Εκπαίδευση Μηχανική Μάθηση στη Λευκωσία

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή σε Λευκωσία (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν την έννοια των προεκπαιδευμένων μοντέλων και να μάθουν πώς να τα εφαρμόζουν για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων χωρίς να δημιουργούν μοντέλα από την αρχή.

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

• Κατανοούν την έννοια και τα οφέλη των προεκπαιδευμένων μοντέλων.
• Εξερευνούν διάφορες αρχιτεκτονικές προεκπαιδευμένων μοντέλων και τις περιπτώσεις χρήσης τους.
• Πραγματοποιούν fine-tuning ενός προεκπαιδευμένου μοντέλου για συγκεκριμένες εργασίες.
• Υλοποιούν προεκπαιδευμένα μοντέλα σε απλά έργα μηχανικής μάθησης.

Αυτή η εκπαίδευση που καθοδηγείται από εκπαιδευτή, ζωντανή στο Λευκωσία (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 στο Λευκωσία (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε προγραμματιστές AI, μηχανικούς μηχανικής μάθησης και αρχιτέκτονες συστημάτων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν μοντέλα AI για ανάπτυξη στην άκρη.

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

• Κατανοούν τις προκλήσεις και τις απαιτήσεις της ανάπτυξης μοντέλων AI σε συσκευές άκρου.
• Εφαρμόζουν τεχνικές συμπίεσης μοντέλου για τη μείωση του μεγέθους και της πολυπλοκότητας των μοντέλων AI.
• Χρησιμοποιούν μεθόδους κβαντοποίησης για να βελτιώσουν την απόδοση των μοντέλων σε υλικό άκρου.
• Υλοποιούν κλάδεμα και άλλες τεχνικές βελτιστοποίησης για τη βελτίωση της απόδοσης των μοντέλων.
• Αναπτύσσουν βελτιστοποιημένα μοντέλα AI σε διάφορες συσκευές άκρου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή στην <τοποθεσία> (online ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε προγραμματιστές, επιστήμονες δεδομένων και λάτρεις της τεχνολογίας μεσαίου επιπέδου, που επιθυμούν να αποκτήσουν πρακτικές δεξιότητες στην ανάπτυξη μοντέλων ΤΝ σε συσκευές edge για διάφορες εφαρμογές.

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

• Κατανοούν τις αρχές του Edge AI και τα οφέλη του.
• Ρυθμίζουν και διαμορφώνουν το περιβάλλον υπολογιστικής αιχμής.
• Αναπτύσσουν, εκπαιδεύουν και βελτιστοποιούν μοντέλα ΤΝ για ανάπτυξη σε συσκευές edge.
• Υλοποιούν πρακτικές λύσεις ΤΝ σε συσκευές edge.
• Αξιολογούν και βελτιώνουν την απόδοση των μοντέλων που έχουν αναπτυχθεί σε edge.
• Αντιμετωπίζουν ζητήματα ηθικής και ασφάλειας σε εφαρμογές Edge AI.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Λευκωσία (online ή onsite), απευθύνεται σε προχωρημένους μηχανικούς ΤΝ και επιστήμονες δεδομένων με μεσαία έως προχωρημένη εμπειρία που επιθυμούν να βελτιώσουν την απόδοση των μοντέλων DeepSeek, να μειώσουν την καθυστέρηση και να αναπτύξουν λύσεις ΤΝ αποδοτικά χρησιμοποιώντας σύγχρονες πρακτικές MLOps.

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

• Βελτιστοποιούν μοντέλα DeepSeek για αποδοτικότητα, ακρίβεια και κλιμάκωση.
• Εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για MLOps και έκδοση μοντέλων.
• Αναπτύσσουν μοντέλα DeepSeek σε cloud και on-premise υποδομές.
• Παρακολουθούν, συντηρούν και κλιμακώνουν λύσεις ΤΝ αποτελεσματικά.

Το MLOps σε Kubernetes αποτελεί ένα πλαίσιο για την αυτοματοποίηση της εκπαίδευσης, της επικύρωσης, της συσκευασίας και της ανάπτυξης μοντέλων machine learning, χρησιμοποιώντας γραμμές containers και ροές εργασιών GitOps.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (ον라인 ή εκ του προτέρου) απευθύνεται σε επαγγελματίες με ενδιάμεσο επίπεδο που επιθυμούν να δημιουργήσουν αυτόματο και κλιμακώσιμο pipelines MLOps σε περιβάλλον Kubernetes.

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

• Σχεδιάζουν γραμμές CI/CD πλήρους κύκλου για machine learning.
• Εφαρμόζουν ροές εργασιών GitOps για την ανάπτυξη και τη διαχείριση εκδόσεων μοντέλων.
• Αυτοματοποιούν την εκπαίδευση, τον έλεγχο και τη συσκευασία μοντέλων ML.
• Ενσωματώνουν στρατηγικές παρακολούθησης, ειδοποιήσεων και επαναφοράς (rollback).

Μορφή του Μαθήματος

• Παρουσιάσεις υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή και τεχνικές αναλύσεις.
• Πρακτικές ασκήσεις για την ανάπτυξη πραγματικών ροών CI/CD.
• Ζωντανές εργαστηριακές εξάσκησης για την ανάπτυξη φορτίων ML σε Kubernetes.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Οι οργανισμοί μπορούν να ζητήσουν προσαρμοσμένο περιεχόμενο σύμφωνα με τα εσωτερικά εργαλεία και την υποδομή MLOps τους.

