Apache Airflow za nauku o podacima: Automatizacija mašinski učenih cevovoda Kurs za obuku

Ovo instruktorsko, uživo obučavanje u Srbija (onlajn ili na lokaciji) namenjeno je biolozima koji žele da razumeju kako AlphaFold funkcioniše i da koriste AlphaFold modele kao smernice u svojim eksperimentalnim studijama.

Krajem ovog obučavanja, učesnici će moći da:

• Razumeju osnovna načela AlphaFold-a.
• Nauče kako AlphaFold funkcioniše.
• Nauče kako da interpretiraju predikcije i rezultate AlphaFold-a.

Ova instruktorska obuka (uživo, online ili na lokaciji klijenta) u Srbija namenjena je učesnicima sa različitim nivomima znanja koji žele da iskoriste Google-ov AutoML platformu za izgradnju prilagođenih chatbotova za različite primene.

Nakon završetka ove obuke, učesnici će biti u mogućnosti da:

• Razumeju osnove razvoja chatbotova.
• Orišavaju se u Google Cloud Platformu i pristupe AutoML servisu.
• Pripreme podatke za obuku chatbot modela.
• Obuče i procene prilagođene chatbot modele koristeći AutoML.
• Implementiraju i integrišu chatbotove u različite platforme i kanale.
• Praćenjem i optimizacijom performansi chatbota vremenom.

Ova obuka koju vodi instruktor u Srbija (onlajn ili uživo) pruža uvod u oblast prepoznavanja obrazaca i mašinskog učenja. Bavi se praktičnim primenama u statistici, nauci o računarstvu, obradi signala, računalnom viziju, rudarenju podataka i bioinformatici.

Nakon završetka ove obuke, učesnici će moći da:

• Primene osnovne statičke metode u prepoznavanju obrazaca.
• Koriste ključne modele, kao što su neuronske mreže i metod jezgara, za analizu podataka.
• Implementiraju napredne tehnike za rešavanje složenih problema.
• Poboljšaju tačnost predviđanja kombinovanjem različitih modela.

Ova instruktorska, uživo obuka u Srbija (onlajn ili na lokaciji) namenjena je programerima, naučnicima podataka i AI praktičarima srednjeg nivoa znanja koji žele da iskoriste TensorFlow Lite za Edge AI aplikacije.

Na kraju ove obuke, učesnici će moći da:

• Razumeju osnove TensorFlow Litea i njegovu ulogu u Edge AI-u.
• Razviju i optimizuju AI modele pomoću TensorFlow Litea.
• Implementiraju TensorFlow Lite modele na različite edge uređaje.
• Korišćenje alata i tehnika za konverziju i optimizaciju modela.
• Implementiraju praktične Edge AI aplikacije koristeći TensorFlow Lite.

Ova obuka uživo sa instruktora u Srbija (online ili uživo na lokaciji) namenjena je developerima i naučnicima za podatke koji žele da grade, uspostave i upravljaju tokom rada mašinskog učenja na Kubernetes platformi.

Koncem ove obuke, učesnici će biti u stanju da:

• Instaliraju i konfigurisu Kubeflow u lokalnom okruženju (on-premise) i u oblaku.
• Grade, uspostave i upravljaju tokom rada ML zasnivaći se na Docker kontejnerima i Kubernetes platformi.
• Izvrše kompletne pipelajnove mašinskog učenja na različitim arhitekturama i облачним okruženjima.
• Iskoriste Kubeflow za pokretanje i upravljanje Jupyter notesbookovima.
• Grade opterećenja za obuku ML, podešavanje hiperparametara i serviranje preko više platformi.

Ova obuka uživo, pod vođstvom instruktora, u Srbija (online ili uživo na licu mesta), namenjena je analitičarima podataka srednjeg nivoa koji žele da nauče kako da koriste RapidMiner za procenu i projekciju vrednosti, kao i da iskorišćavaju analitička alata za predviđanje vremenskih serija.

Krajem ove obuke, učesnici će moći da:

• Nauče da primene CRISP-DM metodologiju, izaberu odgovarajuće algoritme mašinskog učenja i unaprede izgradnju i performanse modela.
• Koriste RapidMiner za procenu i projekciju vrednosti, kao i za primenu analitičkih alata za predviđanje vremenskih serija.

Ova live obuka koju vodi instruktor u Srbija (online ili na lokaciji) namenjena je profesionarima naprednog nivoa koji žele da istraže tehnike XAI najnovijeg standarda za modele dubokog učenja, sa fokusom na izgradnju interpreterabilnih AI sistema.

Nakon završetka ove obuke, učesnici će moći:

• Da razumeju izazove objašnjivosti u dubokom učenju.
• Da implementiraju napredne XAI tehnike za neuronske mreže.
• Da tumače odluke koje donose modeli dubokog učenja.
• Da procene kompromise između performansi i transparentnosti.