Os cursos de treinamento de aprendizado de máquina (ML) ao vivo on-line ou no local, conduzidos por instrutor, demonstram, por meio da prática prática, como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real em vários setores. Os cursos NobleProg ML abrangem diferentes linguagens e estruturas de programação, incluindo Python, linguagem R e Matlab. Os cursos de Aprendizado de Máquina são oferecidos para vários aplicativos do setor, incluindo Finanças, Bancos e Seguros, e abrangem os fundamentos do Aprendizado de Máquina, bem como abordagens mais avançadas, como Aprendizado Profundo. O treinamento de aprendizado de máquina está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo no local". O treinamento on-line ao vivo (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Maia ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Maia. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Hotel Central Parque
83, Av. Visc. de Barreiros 83, 4470-151 Maia, Maia, Portugal, 4470-151 Maia
Hotel Central Parque **** está localizado no centro da cidade da Maia, pela sua proximidade do Aeroporto Francisco Sá Carneiro, Zona Industrial da Maia, da Exponor Matosinhos, da estação do metro e das principais auto-estradas, torna-se o local ideal para a sua estadia.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam entender o conceito de modelos pré-treinados e aprender como aplicá-los para resolver problemas do mundo real sem construir modelos do zero.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o conceito e os benefícios dos modelos pré-treinados.
Explore várias arquiteturas de modelo pré-treinadas e seus casos de uso.
Ajuste fino de um modelo pré-treinado para tarefas específicas.
Implementar modelos pré-treinados em projetos simples de aprendizado de máquina.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam aprimorar seus conhecimentos sobre modelos de aprendizado de máquina, melhorar suas habilidades no ajuste de hiperparâmetros e aprender como implantar modelos efetivamente usando Go ogle Colab.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implementar modelos avançados de aprendizado de máquina usando estruturas populares como Scikit-learn e TensorFlow.
Otimizar o desempenho do modelo através do ajuste do hiperparâmetro.
Implantar modelos de aprendizado de máquina em aplicativos do mundo real usando Go ogle Colab.
Colaborar e gerir projectos de aprendizagem automática em grande escala no Google Colab.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a participantes com diferentes níveis de experiência que desejam aproveitar a plataforma Go ogle AutoML para criar chatbots personalizados para vários aplicativos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos do desenvolvimento do chatbot.
Navegar na Google Cloud Platform e acessar AutoML.
Prepare dados para treinar modelos de chatbot.
Treinar e avaliar modelos de chatbot personalizados usando AutoML.
Implementar e integrar chatbots em várias plataformas e canais.
Monitorizar e otimizar o desempenho do chatbot ao longo do tempo.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de IA de nível intermediário, engenheiros de aprendizado de máquina e arquitetos de sistema que desejam otimizar modelos de IA para implantação de borda.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entenda os desafios e os requisitos da implantação de modelos de IA em dispositivos de borda.
Aplique técnicas de compressão de modelo para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos de IA.
Utilize métodos de quantização para melhorar a eficiência do modelo no hardware de borda.
Implementar a poda e outras técnicas de otimização para melhorar o desempenho do modelo.
Implementar modelos de IA optimizados em vários dispositivos de ponta.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e entusiastas de tecnologia que desejam obter habilidades práticas na implantação de modelos de IA em dispositivos de ponta para vários aplicativos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entenda os princípios da Edge AI e seus benefícios.
Configure e configure o ambiente de computação de borda.
Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implantação de borda.
Implementar soluções práticas de IA em dispositivos de borda.
Avaliar e melhorar o desempenho de modelos implantados na borda.
Abordar considerações éticas e de segurança em aplicações de IA de ponta.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e profissionais de IA que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicativos Edge AI.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entenda os fundamentos do TensorFlow Lite e seu papel no Edge AI.
Desenvolver e otimizar modelos de IA usando TensorFlow Lite.
Implantar modelos TensorFlow Lite em vários dispositivos de borda.
Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
Implementar aplicativos práticos de IA de borda usando o TensorFlow Lite.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam dominar as tecnologias por trás de sistemas autônomos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Projetar e implementar modelos de IA para tomada de decisão autônoma.
