Διαδίκτυος Machine Learning Καλλιέργεια 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 εκπαίδευση με διδάσκοντα (online ή σε υπόθεση) προσβλέπει σε μεσαίου επίπεδου προγραμματιστές, επιστήμονες και εκτελεστές AI που θέλουν να εκμεταλλευθούν το TensorFlow Lite για εφαρμογές Edge AI.

Με το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διάσκεψης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Διαθέσουν γνώσεις των βασικών αρχών του TensorFlow Lite και της επιπτοής του στη Edge AI.
• Εντοπίζουν και βελτιώνουν μοντέλα AI χρησιμοποιώντας το TensorFlow Lite.
• Ανάθεση μοντέλων TensorFlow Lite σε διάφορα κατώτερα συσκευές.
• Χρησιμοποίηση εργαλείων και τεχνικών για μετατροπή και βελτίωση μοντέλων.
• Πράξις πρακτικών Edge AI εφαρμογών χρησιμοποιώντας TensorFlow Lite.

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 διδασκαλία υπό επιβλέψη καθηγητών, δια ζωντανά (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματίες του υψηλότερου επιπέδου που επιθυμούν να βαθύνουν την κατανόησή τους στην υπολογιστική όραση και να αναδιευθύνουν τις δυνατότητες του TensorFlow για την ανάπτυξη περίπλοκων μοντέλων όρασης χρησιμοποιώντας Google Colab.

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

• Δημιουργήσουν και εκπαιδεύσουν δίκτυα τυχαίων ενδεικτών (CNNs) με TensorFlow.
• Να χρησιμοποιήσουν Google Colab για ανάπτυξη κλωβώδων και αποδοτικών μοντέλων σε πλαίσιο νεφέλης.
• Να εφαρμόσουν τεχνικές προεπεξεργασίας εικόνας για εργασίες υπολογιστικής όρασης.
• Να εφαρμόσουν μοντέλα υπολογιστικής όρασης για πραγματικές εφαρμογές.
• Να χρησιμοποιήσουν μεταφορά μάθησης (transfer learning) για τη βελτίωση της απόδοσης των μοντέλων CNN.
• Να οπτικοποιήσουν και να ερμηνεύσουν τα αποτελέσματα μοντέλων κατηγοριοποίησης εικόνας.

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.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη που γίνεται ζωντανά (online ή σε υπερβολικό) στο Ελλάδα, είναι κατευθυνόμενη σε δεδηλωμένους επαγγελματίες των επιστημόνων δεδομένων και αναπτυκτών που θέλουν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνικές βαθιά μάθησης χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

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

• Εγκαταστήσουν και διαδραματίσουν Google Colab για προγράμματα βαθιάς μάθησης.
• Κατανοήσουν τα θεμελιώδη στοιχεία των νευρωνικών δικτύων.
• Εφαρμόσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης χρησιμοποιώντας το TensorFlow.
• Κατευθύνουν και αξιολογήσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης.
• Χρησιμοποιούν τις προεπιλεγμένες λειτουργίες του TensorFlow για βαθιά μάθηση.

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 ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εξερευνήσουν σύγχρονες τεχνικές XAI για μοντέλα βαθιάς μάθησης, με έμφαση στη δημιουργία ερμηνεύσιμων συστημάτων AI.

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

• Κατανοήστε τις προκλήσεις της επεξήγησης στη βαθιά μάθηση.
• Εφαρμογή προηγμένων τεχνικών XAI για νευρωνικά δίκτυα.
• Ερμηνεύουν αποφάσεις που λαμβάνονται από μοντέλα βαθιάς μάθησης.
• Αξιολογήστε τις αντισταθμίσεις μεταξύ απόδοσης και διαφάνειας.

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 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.

Αυτό το ζωντανό μάθημα με καθοδηγούμενη διδασκαλία σε <τόπο> (online ή on-site) απευθύνεται σε βιολόγους που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς λειτουργεί το AlphaFold και να χρησιμοποιήσουν τα μοντέλα του ως οδηγούς στις πειραματικές τους μελέτες.