Το Kubeflow είναι μια πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα που σχεδιάστηκε για την απλοποίηση της δημιουργίας, της εκπαίδευσης και της αναπαραγωγής φορτίων εργασιών μηχανικής μάθησης (ML) στο Kubernetes.

Αυτή η εκπαίδευση με την καθοδήγηση εκπαιδευτή (ζωντανή, διαδικτυακή ή παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες από αρχαρίους έως ενδιάμεσο επίπεδο, οι οποίοι επιθυμούν να δημιουργήσουν αξιόπιστες ροές εργασίας ML χρησιμοποιώντας το Kubeflow.

Κατά τη διάρκεια αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα αποκτήσουν δεξιότητες για να:

• Πλοηγούνται στο οικοσύστημα και τα βασικά συστατικά του Kubeflow.
• Δημιουργούν επαναλαμβανόμενες ροές εργασίας με το Kubeflow Pipelines.
• Εκτελούν κλιμακούμενες εργασίες εκπαίδευσης στο Kubernetes.
• Προσφέρουν αποτελεσματικά μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας το Kubeflow Serving.

Μορφή του Μαθήματος

• Καθοδηγούμενες παρουσιάσεις και συνεργατικές συζητήσεις.
• Πρακτικά εργαστηριακά σεμινάρια με πραγματικά συστατικά Kubeflow.
• Ασκήσεις για την δημιουργία ολοκληρωμένων ροών εργασίας ML από άκρο σε άκρο (end-to-end).

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Μπορούν να κανονιστούν προσαρμοσμένες εκδόσεις της παρούσας εκπαίδευσης ώστε να ευθυγραμμίζονται με τη τεχνολογική στοίβα της ομάδας σας και τις απαιτήσεις του έργου.

Το TinyML είναι η πρακτική ανάπτυξης βελτιστοποιημένων μοντέλων μηχανικής μάθησης σε συσκευές άκρης με περιορισμένους πόρους.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνολογίας προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να βελτιστοποιήσουν και να αναπτύξουν πλήρεις ροές εργασίας TinyML.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να:

• Συλλέγουν, προετοιμάζουν και διαχειρίζονται σύνολα δεδομένων για εφαρμογές TinyML.
• Εκπαιδεύουν και βελτιστοποιούν μοντέλα για μικροελεγκτές χαμηλής κατανάλωσης.
• Μετατρέπουν μοντέλα σε ελαφριές μορφές κατάλληλες για συσκευές άκρης.
• Αναπτύσσουν, δοκιμάζουν και παρακολουθούν εφαρμογές TinyML σε πραγματικά περιβάλλοντα υλικού.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διαλέξεις υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή και τεχνική συζήτηση.
• Πρακτικά εργαστήρια και επαναληπτικός πειραματισμός.
• Πρακτική ανάπτυξη σε πλατφόρμες βασισμένες σε μικροελεγκτές.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να προσαρμόσετε την εκπαίδευση με συγκεκριμένες αλυσίδες εργαλείων, πλακέτες υλικού ή εσωτερικές ροές εργασίας, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Λευκωσία (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 εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά στο Λευκωσία (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν τις τεχνολογίες πίσω από τα αυτόνομα συστήματα.

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

• Να σχεδιάζουν και να υλοποιούν μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης για αυτόνομη λήψη αποφάσεων.
• Να αναπτύσσουν αλγόριθμους ελέγχου για αυτόνομη πλοήγηση και αποφυγή εμποδίων.
• Να διασφαλίζουν την ασφάλεια και την αξιοπιστία σε αυτόνομα συστήματα με υποστήριξη Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Να ενσωματώνουν αυτόνομα συστήματα σε υπάρχοντα πλαίσια ρομποτικής και Τεχνητής Νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στην Λευκωσία (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν την κατανόησή τους στην υπολογιστική όραση και να εξερευνήσουν τις δυνατότητες του TensorFlow για την ανάπτυξη εξελιγμένων μοντέλων όρασης χρησιμοποιώντας το Google Colab.

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

• Δημιουργούν και εκπαιδεύουν συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNNs) χρησιμοποιώντας το TensorFlow.
• Αξιοποιούν το Google Colab για κλιμακούμενη και αποδοτική ανάπτυξη μοντέλων στο cloud.
• Υλοποιούν τεχνικές προεπεξεργασίας εικόνας για εργασίες υπολογιστικής όρασης.
• Αναπτύσσουν μοντέλα υπολογιστικής όρασης για πραγματικές εφαρμογές.
• Χρησιμοποιούν μάθηση μεταφοράς για να βελτιώσουν την απόδοση των μοντέλων CNN.
• Οπτικοποιούν και ερμηνεύουν τα αποτελέσματα μοντέλων ταξινόμησης εικόνων.

Το TinyML είναι μια προσέγγιση για την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης σε συσκευές χαμηλής κατανάλωσης και περιορισμένων πόρων που λειτουργούν στην άκρη του δικτύου.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να ασφαλίσουν τις ροές δεδομένων TinyML και να εφαρμόσουν τεχνικές προστασίας της ιδιωτικότητας σε εφαρμογές AI στην άκρη.