Desenvolver algoritmos de controlo para a navegação autónoma e a prevenção de obstáculos.
Garantir a segurança e a fiabilidade dos sistemas autónomos alimentados por IA.
Integrar sistemas autónomos com robótica existente e estruturas de IA.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de IA para otimizar o gerenciamento de rendimento na fabricação de semicondutores.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Analisar dados de produção para identificar fatores que afetam as taxas de rendimento.
Implementar algoritmos de IA para melhorar os processos de gerenciamento de rendimento.
Otimize os parâmetros de produção para reduzir defeitos e melhorar os rendimentos.
Integrar o gerenciamento de rendimento orientado por IA nos fluxos de trabalho de produção existentes.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam aplicar técnicas de IA de ponta à automação de design de semicondutores, melhorando a eficiência, a precisão e a inovação no design e verificação de chips.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Aplicar técnicas avançadas de IA para otimizar os processos de design de semicondutores.
Integrar modelos de aprendizado de máquina em ferramentas EDA para verificação aprimorada de design.
Desenvolver soluções orientadas por IA para desafios complexos de design na fabricação de chips.
Aproveitar as redes neurais para melhorar a precisão e a velocidade da automatização do projeto.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam entender e aplicar técnicas de IA para otimizar os processos de fabricação de semicondutores.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender as metodologias de IA para otimização de processos na fabricação de chips.
Implementar modelos de IA para aumentar o rendimento e reduzir defeitos.
Analise os dados do processo para identificar os principais parâmetros de otimização.
Aplique técnicas de aprendizado de máquina para ajustar os processos de fabricação de semicondutores.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a participantes de nível intermediário que desejam automatizar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, incluindo treinamento de modelo, validação e implantação usando Apache Airflow.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar Apache Airflow para orquestração de fluxo de trabalho de aprendizado de máquina.
Automatizar tarefas de pré-processamento de dados, treinamento de modelos e validação.
Integrar o Airflow com estruturas e ferramentas de aprendizado de máquina.
Implantar modelos de aprendizado de máquina usando pipelines automatizados.
Monitorar e otimizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina na produção.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário a avançado, engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores de aprendizado profundo e especialistas em visão computacional que desejam expandir seus conhecimentos e habilidades em aprendizado profundo para geração de texto para imagem.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender arquiteturas e técnicas avançadas de aprendizado profundo para geração de texto para imagem.
Implementar modelos complexos e otimizações para síntese de imagens de alta qualidade.
Otimize o desempenho e a escalabilidade para grandes conjuntos de dados e modelos complexos.
Ajustar hiperparâmetros para melhor desempenho e generalização do modelo.
Integrar Stable Diffusion com outras estruturas e ferramentas de aprendizagem profunda
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de segurança cibernética de nível intermediário a avançado que desejam elevar suas habilidades em deteção de ameaças orientadas por IA e resposta a incidentes.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implemente algoritmos avançados de IA para deteção de ameaças em tempo real.
Personalize modelos de IA para desafios específicos de segurança cibernética.
Desenvolver fluxos de trabalho de automação para resposta a ameaças.
Proteja as ferramentas de segurança orientadas por IA contra ataques adversários.
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados de nível intermediário que desejam aplicar algoritmos de aprendizado de máquina com eficiência usando o ambiente Go ogle Colab.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar e navegar no Google Colab para projetos de aprendizado de máquina.
Compreender e aplicar vários algoritmos de aprendizado de máquina.
Use bibliotecas como o Scikit-learn para analisar e prever dados.
Implementar modelos de aprendizagem supervisionados e não supervisionados.
Otimizar e avaliar modelos de aprendizagem automática de forma eficaz.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de segurança cibernética de nível iniciante que desejam aprender como aproveitar a IA para melhorar os recursos de deteção e resposta a ameaças.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os aplicativos de IA na segurança cibernética.
Implementar algoritmos de IA para deteção de ameaças.
Automatize a resposta a incidentes com ferramentas de IA.
Integrar a IA na infraestrutura de segurança cibernética existente.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a analistas de dados de nível iniciante a intermediário e cientistas de dados que desejam usar Weka para executar tarefas de mineração de dados.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar Weka.
