εφαρμογές στατιστικών, υπολογιστικής επιστήμης, επεξεργασίας σήματος, υπολογιστικής οπτικής, δεδομένων εξόρυξης και βιοϊνφορματικής.

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

• Εφαρμόζουν βασικά πολυτελή μεθόδους στην αναγνώριση δεξιοτήτων.
• Χρησιμοποιούν κλειδί μοντέλα όπως νευρωνικά δίκτυα και παραγώγοι για ανάλυση δεδομένων.
• Εφαρμόζουν προχωρημένες τεχνικές για επίλυση περιπλοκών προβλημάτων.
• Βελτιώνουν την ακρίβεια πρόβλεψης με τη σύγχυση διαφορετικών μοντέλων.

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 πρακτική κατεύθυνση (online ή on-site) υπό διευθυντή είναι απευθείας σε μηχανικούς που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές Feature Engineering για καλύτερη εξεργασία δεδομένων και αποκτήσουν καλύτερους μοντέλους μηχανικής μάθησης.

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

• Οργάνωσουν ένα βέλτιστο περιβάλλον ανάπτυξης, συμπεριλαμβανομένων όλων των απαιτούμενων Python packages.
• Πάρουν σημαντικά δεδομένα και επίγνωση με την ανάλυση των χαρακτηριστικών ενός συνόλου δεδομένων.
• Βελτιστοποιήσουν τα μοντέλα μηχανικής μάθησης διαμορφώνοντας απευθείας τα πρωτότυπα δεδομένα.
• Καθαρίσουν και μετατρέψουν σύνολα δεδομένων για την εξυπηρέτηση της μηχανικής μάθησης.

Το μηχανικό μάθημα είναι μια συνέλευση της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές διαθέτουν την ικανότητα να μάθουν χωρίς να προγραμματίζονται εξ αποστάσεως.

Το βαθύ μάθημα είναι μια υποκατηγορία του μηχανικού μαθήματος που χρησιμοποιεί μέθοδους βασισμένες στη μάθηση δομών και αναπαραστάσεων δεδομένων όπως τα νευρωνικά δίκτυα.

Το Python είναι μια υψηλού επιπέδου γλώσσα προγραμματισμού γνωστή για τη σαφή συνταξή και τη διαβαστά συντακτική.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαιδευτική προσέγγιση με καθοδήγηση εκπαιδευτικού, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να υλοποιούν βαθιά μοντέλα μάθησης για την τηλεοφθαλμία χρησιμοποιώντας Python, καθώς προχωρούν στη δημιουργία ενός μοντέλου βαθιάς πιστωτικής κινδύνου.

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

• Να καταλάβουν τα βασικά εννοιώδη πρότυπα του βαθιού μαθήματος.
• Να μάθουν για τις εφαρμογές και χρήσεις του βαθιού μαθήματος στην τηλεοφθαλμία.
• Να χρησιμοποιούν Python, Keras και TensorFlow για να δημιουργήσουν μοντέλα βαθιάς πίστωσης στην τηλεοφθαλμία.
• Να κατασκευάσουν δικό τους μοντέλο πρόβλεψης χρηστή απωθητικότητας χρησιμοποιώντας Python.

Μορφή του Μαθήματος

• Διενεργητική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πρακτική εκπαίδευση.
• Εφαρμογή χειρονομητώς σε ελέγχιμο περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε ενδιαιτημένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το διατυπώσετε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, αναλυτές δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να εξερευνήσουν AutoML προϊόντα και δυνατότητες για να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν προσαρμοσμένα μοντέλα εκπαίδευσης ML με ελάχιστη προσπάθεια.

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

• Εξερευνήστε τη σειρά προϊόντων AutoML για να εφαρμόσετε διαφορετικές υπηρεσίες για διάφορους τύπους δεδομένων.
• Προετοιμάστε και επισημάνετε σύνολα δεδομένων για τη δημιουργία προσαρμοσμένων μοντέλων ML.
• Εκπαιδεύστε και διαχειριστείτε μοντέλα για την παραγωγή ακριβών και δίκαιων μοντέλων μηχανικής μάθησης.
• Κάντε προβλέψεις χρησιμοποιώντας εκπαιδευμένα μοντέλα για την κάλυψη των επιχειρηματικών στόχων και αναγκών.

This practical, instructor-led training is designed as a natural continuation of the Python for Data Analysis course.

It introduces participants to the core concepts of Machine Learning and shows how these can be applied directly to data analysis tasks such as prediction, classification, and segmentation.

