Os cursos de formação em direto Supervised Learning, online ou no local, orientados por um formador, demonstram, através de uma prática interactiva e prática, como utilizar técnicas de aprendizagem automática supervisionada para treinar modelos, fazer previsões e analisar padrões de dados de forma eficaz. A formação em direto online (também conhecida por "formação em direto remota") é realizada através de um ambiente de trabalho interativo e remoto. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado nas instalações do cliente no Curitiba ou nos centros de treinamento locais NobleProg no Curitiba. O treinamento Supervised Learning também é conhecido como treinamento supervisionado Machine Learning. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Curitiba - Corporate Evolution
Rua Comendador Araujo, 499 - 10º andar,, Curitiba, Brasil
O espaço de escritórios em Curitiba Corporate Evolution ocupa o 10º andar . A torre Curitiba Corporate Evolution está no afluente distrito de centro no coração da cidade cercada por centros comerciais e instalações.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (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 Curitiba (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de manutenção preditiva orientadas por IA na fabricação de semicondutores para aumentar a eficiência da produção e reduzir falhas inesperadas de equipamentos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implementar modelos de IA para prever falhas de equipamentos na fabricação de semicondutores.
Analise os dados de manutenção para identificar padrões e tendências indicativos de possíveis problemas.
Integre a manutenção preditiva orientada por IA nos fluxos de trabalho de fabricação existentes.
Reduzir o tempo de inatividade e os custos de manutenção através da gestão proativa de equipamentos.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam entender e aplicar tecnologias de IA na indústria de fabricação de semicondutores.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios básicos da IA e como eles se aplicam à fabricação de semicondutores.
Identificar áreas dentro da fabricação de semicondutores onde a IA pode ser efetivamente implementada.
Utilize ferramentas e técnicas de IA para melhorar a eficiência da produção e o controle de qualidade.
Implementar modelos básicos de IA para otimizar os processos de fabrico.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (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 em Curitiba (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 Curitiba (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.
This instructor-led, live training in Curitiba (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 Curitiba (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 Curitiba (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 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.
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.
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.
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