Compreender o ambiente e o workbench do Weka.
Executar tarefas de mineração de dados usando Weka.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a analistas de dados de nível intermediário que desejam aprender como usar RapidMiner para estimar e projetar valores e utilizar ferramentas analíticas para previsão de séries temporais.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Aprender a aplicar a metodologia CRISP-DM, selecionar algoritmos de aprendizagem automática adequados e melhorar a construção e o desempenho do modelo.
Utilizar RapidMiner para estimar e projetar valores, e utilizar ferramentas analíticas para a previsão de séries temporais.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores de visão computacional que desejam aproveitar o Stable Diffusion para gerar imagens de alta qualidade para uma variedade de casos de uso.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios de Stable Diffusion e como ele funciona para a geração de imagens.
Construir e treinar modelos Stable Diffusion para tarefas de geração de imagens.
Aplicar Stable Diffusion a vários cenários de geração de imagens, como inpainting, outpainting e tradução de imagem para imagem.
Otimizar o desempenho e a estabilidade dos modelos Stable Diffusion.
O objetivo deste curso é fornecer uma competência básica na aplicação de métodos Machine Learning na prática. Através do uso do Python linguagem de programação e suas várias bibliotecas, e com base em uma série de exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes de Machine Learning, como tomar decisões de modelagem de dados, interpretar as saídas dos algoritmos e validar os resultados.
Nosso objetivo é dar-lhe as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de forma confiável e evitar os problemas comuns das aplicações Data Science.
o objetivo deste curso é fornecer proficiência geral na aplicação de métodos de aprendizado de máquina na prática. Através do uso da linguagem de programação Python e suas várias bibliotecas, e com base em uma infinidade de exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes do aprendizado de máquina, como fazer decisões de modelagem de dados, interpretar o saídas dos algoritmos e validar os resultados.
nosso objetivo é dar a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de aprendizado de máquina com confiança e evitar as armadilhas comuns de aplicações de data Sciences.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar AdaBoost para criar algoritmos de reforço para aprendizado de máquina com Python.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a construir modelos de aprendizado de máquina com AdaBoost.
Compreender a abordagem de aprendizagem de conjunto e como implementar o reforço adaptativo.
Aprender a construir modelos AdaBoost para impulsionar algoritmos de aprendizado de máquina em Python.
Utilizar a afinação de hiperparâmetros para aumentar a precisão e o desempenho dos modelos AdaBoost.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, bem como a pessoas menos técnicas que desejam usar Auto-Keras para automatizar o processo de seleção e otimização de um modelo de aprendizado de máquina.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Automatizar o processo de treinamento de modelos de aprendizado de máquina altamente eficientes.
Procurar automaticamente os melhores parâmetros para modelos de aprendizagem profunda.
Crie modelos de aprendizado de máquina altamente precisos.
Use o poder do aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios do mundo real.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a pessoas técnicas com experiência em aprendizado de máquina que desejam otimizar os modelos de aprendizado de máquina usados para detetar padrões complexos em big data.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e avaliar várias ferramentas de código aberto AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etc.)
Treinar modelos de aprendizagem automática de alta qualidade.
Resolver eficazmente diferentes tipos de problemas de aprendizagem automática supervisionada.
Escrever apenas o código necessário para iniciar o processo de aprendizagem automática de máquinas.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores e desenvolvedores que desejam usar Chainer para construir e treinar redes neurais em Python, tornando o código fácil de depurar.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a desenvolver modelos de redes neurais.
Definir e implementar modelos de redes neurais usando um código fonte compreensível.
Execute exemplos e modifique os algoritmos existentes para otimizar os modelos de treinamento de aprendizado profundo, aproveitando GPU s para alto desempenho.
This instructor-led, live training in Maia (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.
By the end of this training, participants will be able to:
Apply core statistical methods to pattern recognition.
Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
Implement advanced techniques for complex problem-solving.