The focus is on understanding how Machine Learning works in practice, using familiar tools such as Python, Pandas, and Jupyter Notebook, without requiring an advanced mathematical background.

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε ατομά που ήδη διαθέτουν εμπειρία και γνώσεις στην επιστήμη των δεδομένων και τη στατιστική. Οι εξηγήσεις που δίδονται σχεδιάζονται ώστε να αποτελούν αναμνήση για τους που ήδη είναι παρευρισκόμενοι και να ενημερώνουν όσους διαθέτουν κατάλληλη εμπειρία.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να διαχειριστούν ροές εργασιών μηχανικής μάθησης στο Kubernetes.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Kubeflow στην εγκατάσταση και στο cloud χρησιμοποιώντας AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Δημιουργήστε, αναπτύξτε και διαχειριστείτε ροές εργασίας ML με βάση Docker κοντέινερ και Kubernetes.
• Εκτελέστε ολόκληρους αγωγούς μηχανικής εκμάθησης σε διαφορετικές αρχιτεκτονικές και περιβάλλοντα cloud.
• Χρήση του Kubeflow για δημιουργία και διαχείριση φορητών υπολογιστών Jupyter.
• Δημιουργήστε εκπαίδευση ML, συντονισμό υπερπαραμέτρων και εξυπηρέτηση φόρτου εργασίας σε πολλές πλατφόρμες.

Αυτή η εκπαιδευτική εξ αποστάσεως, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να διατέθεσουν φόρτο εργασίας μηχανικής μάθησης σε έναν server AWS EC2.

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

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Kubernetes, Kubeflow και άλλη απαραίτητη λογισμικό στο AWS.
• Να χρησιμοποιήσουν EKS (Elastic Kubernetes Service) για να εξυπηρητήσουν την απλοποίηση της προσωπικοποίησης μιας κλάδου Kubernetes στο AWS.
• Να δημιουργήσουν και να διαθέσουν έναν πίπα παραγωγής Kubernetes για την αυτόματη εκτέλεση και διαχείριση μοντέλων ML σε παραγωγή.
• Να εκπαιδεύσουν και να διαθέσουν TensorFlow μοντέλα ML σε πολλά GPUs και υπολογιστές τρέχοντας παράλληλα.
• Να εκμεταλλευτούν άλλες διαχειριζόμενες υπηρεσίες AWS για την επέκταση μιας εφαρμογής ML.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία υπόκειται στην καθοδήγηση του δάσκαλου (online ή on-site), απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να καταφέρουν να εφαρμόσουν φορτία δουλειάς μηχανικής μάθησης στο Azure cloud.

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

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Kubernetes, Kubeflow και άλλες απαραίτητες λογισμικές στο Azure.
• Να χρησιμοποιήσουν την Azure Kubernetes Service (AKS) για να απλοποιήσουν τη δουλειά της εκκίνησης μιας κλωβοδέσμης Kubernetes στο Azure.
• Να δημιουργήσουν και να καταφέρουν να εφαρμόσουν ένα κλωβό πίπελα Kubernetes για την αυτομάτο χειρισμό και διαχείριση ML μοντέλων σε παραγωγή.
• Να εκπαιδεύσουν και να εφαρμόσουν TensorFlow ML μοντέλα σε διάφορες GPUs και υπολογιστές που λειτουργούν σε παράλληλη λειτουργία.
• Να εκμεταλλευτούν άλλες διαχειρισμένες υπηρεσίες AWS για να επεκταθούν σε μια ML εφαρμογή.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να διαχειριστούν ροές εργασιών μηχανικής μάθησης στο Kubernetes.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Kubeflow στο premise και στο cloud.
• Δημιουργήστε, αναπτύξτε και διαχειριστείτε ροές εργασίας ML με βάση Docker κοντέινερ και Kubernetes.
• Εκτελέστε ολόκληρους αγωγούς μηχανικής εκμάθησης σε διαφορετικές αρχιτεκτονικές και περιβάλλοντα cloud.
• Χρήση του Kubeflow για δημιουργία και διαχείριση φορητών υπολογιστών Jupyter.
• Δημιουργήστε εκπαίδευση ML, συντονισμό υπερπαραμέτρων και εξυπηρέτηση φόρτου εργασίας σε πολλές πλατφόρμες.

