Machine Learning Kurs i Oslo

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (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 Oslo (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 Oslo (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 Oslo (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.

Dette instruktørdrevne, live-løpet i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot AI-ingeniører og datavitenskapsfolk på avansert nivå med mellom- til avansert erfaring som ønsker å forbedre ytelsen til DeepSeek-modeller, minimere forsinkelser og effektivt utplassere AI-løsninger ved hjelp av moderne MLOps-praksis.

Etter dette opplæringsprogrammet vil deltakerne kunne:

• Optimalisere DeepSeek-modeller for effektivitet, nøyaktighet og skalerbarhet.
• Implementere beste praksis for MLOps og modellversjonshåndtering.
• Utplassere DeepSeek-modeller i sky- og lokalt infrastruktur.
• Overvåke, vedlikeholde og skalere AI-løsninger effektivt.

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, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere, datavitere og AI-praktikere som ønsker å utnyttet TensorFlow Lite for Edge AI-applikasjoner.

Etter denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for TensorFlow Lite og dens rolle i Edge AI.
• Utvikke og optimalisere AI-modeller ved hjelp av TensorFlow Lite.
• Implementere TensorFlow Lite-modeller på forskjellige kantenheter.
• Bruk verktøy og teknikker for modellkonvertering og optimalisering.
• Implementere praktiske Edge AI-applikasjoner ved hjelp av TensorFlow Lite.

Denne instruktørledede, liveopplæringskurset i Oslo (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-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot avanserte profesjonelle som ønsker å dyppe seg dypere inn i datavisjon og utforske TensorFlows kapasiteter for å utvikle sofistikerte visjonsmodeller ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Bygge og trene konvolusjonelle nevrale nettverk (CNNs) ved hjelp av TensorFlow.
• Bruke Google Colab for skalerbar og effektiv skybasert modellutvikling.
• Implementere bildeforarbeidingsmetoder for datavisjonstider.
• Sette i drift datavisjonsmodeller for virkelige anvendelser.
• Bruke overføringsslur for å forbedre ytelsen på CNN-modeller.
• Visualisere og tolke resultater fra bildeklassifiseringsmodeller.

Denne instruktørbaserte, live-utdanningen i Oslo (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 Oslo (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 Oslo (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, levende opplæringskurs i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåprofesjonelle som ønsker å bruke AI-drevne forutsigbare vedlikeholdsmetoder i halvlederproduksjon for å øke produktivitet og redusere uventede maskinfeil.

Ved avslutningen av dette kurset vil deltakerne være i stand til:

• Implementere AI-modeller for å forutsi maskinfeil i halvlederproduksjon.
• Analysere vedlikeholdsdata for å identifisere mønster og trender som indikerer potensielle problemer.
• Integrere AI-drevne forutsigbare vedlikeholdsmetoder i eksisterende produksjonsstrømninger.
• Redusere nedetid og vedlikeholdskostnader ved å forebygge maskinfeil.

Denne instruktørlede, live opplæring i Oslo (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-opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivådataforskerne og utviklere som ønsker å forstå og bruke dyp læringsteknikker ved hjelp av Google Colab-miljøet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Oppsette og navigere Google Colab for dyplæringprosjekter.
• Forstå grunnleggende prinsipper om neuronnettverk.
• Implementere dyplæringmodeller med TensorFlow.
• Trenne og vurdere dyplæringmodeller.
• Bruke avanserte funksjoner i TensorFlow for dyplæring.

Denne instruktørledede, live opplæring i Oslo (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 Oslo (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-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å utforske state-of-the-art XAI-teknikker for dyplæringsmodeller, med fokus på å bygge tolkbare AI-systemer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå utfordringene med forklarbarhet i dyp læring.
• Implementer avanserte XAI-teknikker for nevrale nettverk.
• Tolke avgjørelser tatt av dyplæringsmodeller.
• Vurder avveiningene mellom ytelse og åpenhet.

Denne instruktørledede, levende opplæring på Oslo (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere innen fagfeltet som ønsker å forstå og anvende AI-teknologier innen halvlederproduksjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende prinsippene for AI og hvordan de anvendes i halvlederproduksjon.
• Identifisere områder innen halvlederproduksjon hvor AI kan implementeres effektivt.
• Bruke AI-verktøy og teknikker for å forbedre produksjonseffektivitet og kvalitetskontroll.
• Implementere grunnleggende AI-modeller for å optimalisere produksjonsprosesser.

Docker er et containeriseringstiltak brukt til å bygge gjentakelige, transportable og skalerbare miljøer for ML-systemer.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot tekniske profesjonelle med mellom- til høy nivå som ønsker å containerisere og operasjonalisere fullstendige ML-pipliner ved hjelp av Docker.