Improve prediction accuracy by combining different models.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e analistas de dados que desejam automatizar, avaliar e gerenciar modelos preditivos usando os recursos de aprendizado de máquina da DataRobot.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Carregar conjuntos de dados em DataRobot para analisar, avaliar e verificar a qualidade dos dados.
Construir e treinar modelos para identificar variáveis importantes e atingir metas de previsão.
Interpretar modelos para criar insights valiosos que são úteis na tomada de decisões de negócios.
Monitorizar e gerir modelos para manter um desempenho de previsão optimizado.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam aplicar técnicas de engenharia de recursos para processar melhor os dados e obter melhores modelos de aprendizado de máquina.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Configurar um ambiente de desenvolvimento ideal, incluindo todos os pacotes Python necessários.
Obter insights importantes analisando os recursos de um conjunto de dados.
Otimizar modelos de aprendizado de máquina por meio da adaptação dos próprios dados brutos.
Limpar e transformar conjuntos de dados em preparação para o aprendizado de máquina.
A aprendizagem automática é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados.
A aprendizagem profunda é um subcampo da aprendizagem automática que utiliza métodos baseados na aprendizagem de representações e estruturas de dados, como as redes neuronais.
A linguagem de programação de alto nível Python é famosa pela sua sintaxe clara e legibilidade do código.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações usando Python à medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizado profundo.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais de aprendizagem profunda.
Aprenda os aplicativos e usos do aprendizado profundo em telecomunicações.
Use Python, Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações.
Construir seu próprio modelo de previsão de churn de clientes de aprendizado profundo usando Python.
Formato do curso
Palestra interativa e discussão.
Muitos exercícios e prática.
Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, analistas de dados e desenvolvedores que desejam explorar AutoML produtos e recursos para criar e implantar modelos de treinamento de ML personalizados com o mínimo de esforço.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Explorar a linha de produtos AutoML para implementar diferentes serviços para vários tipos de dados.
Preparar e rotular conjuntos de dados para criar modelos ML personalizados.
Treinar e gerenciar modelos para produzir modelos de aprendizado de máquina precisos e justos.
Fazer previsões usando modelos treinados para atender aos objetivos e necessidades de negócios.
Este curso destina-se a pessoas que já têm conhecimentos de ciência de dados e estatística. As explicações apresentadas destinam-se a relembrar aqueles que já estão familiarizados com os conceitos ou a informar aqueles que têm uma formação adequada.
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem usando o AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
Executar pipelines de aprendizagem automática completos em diversas arquitecturas e ambientes de nuvem.
Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem.
Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning em um servidor AWS EC2.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários na AWS.
Use o EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes na AWS.
Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning na nuvem do Azure.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
Use o Serviço de Kubernetes do Azure (AKS) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam usar o aprendizado de máquina em Mathematica para análise de dados.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Criar e treinar modelos de aprendizagem automática.
Importar e preparar dados para aprendizado de máquina.
Separar dados de treinamento de dados de teste.
Explorar aplicações de aprendizagem profunda e redes neurais na análise de dados.
Machine Learning é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. A linguagem de programação Python é famosa pela sua sintaxe clara e legibilidade. Oferece uma excelente coleção de bibliotecas e técnicas bem testadas para o desenvolvimento de aplicações de aprendizagem automática.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real no setor bancário.
Os participantes aprendem primeiro os princípios-chave e, em seguida, colocam seus conhecimentos em prática, construindo seus próprios modelos de aprendizado de máquina e usando-os para concluir uma série de projetos de equipe.
Público-alvo
Programadores
Cientistas de dados
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios e muita prática prática
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (online ou no local) é destinado a pessoas técnicas que desejam aprender como implementar uma estratégia de aprendizado de máquina enquanto maximizam o uso de big data.
No final desta formação, os participantes irão
Compreender a evolução e as tendências do aprendizado de máquina.
Saber como o aprendizado de máquina está sendo usado em diferentes setores.
Familiarizar-se com as ferramentas, habilidades e serviços disponíveis para implementar o aprendizado de máquina em uma organização.
Compreender como o aprendizado de máquina pode ser usado para aprimorar a mineração e a análise de dados.
Saiba o que é um backend intermediário de dados e como ele está sendo usado pelas empresas.