Το Machine Learning είναι ένας κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν τη δυνατότητα να μαθαίνουν χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι. Python είναι μια γλώσσα προγραμματισμού διάσημη για τη σαφή σύνταξη και την αναγνωσιμότητά της. Προσφέρει μια εξαιρετική συλλογή από καλά δοκιμασμένες βιβλιοθήκες και τεχνικές για την ανάπτυξη εφαρμογών μηχανικής εκμάθησης.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εφαρμόζουν τεχνικές μηχανικής εκμάθησης και εργαλεία για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων στον τραπεζικό κλάδο.

Οι συμμετέχοντες μαθαίνουν πρώτα τις βασικές αρχές και στη συνέχεια εφαρμόζουν τις γνώσεις τους στην πράξη χτίζοντας τα δικά τους μοντέλα μηχανικής εκμάθησης και χρησιμοποιώντας τα για να ολοκληρώσουν μια σειρά από ομαδικά έργα.

Ακροατήριο

• προγραμματιστές
• Επιστήμονες δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

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

Αυτή η επιβλέπουμενη από διδάσκοντα, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε τεχνικό προσωπικό που θέλει να μάθει πώς να εφαρμόσει μια στρατηγική για τη μηχανική μάθηση, αξιοποιώντας πλήρως τα μεγάλα δεδομένα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα:

• Κατανοήσουν την εξέλιξη και τις τάσεις για τη μηχανική μάθηση.
• Θα ξέρουν πώς χρησιμοποιείται η μηχανική μάθηση σε διάφορους τομείς.
• Θα γίνουν περιέργεις με τα εργαλεία, τις ικανότητες και τις υπηρεσίες που είναι διαθέσιμες για να εφαρμοστεί η μηχανική μάθηση σε μια οργάνωση.
• Θα κατανοήσουν πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί η μηχανική μάθηση για τη βελτίωση της εξόρυξης και ανάλυσης δεδομένων.
• Θα μάθουν τι είναι ο πλατφόρμας δεδομένων στο μεταξύ, και πώς χρησιμοποιείται από επιχειρήσεις.
• Θα κατανοήσουν τον ρόλο που έχουν σημαντικά δεδομένα και νοημοσύνες εφαρμογών σε διάφορους τομείς.

Αυτή η εκπαιδευτική προγραμματολογία απευθύνεται σε ανθρώπους που θέλουν να εφαρμόσουν την Μηχανική Μάθηση (Machine Learning) σε πρακτικές εφαρμογές για την ομάδα τους.  Η εκπαίδευση δεν θα μπουνε μέσα σε περίπλοκες τεχνικές λεπτομέρειες, αλλά θα κυκλοφορεί γύρω από βασικά επιστημονικά όρισμα και εφαρμογές στους διαχειριστικούς και λειτουργικούς τομείς.

Στόχοι Πληθυσμού

1. Επενδυτές και επιχειρηματίες ΤΝΕ
2. Διευθυντές και μηχανικοί των εταιρειών που κάνουν βήμα στο χώρο ΤΝΕ
3. Επιχειρησιακοί αναλυτές & Επενδυτές

Η μηχανική μάθηση είναι ένας κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν τη δυνατότητα να μαθαίνουν χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι. Η Python είναι μια γλώσσα προγραμματισμού διάσημη για τη σαφή σύνταξη και την αναγνωσιμότητά της. Προσφέρει μια εξαιρετική συλλογή από καλά δοκιμασμένες βιβλιοθήκες και τεχνικές για την ανάπτυξη εφαρμογών μηχανικής εκμάθησης.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εφαρμόζουν τεχνικές μηχανικής εκμάθησης και εργαλεία για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων στον χρηματοοικονομικό κλάδο.

Οι συμμετέχοντες μαθαίνουν πρώτα τις βασικές αρχές και στη συνέχεια εφαρμόζουν τις γνώσεις τους στην πράξη χτίζοντας τα δικά τους μοντέλα μηχανικής εκμάθησης και χρησιμοποιώντας τα για να ολοκληρώσουν μια σειρά από ομαδικά έργα.

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

• Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες στη μηχανική μάθηση
• Μάθετε τις εφαρμογές και τις χρήσεις της μηχανικής μάθησης στα χρηματοοικονομικά
• Αναπτύξτε τη δική τους αλγοριθμική στρατηγική συναλλαγών χρησιμοποιώντας μηχανική εκμάθηση με Python

Ακροατήριο

• προγραμματιστές
• Επιστήμονες δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

