Machine Learning Kurs i Norge

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere som ønsker å forstå konseptet med forhåndstrente modeller og lære å bruke dem til å løse problemer i den virkelige verden uten å bygge modeller fra ripe.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå konseptet og fordelene med ferdigtrente modeller.
• Utforsk ulike forhåndstrente modellarkitekturer og deres bruksområder.
• Finjuster en forhåndstrent modell for spesifikke oppgaver.
• Implementer forhåndstrente modeller i enkle maskinlæringsprosjekter.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere med varierende ekspertisenivåer som ønsker å utnytte Googles AutoML-plattform for å bygge tilpassede chatbots for ulike applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om chatbot-utvikling.
• Naviger i Googgle Cloud Platform og få tilgang til AutoML.
• Forbered data for trening av chatbot-modeller.
• Tren og evaluer tilpassede chatbot-modeller ved å bruke AutoML.
• Distribuer og integrer chatbots i ulike plattformer og kanaler.
• Overvåk og optimaliser chatbot-ytelsen over tid.

Denne instruktørledede, liveopplæring i Norge (online eller på sted) retter seg mot AI-utviklere, maskinlæringsingeniører og systemarkitekter på mellomnivå som ønsker å optimalisere AI-modeller for utplassering på kanten.

Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå utfordringene og kravene ved å utplassere AI-modeller på kantenheter.
• Bruke modellkomprimeringsmetoder for å redusere størrelsen og kompleksiteten til AI-modeller.
• Bruke kvantiseringsmetoder for å øke modellens effektivitet på kantehardware.
• Implementere beskjæring og andre optimaliseringsmetoder for å forbedre modellens ytelse.
• Utplassere optimaliserte AI-modeller på ulike kantenheter.

Denne instruktørlede, live opplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, datasientister og teknologientusiaster som ønsker å få praktiske ferdigheter i å distribuere AI-modeller på kant-enheter for ulike applikasjoner.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå prinsippene for Edge AI og dens fordeler.
• Opprette og konfigurere kant-datamiljøet.
• Utvikle, trene og optimalisere AI-modeller for kant-distribusjon.
• Implementere praktiske AI-løsninger på kant-enheter.
• Vurdere og forbedre ytelsen til kant-distribuerte modeller.
• Ta hensyn til etiske og sikkerhetsaspekter i Edge AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, liveopplæringskurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagpersoner på avansert nivå som ønsker å mestre teknologiene bak autonome systemer.

Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforme og implementere AI-modeller for autonom beslutningsfatning.
• Utvikle styringsalgoritmer for autonom navigasjon og hindringsunngåelse.
• Sikre sikkerhet og pålitelighet i AI-drevne autonome systemer.
• Integrere autonome systemer med eksisterende robotikk og AI-rammeverk.

Denne instruktørledede, live-trainingen (online eller på sted) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å utvide sin kunnskap om maskinlæringsmodeller, forbedre sine ferdigheter innen hyperparameter-tuning og lære hvordan de skal deployere modeller effektivt ved bruk av Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Implementere avanserte maskinlæringsmodeller ved hjelp av populære rammeverk som Scikit-learn og TensorFlow.
• Optimalisere modellprestasjon gjennom hyperparameter-tuning.
• Deployere maskinlæringsmodeller i virkelige applikasjoner ved bruk av Google Colab.
• Samarbeide og administrere store maskinlæringsprosjekter i Google Colab.

Denne instruktørledede, live trening i Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåprofesjonelle som ønsker å bruke AI-teknikker for å optimalisere utbyttehåndtering i halvlederproduksjon.

Ved avslutning av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Analysere produksjonsdata for å identifisere faktorer som påvirker utbyttestyrken.
• Implementere AI-algoritmer for å forbedre utbyttehåndteringsprosesser.
• Optimalisere produksjonsparametere for å redusere feil og forbedre utbytte.
• Integrere AI-drevet utbyttehåndtering i eksisterende produksjonsarbeidsflyter.

Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring er raskt utviklende teknologier med betydelige implikasjoner for datastyring og organisasjonsmessig etterlevelse.

Denne instruktørledede, live-utdanningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivået for styring, privatliv og etterlevelsesprofesjonelle som ønsker å forstå hvordan de skal implementere robuste informasjonsstyringspraksiser i miljøer som bruker AI og maskinlæring.

