Διαδίκτυος Προγνωστική Τεχνητή Νοημοσύνη Καλλιέργεια στην Ελλάδα

Αυτή η εκπαίδευση, που πραγματοποιείται ζωντανά με εκπαιδευτή, σε Ελλάδα (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 με εισηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες πληροφορικής αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν τις βασικές αρχές της Προγνωστικής Τεχνητής Νοημοσύνης.

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

• Κατανοούν τις βασικές έννοιες της Προγνωστικής ΤΝ και τις εφαρμογές της.
• Συλλέγουν, καθαρίζουν και προεπεξεργάζονται δεδομένα για προγνωστική ανάλυση.
• Εξερευνούν και οπτικοποιούν δεδομένα για την αποκάλυψη πληροφοριών.
• Δημιουργούν βασικά στατιστικά μοντέλα για την πραγματοποίηση προβλέψεων.
• Αξιολογούν την απόδοση των προγνωστικών μοντέλων.
• Εφαρμόζουν έννοιες Προγνωστικής ΤΝ σε πραγματικά σενάρια.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακή ή σε φυσική αίθουσα) σε Ελλάδα 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.