Εκπαίδευση Supervised Learning στην Ελλάδα

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.

Αυτός ο διδασκαλικός, ζωντανός τράινινγ στο Ελλάδα (online ή σε χώρο) προσανατolleύει σε επίπεδου μέσου επίπεδου επαγγελματίες που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνητή νοημοσύνη-βασικές μεθόδους προγραμματισμένης διατήρησης στη βιομηχανία εξάλειψης κεραμεικών για τη βελτίωση της παραγωγικότητας και τη μείωση των άδειων αποτυχημάτων στους συσκευές.

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

• Εφαρμόζουν AI μοντέλα για την πρόβλεψη αποτυχημάτων συσκευών στη βιομηχανία εξάλειψης κεραμεικών.
• Αναλύουν δεδομένα διατήρησης για τη αναγνώριση μοτίβ και επικρότησης που υποδηλώνουν δυσφορικά ζητήματα.
• Διεγέρουν την AI-βασική προγραμματισμένη διατήρηση στις υπάρχουσες μεθόδους παραγωγής.
• Μειώνουν τον χρόνο κλείσιμου και τους δαπάνες διατήρησης μέσω προγραμματισμένης διαχείρισης συσκευών.

Αυτή η καθοδηγημένη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή όντωρ) απευθύνεται σε προφεσιонаλικά βαθμίδας εναρξιάζοντας που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνολογίες ΤΕΙ στη βιομηχανία αυτοκινητοβιομηχανίας.

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

• Κατανοήσουν τα βασικά αρχίσια της ΤΕΙ και πώς εφαρμόζονται στη βιομηχανία αυτοκινητοβιομηχανίας.
• Αναγνωρίσουν τομείς στη βιομηχανία αυτοκινητοβιομηχανίας όπου η ΤΕΙ μπορεί να εφαρμοστεί αποτελεσματικά.
• Χρησιμοποιήσουν εργαλεία και τεχνικές ΤΕΙ για να βελτιώσουν την απόδοση παραγωγής και τον έλεγχο ποιότητας.
• Εφαρμόσουν βασικά μοντέλα ΤΕΙ για την αποτελεσματική προώθηση των διαδικασιών παραγωγής.

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.

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 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.

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.