Ved slutten av denne utdanningen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå kjernekonseptene til AI og maskinlæring i en informasjonsstyringssammenheng.
• Identifisere typiske områder hvor AI/ML settes i bruk i organisasjoner og relaterte IG-risikoer.
• Vurdere hvordan AI/ML interagerer med prinsipper for databeskyttelse, rekordsstyring og datakvalitet.
• Bruke DPIA, styringsrammeverk og risikoreduserende tilnærminger til AI/ML-prosjekter.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Reelle eksempler på sak og rammeverk analyse.
• Gruppeaktiviteter og veiledede dokumentgjennomganger.

Kursets tilpassingsalternativer

• For å be om en tilpasset utdanning for dette kurset, ta kontakt med oss for å avtale.

Denne instruktørlede, live trening i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå bedrifts- og AI-profesjonelle som ønsker å bruke maskinlæring i forretningsdrift, prognoser og AI-drevne systemer ved hjelp av virkelige casestudier og Python-baserte verktøy.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå hvordan maskinlæring passer inn i AI og bedriftsstrategi.
• Bruke overvåket og uovervåket læringsmetoder til strukturerte bedriftsproblemer.
• Forhåndsbehandle og transformere data for modellering.
• Bruke neuronale nettverk til klassifiserings- og prediktive oppgaver.
• Utføre salgsprognoser ved hjelp av statistiske og ML-baserte metoder.
• Implementere klustring og regelbasert mining for kundesegmentering og mønsteroppdagelse.

Denne instruktørlede, live opplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på avansert nivå som ønsker å anvende kuttende AI-teknikker til automatisering av halvlederdesign, og dermed forbedre effektivitet, nøyaktighet og innovasjon i chipdesign og verifisering.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruke avanserte AI-teknikker til å optimalisere halvlederdesignprosesser.
• Integrere maskinlæringsmodeller i EDA-verktøy for forbedret designverifisering.
• Utvikle AI-drevne løsninger for komplekse designutfordringer i chipproduksjon.
• Utnytte neuronnettverk for å forbedre nøyaktigheten og hastigheten i designautomatisering.

Denne instruktørledede, live opplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåprofesjonelle som ønsker å forstå og anvende AI-teknikker for å optimalisere halvlederproduksjonsprosesser.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå AI-metodologier for prosessoptimalisering i chipproduksjon.
• Implementere AI-modeller for å forbedre utbytte og redusere defekter.
• Analysere prosessdata for å identifisere nøkkelparametere for optimalisering.
• Bruke maskinlæringsteknikker for å justere halvlederproduksjonsprosesser.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot deltakere på mellomnivå som ønsker å automatisere og administrere maskinlæringsarbeidsflyter, inkludert modelltrening, validering og deployering ved bruk av Apache Airflow.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Opprette Apache Airflow for maskinlæringsarbeidsflytovervåkning.
• Automatisere datapreprosessering, modelltrening og valideringsoppgaver.
• Integrere Airflow med maskinlæringsrammeverk og verktøy.
• Deployere maskinlæringsmodeller ved bruk av automatiserte rørledninger.
• Overvåke og optimalisere maskinlæringsarbeidsflyter i produksjon.

Denne instruktørledede, live-opplæring (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivådatavitere og utviklere som ønsker å anvende maskinlæringsalgoritmer effektivt ved hjelp av Google Colab-miljøet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Opprette og navigere Google Colab for maskinlæringsprosjekter.
• Forstå og anvende ulike maskinlæringsalgoritmer.
• Bruke biblioteker som Scikit-learn for å analysere og forutsi data.
• Implementere overvåket og uovervåket læringsmodeller.
• Optimalisere og evaluere maskinlæringsmodeller effektivt.

