Τα διαδικτυακά ή επιτόπια, καθοδηγούμενα από εκπαιδευτή μαθήματα Προγνωστικής Αναλυτικής καταδεικνύουν μέσω πρακτικής εξάσκησης πώς να χρησιμοποιείτε διαφορετικά εργαλεία για τη δημιουργία προγνωστικών μοντέλων και την εφαρμογή τους σε μεγάλα σύνολα δειγμάτων δεδομένων για την πρόβλεψη μελλοντικών γεγονότων βάσει των δεδομένων.
Η εκπαίδευση στην Προγνωστική Αναλυτική είναι διαθέσιμη ως «διαδικτυακή ζωντανή εκπαίδευση» ή «επιτόπια ζωντανή εκπαίδευση». Η διαδικτυακή ζωντανή εκπαίδευση (γνωστή και ως «απομακρυσμένη ζωντανή εκπαίδευση») πραγματοποιείται μέσω ενός διαδραστικού, απομακρυσμένου επιτραπέζιου υπολογιστή. Η επιτόπια ζωντανή εκπαίδευση μπορεί να πραγματοποιηθεί τοπικά στις εγκαταστάσεις του πελάτη στο Αθήνα ή στα εταιρικά εκπαιδευτικά κέντρα της NobleProg στο 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 ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή στο Αθήνα (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 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.
Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στην Αθήνα, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τον τρόπο σκέψης για την προσέγγιση των τεχνολογιών Μεγάλων Δεδομένων, θα αξιολογήσουν τον αντίκτυπό τους στις υπάρχουσες διαδικασίες και πολιτικές και θα υλοποιήσουν αυτές τις τεχνολογίες με σκοπό τον εντοπισμό εγκληματικής δραστηριότητας και την πρόληψη του εγκλήματος. Θα εξεταστούν μελέτες περιπτώσεων από οργανισμούς επιβολής του νόμου σε όλο τον κόσμο για να αποκτηθούν γνώσεις σχετικά με τις προσεγγίσεις υιοθέτησής τους, τις προκλήσεις και τα αποτελέσματα.
Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:
Συνδυάζουν την τεχνολογία Μεγάλων Δεδομένων με τις παραδοσιακές διαδικασίες συλλογής δεδομένων για να συνθέσουν μια ιστορία κατά τη διάρκεια μιας έρευνας.
Υλοποιούν βιομηχανικές λύσεις αποθήκευσης και επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων για ανάλυση δεδομένων.
Προετοιμάζουν μια πρόταση για την υιοθέτηση των πιο κατάλληλων εργαλείων και διαδικασιών για την ενεργοποίηση μιας προσέγγισης βασισμένης στα δεδομένα στην ποινική έρευνα.
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.