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

• Κατανοήσουν τις βασικές αρχές του AlphaFold.
• Μάθουν πώς λειτουργεί το AlphaFold.
• Μάθουν να ερμηνεύουν τις προβλέψεις και τα αποτελέσματα του AlphaFold.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών σε Ελλάδα (online ή on-site), απευθύνεται σε αρχάριους μέχρι διαμεσολαβητές προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων, οι οποίοι επιθυμούν να μάθουν τα βασικά σημεία του LightGBM και να εξερευνήσουν προχωρημένες τεχνικές.

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

• Εγκαταστήσουν και διαμορφώσουν το LightGBM.
• Να κατανοήσουν τη θεωρία πίσω από το gradient boosting και τα ελέγχια λήψης αποφάσεων.
• Να χρησιμοποιήσουν το LightGBM για βασικές και προχωρημένες εργασίες μηχανικού μάθησης.
• Να εφαρμόσουν προχωρημένες τεχνικές όπως το engineering of features, hyperparameter tuning και model interpretation.
• Να ολοκληρώσουν το LightGBM με άλλα πλαίσια μηχανικού μάθησης.
• Να επιλύσουν συνηθές προβλήματα στο LightGBM.

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 εκπαιδευτική ενότητα, η οποία διεξάγεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, μηχανικούς μηχανικής μάθησης και ερευνητές υπολογιστικής όρασης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τη Σταθερή Διάχυση για την παραγωγή εικόνων υψηλής ποιότητας για ποικίλες περιπτώσεις χρήσης.

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

• Κατανοήσουν τις αρχές της Σταθερής Διάχυσης και τον τρόπο λειτουργίας της για τη δημιουργία εικόνων.
• Κατασκευάσουν και εκπαιδεύσουν μοντέλα Σταθερής Διάχυσης για εργασίες δημιουργίας εικόνων.
• Εφαρμόσουν τη Σταθερή Διάχυση σε διάφορα σενάρια δημιουργίας εικόνων, όπως η συμπλήρωση εικόνων, η επέκταση εικόνων και η μετάφραση από εικόνα σε εικόνα.
• Βελτιστοποιήσουν την απόδοση και τη σταθερότητα των μοντέλων Σταθερής Διάχυσης.

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.

Η εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη από το μηδέν σε Python εξοπλίζει προγραμματιστές και αναλυτές δεδομένων με τις θεμελιώδεις τεχνικές για τη δημιουργία λύσεων μηχανικής μάθησης από την αρχή χρησιμοποιώντας Python. Καλύπτει βασικές αρχές της επιβλεπόμενης μάθησης (ταξινόμηση και παλινδρόμηση), της μη επιβλεπόμενης μάθησης (συσταδοποίηση και ανίχνευση ανωμαλιών) και προηγμένων αρχιτεκτονικών νευρωνικών δικτύων. Εξετάζει δοκιμασμένες μεθόδους για εργασία με scikit-learn, Apache Spark MLlib και Jupyter notebooks για πρακτική ανάπτυξη ΤΝ. Βοηθά τους επαγγελματίες να υλοποιήσουν πρακτικά μοντέλα ML, να αξιολογήσουν περιορισμούς αλγορίθμων και να ολοκληρώσουν εφαρμοσμένα έργα για επίλυση πραγματικών προβλημάτων.