Denne instruktørledede, live opplæring (online eller på sted) er rettet mot datavitere og utviklere som ønsker å bruke ML.NET maskinlæringsmodeller til å automatisk trekke fremskrivninger fra utførte dataanalyser for bedriftsapplikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installere ML.NET og integrere det i applikasjonsutviklingsmiljøet.
• Forstå maskinlæringsprinsippene bak ML.NET-verktøy og algoritmer.
• Bygge og trene maskinlæringsmodeller for å gjøre forutsigelser basert på tilgjengelig data.
• Vurdere ytelsen til en maskinlæringsmodell ved hjelp av ML.NET-metrikker.
• Optimalisere nøyaktigheten til eksisterende maskinlæringsmodeller basert på ML.NET-rammen.
• Bruke ML.NET-maskinlæringskonsepter på andre data vitenskap-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live trening (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivådatafagfolk som ønsker å anvende maskinlæringsmetoder på datadrivne forretningsproblemer, inkludert salgsprognoser og prediktiv modellering ved bruk av neuronnettverk.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå kjernekonseptene og typene av maskinlæring.
• Bruke nøkkelalgoritmer for klassifisering, regresjon, klusteranalyse og assosiasjonsanalyse.
• Utføre utforskende dataanalyse og datapreparering ved bruk av Python.
• Bruke neuronnettverk for ikke-lineære modelleringssituasjoner.
• Implementere prediktiv analyse for forretningsprognoser, inkludert salgsdata.
• Vurdere og optimalisere modellprestasjon ved bruk av visuelle og statistiske teknikker.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere på middels til avansert nivå, maskinlæringsingeniører, dyplæringsforskere og datasynseksperter som ønsker å utvide sine kunnskaper og ferdigheter innen dyp læring for tekst-til-bilde generering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå avanserte dyplæringsarkitekturer og teknikker for tekst-til-bilde generering.
• Implementer komplekse modeller og optimaliseringer for bildesyntese av høy kvalitet.
• Optimaliser ytelse og skalerbarhet for store datasett og komplekse modeller.
• Juster hyperparametre for bedre modellytelse og generalisering.
• Integrer Stable Diffusion med andre dyplæringsrammer og verktøy

Denne instruktørledede, live-opplæringen på Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå- til avanserte cybersecurity-profesjonelle som ønsker å heve sine ferdigheter innen AI-drevet trusseldeteksjon og håndtering av hendelser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementere avanserte AI-algoritmer for realtidstrusseldeteksjon.
• Tilpasse AI-modeller for spesifikke cybersecurity-utfordringer.
• Utvikle automatiserte arbeidsflyter for trusselrespons.
• Sikre AI-drevne sikkerhetsverktøy mot motstanderangrep.

Denne instruktørlede, liveopplæringen i Norge (online eller på sted) retter seg mot cybersecurity-profesjonelle på begynnernivå som ønsker å lære å utnytte AI for forbedret trusseloppsporing og svarevne.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå AI-applikasjoner innenfor cybersecurity.
• Implementere AI-algoritmer for trusseloppsporing.
• Automatisere håndtering av hendelser med AI-verktøy.
• Integrere AI i eksisterende cybersecurity-infrastruktur.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere til mellomnivå dataanalytikere og dataforskere som ønsker å bruke Weka til å utføre datautvinningsoppgaver.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Weka.
• Forstå Weka miljøet og arbeidsbenken.
• Utfør data mining-oppgaver ved å bruke Weka.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataanalytikere på middels nivå som ønsker å lære å bruke RapidMiner til å estimere og projisere verdier og bruke analytiske verktøy for tidsserieprognoser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lær å bruke CRISP-DM-metodikken, velg passende maskinlæringsalgoritmer og forbedre modellkonstruksjon og ytelse.
• Bruk RapidMiner til å estimere og projisere verdier, og bruk analytiske verktøy for tidsserieprognoser.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere, maskinlæringsingeniører og datasynsforskere som ønsker å utnytte Stable Diffusion til å generere bilder av høy kvalitet for en rekke bruksområder.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for Stable Diffusion og hvordan det fungerer for bildegenerering.
• Bygg og tren Stable Diffusion-modeller for bildegenereringsoppgaver.
• Bruk Stable Diffusion på ulike scenarier for bildegenerering, for eksempel innpainting, outpainting og bilde-til-bilde-oversettelse.
• Optimaliser ytelsen og stabiliteten til Stable Diffusion-modeller.

Målet med dette kurset er å gi en grunnleggende kompetanse i å anvende Machine Learning metoder i praksis. Gjennom bruken av Python programmeringsspråket og dets ulike biblioteker, og basert på en rekke praktiske eksempler, lærer dette kurset hvordan du bruker de viktigste byggblokkene Machine Learning, hvordan du gjør datamodelleringsbeslutninger, tolker utgangene til algoritmene og validerer resultatene.

