Cursos de Supervised Learning em Gaia

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (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.

Esta formação ao vivo e ministrada por instrutor em Gaia (online ou presencial) é voltada para profissionais de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de manutenção preditiva baseadas em IA na fabricação de semicondutores, visando aumentar a eficiência da produção e reduzir falhas inesperadas dos equipamentos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos de IA para prever falhas nos equipamentos de fabricação de semicondutores.
• Analisar dados de manutenção para identificar padrões e tendências indicativas de possíveis problemas.
• Integrar a manutenção preditiva baseada em IA nos fluxos de trabalho existentes de fabricação.
• Reduzir tempo de inatividade e custos de manutenção através da gestão proativa dos equipamentos.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Gaia (online ou presencial), é direcionada a profissionais iniciantes que desejam entender e aplicar tecnologias de IA na indústria de fabricação de semicondutores.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios básicos da IA e como eles se aplicam à fabricação de semicondutores.
• Identificar áreas na fabricação de semicondutores onde a IA pode ser implementada efetivamente.
• Utilizar ferramentas e técnicas de IA para melhorar a eficiência produtiva e o controle de qualidade.
• Implementar modelos básicos de IA para otimizar os processos de fabricação.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (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 Gaia (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 Gaia (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.

Esta formação presencial ou online em Gaia oferece uma introdução ao campo da reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Aborda aplicações práticas na estatística, ciência da computação, processamento de sinais, visão computacional, mineração de dados e bioinformática.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aplicar métodos estatísticos fundamentais ao reconhecimento de padrões.
• Usar modelos-chave como redes neurais e métodos de kernel para análise de dados.
• Implementar técnicas avançadas para solução de problemas complexos.
• Aumentar a precisão das previsões combinando diferentes modelos.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (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 Gaia (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 liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para desenvolvedores que desejam usar o ML Kit da Google para criar modelos de aprendizado de máquina otimizados para processamento em dispositivos móveis.

Ao 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 do ML Kit. 
• Aprimorar e otimizar aplicativos existentes usando o SDK do ML Kit para processamento e implantação 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.