Το βαθύ επικεντρωμένο μάθηση (DRL) συνδυάζει τους κανόνες του επικεντρωμένου μαθήματος με αρχιτεκτονικές βαθύτητας μάθησης για να επιτρέψει σε ουσιακοί να λαμβάνουν αποφάσεις μέσω της διαδραστικότητας με το περιβάλλον τους. Υποστηρίζει πολλές σύγχρονες εξελίξεις της ΤΕΙ, όπως αυτόδικαια οχήματα, διαχείριση ρομποτικών, αλγοριθμικές συναλλαγές και προσαρμοστικά συστήματα προτάσεων. Το DRL επιτρέπει σε τεχνητό υπολογιστικό μοντέλο να μαθαίνει στρατηγικές, να βελτιώνει πολιτικές και να λαμβάνει αυτόνομες αποφάσεις με βάση δοκιμές-λαθή χρησιμοποιώντας επίδραση-βασισμένο μάθημα.

Αυτή η διδακτική ανάγνωση υπό την καθοδήγηση εξειδικευμένου (online ή on-site) απευθύνεται σε διαμεσαίο επίπεδο προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να μάθουν και να εφαρμόζουν τεχνικές βαθύτητας επικεντρωμένου μαθήματος για να φτιάξουν έξυπνους υπολογιστικά αντικείμενα που διαθέτουν την ικανότητα για αυτόνομη λήψη αποφάσεων σε περίπλοκα περιβάλλοντα.

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

• Να καταλάβουν τις θεωρητικές βάσεις και τα μαθηματικά αξιώματα του επικεντρωμένου μαθήματος.
• Να υλοποιήσουν κλειδί αλγόριθμους RL, περιλαμβανομένων του Q-Learning, Policy Gradients, και Actor-Critic μεθόδων.
• Να φτιάξουν και να εκπαιδεύσουν βαθιούς αγέντες επικεντρωμένου μαθήματος χρησιμοποιώντας TensorFlow ή PyTorch.
• Να εφαρμόζουν DRL σε πρακτικές εφαρμογές όπως παιχνίδια, ρομποτική και αποφασιστική βελτιστοποίηση.
• Να διαγνωστίζουν, να οπτικοποιούν και να βελτιώνουν την απόδοση εκπαίδευσης χρησιμοποιώντας σύγχρονα εργαλεία.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπιδραστική παράσταση και οδηγούμενη συζήτηση.
• Πρακτικές εξασκήσεις και υλοποίηση πρακτικών.
• Ζωντανές δεμονστράσεις κώδικα και εφαρμογές με βάση έργα.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να παράσχετε μια εξατομικευμένη έκδοση αυτού του μαθήματος (π.χ., χρησιμοποιώντας PyTorch αντί TensorFlow), παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για τη διαμόρφωση.

Η διερεύνηση των θεμελιωδών αρχών της τεχνητής νοημοσύνης αποκαλύπτει πώς η ευφυής τεχνολογία αναδιαμορφώνει την ψηφιακή στρατηγική, την αυτοματοποίηση και τη λήψη αποφάσεων σε όλες τις επιχειρηματικές λειτουργίες. Εξετάζει βασικές έννοιες που εκτείνονται από την ιστορία της ΤΝ, τα πλαίσια επίλυσης προβλημάτων, την αναπαράσταση γνώσης, τον αβέβαιο συλλογισμό και τα παραδείγματα μηχανικής μάθησης, παράλληλα με την επικοινωνία, την αντίληψη και την αυτόνομη δράση. Καθοδηγεί στελέχη και αρχιτέκτονες να αξιολογούν ευκαιρίες μετασχηματισμού που οδηγούνται από την ΤΝ, να εκτιμούν τις αναδυόμενες τεχνολογικές τάσεις και να ενσωματώνουν πρακτικές ευφυείς λύσεις για να επιταχύνουν την επιχειρηματική ευελιξία.

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 μάθημα καλύπτει την ΑΙ (εμφανίζοντας Machine Learning και Deep Learning) στη βιομηχανία Automotive. Βοηθά να προσδιοριστεί ποια τεχνολογία μπορεί (πιθανώς) να χρησιμοποιηθεί σε πολλαπλές καταστάσεις σε ένα αυτοκίνητο: από απλή αυτοματοποίηση, αναγνώριση εικόνας μέχρι αυτόνομη λήψη αποφάσεων.

