Formation Introduction à l'IA dans la fabrication de semi-conducteurs

Ce cours en direct, animé par un formateur, en <lieu> (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists ainsi qu'aux professionnels moins techniques souhaitant utiliser Auto-Keras pour automatiser le processus de sélection et d'optimisation d'un modèle d'apprentissage automatique.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Automatiser le processus d'entraînement de modèles d'apprentissage automatique très performants.
• Rechercher automatiquement les meilleurs paramètres pour les modèles d'apprentissage profond.
• Construire des modèles d'apprentissage automatique hautement précis.
• Exploiter la puissance de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes commerciaux concrets.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée à des participants techniques ayant des antécédents en apprentissage automatique qui souhaitent optimiser des modèles pour détecter des motifs complexes dans les mégadonnées à l'aide de frameworks AutoML.

Cette formation en présentiel ou en ligne, encadrée par un instructeur, à Canada s'adresse aux participants ayant divers niveaux d'expertise souhaitant exploiter la plateforme AutoML de Google pour créer des chatbots personnalisés pour diverses applications.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux du développement de chatbots.
• Navigation dans la Plateforme Google Cloud et accès à AutoML.
• Préparer les données pour l'entraînement des modèles de chatbots.
• Entraîner et évaluer des modèles de chatbots personnalisés à l'aide d'AutoML.
• Déployer et intégrer des chatbots sur différentes plateformes et canaux.
• Surveiller et optimiser les performances des chatbots au fil du temps.

Ce cours en direct, animé par un formateur à Canada (en ligne ou en présentiel), offre une introduction au domaine de la reconnaissance de motifs et de l'apprentissage automatique. Il aborde des applications pratiques en statistiques, en informatique, en traitement du signal, en vision par ordinateur, en fouille de données et en bio-informatique.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Appliquer les méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance de motifs.
• Utiliser des modèles clés tels que les réseaux neuronaux et les méthodes noyau pour l'analyse de données.
• Mettre en œuvre des techniques avancées pour résoudre des problèmes complexes.
• Améliorer la précision des prévisions en combinant différents modèles.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur à Canada, s'adresse aux data scientists et aux analystes de données souhaitant automatiser, évaluer et gérer des modèles prédictifs grâce aux capacités d'apprentissage automatique de DataRobot.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Charger des jeux de données dans DataRobot pour analyser, évaluer et contrôler la qualité des données.
• Construire et entraîner des modèles afin d'identifier les variables importantes et atteindre les objectifs de prédiction.
• Interpréter les modèles pour générer des informations exploitables utiles à la prise de décisions commerciales.
• Surveiller et gérer les modèles afin de maintenir des performances de prédiction optimisées.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur, est organisée à Canada (en ligne ou sur site) et s'adresse aux scientifiques des données, aux analystes de données et aux développeurs qui souhaitent explorer les produits et fonctionnalités d'AutoML afin de créer et déployer des modèles d'entraînement ML personnalisés avec un effort minimal.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Explorer la gamme de produits AutoML pour implémenter différents services pour divers types de données.
• Préparer et étiqueter des ensembles de données pour créer des modèles ML personnalisés.
• Entraîner et gérer des modèles afin de produire des modèles d'apprentissage automatique précis et équitables.
• Effectuer des prédictions à l'aide de modèles entraînés pour répondre aux objectifs et aux besoins commerciaux.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs souhaitant utiliser le kit ML de Google pour créer des modèles d'apprentissage automatique optimisés pour le traitement sur des appareils mobiles.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des fonctionnalités d'apprentissage automatique pour les applications mobiles.
• Intégrer de nouvelles technologies d'apprentissage automatique dans des applications Android et iOS à l'aide des API du kit ML.
• Améliorer et optimiser des applications existantes en utilisant le SDK du kit ML pour le traitement et le déploiement sur l'appareil.

La correspondance de formes est une technique utilisée pour localiser des motifs spécifiques dans une image. Elle permet de déterminer l'existence de caractéristiques précises dans une image capturée, par exemple l'étiquette attendue sur un produit défectueux sur une ligne de production industrielle ou les dimensions spécifiées d'un composant. Elle se distingue de la « reconnaissance de formes » (qui identifie des motifs généraux à partir de grands ensembles d'échantillons connexes) car elle spécifie précisément ce que nous cherchons, puis indique si le motif attendu est présent ou non.

Format du cours

• Ce cours présente les approches, les technologies et les algorithmes utilisés dans le domaine de la correspondance de formes dans le contexte de la vision par machine.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant appliquer des techniques de maintenance prédictive basées sur l'IA dans la fabrication de semi-conducteurs pour améliorer l'efficacité de la production et réduire les pannes d'équipement inattendues.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour prédire les pannes d'équipement dans la fabrication de semi-conducteurs.
• Analyser les données de maintenance pour identifier des schémas et des tendances indiquant des problèmes potentiels.
• Intégrer la maintenance prédictive pilotée par l'IA dans les flux de travail de fabrication existants.
• Réduire les temps d'arrêt et les coûts de maintenance grâce à une gestion proactive de l'équipement.

Cette formation en présentiel ou à distance, dirigée par un instructeur à Canada, s'adresse aux analystes de données de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à utiliser RapidMiner pour estimer et projeter des valeurs et utiliser des outils analytiques pour la prévision de séries chronologiques.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Apprendre à appliquer la méthodologie CRISP-DM, à sélectionner des algorithmes d'apprentissage automatique appropriés et à améliorer la construction et les performances des modèles.
• Utiliser RapidMiner pour estimer et projeter des valeurs, et exploiter des outils analytiques pour la prévision de séries chronologiques.

RapidMiner est une plateforme logicielle open source de science des données permettant le prototypage et le développement rapides d'applications. Elle intègre un environnement complet pour la préparation des données, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, l'extraction de texte et l'analyse prédictive.

Lors de cette formation dirigée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser RapidMiner Studio pour la préparation des données, l'apprentissage automatique et le déploiement de modèles prédictifs.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer RapidMiner
• Préparer et visualiser les données avec RapidMiner
• Valider des modèles d'apprentissage automatique
• Fusionner des données et créer des modèles prédictifs
• Opérationnaliser l'analyse prédictive au sein d'un processus métier
• Dépanner et optimiser RapidMiner

Audience cible

• Scientifiques des données
• Ingénieurs
• Développeurs

Format du cours

• Alternance de cours théoriques, de discussions, d'exercices et de pratique intensive sur ordinateur

Remarque

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.