I corsi di formazione dal vivo con istruttore, online o in sede, sull'Apprendimento Supervisato, dimostrano attraverso esercitazioni pratiche interattive come utilizzare le tecniche di machine learning supervisionate per addestrare modelli, effettuare previsioni e analizzare i pattern dei dati in modo efficace.
La formazione sull'Apprendimento Supervisato è disponibile come "formazione live online" o "formazione live in sede". La formazione live online (nota anche come "formazione live remota") viene svolta tramite un desktop remoto interattivo. La formazione live in sede può essere svolta localmente presso le strutture del cliente in Roma o nei centri di formazione aziendale di NobleProg in Roma.
L'Apprendimento Supervisato è anche noto come Machine Learning Supervisato.
NobleProg -- Il vostro partner di formazione locale
Roma
NobleProg Roma, Via Clelia Bertini Attilj 4, Roma, italy, 34D
CoworkTalenti si trova nella zona nord di Roma, nel quartiere Talenti–Montesacro, a pochi minuti dal raccordo autostradale. La sede è facilmente raggiungibile percorrendo via Nomentana.
Questo corso in diretta, tenuto da istruttori in Roma (online o in sede), è rivolto a persone con competenze diverse desiderose di sfruttare la piattaforma Google AutoML per creare chatbot personalizzati per svariate applicazioni.
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere i fondamenti dello sviluppo dei chatbot.
Navigare all'interno di Google Cloud Platform e accedere ad AutoML.
Preparare i dati necessari per addestrare i modelli dei chatbot.
Addestrare ed valutare modelli chatbot personalizzati tramite AutoML.
Distribuire e integrare i chatbot in diverse piattaforme e canali.
Sorvegliare e ottimizzare nel tempo le prestazioni dei chatbot.
Questo corso formativo dal vivo, tenuto da un docente <in loc> (online o in presenza), si rivolge a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare tecniche di manutenzione predittiva basate sull’AI nella produzione di semiconduttori per migliorare l’efficienza produttiva e limitare i guasti improvvisi delle apparecchiature.
Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
Implementare modelli AI per prevedere i guasti delle attrezzature nella produzione di semiconduttori.
Analizzare i dati relativi alla manutenzione al fine di individuare schemi e tendenze indicative di eventuali problemi.
Integrare la manutenzione predittiva basata sull’AI nei processi produttivi esistenti.
Ridurre i tempi di fermo e i costi di manutenzione grazie a una gestione proattiva delle attrezzature.
Questo corso pratico guidato da istruttori in Roma (online o in sede) si rivolge a professionisti alle prime armi che desiderano comprendere e applicare le tecnologie dell'IA nel settore della produzione di semiconduttori.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere i principi fondamentali dell'IA e il loro utilizzo nella produzione di semiconduttori.
Identificare le aree all'interno della produzione di semiconduttori in cui l'IA può essere efficacemente impiegata.
Utilizzare strumenti e tecniche basate sull'IA per incrementare l'efficienza produttiva e il controllo qualità.
Implementare modelli base di intelligenza artificiale finalizzati all'ottimizzazione dei processi produttivi.
Questo corso formativo con docente in presenza o online è rivolto ad analisti di dati di livello intermedio che desiderano apprendere come utilizzare RapidMiner per stimare e proiettare valori, nonché impiegare strumenti analitici per la previsione delle serie temporali.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
Applicare correttamente la metodologia CRISP-DM, selezionare gli algoritmi di machine learning più idonei e migliorare la costruzione ed efficienza dei modelli.
Sfruttare RapidMiner per stimare e proiettare valori, nonché utilizzare strumenti analitici dedicati alla previsione delle serie temporali.
Questo corso pratico tenuto da istruttori in Roma (in modalità online o in presenza) introduce al campo del riconoscimento dei pattern e dell’apprendimento automatico. Vengono trattate le applicazioni concrete in ambiti come la statistica, l’informatica, l’elaborazione dei segnali, la visione artificiale, l’estrazione di informazioni dai dati e la bioinformatica.
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
Applicare metodi statistici fondamentali al riconoscimento dei pattern.
Utilizzare modelli chiave, come le reti neurali e i metodi basati sui kernel, per l’analisi dei dati.
Implementare tecniche avanzate utili alla risoluzione di problemi complessi.
Migliorare la precisione delle previsioni combinando diversi modelli.
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