Cursos de formação ao vivo, com instrutor, sobre Aprendizado Supervisionado, realizados online ou presencial, demonstram, através de práticas interativas e manuais, como utilizar técnicas de machine learning supervisionado para treinar modelos, fazer previsões e analisar padrões de dados de forma eficaz.
A formação em Aprendizado Supervisionado está disponível como “formação ao vivo online” ou “formação ao vivo presencial”. A formação ao vivo online (também designada por “formação ao vivo remota”) é realizada através de um desktop remoto interativo. A formação ao vivo presencial pode ser realizada localmente nas instalações do cliente em Gaia ou nos centros de formação corporativa da NobleProg em Gaia.
O Aprendizado Supervisionado é também conhecido como Aprendizado de Máquina Supervisionado.
NobleProg -- O seu fornecedor de formação local
Holiday Inn Porto - Gaia
220, Rua Diogo Macedo, 220, Vila Nova de Gaia 4400-107 , Gaia, Portugal
Do Porto de Metro
Se vier do centro do Porto:
Apanhe a Linha D do Metro (linha amarela) em direção a Vila d’Este.
Saia na estação João de Deus.
A partir de João de Deus, caminhe cerca de 13 minutos até: Rua Diogo Macedo 220, 4400-107 Vila Nova de Gaia.
Da Estação de Comboios de Vila Nova de Gaia
Se por “estação de comboios local” se refere à Vila Nova de Gaia-Devesas:
A morada fica a aproximadamente 12 minutos a pé da estação Vila Nova de Gaia-Devesas, de acordo com as informações sobre a localização do alojamento.
Pode, portanto, ir diretamente a pé até ao alojamento, sem necessidade de apanhar o metro.
Este curso ao vivo, dirigido por um instrutor, em Gaia (online ou presencial), destina-se a participantes com diferentes níveis de experiência que pretendem aproveitar a plataforma AutoML da Google para criar chatbots personalizados para diversas aplicações.
No final deste curso, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos do desenvolvimento de chatbots.
Navegar na Google Cloud Platform e aceder ao AutoML.
Preparar dados para o treino de modelos de chatbots.
Treinar e avaliar modelos de chatbots personalizados utilizando o AutoML.
Implantar e integrar chatbots em diversas plataformas e canais.
Monitorizar e otimizar o desempenho dos chatbots ao longo do tempo.
Esta formação presencial, liderada por um instrutor em Gaia (online ou em local próprio), destina-se a profissionais de nível intermédio que pretendem aplicar técnicas de manutenção preditiva baseadas em IA na fabricação de semicondutores, para aumentar a eficiência da produção e reduzir falhas de equipamento inesperadas.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Implementar modelos de IA para prever falhas de equipamento na fabricação de semicondutores.
Analisar dados de manutenção para identificar padrões e tendências indicativos de potenciais problemas.
Integrar a manutenção preditiva baseada em IA nos fluxos de trabalho de fabricação existentes.
Reduzir paragens e custos de manutenção através da gestão proativa de equipamentos.
Esta formação em direto, conduzida por instrutor, em Gaia (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível iniciante que pretendem compreender e aplicar tecnologias de IA na indústria da manufatura de semicondutores.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios básicos da IA e a sua aplicação na manufatura de semicondutores.
Identificar áreas na manufatura de semicondutores onde a IA pode ser implementada eficazmente.
Utilizar ferramentas e técnicas de IA para melhorar a eficiência produtiva e o controlo de qualidade.
Implementar modelos básicos de IA para optimizar processos de manufatura.
Esta formação presencial e ao vivo em Gaia (online ou no local), conduzida por formador, destina-se a analistas de dados de nível intermédio que pretendem aprender a utilizar o RapidMiner para estimar e projetar valores e a empregar 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 machine learning adequados e aprimorar a construção e o desempenho dos modelos.
Utilizar o RapidMiner para estimar e projetar valores e empregar ferramentas analíticas para previsão de séries temporais.
Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor, em Gaia (online ou presencial), oferece uma introdução ao campo do reconhecimento de padrões e do machine learning. Aborda aplicações práticas em estatística, ciência da computação, processamento de sinais, visão por computador, mineração de dados e bioinformática.
Até ao final desta formação, os participantes estarão capacitados para:
Aplicar métodos estatísticos essenciais ao reconhecimento de padrões.
Utilizar modelos-chave, como redes neurais e métodos de kernel, para análise de dados.
Implementar técnicas avançadas para resolução de problemas complexos.
Melhorar a precisão das previsões através da combinação de diferentes modelos.
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