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.

Το τεχνητό νευρωνικό δίκτυο είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο δεδομένων που χρησιμοποιείται στην ανάπτυξη συστημάτων Artificial Intelligence (AI) ικανών να εκτελούν «έξυπνες» εργασίες. Neural Networks χρησιμοποιούνται συνήθως σε εφαρμογές Machine Learning (ML), οι οποίες αποτελούν οι ίδιες μία υλοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης. Το Deep Learning είναι ένα υποσύνολο του ML.

Εξασκήστε τις δεξιότητές σας στην επιστήμη δεδομένων με αυτό το ολοκληρωμένο σεμινάριο Μηχανικής Μάθησης, που καλύπτει βασικούς αλγορίθμους, συμπεριλαμβανομένων των Naive Bayes, Δένδρων Αποφάσεων, Νευρωνικών Δικτύων, Μηχανών Υποστήριξης Διανυσμάτων και τεχνικών Συστήματος Ομάδων. Αποκτήστε πρακτική εμπειρία με θεωρητικές βάσεις και πρακτικές εφαρμογές χρησιμοποιώντας παραδείγματα πραγματικού κόσμου. Ιδανικό για αναλυτές δεδομένων, μηχανικούς λογισμικού, ενθουσιώδεις της Τεχνητής Νοημοσύνης και επαγγελματίες επιχειρήσεων που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις μηχανικής μάθησης. Κατακτήστε τους δείκτες απόδοσης ταξινόμησης, διασταυρούμενη επικύρωση, την ισορροπία μεροληψίας-διακύμανσης και τις θεμελιώδεις αρχές της βαθιάς μάθησης για την κατασκευή ισχυρών προβλεπτικών μοντέλων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε ερευνητές και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Chainer για να δημιουργήσουν και να εκπαιδεύσουν νευρωνικά δίκτυα στο Python, ενώ παράλληλα κάνουν τον κώδικα εύκολο στον εντοπισμό σφαλμάτων.

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

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσετε την ανάπτυξη μοντέλων νευρωνικών δικτύων.
• Ορίστε και εφαρμόστε μοντέλα νευρωνικών δικτύων χρησιμοποιώντας έναν κατανοητό πηγαίο κώδικα.
• Εκτελέστε παραδείγματα και τροποποιήστε υπάρχοντες αλγόριθμους για να βελτιστοποιήσετε τα μοντέλα εκπαίδευσης βαθιάς μάθησης, αξιοποιώντας παράλληλα GPU για υψηλή απόδοση.

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 εκπαιδευτική δράση με ηγετική παρουσία εκπαιδευτή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή επιτόπια) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να επιταχύνουν εφαρμογές μηχανικής μάθησης σε πραγματικό χρόνο και να τις αναπτύξουν σε μεγάλη κλίμακα.

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

• Εγκαταστήσουν το εργαλείο OpenVINO.
• Επιταχύνουν μια εφαρμογή υπολογιστικής όρασης χρησιμοποιώντας ένα FPGA.
• Εκτελέσουν διαφορετικά στρώματα CNN στο FPGA.
• Κλιμακώνουν την εφαρμογή σε πολλαπλούς κόμβους σε ένα σύνολο Kubernetes.

Αυτή η εκπαίδευση με εγκαθιδρυτικό, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για την ανάλυση δεδομένων πιθανών παρανομιών.

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

• Δημιουργήσουν ένα μοντέλο ανίχνευσης παρανομιών στο Python και TensorFlow.
• Κατασκευάσουν γραμμικές παλινδρομήσεις και μοντέλα γραμμικών παλινδρομήσεων για την πρόβλεψη παρανομιών.
• Αναπτύξουν μια εφαρμογή AI από τέλος σε τέλος για την ανάλυση δεδομένων παρανομιών.