Vårt mål er å gi deg ferdighetene til å forstå og bruke de mest grunnleggende verktøyene fra verktøyboksen med tillit og unngå de vanlige tapene av Data Sciences applikasjoner.

Målet med dette kurset er å gi generell kompetanse i å anvende maskinlæringsmetoder i praksis. Gjennom bruk av programmeringsspråket Python og dets ulike biblioteker, og basert på en rekke praktiske eksempler, lærer dette kurset hvordan man bruker de viktigste byggesteinene i maskinlæring, hvordan man tar beslutninger om datamodellering, tolker utdataene fra algoritmer og validere resultatene.

Målet vårt er å gi deg ferdighetene til å forstå og bruke de mest grunnleggende verktøyene fra Machine Learning verktøykassen på en trygg måte og unngå de vanlige fallgruvene i Data Sciences-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot datavitere og softwareutviklere som ønsker å bruke AdaBoost til å bygge boosting-algoritmer for maskinlæring med Python.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Opprette det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å bygge maskinlæringsmodeller med AdaBoost.
• Forstå ensemblæringsmetoden og hvordan man implementerer adaptiv boosting.
• Lære å bygge AdaBoost-modeller for å forbedre maskinlæringsalgoritmer i Python.
• Bruke hyperparameterjustering for å øke nøyaktigheten og ytelsen til AdaBoost-modeller.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere så vel som mindre tekniske personer som ønsker å bruke Auto-Keras til å automatisere prosessen med å velge og optimalisere en maskinlæringsmodell.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Automatiser prosessen med å trene opp svært effektive maskinlæringsmodeller.
• Søk automatisk etter de beste parametrene for dyplæringsmodeller.
• Bygg svært nøyaktige maskinlæringsmodeller.
• Bruk kraften til maskinlæring for å løse virkelige forretningsproblemer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot tekniske personer med bakgrunn i maskinlæring som ønsker å optimalisere maskinlæringsmodellene som brukes for å oppdage komplekse mønstre i big data.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og evaluer forskjellige åpen kildekode AutoML-verktøy (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etc.)
• Tren maskinlæringsmodeller av høy kvalitet.
• Løs effektivt ulike typer overvåket maskinlæringsproblemer.
• Skriv bare den nødvendige koden for å starte den automatiserte maskinlæringsprosessen.

Dette kurset vil være en kombinasjon av teori og praktisk arbeid med konkrete eksempler brukt gjennom hele arrangementet.

Denne instruktørledede, live opplæring i Norge (online eller på sted) gir en introduksjon til feltet med mønstergjenkjenning og maskinlæring. Den berører praktiske anvendelser innen statistikk, datavitenskap, signalbehandling, datasyntese, datamining og bioinformasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruke kjerne statistiske metoder til mønstergjenkjenning.
• Bruk nøkkelmodeller som neurale nettverk og kjerne-metoder for dataanalyse.
• Implementere avanserte teknikker for komplekse problemstillinger.
• Forbedre prediksjonsnøyaktigheten ved å kombinere forskjellige modeller.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og dataanalytikere som ønsker å automatisere, evaluere og administrere prediktive modeller ved å bruke DataRobots maskinlæringsfunksjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Last inn datasett i DataRobot for å analysere, vurdere og kvalitetssjekke data.
• Bygg og tren modeller for å identifisere viktige variabler og møte prediksjonsmål.
• Tolke modeller for å skape verdifull innsikt som er nyttig for å ta forretningsbeslutninger.
• Overvåk og administrer modeller for å opprettholde en optimalisert prediksjonsytelse.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å bruke funksjonsteknikker for å bedre behandle data og oppnå bedre maskinlæringsmodeller.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp et optimalt utviklingsmiljø, inkludert alle nødvendige Python-pakker.
• Få viktig innsikt ved å analysere egenskapene til et datasett.
• Optimaliser maskinlæringsmodeller gjennom tilpasning av selve rådataene.
• Rengjør og transformer datasett som forberedelse til maskinlæring.

Maskinlæring er en gren av kunstig intelligens der datamaskiner har evnen til å lære uten å bli eksplisitt programmert.

Dypelæring er en underfelt av maskinlæring som bruker metoder basert på læringsdatarepresentasjoner og strukturer som neuronnettverk.