Etter fullført trening vil deltakerne kunne:

• Containerisere ML-trening, validering og inferens arbeidsbyrder.
• Designe og orchestrate end-to-end ML-pipliner ved hjelp av Docker og tilhørende verktøy.
• Implementere versjonskontroll, gjentakelighet og CI/CD for ML-komponenter.
• Drikkje, overvåke og skala ML-tjenester i containeriserte miljøer.

Kursformat

• Interaktive forelesninger støttet av praktiske demonstrasjoner.
• Håndig øvelser fokusert på å bygge reelle ML-pipelinekomponenter.
• Live-lab implementering for end-to-end containeriserte arbeidsflyter.

Kursanpassningsmuligheter

• For anpasset trening justert til spesifikke ML-infrastrukturbehov, vennligst kontakt oss for å diskutere alternativer.

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 Oslo (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 Oslo (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-opplæringen i <lok> (online eller på stedet) er rettet mot biologer som ønsker å forstå hvordan AlphaFold fungerer og bruke AlphaFold-modeller som veiledning i deres eksperimentelle studier.

Et sluttføringen av denne opplæringen, deltakerne vil være i stand til å:

• Forstå de grunnleggende prinsippene bak AlphaFold.
• Lære hvordan AlphaFold fungerer.
• Lære hvordan man tolker AlphaFold-prediksjoner og resultater.

Denne veiledningsbaserte, live-kursene i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot begynner-til-mellomnivå utviklere og datavitenskapsfolk som ønsker å lære grunnleggende om LightGBM og utforske avanserte teknikker.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere LightGBM.
• Forstå teorien bak gradient boosting og beslutningstrær algoritmer
• Bruke LightGBM for grunnleggende og avanserte maskinlæringsoppgaver.
• Implementere avansede teknikker som feateering, hyperparameter tuning, og modellinterpretasjon.
• Integrere LightGBM med andre maskinlæringsrammeverk.
• Felsøke vanlige problemer i LightGBM.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (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 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.

Kurs i anvendt AI fra bunnen av i Python utstyrer programvareutviklere og dataanalytikere med grunnleggende teknikker for å bygge maskinlæringsløsninger fra grunnen av ved hjelp av Python. Omhandler grunnleggende prinsipper for veiledet læring (klassifisering og regresjon), ulvetet læring (klustering og unormalitetsdeteksjon) avanserte neuronettverksarkitekturer. Gjennomgår dokumenterte metoder for bruk av scikit-learn, Apache Spark MLlib og Jupyter-notbøker i praktisk AI-utvikling. Hjelper fagfolk med å implementere praktiske ML-modeller, evaluere algoritmenes begrensninger og gjennomføre anvendte prosjekter for å løse virkelige problemer.

Deep Reinforcement Learning (DRL) kombinerer prinsipper for forsterkende læring med dypelæringsarkitekturer for å la agenter ta beslutninger gjennom interaksjon med sine omgivelser. Det ligger til grunn for mange moderne AI-fremskritt som selvkjørende kjøretøy, robotstyring, algoritmisk handel og adaptive anbefalingssystemer. DRL lar en kunstig agent lære strategier, optimalisere politikker og ta autonome beslutninger basert på prøve og feil ved bruk av belønningsbasert læring.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåutviklere og datasientister som ønsker å lære og bruke Deep Reinforcement Learning-teknikker til å bygge intelligente agenter som kan ta autonome beslutninger i komplekse miljøer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå teoretiske grunnlag og matematiske prinsipper for forsterkende læring.


• Implementere viktige RL-algoritmer, inkludert Q-Learning, Policy Gradients og Actor-Critic-metoder.


• Bygge og trene Deep Reinforcement Learning-agenter ved bruk av TensorFlow eller PyTorch.


• Bruk DRL på virkelige applikasjoner som spill, robotikk og beslutningsoptimalisering.


• Feilsøke, visualisere og optimalisere treningsyten ved bruk av moderne verktøy.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og veiledet diskusjon.


• Hender på øvelser og praktiske implementasjoner.


• Live kode demonstrasjoner og prosjektbaserte applikasjoner.

Tilpasningsmuligheter for kurs

• For å be om en tilpasset versjon av dette kurset (for eksempel ved bruk av PyTorch i stedet for TensorFlow), ta kontakt med oss for å avtale.

Utforskning av KI-fundamentene viser hvordan intelligent teknologi former digital strategi, automatisering og beslutningstaking i virksomhetsdrift. Undersøker grunnleggende konsepter som spenner over KI-historie, problemløsingsrammeverk, kunnskapsreprersentasjon, usikker resonnement og maskinlæringsparadigmer i sammenheng med kommunikasjon, persepsjon og autonom handling. Veileder ledere og arkitekter i å vurdere muligheter for KI-drevet transformasjon, analysere trendene i ny teknologi og integrere praktiske intelligente løsninger for å akselerere forretningsagilitet.

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 kurset dekker AI (emphasizing Machine Learning og Deep Learning) i Automotive Industri. Det bidrar til å bestemme hvilken teknologi som kan (potentielt) brukes i flere situasjoner i en bil: fra enkel automatisering, bildeoppdagelse til selvstendig beslutningstaking.

