Διαδίκτυος Προγνωστική Αναλυτική 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 ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή στο Ελλάδα (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 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.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στην Ελλάδα, 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.