Python er et høynivå programmeringsspråk kjent for sin klare syntaks og kodegjennomskuelighet.

I denne instruktørledede, levende treningen vil deltakerne lære å implementere dypelæringsmodeller for telekom ved å bruke Python mens de går gjennom opprettelsen av en dypelæringsmodell for kredittrisiko.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå grunnleggende konsepter innen dypelæring.
• Lære om applikasjoner og bruk av dypelæring innen telekom.
• Bruke Python, Keras, og TensorFlow til å opprette dypelæringsmodeller for telekom.
• Bygge sin egen dypelæringsmodell for kundenes avhopp ved bruk av Python.

Format for kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktisk trening.
• Hånds-on implementering i et levende labmiljø.

Tilpasningsalternativer for kurset

• For å be om tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne dette.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere, dataanalytikere og utviklere som ønsker å utforske AutoML-produkter og funksjoner for å lage og distribuere tilpassede ML-treningsmodeller med minimal innsats.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforsk produktlinjen AutoML for å implementere forskjellige tjenester for ulike datatyper.
• Forbered og merk datasett for å lage tilpassede ML-modeller.
• Tren og administrer modeller for å produsere nøyaktige og rettferdige maskinlæringsmodeller.
• Lag spådommer ved å bruke opplærte modeller for å møte forretningsmål og behov.

Denne kurset er for personer som allerede har bakgrunn i datavitenskap og statistikk. Forklaringene som gis, er ment å enten fungere som påminnelse for de som allerede er kjent med konseptene, eller informere de som har en passende bakgrunn.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bygge, distribuere og administrere arbeidsflyter for maskinlæring på Kubernetes.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubeflow på stedet og i skyen ved å bruke AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Bygg, distribuer og administrer ML-arbeidsflyter basert på Docker containere og Kubernetes.
• Kjør hele maskinlæringspipelines på forskjellige arkitekturer og skymiljøer.
• Bruke Kubeflow til å skape og administrere Jupyter-notatbøker.
• Bygg ML-trening, justering av hyperparameter og betjening av arbeidsbelastninger på tvers av flere plattformer.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å distribuere Machine Learning arbeidsbelastninger til en AWS EC2-server.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubernetes, Kubeflow og annen nødvendig programvare på AWS.
• Bruk EKS (Elastic Kubernetes Service) for å forenkle arbeidet med å initialisere en Kubernetes-klynge på AWS.
• Opprett og distribuer en Kubernetes-pipeline for å automatisere og administrere ML-modeller i produksjon.
• Tren og distribuer TensorFlow ML-modeller på tvers av flere GPUer og maskiner som kjører parallelt.
• Utnytt andre AWS-administrerte tjenester for å utvide en ML-applikasjon.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å distribuere Machine Learning arbeidsbelastninger til Azure-skyen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubernetes, Kubeflow og annen nødvendig programvare på Azure.
• Bruk Azure Kubernetes Service (AKS) for å forenkle arbeidet med å initialisere en Kubernetes-klynge på Azure.
• Opprett og distribuer en Kubernetes-pipeline for å automatisere og administrere ML-modeller i produksjon.
• Tren og distribuer TensorFlow ML-modeller på tvers av flere GPUer og maskiner som kjører parallelt.
• Utnytt andre AWS-administrerte tjenester for å utvide en ML-applikasjon.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bygge, distribuere og administrere arbeidsflyter for maskinlæring på Kubernetes.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubeflow på stedet og i skyen.
• Bygg, distribuer og administrer ML-arbeidsflyter basert på Docker containere og Kubernetes.
• Kjør hele maskinlæringspipelines på forskjellige arkitekturer og skymiljøer.
• Bruke Kubeflow til å skape og administrere Jupyter-notatbøker.
• Bygg ML-trening, justering av hyperparametere og betjening av arbeidsbelastninger på tvers av flere plattformer.

Machine Learning er en gren av kunstig intelligens der datamaskiner har evnen til å lære uten å være eksplisitt programmert. Python er et programmeringsspråk kjent for sin klare syntaks og lesbarhet. Den tilbyr en utmerket samling av veltestede biblioteker og teknikker for utvikling av maskinlæringsapplikasjoner.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære å bruke maskinlæringsteknikker og verktøy for å løse reelle problemer i banknæringen.

