Online Machine Learning Treningskurs 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.

Kubeflow er et open-source-plattform designet for å forenkle bygging, trening og distribusjon av maskinlæringsoppgaver på Kubernetes.

Dette instruktørbaserte, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot beginner- til mellomnivå profesjonelle som ønsker å bygge pålitelige ML-arbeidsflyter ved hjelp av Kubeflow.

Etter fullføring av denne treningen, vil deltakerne ha oppnådd ferdighetene til å:

• Navigere i Kubeflow-økosystemet og kjernekomponenter.
• Bygge gjentakelige arbeidsflyter med Kubeflow Pipelines.
• Kjøre skalerbare treningstasker på Kubernetes.
• Serve maskinlæringsmodeller effektivt ved hjelp av Kubeflow Serving.

Kursformat

• Veiledede presentasjoner og kolaborative diskusjoner.
• Hands-on lab med reelle Kubeflow-komponenter.
• Praktiske øvelser for å bygge end-to-end ML-arbeidsflyter.

Kursanpassningsalternativer

• Tilpassede versjoner av denne treningen kan arrangeres for å tilpasses teamets teknologistakk og prosjektbehov.

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 instruktørbaserte, live-utdanningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot avansertnivå profesjonelle som ønsker å utvide kunnskapen sin om maskinlæringsmodeller, forbedre ferdighetene sine i hyperparameter tuning, og lære hvordan man effektivt distribuerer modeller ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Implementere avanserte maskinlæringsmodeller ved hjelp av populære rammer som Scikit-learn og TensorFlow.
• Optimalisere modellens ytelse gjennom hyperparameter tuning.
• Distribuere maskinlæringsmodeller i virkelige applikasjoner ved hjelp av Google Colab.
• Samarbeide og administrere store skala 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.

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.

Dette instruktørledede, live-kurs i Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivås datavitenskapsfolk og utviklere som ønsker å anvende maskinlæringsalgoritmer effektivt ved hjelp av Google Colab-miljøet.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Sette opp og navigere i Google Colab for maskinlæringsprosjekter.
• Forstå og anvende ulike maskinlæringsalgoritmer.
• Bruke biblioteker som Scikit-learn for å analysere og predict 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-treningen på nett eller på stedet er rettet mot mellomnivå- til avanserte cybersecurity-profesjonelle som ønsker å øke sine ferdigheter innen AI-drevet trusseloppsporing og håndtering av hendelser.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Implementere avanserte AI-algoritmer for sanstids trusseloppsporing.
• Tilpasse AI-modeller for spesifikke cybersecurity-utfordringer.
• Utvikle automatiserte arbeidsflyter for trusselhåndtering.
• Sikre AI-drevne sikkerhetsverktøy mot motstandere.

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, live treningen (online eller på sted) er rettet mot tekniske deltakere med bakgrunn i maskinlæring som ønsker å optimalisere modeller for å oppdage komplekse mønstre i store datasett ved hjelp av AutoML-rammer.

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 (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere, maskinlæringsingeniører og datavisualiseringsforskere som ønsker å utnytte Stable Diffusion til å generere høykvalitetsbilder for en rekke bruksområder.

Innen slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene bak Stable Diffusion og hvordan den fungerer for bildegenerering.
• Bygge og trene Stable Diffusion-modeller for bildegenereringsoppgaver.
• Anvende Stable Diffusion i ulike bildegenereringssenarioer, slik som inpainting, outpainting og bilde-til-bilde-oversettelse.
• Optimalisere ytelse og stabilitet 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.

Dette 8-dagers program gir en fullstendig reise fra stærke Python engineering-grunnlag til avansert AI-systemdesign. Deltakerne utvikler disiplinerte kodepraksiser, behersker statistiske og dyp læring-metoder og bygger produktionsklare generative AI- og agentbaserte systemer. Fokuset ligger på pålittelighet, evaluering, sikkerhet og virkelighetsnær implementering, snarere enn bare eksperimentering.

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.

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 veiledede, live-kurs i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å anvende feature engineering-teknikker for å bedre prosessere data og oppnå bedre maskinlæringsmodeller.