Με την ολοκλήρωση του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να αναγνωρίζουν τους μοναδικούς κινδύνους ασφάλειας που συνδέονται με την on‑device συμπερασματολογία TinyML.
• Να υλοποιούν μηχανισμούς προστασίας της ιδιωτικότητας για αναπτύξεις AI στην άκρη.
• Να θωρακίζουν μοντέλα TinyML και ενσωματωμένα συστήματα έναντι επιθέσεων αντιπάλων.
• Να εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για τον ασφαλή χειρισμό δεδομένων σε περιβάλλοντα περιορισμένων πόρων.

Μορφή του Μαθήματος

• Ενδιαφέρουσες διαλέξεις υποστηριζόμενες από συζητήσεις με ειδικούς.
• Πρακτικές ασκήσεις που εστιάζουν σε ρεαλιστικά σενάρια απειλών.
• Πρακτική εξάσκηση με χρήση εργαλείων ενσωματωμένης ασφάλειας και TinyML.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Οι οργανισμοί μπορούν να ζητήσουν μια προσαρμοσμένη έκδοση αυτής της εκπαίδευσης για να ευθυγραμμιστεί με τις συγκεκριμένες ανάγκες ασφάλειας και συμμόρφωσής τους.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά στο Λευκωσία (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εμπλουτίσουν τη γνώση τους στα μοντέλα μηχανικής μάθησης, να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους στη βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων και να μάθουν πώς να αναπτύσσουν μοντέλα αποτελεσματικά με το Google Colab.

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

• Υλοποιούν προηγμένα μοντέλα μηχανικής μάθησης με δημοφιλή πλαίσια όπως τα Scikit-learn και TensorFlow.
• Βελτιστοποιούν την απόδοση μοντέλων μέσω βελτιστοποίησης υπερπαραμέτρων.
• Αναπτύσσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης σε πραγματικές εφαρμογές χρησιμοποιώντας το Google Colab.
• Συνεργάζονται και διαχειρίζονται έργα μηχανικής μάθησης μεγάλης κλίμακας στο Google Colab.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Λευκωσία (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές AI για τη βελτιστοποίηση της διαχείρισης απόδοσης στην κατασκευή ημιαγωγών.

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

• Αναλύουν δεδομένα παραγωγής για τον εντοπισμό παραγόντων που επηρεάζουν τα ποσοστά απόδοσης.
• Εφαρμόζουν αλγορίθμους AI για τη βελτίωση των διαδικασιών διαχείρισης απόδοσης.
• Βελτιστοποιούν τις παραμέτρους παραγωγής για τη μείωση των ελαττωμάτων και τη βελτίωση των αποδόσεων.
• Ενσωματώνουν τη διαχείριση απόδοσης βασισμένη σε AI στις υπάρχουσες ροές εργασίας παραγωγής.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Λευκωσία (διαδικτυακή ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες επιχειρήσεων και ΤΝ μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν μηχανική μάθηση σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα, προβλέψεις και συστήματα που βασίζονται σε ΤΝ, χρησιμοποιώντας πραγματικές μελέτες περίπτωσης και εργαλεία Python.

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

• Κατανοούν πώς η μηχανική μάθηση εντάσσεται στην ΤΝ και την επιχειρηματική στρατηγική.
• Εφαρμόζουν τεχνικές επιβλεπόμενης και μη επιβλεπόμενης μάθησης σε δομημένα επιχειρηματικά προβλήματα.
• Προεπεξεργάζονται και μετασχηματίζουν δεδομένα για μοντελοποίηση.
• Χρησιμοποιούν νευρωνικά δίκτυα για εργασίες ταξινόμησης και πρόβλεψης.
• Πραγματοποιούν προβλέψεις πωλήσεων χρησιμοποιώντας στατιστικές μεθόδους και μεθόδους βασισμένες σε ML.
• Εφαρμόζουν συσταδοποίηση και εξόρυξη κανόνων συσχέτισης για κατάτμηση πελατών και ανακάλυψη μοτίβων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στο Λευκωσία (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές προγνωστικής συντήρησης βασισμένες στην Τεχνητή Νοημοσύνη στην κατασκευή ημιαγωγών, ώστε να βελτιώσουν την αποδοτικότητα της παραγωγής και να μειώσουν τις απροσδόκητες βλάβες του εξοπλισμού.

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

• Να υλοποιούν μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης για την πρόβλεψη βλαβών εξοπλισμού στην κατασκευή ημιαγωγών.
• Να αναλύουν δεδομένα συντήρησης για τον εντοπισμό προτύπων και τάσεων που υποδηλώνουν πιθανά προβλήματα.
• Να ενσωματώνουν την προγνωστική συντήρηση βασισμένη στην Τεχνητή Νοημοσύνη στις υπάρχουσες ροές εργασίας παραγωγής.
• Να μειώνουν τον χρόνο διακοπής λειτουργίας και το κόστος συντήρησης μέσω της προληπτικής διαχείρισης του εξοπλισμού.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Λευκωσία (διαδικτυακή ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές αιχμής της ΤΝ στην αυτοματοποίηση του σχεδιασμού ημιαγωγών, βελτιώνοντας την αποδοτικότητα, την ακρίβεια και την καινοτομία στη σχεδίαση και την επαλήθευση τσιπ.