Deltakerne lærer først nøkkelprinsippene, og setter deretter kunnskapen sin ut i praksis ved å bygge sine egne maskinlæringsmodeller og bruke dem til å fullføre en rekke teamprosjekter.

Publikum

• Utviklere
• Dataforskere

Format på kurset

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot tekniske personer som ønsker å lære hvordan man implementerer en maskinlæringsstrategi samtidig som man maksimerer bruken av big data.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne:

• Forstå utviklingen og trendene for maskinlæring.
• Vet hvordan maskinlæring brukes på tvers av ulike bransjer.
• Bli kjent med verktøyene, ferdighetene og tjenestene som er tilgjengelige for å implementere maskinlæring i en organisasjon.
• Forstå hvordan maskinlæring kan brukes til å forbedre datautvinning og analyse.
• Finn ut hva en datamellomstøtte er, og hvordan den brukes av bedrifter.
• Forstå rollen som big data og intelligente applikasjoner spiller på tvers av bransjer.

Dette kurset er for folk som ønsker å bruke Machine Learning i praktiske applikasjoner for teamet sitt. Opplæringen vil ikke dykke inn i tekniske forhold og dreie seg om grunnleggende konsepter og forretningsmessige / operasjonelle applikasjoner av det samme.

Målgruppe

1. Investorer og AI-gründere
2. Ledere og ingeniører hvis selskap våger seg inn i AI-rom
3. Business og investorer

Maskinlæring er en gren av kunstig intelligens der datamaskiner har evnen til å lære uten å være eksplisitt programmert. Python er et programmeringsspråk kjent for sin klare syntaks og lesbarhet. Den tilbyr en utmerket samling av veltestede biblioteker og teknikker for utvikling av maskinlæringsapplikasjoner.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære hvordan man bruker maskinlæringsteknikker og verktøy for å løse virkelige problemer i finansbransjen.

Deltakerne lærer først nøkkelprinsippene, og setter deretter kunnskapen sin ut i praksis ved å bygge sine egne maskinlæringsmodeller og bruke dem til å fullføre en rekke teamprosjekter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene innen maskinlæring
• Lær applikasjonene og bruken av maskinlæring i finans
• Utvikle sin egen algoritmiske handelsstrategi ved å bruke maskinlæring med Python

Publikum

• Utviklere
• Dataforskere

Format på kurset

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Denne instruktørledede, live-opplæringen i (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å gå lenger enn å bygge ML-modeller og optimalisere ML-modelloppretting, sporing og distribusjonsprosessen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer MLflow og relaterte ML-biblioteker og rammeverk.
• Sett pris på viktigheten av sporbarhet, reproduserbarhet og distribusjon av en ML-modell
• Distribuer ML-modeller til forskjellige offentlige skyer, plattformer eller lokale servere.
• Skaler ML-implementeringsprosessen for å imøtekomme flere brukere som samarbeider om et prosjekt.
• Sett opp et sentralt register for å eksperimentere med, reprodusere og distribuere ML-modeller.

Dette kurset er for folk som ønsker å bruke grunnleggende Machine Learning i praktiske applikasjoner.

Publikum

Dataforskere og statistikere som har en viss kjennskap til maskinlæring og vet hvordan de skal programmere R. Hovedvekten av dette kurset er på de praktiske aspektene ved utarbeidelse av data / modell, utførelse, post hoc-analyse og visualisering. Hensikten er å gi en praktisk innføring i maskinlæring til deltakere som er interessert i å anvende metodene på jobb

Sektorspesifikke eksempler brukes for å gjøre opplæringen relevant for publikum.

I denne instruktørledede, direkteopplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker iOS Machine Learning (ML) teknologistabelen mens de går gjennom opprettelsen og distribusjonen av en iOS-mobilapp.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Lag en mobilapp som er i stand til bildebehandling, tekstanalyse og talegjenkjenning Få tilgang til ferdigtrente ML-modeller for integrering i iOS-apper Lag en tilpasset ML-modell Legg til Siri Voice-støtte til iOS-apper Forstå og bruk rammeverk som coreML, Vision, CoreGraphics og GamePlayKit Bruk språk og verktøy som Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learning, libsvm, Anaconda og Spyder

