Cursos de Predictive AI en Burlington

Esta formación en  Burlington (online u onsite) dirigida por un instructor y en vivo está destinada a desarrolladores de nivel intermedio que desean construir aplicaciones potenciadas por IA utilizando análisis predictivos y modelos generativos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los fundamentos de la IA predictiva y los modelos generativos.
• Utilizar herramientas potenciadas por IA para la codificación predictiva, la elaboración de pronósticos y la automatización.
• Implementar LLM (Modelos de Lenguaje Grande) y transformadores para la generación de texto y código.
• Aplicar pronósticos de series temporales y recomendaciones basadas en IA.
• Desarrollar y ajustar modelos de IA para aplicaciones del mundo real.
• Evaluar consideraciones éticas y mejores prácticas en el despliegue de IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Burlington (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI de nivel principiante que deseen comprender los fundamentos de la IA predictiva.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos de la IA predictiva y sus aplicaciones.
• Recopile, limpie y preprocese datos para el análisis predictivo.
• Explore y visualice los datos para descubrir información.
• Construir modelos estadísticos básicos para hacer predicciones.
• Evaluar el rendimiento de los modelos predictivos.
• Aplique los conceptos de IA predictiva a escenarios del mundo real.

Esta formación en directo dirigida por un instructor en Burlington (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio DevOps que deseen integrar la IA predictiva en sus DevOps prácticas.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implemente modelos de análisis predictivo para pronosticar y resolver desafíos en la canalización DevOps.
• Utilice herramientas impulsadas por IA para mejorar la supervisión y las operaciones.
• Aplique técnicas de aprendizaje automático para mejorar los flujos de trabajo de entrega de software.
• Diseñe estrategias de IA para la resolución proactiva de problemas y la optimización.
• Navegue por las consideraciones éticas del uso de la IA en DevOps.