Optimizing AI Models for Edge Devices Training Cursus

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en software-ingenieurs die AdaBoost willen gebruiken om boosting-algoritmen voor machine learning te bouwen met Python.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Stel de benodigde ontwikkelomgeving in om te beginnen met het bouwen van machine learning-modellen met AdaBoost.
• Begrijp de aanpak van ensembleleren en hoe u adaptieve versterking kunt implementeren.
• Leer hoe u AdaBoost-modellen bouwt om machine learning-algoritmen te stimuleren in Python.
• Gebruik hyperparameterafstemming om de nauwkeurigheid en prestaties van AdaBoost-modellen te verbeteren.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is gericht op zowel datawetenschappers als minder technische personen die Auto-Keras willen gebruiken om het proces van het selecteren en optimaliseren van een machine learning-model te automatiseren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Automatiseer het proces van het trainen van zeer efficiënte machine learning-modellen.
• Zoek automatisch naar de beste parameters voor deep learning-modellen.
• Bouw zeer nauwkeurige machine learning-modellen.
• Gebruik de kracht van machine learning om echte zakelijke problemen op te lossen.

Deze live training in België (online of ter plaatse) onder leiding van een instructeur is bedoeld voor technische personen met een achtergrond in machine learning die de machine learning-modellen willen optimaliseren die worden gebruikt voor het detecteren van complexe patronen in big data.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en evalueer verschillende open source AutoML tools (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, enz.)
• Train machine learning-modellen van hoge kwaliteit.
• Los verschillende soorten gesuperviseerde machine learning-problemen efficiënt op.
• Schrijf alleen de benodigde code om het geautomatiseerde machine learning-proces te starten.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor deelnemers met verschillende expertiseniveaus die gebruik willen maken van het AutoML-platform van Google om op maat gemaakte chatbots te bouwen voor verschillende toepassingen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van de ontwikkeling van chatbots.
• Navigeer door het Google Cloud Platform en ga naar AutoML.
• Bereid gegevens voor op het trainen van chatbotmodellen.
• Train en evalueer aangepaste chatbotmodellen met behulp van AutoML.
• Implementeer en integreer chatbots in verschillende platforms en kanalen.
• Bewaak en optimaliseer de prestaties van chatbots in de loop van de tijd.

This instructor-led, live training in België (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.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en data-analisten die voorspellende modellen willen automatiseren, evalueren en beheren met behulp van de machine learning-mogelijkheden van DataRobot.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Laad datasets in DataRobot om gegevens te analyseren, te beoordelen en de kwaliteit te controleren.
• Bouw en train modellen om belangrijke variabelen te identificeren en voorspellingsdoelen te halen.
• Interpreteer modellen om waardevolle inzichten te creëren die nuttig zijn bij het nemen van zakelijke beslissingen.
• Bewaak en beheer modellen om geoptimaliseerde voorspellingsprestaties te behouden.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor beginnende tot gemiddelde data-analisten en datawetenschappers die Weka willen gebruiken om dataminingtaken uit te voeren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Weka.
• Begrijp de Weka omgeving en werkbank.
• Voer dataminingtaken uit met behulp van Weka.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers, data-analisten en ontwikkelaars die AutoML producten en functies willen verkennen om met minimale inspanning aangepaste ML-trainingsmodellen te maken en te implementeren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Verken de productlijn AutoML om verschillende services voor verschillende gegevenstypen te implementeren.
• Bereid gegevenssets voor en label ze om aangepaste ML-modellen te maken.
• Train en beheer modellen om nauwkeurige en eerlijke machine learning-modellen te produceren.
• Maak voorspellingen met behulp van getrainde modellen om te voldoen aan bedrijfsdoelstellingen en -behoeften.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Kubeflow on-premise en in de cloud met behulp van AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Bouw, implementeer en beheer ML-workflows op basis van Docker containers en Kubernetes.
• Voer volledige machine learning-pijplijnen uit op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
• Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks te maken en te beheren.
• Bouw ML-training, hyperparameterafstemming en het serveren van workloads op meerdere platforms.

Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die verder willen gaan dan het bouwen van ML-modellen en het creatie-, tracking- en implementatieproces van ML-modellen willen optimaliseren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer MLflow en gerelateerde ML-bibliotheken en -frameworks.
• Waardeer het belang van traceerbaarheid, reproduceerbaarheid en inzetbaarheid van een ML-model
• Implementeer ML-modellen in verschillende openbare clouds, platforms of on-premise servers.
• Schaal het ML-implementatieproces zodat meerdere gebruikers aan een project kunnen samenwerken.
• Zet een centraal register op om met ML-modellen te experimenteren, deze te reproduceren en te implementeren.

Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars die Google's ML Kit willen gebruiken om machine learning-modellen te bouwen die zijn geoptimaliseerd voor verwerking op mobiele apparaten.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Stel de benodigde ontwikkelomgeving in om te beginnen met het ontwikkelen van machine learning-functies voor mobiele apps.
• Integreer nieuwe machine learning-technologieën in Android en iOS apps met behulp van de ML Kit API's. 
• Verbeter en optimaliseer bestaande apps met behulp van de ML Kit SDK voor verwerking en implementatie op het apparaat.

Pattern Matching is een techniek die wordt gebruikt om gespecificeerde patronen in een afbeelding te lokaliseren. Het kan worden gebruikt om het bestaan van gespecificeerde kenmerken in een vastgelegd beeld te bepalen, bijvoorbeeld het verwachte label op een defect product in een fabriekslijn of de gespecificeerde afmetingen van een onderdeel. Het verschilt van "Pattern Recognition" (dat algemene patronen herkent op basis van grotere verzamelingen van verwante monsters) in die zin dat het specifiek dicteert waarnaar we op zoek zijn en ons vervolgens vertelt of het verwachte patroon bestaat of niet.

Vorm van de cursus

• Deze cursus introduceert de benaderingen, technologieën en algoritmen die worden gebruikt op het gebied van patroonherkenning zoals dat van toepassing is op Machine Vision.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en software-engineers die Random Forest willen gebruiken om machine learning-algoritmen voor grote datasets te bouwen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Stel de benodigde ontwikkelomgeving in om te beginnen met het bouwen van machine learning-modellen met Random forest.
• Begrijp de voordelen van Random Forest en hoe u het kunt implementeren om classificatie- en regressieproblemen op te lossen.
• Leer omgaan met grote datasets en het interpreteren van meerdere beslisbomen in Random Forest.
• Evalueer en optimaliseer de prestaties van machine learning-modellen door de hyperparameters af te stemmen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor data-analisten op gemiddeld niveau die willen leren hoe ze RapidMiner kunnen gebruiken om waarden te schatten en te projecteren en analytische tools willen gebruiken voor het voorspellen van tijdreeksen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Leer de CRISP-DM-methodologie toe te passen, selecteer de juiste machine learning-algoritmen en verbeter de modelconstructie en -prestaties.
• Gebruik RapidMiner om waarden te schatten en te projecteren, en gebruik analytische hulpmiddelen voor het voorspellen van tijdreeksen.

RapidMiner is een open source datawetenschapssoftwareplatform voor snelle prototyping en ontwikkeling van applicaties. Het omvat een geïntegreerde omgeving voor gegevensvoorbereiding, machine learning, deep learning, text mining en voorspellende analyses. 

In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze RapidMiner Studio kunnen gebruiken voor gegevensvoorbereiding, machine learning en implementatie van voorspellende modellen. 

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeren en configureren RapidMiner
• Gegevens voorbereiden en visualiseren met RapidMiner
• Machine learning-modellen valideren
• Mashup data en creëer voorspellende modellen
• Operationaliseren van predictive analytics binnen een bedrijfsproces
• Problemen oplossen en optimaliseren RapidMiner

Audiëntie

• Datawetenschappers
• Ingenieurs
• Ontwikkelaars

Vorm van de cursus

• Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening

Notitie

• Om een training op maat voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.