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

• Να εφαρμόζουν προηγμένες τεχνικές ΤΝ για τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών σχεδίασης ημιαγωγών.
• Να ενσωματώνουν μοντέλα μηχανικής μάθησης σε εργαλεία EDA για ενισχυμένη επαλήθευση σχεδίασης.
• Να αναπτύσσουν λύσεις βασισμένες στην ΤΝ για σύνθετες προκλήσεις σχεδιασμού στην κατασκευή τσιπ.
• Να αξιοποιούν νευρωνικά δίκτυα για τη βελτίωση της ακρίβειας και της ταχύτητας της αυτοματοποίησης σχεδίασης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Λευκωσία (διαδικτυακά ή σε φυσικό χώρο) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνικές βαθιάς μάθησης χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

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

• Να ρυθμίζουν και να πλοηγούνται στο Google Colab για έργα βαθιάς μάθησης.
• Να κατανοούν τις θεμελιώδεις αρχές των νευρωνικών δικτύων.
• Να υλοποιούν μοντέλα βαθιάς μάθησης χρησιμοποιώντας το TensorFlow.
• Να εκπαιδεύουν και να αξιολογούν μοντέλα βαθιάς μάθησης.
• Να αξιοποιούν προηγμένα χαρακτηριστικά του TensorFlow για βαθιά μάθηση.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, σε ζωντανή μορφή, στο Λευκωσία (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνικές Τεχνητής Νοημοσύνης για τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών κατασκευής ημιαγωγών.

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

• Κατανοούν τις μεθοδολογίες Τεχνητής Νοημοσύνης για τη βελτιστοποίηση διαδικασιών στην κατασκευή τσιπ.
• Υλοποιούν μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης για την ενίσχυση της απόδοσης και τη μείωση των ελαττωμάτων.
• Αναλύουν δεδομένα διαδικασιών για τον εντοπισμό βασικών παραμέτρων προς βελτιστοποίηση.
• Εφαρμόζουν τεχνικές μηχανικής μάθησης για τη λεπτομερή ρύθμιση των διαδικασιών κατασκευής ημιαγωγών.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή στην Λευκωσία (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε συμμετέχοντες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν και να διαχειριστούν ροές εργασίας μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της εκπαίδευσης μοντέλων, της επικύρωσης και της ανάπτυξης με χρήση του Apache Airflow.

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

• Ρυθμίζουν το Apache Airflow για ενορχήστρωση ροών εργασίας μηχανικής μάθησης.
• Αυτοματοποιούν εργασίες προεπεξεργασίας δεδομένων, εκπαίδευσης μοντέλων και επικύρωσης.
• Ενσωματώνουν το Airflow με πλαίσια και εργαλεία μηχανικής μάθησης.
• Αναπτύσσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας αυτοματοποιημένους αγωγούς.
• Παρακολουθούν και βελτιστοποιούν τις ροές εργασίας μηχανικής μάθησης σε παραγωγικό περιβάλλον.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στο Λευκωσία (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν αποτελεσματικά αλγορίθμους μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

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

• Να ρυθμίζουν και να πλοηγούνται στο Google Colab για έργα μηχανικής μάθησης.
• Να κατανοούν και να εφαρμόζουν διάφορους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης.
• Να χρησιμοποιούν βιβλιοθήκες όπως το Scikit-learn για ανάλυση και πρόβλεψη δεδομένων.
• Να υλοποιούν μοντέλα επιβλεπόμενης και μη επιβλεπόμενης μάθησης.
• Να βελτιστοποιούν και να αξιολογούν αποτελεσματικά μοντέλα μηχανικής μάθησης.

Το TinyML είναι η πρακτική της ανάπτυξης μοντέλων μηχανικής μάθησης σε υλικό με έντονους περιορισμούς πόρων.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν μοντέλα TinyML για ανάπτυξη χαμηλής καθυστέρησης και αποδοτικής μνήμης σε ενσωματωμένες συσκευές.

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

• Να εφαρμόζουν τεχνικές κβαντοποίησης, κλαδέματος και συμπίεσης για μείωση του μεγέθους του μοντέλου χωρίς να θυσιάζεται η ακρίβεια.
• Να συγκρίνουν μοντέλα TinyML ως προς την καθυστέρηση, την κατανάλωση μνήμης και την ενεργειακή απόδοση.
• Να υλοποιούν βελτιστοποιημένες αλυσίδες συμπερασμού σε μικροελεγκτές και edge συσκευές.
• Να αξιολογούν συμβιβασμούς μεταξύ απόδοσης, ακρίβειας και περιορισμών υλικού.

Μορφή του Μαθήματος

• Παρουσιάσεις από τον εκπαιδευτή υποστηριζόμενες από τεχνικές επιδείξεις.
• Πρακτικές ασκήσεις βελτιστοποίησης και συγκριτική δοκιμή απόδοσης.
• Πρακτική υλοποίηση αλυσίδων TinyML σε ελεγχόμενο εργαστηριακό περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για προσαρμοσμένη εκπαίδευση ευθυγραμμισμένη με συγκεκριμένες πλατφόρμες υλικού ή εσωτερικές ροές εργασίας, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να προσαρμόσουμε το πρόγραμμα.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Λευκωσία (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.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Λευκωσία (διαδικτυακή ή επιτόπια) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχαρίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνολογίες AI στον κλάδο της κατασκευής ημιαγωγών.