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

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση μέσω εκπαιδευτών (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να προχωρήσουν πέρα από τη δημιουργία μοντέλων ML και να βελτιστοποιήσουν τη διαδικασία δημιουργίας, παρακολούθησης και ανάπτυξης μοντέλων ML.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε τις MLflow και σχετικές βιβλιοθήκες και πλαίσια ML.
• Εκτιμήστε τη σημασία της δυνατότητας παρακολούθησης, της δυνατότητας αναπαραγωγής και της δυνατότητας ανάπτυξης ενός μοντέλου ML
• Αναπτύξτε μοντέλα ML σε διαφορετικά δημόσια σύννεφα, πλατφόρμες ή διακομιστές εσωτερικής εγκατάστασης.
• Κλιμακώστε τη διαδικασία ανάπτυξης ML για να φιλοξενήσει πολλούς χρήστες που συνεργάζονται σε ένα έργο.
• Ρυθμίστε ένα κεντρικό μητρώο για να πειραματιστείτε, να αναπαράγετε και να αναπτύξετε μοντέλα ML.

Αυτός ο μαθηματικός κύκλος είναι για ανθρώπους που θέλουν να εφαρμόσουν βασικές τεχνικές μηχανικής μάθησης σε πρακτικές εφαρμογές.

Ακροατήριο

Επιστήμονες δεδομένων και στατιστικοί που έχουν μερική γνώση της μηχανικής μάθησης και ξέρουν να προγραμματίζουν σε R. Η έμφαση αυτού του μαθήματος είναι στις πρακτικές πλευρές της προετοιμασίας δεδομένων/μοντέλου, της εκτέλεσης, της ανάλυσης μετά την εκτέλεση και της οπτικοποίησης. Η πρόθεση είναι να δοθεί μια πρακτική εισαγωγή στη μηχανική μάθηση σε συμμετέχοντες που ενδιαφέρονται να εφαρμόσουν τις μεθόδους στη δουλειά τους

Χρησιμοποιούνται παραδείγματα ανάλογα με κάθε τομέα για να καταστήσουν το εκπαιδευτικό πρόγραμμα σχετικό με το ακροατήριο.

Σε αυτή την εκπαίδευση με οδηγό καθηγητή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν τη στοίβα τεχνολογίας Machine Learning (ML) του iOS καθώς διαδραμatίζουν τη δημιουργία και την εφαρμογή μιας εφαρμογής κινητού iOS.

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

• Δημιουργήσουν μια εφαρμογή κινητού που διαθέτει επεξεργασία εικόνων, ανάλυση κειμένου και αναγνώριση φωνής
• Προσβάλουν σε προ-εκπαιδευμένα μοντέλα ML για την ολοκλήρωσή τους σε εφαρμογές iOS
• Δημιουργήσουν ένα προσαρμοστικό μοντέλο ML
• Προσθέσουν υποστήριξη φωνής Siri σε εφαρμογές iOS
• Κατανοήσουν και χρησιμοποιήσουν πλαίσια όπως το coreML, Vision, CoreGraphics και GamePlayKit
• Χρησιμοποιήσουν γλώσσες και εργαλεία όπως Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda και Spyder

Ακροατήριο

• Προγραμματιστές

Μορφή του μαθήματος

• Μερικώς ομιλία, μερικώς συζήτηση, ασκήσεις και επανάληψη χειρονομίας

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση (online ή χώρου σε εγκαταστάσει) προορίζεται για προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το ML Kit της Google για να φτιάξουν μοντέλα μηχανικής μάθησης που οργανωμένα για την επεξεργασία σε κινητά συσκευές.

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

• Προσαρμόσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσουν την ανάπτυξη χαρακτηριστικών μηχανικής μάθησης για εφαρμογές κινητών.
• Να ολοκληρώσουν την ολοκλήρωση νέων τεχνολογιών μηχανικής μάθησης στις εφαρμογές Android και iOS χρησιμοποιώντας τα API ML Kit.
• Να βελτιώσουν και να προσαρμόσουν υφιστάμενες εφαρμογές με τη χρήση του ML Kit SDK για την επεξεργασία και ανάδειξη σε συσκευές.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση διδάκτορα σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου επιχειρηματικούς και τεχνικούς εργαζόμενους που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης για την αντιμετώπιση πραγματικών επιχειρηματικών προκλήσεων χρησιμοποιώντας εφαρμοσμένους κρίσιμους συμβουλευτικούς και μαθητικά εργαλεία.