Publikum

Utviklere

Format på kurset

Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Dette instruktørledede, live trening (online eller på sted) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke Google’s ML Kit til å bygge maskinlæringsmodeller som er optimalisert for prosessering på mobile enheter.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Sette opp den nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne med utvikling av maskinlæringsfunksjoner for mobile apps.
• Integrere nye maskinlæringsteknologier i Android- og iOS-apper ved bruk av ML Kit APIs.
• Forbedre og optimalisere eksisterende appar ved bruk av ML Kit SDK for on-device prosessering og utplassering.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-business- og tekniske fagfolk som ønsker å bruke maskinlæringsteknikker for å løse virkelige forretningsutfordringer ved hjelp av praktiske case studies og håndverksverktøy.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå hvordan maskinlæring passer inn i moderne AI-systemer og forretningsstrategier.
• Identifisere passende maskinlæringsmetoder for ulike forretningsproblemer.
• Forbehandle og omforme forretningsdata for maskinlæringsoppgaver.
• Bruk kjerne maskinlæringsmetoder som klassifisering, regresjon, klustering og tidsserieprognoser.
• Tolke og vurdere maskinlæringsmodeller i konteksten av forretningsbeslutninger.
• Få praktisk erfaring gjennom case studies og bruke lærte teknikker i praktiske scenarier.

Dette kurset introduserer maskinlæringsmetoder i robotikksammensetninger.

Det gir en bred oversikt over eksisterende metoder, motivasjoner og hovedideer i forbindelse med mønstergjenkjenning.

Etter en kort teoretisk bakgrunn vil deltakerne gjennomføre enkle øvelser ved hjelp av åpen kildekode (vanligvis R) eller annet populært programvare.

Denne instruktørledede, levende opplæring (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivådataanalytikere, utviklere eller aspirerende dataforskere som ønsker å bruke maskinlæringsteknikker i Python for å trekke frem innsikt, gjøre prediksjoner og automatisere datastrømmet beslutninger.

Ved slutten av denne kurset vil deltakere være i stand til å:

• Forstå og skille mellom viktige maskinlæringsparadigmer.
• Utforske dataforberedelsesteknikker og modellevalueringsmetrikker.
• Bruke maskinlæringsalgoritmer til å løse reelle dataproblemer.
• Bruk Python biblioteker og Jupyter-notesbøker for praktisk utvikling.
• Bygg modeller for prediksjon, klassifisering, anbefaling og klustring.

Pattern Matching er en teknikk som brukes til å lokalisere spesifiserte mønstre i et bilde. Den kan brukes til å bestemme eksistensen av spesifiserte egenskaper i et tatt bilde, for eksempel forventet etikett på et defekt produkt i en fabrikklinje eller de spesifiserte dimensjonene til en komponent. Det er forskjellig fra "Pattern Recognition" (som gjenkjenner generelle mønstre basert på større samlinger av relaterte prøver) ved at det spesifikt dikterer hva vi leter etter, og deretter forteller oss om det forventede mønsteret eksisterer eller ikke.

Kursets format

• Dette kurset introduserer tilnærmingene, teknologiene og algoritmene som brukes innen mønstertilpasning slik det gjelder Machine Vision.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot dataforskere og programvareutviklere som ønsker å bruke Random Forest til å bygge maskinlæringsalgoritmer for store datasett.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Opprette den nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å bygge maskinlæringsmodeller med Random Forest.
• Forstå fordelene med Random Forest og hvordan man implementerer den for å løse klassifiserings- og regresjonsproblemer.
• Lære å håndtere store datasett og tolke flere beslutningstre i Random Forest.
• Vurdere og optimalisere maskinlæringsmodellens ytelse ved å justere hyperparametrene.

RapidMiner er en åpen kildekode datavitenskap programvareplattform for rask applikasjonsprototyping og utvikling. Det inkluderer et integrert miljø for dataforberedelse, maskinlæring, dyp læring, tekstutvinning og prediktiv analyse.

I denne instruktørledede, direkteopplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker RapidMiner Studio for dataforberedelse, maskinlæring og prediktiv modellimplementering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer RapidMiner
• Forbered og visualiser data med RapidMiner
• Validere maskinlæringsmodeller
• Mashup data og lag prediktive modeller
• Operasjonaliser prediktiv analyse i en forretningsprosess
• Feilsøk og optimaliser RapidMiner

Publikum

• Dataforskere
• Ingeniører
• Utviklere

Kursets format

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Note

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.