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

• Να κατανοούν τις βασικές αρχές της AI και τον τρόπο εφαρμογής τους στην κατασκευή ημιαγωγών.
• Να εντοπίζουν τομείς εντός της κατασκευής ημιαγωγών όπου η AI μπορεί να εφαρμοστεί αποτελεσματικά.
• Να χρησιμοποιούν εργαλεία και τεχνικές AI για την ενίσχυση της παραγωγικής αποδοτικότητας και του ποιοτικού ελέγχου.
• Να υλοποιούν βασικά μοντέλα AI για τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών κατασκευής.

Το Docker είναι μια πλατφόρμα containerization που χρησιμοποιείται για τη δημιουργία αναπαραγώσιμων, φορητών και κλιμακωμένων περιβαλλόντων για συστήματα Μηχανικής Μάθησης (ML).

Αυτό το ζωντανό σεμινάριο, με καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή onsite), απευθύνεται σε τεχνικούς επαγγελματίες με ενδιάμεσο έως προηγμένο επίπεδο που επιθυμούν να containerize και να λειτουργούν ολοκληρωμένους pipelines ML χρησιμοποιώντας Docker.

Με την ολοκλήρωση αυτού του σεμιναρίου, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Containerization of workloads for ML training, validation, and inference.
• Design and orchestrate end-to-end ML pipelines using Docker and supporting tools.
• Implement versioning, reproducibility, and CI/CD for ML components.
• Deploy, monitor, and scale ML services in containerized environments.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικά μαθήματα με πρακτικές παρουσιάσεις.
• Праκτικά άσκησε focused on building real ML pipeline components.
• Live-lab implementation for end-to-end containerized workflows.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για προσαρμοσμένη εκπαίδευση σε línea με συγκεκριμένες ανάγκες υποδομής ML, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για συζήτηση των επιλογών.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Λευκωσία (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης ML.NET για να εξάγουν αυτόματα προβλέψεις από εκτελεσμένη ανάλυση δεδομένων για επιχειρησιακές εφαρμογές.

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

• Εγκατάσταση του ML.NET και ενσωμάτωσή του στο περιβάλλον ανάπτυξης εφαρμογών.
• Κατανόηση των αρχών μηχανικής μάθησης πίσω από τα εργαλεία και τους αλγορίθμους του ML.NET.
• Δημιουργία και εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης για την εκτέλεση προβλέψεων με τα παρεχόμενα δεδομένα με έξυπνο τρόπο.
• Αξιολόγηση της απόδοσης ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας τις μετρικές του ML.NET.
• Βελτιστοποίηση της ακρίβειας των υπαρχόντων μοντέλων μηχανικής μάθησης με βάση το framework του ML.NET.
• Εφαρμογή των εννοιών μηχανικής μάθησης του ML.NET σε άλλες εφαρμογές επιστήμης δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή στο Λευκωσία (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης σε επιχειρηματικά προβλήματα βασισμένα σε δεδομένα, συμπεριλαμβανομένης της πρόβλεψης πωλήσεων και της προγνωστικής μοντελοποίησης με χρήση νευρωνικών δικτύων.

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

• Κατανοούν τις βασικές έννοιες και τους τύπους μηχανικής μάθησης.
• Εφαρμόζουν βασικούς αλγορίθμους για ταξινόμηση, παλινδρόμηση, συσταδοποίηση και ανάλυση συνάφειας.
• Πραγματοποιούν διερευνητική ανάλυση δεδομένων και προετοιμασία δεδομένων με χρήση Python.
• Χρησιμοποιούν νευρωνικά δίκτυα για εργασίες μη γραμμικής μοντελοποίησης.
• Υλοποιούν προγνωστική ανάλυση για επιχειρηματικές προβλέψεις, συμπεριλαμβανομένων των δεδομένων πωλήσεων.
• Αξιολογούν και βελτιστοποιούν την απόδοση μοντέλων χρησιμοποιώντας οπτικές και στατιστικές τεχνικές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με διδασκαλία στο Λευκωσία (online ή σε εγκατάσταση) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, μηχανικούς μηχανικής μάθησης, ερευνητές βάθειας μάθησης και ειδικούς υπολογιστικής όρασης μέσου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να επεκτείνουν τις γνώσεις και τις δεξιότητές τους στη δημιουργία εικόνας από κείμενο μέσω της βάθειας μάθησης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Να κατανοήσουν προηγμένες αρχιτεκτονικές και τεχνικές βάθειας μάθησης για τη δημιουργία εικόνας από κείμενο.
• Να υλοποιούν πολύπλοκα μοντέλα και βελτιστοποιήσεις για τη σύνθεση υψηλής ποιότητας εικόνων.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση και την κλιμάκωση για μεγάλους συνόλους δεδομένων και σύνθετα μοντέλα.
• Να ρυθμίζουν υπερπαραμέτρους για καλύτερη απόδοση και γενίκευση του μοντέλου.
• Να ενσωματώνουν το Stable Diffusion με άλλα πλαίσια και εργαλεία βάθειας μάθησης

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Λευκωσία (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες κυβερνοασφάλειας μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να αναβαθμίσουν τις δεξιότητές τους στην ανίχνευση απειλών και στην απόκριση σε περιστατικά με χρήση ΤΝ.