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

• Κατανοήσουν πώς η μηχανική μάθηση ανάγεται στα σύγχρονα ευρυμερή τεχνητής νοημοσύνης και επιχειρηματικές στρατηγικές.
• Αναγνωρίζουν τις κατάλληλες τεχνικές μηχανικής μάθησης για διάφορα επιχειρηματικά προβλήματα.
• Προεξεργάζουν και τροποποιούν επιχειρηματικά δεδομένα για εργασίες μηχανικής μάθησης.
• Εφαρμόζουν πυκνά τεχνικές μηχανικής μάθησης όπως η κατηγοριοποίηση, η παλινδρόμηση, ο συσταδοποίηση και το πρόβλεψη χρονολογικών σειρών.
• Διερμηνεύουν και εξονυχίζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης στο πλαίσιο των επιχειρηματικών αποφάσεων.
• Κερδίζουν χειρονομήθεια μέσω κρίσιμων συμβουλευτικών και εφαρμόζουν τις διαπιστώσεις που έχουν πάρει σε πραγματικές αποδείξεις.

Αυτός ο κύκλος εισάγει στα μέθοδα της μηχανικής μάθησης για εφαρμογές ρομπότ.

Είναι ένα καταλύτευο περιεχόμενο των υπάρχουσας μεθόδου, ενισχύσεων και κύριων ιδεών στο πλαίσιο της αναγνώρισης προτύπων.

Μετά από μια συντομή θεωρητική βασική εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα εκτελέσουν απλά τυπικά ασκήσεις χρησιμοποιώντας ανοιχτό κώδικα (συνήθως R) ή οποιοδήποτε άλλο δημοφιλές λογισμικό.

Αυτή η εκπαίδευση με ζωντανό διδάσκοντα στο Ελλάδα (offline ή online) προσβλέπει σε μεσαιτικούς αναλυτές δεδομένων, αναπτυξιακούς ή εφηβευόμενους επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης στο Python για να αποκτούν δείγματα, να κάνουν πρόβλεψη και να αυτοματοποιήσουν αποφάσεις βασιζόμενες σε δεδομένα.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής μονάδας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν και διαφοροποιήσουν τους βασικούς παραδίδασκες της μηχανικής μάθησης.
• Αναζητήσουν τεχνικές προεπεξεργασίας δεδομένων και μετρικές αξιολόγησης μοντέλων.
• Εφαρμόζουν λογισμικά γορίθμων της μηχανικής μάθησης για να επιλύσουν πρακτικά προβλήματα δεδομένων.
• Χρησιμοποιούν βιβλιοθήκες του Python και Jupyter notebooks για αυτόματη ανάπτυξη.
• Κατασκευάζουν μοντέλα πρόβλεψης, ταξινομήσεων, προτάσεων και αγγρύπτησης.

Pattern Matching είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό καθορισμένων μοτίβων μέσα σε μια εικόνα. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον προσδιορισμό της ύπαρξης καθορισμένων χαρακτηριστικών σε μια καταγεγραμμένη εικόνα, για παράδειγμα την αναμενόμενη ετικέτα σε ένα ελαττωματικό προϊόν σε μια εργοστασιακή γραμμή ή τις καθορισμένες διαστάσεις ενός εξαρτήματος. Διαφέρει από το "Pattern Recognition" (το οποίο αναγνωρίζει γενικά μοτίβα που βασίζονται σε μεγαλύτερες συλλογές σχετικών δειγμάτων) στο ότι υπαγορεύει συγκεκριμένα αυτό που ψάχνουμε και, στη συνέχεια, μας λέει εάν το αναμενόμενο μοτίβο υπάρχει ή όχι.

Μορφή του μαθήματος

• Αυτό το μάθημα εισάγει τις προσεγγίσεις, τις τεχνολογίες και τους αλγόριθμους που χρησιμοποιούνται στον τομέα της αντιστοίχισης προτύπων όπως ισχύει για το Machine Vision.

Αυτή η καθοδηγημένη εκπαίδευση από διδάσκοντα, ζωντανά σε Ελλάδα (online or onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και λογισμικού μηχανικό που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Random Forest για να αναπτύξουν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για μεγάλους συνόλους δεδομένων.

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

• Να ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να αρχίσουν να κατασκευάζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης με το Random Forest.
• Να κατανοήσουν τα πλεονεκτήματα του Random Forest και να υλοποιήσουν την εξέλιξη για την επίλυση προβλημάτων κατηγοριοποίησης και παλινδρόμησης.
• Να μάθουν πώς να διαχειρίζονται μεγάλους συνόλους δεδομένων και να ερμηνεύουν πολλά δέντρα απόφασης στο Random Forest.
• Να αξιολογούν και να βελτιώνουν την απόδοση μοντέλων μηχανικής μάθησης ελαφρύνοντας τα υπερμεταβλητά.

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.