Türkiye Merkezli Supervised Learning Eğitimleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Google'nın AutoML platformunu kullanarak çeşitli uygulamalar için özelleştirilmiş sohbet robotları oluşturmak isteyen farklı uzmanlık seviyelerindeki katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sohbet robotu geliştirmenin temellerini anlayabilecektir.
• Google Bulut Platformunda gezinebilecek ve AutoML'ya erişebilecektir.
• Sohbet robotu modellerini eğitmek için verileri hazırlayabilecektir.
• AutoML kullanarak özel sohbet robotu modellerini eğitebilecek ve değerlendirebilecektir.
• Sohbet robotlarını çeşitli platformlara ve kanallara dağıtabilecek ve entegre edebilecektir.
• Sohbet robotu performansını zaman içinde izleyebilecek ve optimize edebilecektir.

Bu eğitmen öncülüğündeki, canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel) yarı uzman düzeyde profesyoneller için tasarlanmıştır ve bu kişiler, yapay zeka destekli tahmini bakım tekniklerini yapısal malzemeler üretimi sırasında uygulayıp üretim verimliliğini artırmak ve beklenmeyen ekipman hatalarını azaltmayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Yapısal malzemeler üretimi için ekipman hatalarını tahmin eden yapay zeka modellerini uygulayabilmek.
• Bakım verilerini analiz etmek ve potansiyel sorunları gösteren desenleri ve eğilimleri belirlemek.
• Mevcut üretimin akışını yapay zeka destekli tahmini bakım ile bütünleştirmek.
• Proaktif ekipman yönetimiyle durdurma süresini ve bakım maliyetlerini azaltmak.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) yarıma düzeyde profesyonellere yönelik olup, bu kişilerin.AI teknolojilerini yarııcı endüstrisinde anlamaları ve uygulamalarını sağlamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerilere sahip olacaktır:

• AI'nin temel ilkelerini ve bunların yarııcı üretimi üzerinde nasıl etkilediğini anlamak.
• AI'nin etkili bir şekilde uygulanabileceği yarııcı üretim alanlarını belirlemek.
• Üretim verimliliğini ve kalite denetimini artırmak için AI araçları ve tekniklerini kullanmak.
• Üretim süreçlerini en iyi şekilde gerçekleştirmek için temel AI modellerini uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), değerleri tahmin ve projeksiyon yapmak ve zaman serisi tahmini için analitik araçlar kullanmak isteyen orta düzey veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• CRISP-DM metodolojisini uygulamayı, uygun makine öğrenimi algoritmalarını seçmeyi ve model oluşturmayı ve performansını iyileştirmeyi öğreneceklerdir.
• RapidMiner kullanarak değerleri tahmin ve projeksiyon yapabilecek ve zaman serisi tahmini için analitik araçlar kullanabileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), örüntü tanıma ve makine öğrenimi alanına bir giriş sunar. İstatistik, bilgisayar bilimi, sinyal işleme, bilgisayar görüşü, veri madenciliği ve biyoinformatik alanlarındaki pratik uygulamalara değinir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Örüntü tanımaya temel istatistiksel yöntemleri uygulayabilecektir.
• Veri analizi için sinir ağları ve çekirdek yöntemleri gibi temel modelleri kullanabilecektir.
• Karmaşık problem çözme için gelişmiş teknikleri uygulayabilecektir.
• Farklı modelleri birleştirerek tahmin doğruluğunu artırabilecektir.