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

• Να εφαρμόζουν προηγμένους αλγορίθμους ΤΝ για ανίχνευση απειλών σε πραγματικό χρόνο.
• Να προσαρμόζουν μοντέλα ΤΝ σε συγκεκριμένες προκλήσεις κυβερνοασφάλειας.
• Να αναπτύσσουν ροές εργασίας αυτοματισμού για την απόκριση σε απειλές.
• Να ασφαλίζουν εργαλεία ασφαλείας που βασίζονται σε ΤΝ έναντι αντιπαραθετικών επιθέσεων.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Λευκωσία (online ή onsite), απευθύνεται σε προχωρημένους μηχανικούς ενσωματωμένων συστημάτων και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αναπτύξουν μοντέλα μηχανικής μάθησης σε μικροελεγκτές χρησιμοποιώντας TensorFlow Lite και Edge Impulse.

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

• Κατανοήσουν τα βασικά στοιχεία του TinyML και τα οφέλη του για εφαρμογές edge AI.
• Ρυθμίσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης για έργα TinyML.
• Εκπαιδεύσουν, βελτιστοποιήσουν και αναπτύξουν μοντέλα AI σε μικροελεγκτές χαμηλής κατανάλωσης.
• Χρησιμοποιήσουν το TensorFlow Lite και το Edge Impulse για την υλοποίηση πραγματικών εφαρμογών TinyML.
• Βελτιστοποιήσουν μοντέλα AI για ενεργειακή απόδοση και περιορισμούς μνήμης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Λευκωσία (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε επαγγελματίες κυβερνοασφάλειας αρχικού επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να αξιοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για βελτιωμένη ανίχνευση απειλών και δυνατότητες αντιμετώπισης.

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

• Να κατανοούν τις εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην κυβερνοασφάλεια.
• Να υλοποιούν αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης για ανίχνευση απειλών.
• Να αυτοματοποιούν την αντιμετώπιση περιστατικών με εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης.
• Να ενσωματώνουν την τεχνητή νοημοσύνη στις υπάρχουσες υποδομές κυβερνοασφάλειας.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά στο Λευκωσία (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 με εισηγητή, ζωντανά σε Λευκωσία (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 ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή (διαδικτυακά ή σε εγκαταστάσεις) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, μηχανικούς μηχανικής μάθησης και ερευνητές υπολογιστικής όρασης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Stable Diffusion για την παραγωγή εικόνων υψηλής ποιότητας σε ποικίλες περιπτώσεις χρήσης.

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

• Να κατανοήσουν τις αρχές του Stable Diffusion και τον τρόπο λειτουργίας του για τη δημιουργία εικόνων.
• Να δημιουργήσουν και να εκπαιδεύσουν μοντέλα Stable Diffusion για εργασίες παραγωγής εικόνων.
• Να εφαρμόσουν το Stable Diffusion σε διάφορα σενάρια παραγωγής εικόνων, όπως inpainting, outpainting και μετάφραση εικόνας σε εικόνα.
• Να βελτιστοποιήσουν την απόδοση και τη σταθερότητα των μοντέλων Stable Diffusion.

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 βασιζόμενο σε πληθώρα πρακτικών παραδειγμάτων, το μάθημα αυτό διδάσκει πώς να χρησιμοποιείτε τα πιο σημαντικά δομικά στοιχεία της Μηχανικής Μάθησης, πώς να λαμβάνετε αποφάσεις μοντελοποίησης δεδομένων, να ερμηνεύετε τα αποτελέσματα των αλγορίθμων και να επικυρώνετε τα αποτελέσματα.

Στόχος μας είναι να σας δώσουμε τις δεξιότητες για να κατανοείτε και να χρησιμοποιείτε με αυτοπεποίθηση τα πιο βασικά εργαλεία από την εργαλειοθήκη της Μηχανικής Μάθησης και να αποφεύγετε τις συνήθεις παγίδες των εφαρμογών της Επιστήμης των Δεδομένων.

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.

Η Βαθιά Ενισχυτική Μάθηση (Deep Reinforcement Learning - DRL) συνδυάζει αρχές ενισχυτικής μάθησης με αρχιτεκτονικές βαθιάς μάθησης, ώστε οι πράκτορες να λαμβάνουν αποφάσεις μέσω αλληλεπίδρασης με το περιβάλλον τους. Αποτελεί το υπόβαθρο πολλών σύγχρονων εξελίξεων της τεχνητής νοημοσύνης, όπως τα αυτόνομα οχήματα, ο έλεγχος ρομποτικής, το αλγοριθμικό εμπόριο και τα προσαρμοστικά συστήματα προτάσεων. Η DRL επιτρέπει σε έναν τεχνητό πράκτορα να μαθαίνει στρατηγικές, να βελτιστοποιεί πολιτικές και να παίρνει αυτόνομες αποφάσεις βασισμένες σε δοκιμή και σφάλμα, χρησιμοποιώντας μάθηση μέσω ανταμοιβών.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακά ή επιτόπου), απευθύνεται σε προχωρημένους προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να μάθουν και να εφαρμόσουν τεχνικές Βαθιάς Ενισχυτικής Μάθησης για τη δημιουργία ευφυών πρακτόρων ικανών για αυτόνομη λήψη αποφάσεων σε πολύπλοκα περιβάλλοντα.