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.

Artificial Neural Network er en beregningsdatamodell som brukes i utviklingen av Artificial Intelligence (AI) systemer som er i stand til å utføre "intelligente" oppgaver. Neural Networks brukes ofte i Machine Learning (ML) applikasjoner, som i seg selv er en implementering av AI. Deep Learning er en undergruppe av ML.

Styrk datafaglige kompetanser med dette omfattende maskinlæringskurs som dekker kjernedataalgoritmer, inkludert Naive Bayes, beslutningstrær, neurale nettverk, støttende vektormaskiner og klusteringsteknikker. Skaff deg praktisk erfaring med teoretiske grunnlag og anvendelse ved hjelp av eksempler fra virkeligheten. Kurset er ideelt for dataanalitikere, programvareingeniører, AI-entusiaster og bransjeeksperter som ønsker å implementere maskinlæringsløsninger. Du vil mestre klassifiseringsprestationsmål, kryssvalidering, bias-varians-handelen og grunnleggende dyplæring for å bygge robuste prediktive modeller.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot forskere og utviklere som ønsker å bruke Chainer til å bygge og trene nevrale nettverk i Python samtidig som koden er enkel å feilsøke.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å utvikle nevrale nettverksmodeller.
• Definer og implementer nevrale nettverksmodeller ved å bruke en forståelig kildekode.
• Utfør eksempler og modifiser eksisterende algoritmer for å optimalisere treningsmodeller for dyp læring mens du utnytter GPUer for høy ytelse.

Denne instruktørledede, live opplæring i Oslo (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 Oslo (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å bruke TensorFlow til å analysere potensielle svindeldata.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Opprette en modell for svindeldeteksjon i Python og TensorFlow.
• Bygge lineære regresjoner og lineære regresjonsmodeller for å forutsi svindel.
• Utvikle en ende-til-ende AI-applikasjon for å analysere svindeldata.

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.

Dette instruktørledede, live kurset i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot utviklere eller datasikere som ønsker å bruke Horovod til å kjøre distribuert dyp lærings trening og skalere det til å kjøre på tvers av flere GPU-er parallelt.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Sette opp nødvendig utviklingsmiljø for å starte dyp lærings trening.
• Installere og konfigurere Horovod for å trene modeller med TensorFlow, Keras, PyTorch og Apache MXNet.
• Skalere dyp lærings trening med Horovod for å kjøre på flere GPU-er.

Dette praktiske, instruktør-ledede kurset er designet som en naturlig oppfølging av kurset Python for Dataanalyse.

Det introduserer deltakerne for de grunnleggende begrepene innen maskinlæring og viser hvordan disse kan anvendes direkte i dataanalyseoppgaver som predikering, klassifisering og segmentering.

Fokus er på å forstå hvordan maskinlæring fungerer i praksis, ved hjelp av kjente verktøy som Python, Pandas og Jupyter Notebook, uten behov for avansert matematisk bakgrunn.

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.

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, 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.

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.

Dette instruktørledede, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og datavitenskapsfolk som ønsker å bruke TensorFlow 2.x for å bygge predikterer, klassifiserere, generative modeller, nevrale nettverk og så videre.

Avslutningen på denne treningen vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere TensorFlow 2.x.
• Føre inn fordelene ved TensorFlow 2.x i forhold til tidligere versjoner.
• Bygge dyp læring modeller.
• Implementere en avansert bildeklassifiserer.
• Distribuere et dyp læring modell til skyen, mobil og IoT-enheter.

Dette kurset begynner med å gi deg konseptuell kunnskap om nevrale nettverk og generelt i maskinlæringsalgoritmer, dyp læring (algoritmer og anvendelser).

Del 1 (40%) av dette treningen fokuserer mer på grunnleggende kunnskaper, men vil hjelpe deg med å velge riktig teknologi: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

Del 2 (20%) av denne treningen introducerer Theano - en Python-bibliotek som gjør det enkelt å skrive dype læring-modeller.

Del 3 (40%) av treningen vil være sterkt basert på TensorFlow - API for Google's open source programvarebibliotek for Dyp Læring. Eksemplene og praktiske øvelser vil alle være utført i TensorFlow.

Målgruppe

Dette kurset er ment for ingeniører som ønsker å bruke TensorFlow i sine dype læring-prosjekter

Etter fullført kurs vil deltakerne:

• ha en godt forståelse av dype nevrale nettverk (DNN), CNN og RNN
• forstå TensorFlow's struktur og distribueringsmekanismer
• kunne utføre installasjons-, produksjonsmiljø- og arkitekturaufgaben samt konfigurasjon
• kunne vurdere koden kvalitet, utføre feilsøking, overvåkning
• kunne implementere avanserte produksjonsoppgaver som trening av modeller, bygging av grafer og logging