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.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία με εκπαιδευτή, η οποία διεξάγεται ζωντανά στην Ελλάδα (διαδικτυακά ή επί τόπου), απευθύνεται σε προγραμματιστές ή επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Horovod για την εκτέλεση κατανεμημένων εκπαίδευσεων βαθούς μάθησης και την κλιμάκωσή τους ώστε να τρέχουν παράλληλα σε πολλές GPUs.

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

• Ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για την έναρξη εκπαίδευσεων βαθούς μάθησης.
• Εγκαταστήσουν και διαμορφώσουν το Horovod για την εκπαίδευση μοντέλων με TensorFlow, Keras, PyTorch και Apache MXNet.
• Κλιμακώσουν την εκπαίδευση βαθούς μάθησης με το Horovod ώστε να τρέχει σε πολλές GPUs.

Αυτή η πρακτική εκπαίδευση, με την καθοδήγηση εκπαιδευτή, σχεδιάστηκε 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 πρόβλεψη, ταξινόμηση και τμηματοποίηση.

Το εστιασμένο σημείο είναι η κατανόηση του τρόπου λειτουργίας της Μηχανικής Μάθησης στην πράξη, χρησιμοποιώντας γνωστά εργαλεία όπως το Python, το Pandas και το Jupyter Notebook, χωρίς να απαιτείται προηγμένο μαθηματικό υπόβαθρο.

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 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.

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 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.

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.

Αυτή η οδηγία υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών, γρήγορη (online ή on-site) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Tensorflow 2.x για να κατασκευάζουν προϊόντα, κλασιφικατές, γεννητικά μοντέλα, τυπικά δίκτυα και άλλα.

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

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το TensorFlow 2.x.
• Κατανοήσουν τα πλεονεκτικά του TensorFlow 2.x απέναντι σε προηγούμενες έκδοσεις.
• Κατασκευάσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης.
• Εφαρμόσουν προηγμένο κλασιφικατή εικόνων.
• Κατασκευάσουν μοντέλο βαθιάς μάθησης στο cloud, mobile και IoT συσκευές.

Αυτή η εκπαιδευτική μονάδα ξεκινά χορηγώντας σχετική γνώση των νευρωνικών δικτύων και ευρέως, του μηχανικού μάθηματος (algorithmic) και βαθυϊνής μάθησης (algorithms and applications).

Η πρώτη μέρος (40%) αυτής της εκπαίδευσης εστιάζεται κυρίως στα βασικά, αλλά θα σας υποστηρίξει στην επιλογή της κατάλληλης τεχνολογίας: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, κλπ.

Η δεύτερη μέρος (20%) αυτής της εκπαίδευσης παρουσιάζει Theano - μια βιβλιοθήκη Python που καθιστά εύκολη την γραφή μοντέλων βαθυϊνής μάθησης.

Η τρίτη μέρος (40%) της εκπαίδευσης θα στοχεύει αποκλειστικά σε Tensorflow - API του open source λογισμικού πρόσθετου της Google για βαθυϊνή μάθηση. Τα παραδείγματα και χειρονομικές εξεργασίες θα εφαρμοστούν σε TensorFlow.

Αποδέχονται

Αυτή η μάθηση απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για τα έργα βαθυϊνής μάθησης τους

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα:

• έχουν καλή κατανόηση για τα βαθύα νευρωνικά δίκτυα (DNN), CNN και RNN
• καταλαβαίνουν το υποστηρικτικό σύστημα και τα μηχανισμοί διανομής του TensorFlow
• θα είναι σε θέση να πραγματοποιούν εγκαταστάσεις, ρυθμίσεις περιβάλλον και αρχιτεκτονική
• θα είναι σε θέση να εκτιμούν την ποιότητα κώδικα, να διατυπώνουν υποχωρήσεις, να μονιτόριζουν
• θα είναι σε θέση να υλοποιούν προηγμένες παραγωγικές διαδικασίες, όπως την κατάδηλωση μοντέλων, την ανάπτυξη γράφων και το logging