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

• Να κατανοούν τις θεωρητικές βάσεις και τις μαθηματικές αρχές της Ενισχυτικής Μάθησης.
• Να υλοποιούν βασικούς αλγορίθμους ενισχυτικής μάθησης, όπως Q-Learning, Policy Gradients και μεθόδους Actor-Critic.
• Να δημιουργούν και να εκπαιδεύουν πράκτορες Βαθιάς Ενισχυτικής Μάθησης χρησιμοποιώντας TensorFlow ή PyTorch.
• Να εφαρμόζουν την DRL σε πραγματικές εφαρμογές, όπως παιχνίδια, ρομποτική και βελτιστοποίηση αποφάσεων.
• Να διαγιγνώσκουν προβλήματα, να οπτικοποιούν και να βελτιστοποιούν την απόδοση της εκπαίδευσης χρησιμοποιώντας σύγχρονα εργαλεία.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και καθοδηγούμενη συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις και υλοποιήσεις.
• Ζωντανή επίδειξη κώδικα και εφαρμογές βασισμένες σε έργα.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη έκδοση αυτού του μαθήματος (π.χ., χρήση PyTorch αντί για TensorFlow), παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

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.

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.

Αυτό το πρόγραμμα οκταήμερης διάρκειας προσφέρει μια πλήρη πορεία από τις ισχυρές βάσεις της μηχανικής Python μέχρι τον προηγμένο σχεδιασμό συστημάτων ΤΕ. Οι συμμετέχοντες αναπτύσσουν πειθαρχημένες πρακτικές κωδικοποίησης, κατανοούν μεθόδους στατιστικής και βαθιάς μάθησης και χτίζουν συστήματα παραγωγικής γενετικής ΤΕ και βασισμένα σε πράκτορες. Η έμφαση δίνεται στην αξιοπιστία, την αξιολόγηση, την ασφάλεια και την υλοποίηση στον πραγματικό κόσμο, παρά μόνο στον πειραματισμό.

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.

Αναβαθμίστε την τεχνογνωσία σας στην επιστήμη δεδομένων με αυτό το ολοκληρωμένο εκπαιδευτικό πρόγραμμα Μηχανικής Μάθησης που καλύπτει βασικούς αλγορίθμους, όπως τον αφελή Bayes, τα Δέντρα Απόφασης, τα Νευρωνικά Δίκτυα, τις Μηχανές Διανυσμάτων Υποστήριξης και τις τεχνικές Συσταδοποίησης. Αποκτήστε πρακτική εμπειρία με θεωρητικά θεμέλια και πρακτική εφαρμογή μέσα από παραδείγματα του πραγματικού κόσμου. Ιδανικό για αναλυτές δεδομένων, μηχανικούς λογισμικού, λάτρεις της Τεχνητής Νοημοσύνης και επαγγελματίες επιχειρήσεων που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις μηχανικής μάθησης. Κατακτήστε μετρικές απόδοσης ταξινόμησης, διασταυρούμενη επικύρωση, αντιστάθμιση μεροληψίας-διακύμανσης και τα θεμελιώδη της βαθιάς μάθησης για τη δημιουργία ανθεκτικών προγνωστικών μοντέλων.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Λευκωσία (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 εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή, στην Λευκωσία (online ή onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για την ανάλυση δεδομένων πιθανής απάτης.

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

• Να δημιουργήσουν ένα μοντέλο ανίχνευσης απάτης σε Python και TensorFlow.
• Να κατασκευάσουν γραμμικές παλινδρομήσεις και μοντέλα γραμμικής παλινδρόμησης για την πρόβλεψη απάτης.
• Να αναπτύξουν μια ολοκληρωμένη εφαρμογή TN για την ανάλυση δεδομένων απάτης.

Η μηχανική μάθηση είναι ένας κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν την ικανότητα να μαθαίνουν χωρίς να προγραμματίζονται ρητά.

Η βαθιά μάθηση είναι ένα υποπεδίο της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί μεθόδους βασισμένες στην εκμάθηση αναπαραστάσεων δεδομένων και δομών όπως τα νευρωνικά δίκτυα.

Η Python είναι μια υψηλού επιπέδου γλώσσα προγραμματισμού διάσημη για τη σαφή σύνταξη και την αναγνωσιμότητα του κώδικα.

Σε αυτήν την εκπαίδευση με εισηγητή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να υλοποιούν μοντέλα βαθιάς μάθησης για τηλεπικοινωνίες χρησιμοποιώντας Python, ακολουθώντας βήμα προς βήμα τη δημιουργία ενός μοντέλου βαθιάς μάθησης για τον πιστωτικό κίνδυνο.

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

• Να κατανοούν τις θεμελιώδεις έννοιες της βαθιάς μάθησης.
• Να γνωρίζουν τις εφαρμογές και χρήσεις της βαθιάς μάθησης στις τηλεπικοινωνίες.
• Να χρησιμοποιούν Python, Keras και TensorFlow για τη δημιουργία μοντέλων βαθιάς μάθησης για τηλεπικοινωνίες.
• Να χτίζουν το δικό τους μοντέλο πρόβλεψης αποχώρησης πελατών χρησιμοποιώντας Python.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Αυτή η πρακτική, με καθοδήγηση εκπαιδευτή εκπαίδευση έχει σχεδιαστεί ως φυσική συνέχεια του μαθήματος Python για Ανάλυση Δεδομένων.

