Τα διαδικτυακά ή επιτόπια, καθοδηγούμενα από εισηγητή ζωντανά εκπαιδευτικά σεμινάρια Προγνωστικής Τεχνητής Νοημοσύνης παρουσιάζουν μέσα από διαδραστική πρακτική εξάσκηση τα θεμελιώδη και προχωρημένα θέματα της Προγνωστικής Τεχνητής Νοημοσύνης.
Η εκπαίδευση στην Προγνωστική Τεχνητή Νοημοσύνη είναι διαθέσιμη ως "ζωντανή διαδικτυακή εκπαίδευση" ή "ζωντανή εκπαίδευση στις εγκαταστάσεις σας". Η ζωντανή διαδικτυακή εκπαίδευση (γνωστή και ως "απομακρυσμένη ζωντανή εκπαίδευση") πραγματοποιείται μέσω ενός διαδραστικού, απομακρυσμένου επιτραπέζιου υπολογιστή. Η ζωντανή εκπαίδευση στις εγκαταστάσεις σας μπορεί να πραγματοποιηθεί τοπικά στους χώρους του πελάτη σε Αθήνα ή στα εταιρικά εκπαιδευτικά κέντρα της NobleProg σε Αθήνα.
Πάρτε τη Γραμμή 3 του Μετρό (Μ3) από το Αεροδρόμιο με κατεύθυνση προς Δημοτικό Θέατρο.
Κατεβείτε στον σταθμό Ευαγγελισμός.
Η διεύθυνση βρίσκεται στη Λεωφόρο Βασιλίσσης Σοφίας, πολύ κοντά στον σταθμό. Ο σταθμός Ευαγγελισμός βρίσκεται ακριβώς πάνω στη λεωφόρο.
Υπολογίστε περίπου 40–50 λεπτά συνολικά, ανάλογα με τον χρόνο αναμονής και το περπάτημα.
Από τον Κεντρικό Σιδηροδρομικό Σταθμό Αθηνών (Σταθμός Λαρίσης)
Πάρτε το μετρό προς Σύνταγμα και αλλάξτε στη Γραμμή 3 με κατεύθυνση προς Δουκίσσης Πλακεντίας/Αεροδρόμιο.
Κατεβείτε στον σταθμό Ευαγγελισμός.
Περπατήστε μέχρι τον αριθμό 46.
Με λεωφορείο
Υπάρχουν αρκετά λεωφορεία που κινούνται κατά μήκος της Λεωφόρου Βασιλίσσης Σοφίας. Κοντινές στάσεις είναι η Ρηγίλλης και το Σύνταγμα, ενώ η περιοχή του Ευαγγελισμού εξυπηρετείται από πολλές λεωφορειακές γραμμές.
Το μετρό είναι γενικά η πιο απλή επιλογή, ειδικά αν ταξιδεύετε με αποσκευές.
Αυτή η εκπαίδευση, που πραγματοποιείται ζωντανά με εκπαιδευτή, σε Αθήνα (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν εφαρμογές που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη, χρησιμοποιώντας προβλεπτική ανάλυση και παραγωγικά μοντέλα.
Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:
Κατανοούν τις βασικές αρχές της προβλεπτικής τεχνητής νοημοσύνης και των παραγωγικών μοντέλων.
Χρησιμοποιούν εργαλεία που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη για προβλεπτική κωδικοποίηση, προβλέψεις και αυτοματισμό.
Υλοποιούν LLM (Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα) και μετασχηματιστές για παραγωγή κειμένου και κώδικα.
Εφαρμόζουν προβλέψεις χρονοσειρών και συστάσεις βασισμένες στην τεχνητή νοημοσύνη.
Αναπτύσσουν και βελτιστοποιούν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για εφαρμογές του πραγματικού κόσμου.
Αξιολογούν ηθικούς παράγοντες και βέλτιστες πρακτικές στην ανάπτυξη εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης.
Αυτή η εκπαίδευση, η οποία πραγματοποιείται με τη μέθοδο του διδάσκοντος σε Αθήνα (είτε online είτε προσεκτικά), απευθύνεται σε επαγγελματίτες του τομέα των ΤΠ που επιθυμούν να αποκτήσουν τις βασικές γνώσεις των θεμελίων της Προβλεπτικής Τέχνης Νόησης.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα θα είναι σε θέση να:
Να κατανοούν τις βασικές έννοιες της Προβλεπτικής Τέχνης Νόησης και τις εφαρμογές της.
Να συλλέγουν, να καθαρίζουν και να επεξεργάζονται δεδομένα για προβλεπτική ανάλυση.
Να εξερευνούν και να οπτικοποιούν δεδομένα προκειμένου να ανακαλύπτουν χρήσιμες πληροφορίες.
Να δημιουργούν βασικά στατιστικά μοντέλα για τη λήψη προβλέψεων.
Να αξιολογούν την απόδοση των προβλεπτικών μοντέλων.
Να εφαρμόζουν τις έννοιες της Προβλεπτικής Τέχνης Νόησης σε πραγματικά σενάρια.
Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακή ή σε φυσική αίθουσα) σε Αθήνα απευθύνεται σε επαγγελματίες DevOps μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν την προβλεπτική τεχνητή νοημοσύνη στις πρακτικές τους.
Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:
να υλοποιούν μοντέλα προβλεπτικής ανάλυσης για την πρόβλεψη και επίλυση προκλήσεων στη ροή εργασίας του DevOps.
να χρησιμοποιούν εργαλεία βασισμένα σε τεχνητή νοημοσύνη για ενισχυμένη παρακολούθηση και λειτουργίες.
να εφαρμόζουν τεχνικές μηχανικής μάθησης για τη βελτίωση των ροών παράδοσης λογισμικού.
να σχεδιάζουν στρατηγικές τεχνητής νοημοσύνης για προληπτική επίλυση προβλημάτων και βελτιστοποίηση.
να αντιμετωπίζουν τις ηθικές προκλήσεις της χρήσης τεχνητής νοημοσύνης στο DevOps.
Διάβασε περισσότερα...
Τελευταία Ενημέρωση:
Σχόλια (1)
βασικά και αγάπησαν τα προετοιμασμένα έγγραφα και τα στοιχεία διδασκαλίας
Rekha Nallam - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
