Automatiseren van Pipelines met Apache Airflow Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op datawetenschappers en software-ontwikkelaars die AdaBoost willen gebruiken om boosting-algoritmen te bouwen voor machine learning met Python.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De noodzakelijke ontwikkelomgeving instellen om te beginnen met het bouwen van machine learning modellen met AdaBoost.
• Het ensemble learning benadering begrijpen en het implementeren van adaptieve boosting.
• Leren hoe AdaBoost modellen te bouwen om machine learning algoritmen in Python te verbeteren.
• Hyperparameter tuning gebruiken om de nauwkeurigheid en prestaties van AdaBoost modellen te verhogen.

Deze cursus omvat AI (emphasizing Machine Learning en Deep Learning) in Automotive Industrie. Het helpt om te bepalen welke technologie (potentieel) kan worden gebruikt in meerdere situaties in een auto: van eenvoudige automatisering, beeldrecognitie tot autonome besluitvorming.

Door de basisprincipes van kunstmatige intelligentie te onderzoeken, wordt duidelijk hoe intelligente technologie de digitale strategie, automatisering en besluitvorming in bedrijfsprocessen transformeert. Het belicht kernconcepten die reiken van de geschiedenis van AI, probleemoplossingskaders en kennisrepresentatie tot onzeker redeneren en machine learning-paradigma's, evenals communicatie, perceptie en autonoom handelen. Het stelt directeuren en architecten in staat om kansen voor AI-gedreven transformatie te evalueren, trends in opkomende technologieën te beoordelen en praktische intelligente oplossingen te integreren om de bedrijfsagiliteit te versnellen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die het Anaconda-ecosysteem willen gebruiken om pakketten en workflows voor gegevensanalyse vast te leggen, te beheren en te implementeren in één enkel platform.

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

• Installeer en configureer Anaconda componenten en bibliotheken.
• Begrijp de kernconcepten, kenmerken en voordelen van Anaconda.
• Beheer pakketten, omgevingen en kanalen met behulp van Anaconda Navigator.
• Gebruik Conda-, R- en Python-pakketten voor datawetenschap en machine learning.
• Maak kennis met enkele praktische use cases en technieken voor het beheren van meerdere data-omgevingen.

Kunstmatig neuraal netwerk is een computationeel gegevensmodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) systemen die in staat zijn om "intelligente" taken uit te voeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (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.

Deze door een instructeur geleide live training op Nederland (online of op locatie) biedt een introductie in het gebied van patroonherkenning en machine learning. Het raakt aan praktische toepassingen in statistiek, informatica, signaalverwerking, computervisie, datamining en bio-informatiek.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Kernstatistische methoden toepassen op patroonherkenning.
• Sleutelmodellen zoals neurale netwerken en kernelmethoden gebruiken voor gegevensanalyse.
• Geavanceerde technieken implementeren voor complex probleemoplossen.
• Voorspellingsnauwkeurigheid verbeteren door verschillende modellen te combineren.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of ter plekke) is gericht op ontwikkelaars, datawetenschappers en AI-practitioners op intermediair niveau die TensorFlow Lite willen inzetten voor Edge AI-toepassingen.

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

• De basisprincipes van TensorFlow Lite en zijn rol in Edge AI te begrijpen.
• AI-modellen te ontwikkelen en te optimaliseren met behulp van TensorFlow Lite.
• TensorFlow Lite-modellen te implementeren op verschillende randapparaten.
• Gebruik te maken van gereedschappen en technieken voor modelconversie en optimalisatie.
• Praktische Edge AI-toepassingen te implementeren met behulp van TensorFlow Lite.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (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 Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en -ontwikkelaars die willen leren en hun carrière willen opbouwen in Data Science met behulp van Kaggle.

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

• Meer informatie over datawetenschap en machine learning.
• Verken data-analyse.
• Lees meer over Kaggle en hoe het werkt.

Kubeflow is een open-source platform dat ontworpen is om het bouwen, trainen en implementeren van machine learning workloads op Kubernetes te vergemakkelijken.

Deze instructeurgeleide live training (online of ter plaatse) is gericht op professionals met een beginnend tot gemiddeld niveau die betrouwbare ML-werkstroom willen bouwen met Kubeflow.

Na het volgen van deze training zullen de deelnemers de vaardigheden verwerven om:

• De Kubeflow-ecosysteem en kerncomponenten te navigeren.
• Reproduceerbare werkstroom te bouwen met Kubeflow Pipelines.
• Schaalbare trainingstaak uit te voeren op Kubernetes.
• Machine learning modellen efficiënt te serveren met Kubeflow Serving.

Format van de cursus

• Geleide presentaties en collaboratieve discussies.
• Hands-on labs met echte Kubeflow-componenten.
• Praktische oefeningen om eind-aan-eind ML-werkstroom te bouwen.

Aanpassingsmogelijkheden voor de cursus

• Aangepaste versies van deze training kunnen worden geregeld om in te lijnen met het technologiestap en projectvereisten van uw team.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of ter plekke) is gericht op 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 kunnen de deelnemers:

• De noodzakelijke ontwikkelomgeving instellen om met het ontwikkelen van machine learning-functies voor mobiele apps te beginnen.
• Nieuwe machine learning-technologieën integreren in Android- en iOS-apps met behulp van de ML Kit APIs.
• Bestaande apps verbeteren en optimaliseren met behulp van de ML Kit SDK voor op-apparaatverwerking en implementatie.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en softwareontwikkelaars die Random Forest willen gebruiken om machine learning-algoritmen te bouwen voor grote datasets.

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

• De noodzakelijke ontwikkelomgeving in te stellen om te beginnen met het bouwen van machine learning-modellen met Random Forest.
• De voordelen van Random Forest te begrijpen en te leren hoe je het kunt implementeren om classificatie- en regressieproblemen op te lossen.
• Te leren hoe je grote datasets kunt beheren en de verschillende beslissingsbomen in Random Forest kunt interpreteren.
• De prestaties van machine learning-modellen te evalueren en te optimaliseren door hyperparameters af te stellen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (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.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en ontwikkelaars die RAPIDS willen gebruiken om GPU-geaccelereerde datapijplijnen, workflows en visualisaties te bouwen en machine learning algoritmen zoals XGBoost, cuML, enz. toe te passen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De noodzakelijke ontwikkelomgeving inrichten om datamodellen te bouwen met NVIDIA RAPIDS.
• De functies, componenten en voordelen van RAPIDS begrijpen.
• GPUs benutten om end-to-end data- en analytische pijplijnen te versnellen.
• GPU-geaccelereerde datapreparatie en ETL implementeren met cuDF en Apache Arrow.
• Leren hoe machine learning taken uit te voeren met XGBoost en cuML algoritmen.
• Datavisualisaties bouwen en grafische analyse uitvoeren met cuXfilter en cuGraph.