Εισάγει τους συμμετέχοντες στις βασικές έννοιες της Μηχανικής Μάθησης και δείχνει πώς αυτές μπορούν να εφαρμοστούν άμεσα σε εργασίες ανάλυσης δεδομένων, όπως η πρόβλεψη, η ταξινόμηση και η κατάτμηση.

Η έμφαση δίνεται στην κατανόηση του πώς λειτουργεί η Μηχανική Μάθηση στην πράξη, χρησιμοποιώντας οικεία εργαλεία όπως Python, Pandas και Jupyter Notebook, χωρίς να απαιτείται προχωρημένο μαθηματικό υπόβαθρο.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Λευκωσία (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 Λευκωσία (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να αξιολογήσουν τις διαθέσιμες σήμερα προσεγγίσεις και εργαλεία προκειμένου να λάβουν μια ευφυή απόφαση για την πορεία προς την υιοθέτηση του MLOps στον οργανισμό τους.

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

• Εγκαθιστούν και διαμορφώνουν διάφορα πλαίσια και εργαλεία MLOps.
• Συγκροτούν την κατάλληλη ομάδα με τις κατάλληλες δεξιότητες για τη δημιουργία και υποστήριξη ενός συστήματος MLOps.
• Προετοιμάζουν, επικυρώνουν και διαχειρίζονται εκδόσεις δεδομένων για χρήση από μοντέλα ML.
• Κατανοούν τα συστατικά ενός pipeline ML και τα εργαλεία που απαιτούνται για τη δημιουργία του.
• Πειραματίζονται με διαφορετικά πλαίσια μηχανικής μάθησης και διακομιστές για ανάπτυξη σε παραγωγικό περιβάλλον.
• Λειτουργικοποιούν ολόκληρη τη διαδικασία Μηχανικής Μάθησης ώστε να είναι αναπαραγώγιμη και συντηρήσιμη.

Αυτή η ζωντανή, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή εκπαίδευση Λευκωσία (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων, προγραμματιστές ή επίδοξους επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης στην Python για να εξάγουν γνώσεις, να κάνουν προβλέψεις και να αυτοματοποιήσουν αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα.

Με το τέλος αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν και να διακρίνουν τα βασικά παραδείγματα μηχανικής μάθησης.
• Να εξερευνούν τεχνικές προεπεξεργασίας δεδομένων και μετρικές αξιολόγησης μοντέλων.
• Να εφαρμόζουν αλγορίθμους μηχανικής μάθησης για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων δεδομένων.
• Να χρησιμοποιούν βιβλιοθήκες της Python και σημειωματάρια Jupyter για πρακτική ανάπτυξη.
• Να κατασκευάζουν μοντέλα για πρόβλεψη, ταξινόμηση, σύσταση και ομαδοποίηση.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή στον χώρο σας) στο Λευκωσία απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow 2.x για την κατασκευή προβλεπτικών μοντέλων, ταξινομητών, παραγωγικών μοντέλων, νευρωνικών δικτύων κ.ο.κ.

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

• Να εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το TensorFlow 2.x.
• Να κατανοήσουν τα πλεονεκτήματα του TensorFlow 2.x σε σχέση με προηγούμενες εκδόσεις.
• Να δημιουργήσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης.
• Να υλοποιήσουν έναν προηγμένο ταξινομητή εικόνων.
• Να αναπτύξουν ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης στο cloud, σε κινητές συσκευές και συσκευές IoT.

Αυτό το μάθημα ξεκινά με την απόκτηση εννοιολογικής γνώσης στα νευρωνικά δίκτυα και γενικότερα στους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, στη βαθιά μάθηση (αλγόριθμοι και εφαρμογές).

Το Μέρος 1 (40%) αυτής της εκπαίδευσης εστιάζει περισσότερο στα θεμελιώδη, αλλά θα σας βοηθήσει να επιλέξετε τη σωστή τεχνολογία: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, κλπ.

Το Μέρος 2 (20%) εισάγει το Theano – μια βιβλιοθήκη Python που καθιστά εύκολη τη γραφή μοντέλων βαθιάς μάθησης.

Το Μέρος 3 (40%) της εκπαίδευσης θα βασιστεί εκτενώς στο TensorFlow – το API της βιβλιοθήκης ανοικτού κώδικα της Google για Βαθιά Μάθηση. Τα παραδείγματα και οι πρακτικές ασκήσεις θα γίνουν όλα στο TensorFlow.

Κοινό

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για τα έργα Βαθιάς Μάθησής τους

Με την ολοκλήρωση του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα:

• έχουν καλή κατανόηση των βαθιών νευρωνικών δικτύων (DNN), των Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων (CNN) και των Αναδρομικών Νευρωνικών Δικτύων (RNN)
• κατανοούν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
• είναι σε θέση να πραγματοποιούν εγκατάσταση / εργασίες παραγωγικού περιβάλλοντος / αρχιτεκτονικής και ρυθμίσεις
• μπορούν να αξιολογούν την ποιότητα κώδικα, να εκτελούν αποσφαλμάτωση, παρακολούθηση
• μπορούν να υλοποιούν προηγμένη παραγωγή όπως εκπαίδευση μοντέλων, δημιουργία γραφημάτων και καταγραφή