Entenda o papel que o big data e os aplicativos inteligentes estão desempenhando em todos os setores.
Este curso de treinamento é para pessoas que gostariam de aplicar Machine Learning em aplicações práticas para sua equipe. O treinamento não vai mergulhar em tecnicidades e girar em torno de conceitos básicos e aplicações comerciais / operacionais do mesmo.
Público-alvo
Investidores e empresários de IA
Gerentes e Engenheiros cuja empresa está se aventurando no espaço da IA
A aprendizagem automática é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. A linguagem de programação Python é famosa pela sua sintaxe clara e legibilidade. Oferece uma excelente coleção de bibliotecas e técnicas bem testadas para o desenvolvimento de aplicações de aprendizagem automática.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real no setor financeiro.
Os participantes aprendem primeiro os princípios-chave e, em seguida, colocam seus conhecimentos em prática, construindo seus próprios modelos de aprendizado de máquina e usando-os para concluir uma série de projetos de equipe.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais no aprendizado de máquina
Aprender as aplicações e usos do aprendizado de máquina em finanças
Desenvolver sua própria estratégia de negociação algorítmica usando aprendizado de máquina com Python
Público-alvo
Programadores
Cientistas de dados
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam ir além da construção de modelos de ML e otimizar o processo de criação, rastreamento e implantação de modelos de ML.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar MLflow e bibliotecas e estruturas de ML relacionadas.
Apreciar a importância da rastreabilidade, reprodutibilidade e implantação de um modelo de ML
Implantar modelos de ML em diferentes nuvens públicas, plataformas ou servidores locais.
Dimensionar o processo de implementação de ML para acomodar vários utilizadores que colaboram num projeto.
Criar um registo central para experimentar, reproduzir e implementar modelos de ML.
O objetivo deste curso é fornecer uma proficiência básica na aplicação de métodos de Machine Learning na prática. Com o uso da linguagem de programação Scala e suas diversas bibliotecas, e com base em vários exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes do Machine Learning , como tomar decisões de modelagem de dados, interpretar as saídas dos algoritmos e validar os resultados.
Nosso objetivo é fornecer a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas Machine Learning confiança e evitar as armadilhas comuns dos aplicativos da Data Science .
Este curso de treinamento é para pessoas que gostariam de aplicar técnicas básicas de Machine Learning em aplicações práticas.
Público
Cientistas de dados e estatísticos que têm alguma familiaridade com o aprendizado de máquina e sabem como programar R. A ênfase deste curso é nos aspectos práticos da preparação de dados / modelos, execução, análise post hoc e visualização. O objetivo é fornecer uma introdução prática ao aprendizado de máquina aos participantes interessados em aplicar os métodos no trabalho.
Exemplos específicos do setor são usados para tornar o treinamento relevante para o público.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como usar a pilha de tecnologia iOS Machine Learning (ML) à medida que avançam na criação e implantação de um aplicativo móvel iOS.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Criar um aplicativo móvel capaz de processamento de imagem, análise de texto e reconhecimento de fala
Modelos de ML Access pré-treinados para integração em iOS aplicações
Criar um modelo ML personalizado
Adicionar suporte de voz Siri a iOS aplicações
Compreender e utilizar estruturas como o coreML, Vision, CoreGraphics e GamePlayKit
Utilizar linguagens e ferramentas como Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda e Spyder
Público
Programadores
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar o Go ogle ML Kit para criar modelos de aprendizado de máquina otimizados para processamento em dispositivos móveis.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a desenvolver recursos de aprendizado de máquina para aplicativos móveis.
Integrar novas tecnologias de aprendizado de máquina em aplicativos Android e iOS usando as APIs ML Kit.
Melhorar e otimizar as aplicações existentes utilizando o ML Kit SDK para processamento e implementação no dispositivo.
Esta sessão de treinamento baseada em sala de aula explorará técnicas de aprendizado de máquina, com exemplos baseados em computador e exercícios de solução de casos de estudo usando um programa relevante .
Este curso introduz métodos de aprendizagem automática em aplicações de robótica.
Trata-se de uma visão geral dos métodos existentes, motivações e ideias principais no contexto do reconhecimento de padrões.
