Cursos de Supervised Learning en Austin

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o en el sitio) está dirigida a participantes con diferentes niveles de experiencia que deseen aprovechar la plataforma Google AutoML para crear chatbots personalizados para diversas aplicaciones.

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

• Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
• Navegue por Googgle Cloud Platform y acceda a AutoML.
• Prepare los datos para entrenar modelos de chatbot.
• Entrene y evalúe modelos de chatbot personalizados con AutoML.
• Implemente e integre chatbots en varias plataformas y canales.
• Supervise y optimice el rendimiento del chatbot a lo largo del tiempo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de mantenimiento predictivo impulsadas por IA en la fabricación de semiconductores para mejorar la eficiencia de la producción y reducir los fallos inesperados de los equipos.

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

• Implemente modelos de IA para predecir fallos de equipos en la fabricación de semiconductores.
• Analice los datos de mantenimiento para identificar patrones y tendencias indicativos de posibles problemas.
• Integre el mantenimiento predictivo impulsado por IA en los flujos de trabajo de fabricación existentes.
• Reduzca el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento a través de la gestión proactiva de equipos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que deseen comprender y aplicar las tecnologías de IA dentro de la industria de fabricación de semiconductores.

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

• Comprender los principios básicos de la IA y cómo se aplican a la fabricación de semiconductores.
• Identifique las áreas dentro de la fabricación de semiconductores en las que la IA puede implementarse de manera efectiva.
• Utilice herramientas y técnicas de IA para mejorar la eficiencia de la producción y el control de calidad.
• Implemente modelos básicos de IA para optimizar los procesos de fabricación.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender a usar RapidMiner para estimar y proyectar valores y utilizar herramientas analíticas para el pronóstico de series temporales.

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

• Aprenda a aplicar la metodología CRISP-DM, seleccione los algoritmos de aprendizaje automático adecuados y mejore la construcción y el rendimiento de los modelos.
• Utilice RapidMiner para estimar y proyectar valores, y utilice herramientas analíticas para la previsión de series temporales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, así como a personas menos técnicas que desean usar Auto-Keras para automatizar el proceso de selección y optimización de un modelo de aprendizaje automático.

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

• Automatice el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
• Busque automáticamente los mejores parámetros para los modelos de aprendizaje profundo.
• Cree modelos de aprendizaje automático de alta precisión.
• Utilice el poder del aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está dirigida a personas técnicas con experiencia en aprendizaje automático que deseen optimizar los modelos de aprendizaje automático utilizados para detectar patrones complejos en big data.

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

• Instale y evalúe varias herramientas de código abierto AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etcétera.)
• Entrene modelos de aprendizaje automático de alta calidad.
• Resuelva de manera eficiente diferentes tipos de problemas de aprendizaje automático supervisado.
• Escriba solo el código necesario para iniciar el proceso de aprendizaje automático automatizado.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) proporciona una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión artificial, minería de datos y bioinformática.

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

• Aplicar métodos estadísticos básicos al reconocimiento de patrones.
• Utilice modelos clave como redes neuronales y métodos de kernel para el análisis de datos.
• Implementar técnicas avanzadas para la resolución de problemas complejos.
• Mejore la precisión de la predicción mediante la combinación de diferentes modelos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está dirigida a científicos y analistas de datos que desean automatizar, evaluar y administrar modelos predictivos utilizando las capacidades de aprendizaje automático de DataRobot.

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

• Cargue conjuntos de datos en DataRobot para analizar, evaluar y verificar la calidad de los datos.
• Cree y entrene modelos para identificar variables importantes y cumplir con los objetivos de predicción.
• Interprete los modelos para crear información valiosa que sea útil para tomar decisiones empresariales.
• Supervise y administre modelos para mantener un rendimiento de predicción optimizado.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, analistas de datos y desarrolladores que deseen explorar AutoML productos y características para crear e implementar modelos de entrenamiento de ML personalizados con el mínimo esfuerzo.

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

• Explore la línea de productos AutoML para implementar diferentes servicios para varios tipos de datos.
• Prepare y etiquete conjuntos de datos para crear modelos de ML personalizados.
• Entrene y administre modelos para producir modelos de aprendizaje automático precisos y justos.
• Realice predicciones utilizando modelos entrenados para cumplir con los objetivos y necesidades comerciales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar Google ML Kit para crear modelos de aprendizaje automático optimizados para el procesamiento en dispositivos móviles.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar funciones de aprendizaje automático para aplicaciones móviles.
• Integre nuevas tecnologías de aprendizaje automático en aplicaciones Android y iOS mediante las ML Kit API. 
• Mejore y optimice las aplicaciones existentes con el SDK ML Kit para el procesamiento y la implementación en el dispositivo.

Pattern Matching es una técnica utilizada para localizar patrones específicos dentro de una imagen. Se puede utilizar para determinar la existencia de características especificadas dentro de una imagen capturada, por ejemplo, la etiqueta esperada en un producto defectuoso en una línea de fábrica o las dimensiones especificadas de un componente. Es diferente de "Pattern Recognition" (que reconoce patrones generales basados en colecciones más grandes de muestras relacionadas) en que dicta específicamente lo que estamos buscando, y luego nos dice si el patrón esperado existe o no.

Formato del curso

• Este curso presenta los enfoques, tecnologías y algoritmos utilizados en el campo de la coincidencia de patrones en su aplicación a Machine Vision.

RapidMiner es una plataforma de software de ciencia de datos de código abierto para la creación rápida de prototipos y desarrollo de aplicaciones. Incluye un entorno integrado para la preparación de datos, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la minería de textos y el análisis predictivo. 

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar RapidMiner Studio para la preparación de datos, el aprendizaje automático y la implementación de modelos predictivos. 

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

• Instalar y configurar RapidMiner
• Prepare y visualice datos con RapidMiner
• Validación de modelos de aprendizaje automático
• Mashup de datos y creación de modelos predictivos
• Poner en práctica el análisis predictivo dentro de un proceso de negocio
• Solucionar problemas y optimizar RapidMiner

Audiencia

• Científicos de datos
• Ingenieros
• Desarrolladores

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica intensa

Nota

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.