Til slutt av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Sette opp en optimal utviklingsmiljø, inkludert alle nødvendige Python-pakker.
• Få viktige innsikter ved å analysere egenskapene til et datasett.
• Optimalisere maskinlæringsmodeller ved å tilpasse det rådataet selv.
• Rydde og transformere datasett for beredskap til maskinlæring.

Maskinlæring er en gren av kunstig intelligens hvor datamaskiner har evnen til å lære uten å være eksplisitt programmeret.

Dyp læring er et underfelt av maskinlæring som bruker metoder basert på læring av datareprresentasjoner og strukturer, for eksempel nevrale nettverk.

Python er et høynivåprogrammeringsspråk kjent for sin klare syntaks og kodelesbarhet.

I denne instruktørførte, liveopplæringen vil deltakerne lære hvordan de kan implementere dype læringmodeller for telekom med Python ved å gå gjennom opprettelsen av et dype læringkredittrisikomodell.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende begrepene ved dyp læring.
• Lære om anvendelsene og bruk av dyp læring i telekom.
• Bruke Python, Keras og TensorFlow til å opprette dype læringmodeller for telekom.
• Bygge deres eget dype læringkundeforlatningsprediksjonmodell ved hjelp av Python.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og praksis.
• Håndsom implementering i et live-lab-miljø.

Kursanpassningsmuligheter

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

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.

Dette kurset er for personer som allerede har bakgrunn innen datas handling og statistikk. Forklaringene er utformet enten som en påminnelse til de som allerede er kjent med konseptene, eller for å informere dem med et 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.

Dette instruktørførte, live-kurset i Norge (online eller plassert) er rettet mot ingeniører som ønsker å deploye maskinlæringslast til en AWS EC2 server.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurere Kubernetes, Kubeflow og andre nødvendige programvare på AWS.
• Bruk EKS (Elastic Kubernetes Service) for å forenkle initialiseringen av en Kubernetes-klynge på AWS.
• Opprette og deploye en Kubernetes-pipeline for automatisering og administrasjon av ML-modeller i produksjon.
• Trene og deploye TensorFlow-ML-modeller over flere GPUs og maskiner som kjører parallelt.
• Utnytte andre AWS-håndterte tjenester for å utvide en ML-applikasjon.

Dette instruktørførte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å distribuere maskinlæringoppgaver til Azure-clouden.

Etter denne treningen vil deltakerne kunne:

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 treningskurs er for personer som ønsker å anvende Maskinlæring i praktiske applikasjoner for teamet sitt.  Kurset vil ikke dykke ned i tekniske detaljer, men fokusere på grunnleggende konsepter og business/operasjonelle applikasjoner.

Målgruppe

1. Investorer og AI-entrepreneurar
2. Lederer og ingeniørar hvis selskap går inn i AI-sektoren
3. Business-analytikere & 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 treningen er for personer som ønsker å anvende grunnleggende maskinlærings-teknikker i praksis.

Målgruppe

Datavitenskapsfolk og statistikere som har noen erfaring med maskinlæring og kjenner til programmeringsspråket R. Kursets fokus ligger på de praktiske aspektene av data/modellforberedelse, utførelse, etteranalysen og visualisering. Målet er å gi en praksisrettet innføring i maskinlæring for deltakerne som ønsker å anvende metodene i arbeidet sitt.

Sektor-spesifikke eksempler brukes for å gjøre treningen relevant for målgruppen.

I denne instruktørledede, live opplæringen vil deltakerne lære å bruke iOS Machine Learning (ML) teknologi-stakk, mens de går gjennom opprettelsen og implementeringen av en iOS mobilapp.

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

• Opprette en mobilapp som kan behandle bildebehandling, tekstanalyse og talegjenkjenning
• Tilgå forhåndstrente ML-modeller for integrering i iOS-apper
• Opprette en egendefinert ML-modell
• Legge til Siri Voice-støtte i iOS-apper
• Forstå og bruke rammeverk som coreML, Vision, CoreGraphics og GamePlayKit
• Bruke språk og verktøy som Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda og Spyder

Målgruppe

• Utviklere

Kursform

• Delvis forelesning, delvis diskusjon, øvelser og mye praktisk øving

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.