Após um breve enquadramento teórico, os participantes efectuarão exercícios simples utilizando software de código aberto (normalmente R) ou qualquer outro software popular.
Pattern Matching é uma técnica utilizada para localizar padrões específicos numa imagem. Pode ser utilizada para determinar a existência de caraterísticas específicas numa imagem capturada, por exemplo, a etiqueta esperada num produto defeituoso numa linha de produção ou as dimensões especificadas de um componente. É diferente de "Pattern Recognition" (que reconhece padrões gerais com base em colecções maiores de amostras relacionadas) na medida em que dita especificamente o que estamos à procura e depois diz-nos se o padrão esperado existe ou não.
Formato do curso
Este curso apresenta as abordagens, tecnologias e algoritmos utilizados no campo da correspondência de padrões, uma vez que se aplica a Machine Vision.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar Random Forest para criar algoritmos de aprendizado de máquina para grandes conjuntos de dados.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a construir modelos de aprendizado de máquina com Random forest.
Compreender as vantagens de Random Forest e como implementá-lo para resolver problemas de classificação e regressão.
Aprender a lidar com grandes conjuntos de dados e a interpretar múltiplas árvores de decisão em Random Forest.
Avaliar e otimizar o desempenho do modelo de aprendizagem automática através da afinação dos hiperparâmetros.
RapidMiner é uma plataforma de software de ciência de dados de fonte aberta para prototipagem e desenvolvimento rápidos de aplicações. Ele inclui um ambiente integrado para preparação de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, mineração de texto e análise preditiva.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como usar o RapidMiner Studio para preparação de dados, aprendizado de máquina e implantação de modelo preditivo.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar RapidMiner
Preparar e visualizar dados com RapidMiner
Validar modelos de aprendizado de máquina
Mashup dados e criar modelos preditivos
Operacionalizar a análise preditiva em um processo de negócios
Resolver problemas e otimizar RapidMiner
Público-alvo
Cientistas de dados
Engenheiros
Desenvolvedores
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Nota
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam escrever, carregar e executar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos incorporados muito pequenos.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Instalar TensorFlow Lite.
Carregar modelos de aprendizado de máquina em um dispositivo incorporado para permitir que ele detecte fala, classifique imagens, etc.
Adicionar IA a dispositivos de hardware sem depender de conetividade de rede.
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Curso - Machine Learning with Python – 4 Days
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Curso - Kubeflow
The enthusiasm to the topic. The examples he made an he explained it very well. Sympatic. A little to detailed for beginners. For managers, it could be more abstract in fewer days. But it was designed to fit and we had a good alignment in advance.
Benedikt Chiandetti - HDI Deutschland Bancassurance Kundenservice GmbH
Curso - Machine Learning Concepts for Entrepreneurs and Managers
The trainer explained the content well and was engaging throughout. He stopped to ask questions and let us come to our own solutions in some practical sessions. He also tailored the course well for our needs.
Robert Baker
Curso - Deep Learning with TensorFlow 2.0
Convolution filter
Francesco Ferrara
Curso - Introduction to Machine Learning
Tomasz really know the information well and the course was well paced.
Raju Krishnamurthy - Google
Curso - TensorFlow Extended (TFX)
Organization, adhering to the proposed agenda, the trainer's vast knowledge in this subject
Ali Kattan - TWPI
Curso - Natural Language Processing with TensorFlow
The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Curso - Applied AI from Scratch in Python
I liked the lab exercises.
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Curso - Machine Learning
In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.
Sacha Nandlall
Curso - Python for Advanced Machine Learning
Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
Paul Lee
Curso - TensorFlow for Image Recognition
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Curso - Neural Network in R
We have gotten a lot more insight in to the subject matter. Some nice discussion were made with some real subjects within our company.
Sebastiaan Holman
Curso - Machine Learning and Deep Learning
The global overview of deep learning.
Bruno Charbonnier
Curso - Advanced Deep Learning
The topic is very interesting.
Wojciech Baranowski
Curso - Introduction to Deep Learning
Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Curso - Introduction to the use of neural networks
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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