Formation Supervised Learning en Québec

Cette formation en Québec (en ligne ou sur site) s'adresse aux participants ayant différents niveaux d'expertise et souhaitant tirer parti de la plateforme Google AutoML pour créer des chatbots personnalisés pour diverses applications.

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

• Comprendre les principes fondamentaux du développement d'un chatbot.
• Naviguer sur la Google Cloud Platform et accéder à AutoML.
• Préparer les données pour l'entraînement des modèles de chatbot.
• Former et évaluer des modèles de chatbot personnalisés en utilisant AutoML.
• Déployer et intégrer les chatbots dans différentes plateformes et canaux.
• Contrôler et optimiser les performances des chatbots au fil du temps.

Cette formation en direct avec instructeur en Québec (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des techniques de maintenance prédictive pilotées par l'IA dans la fabrication de semi-conducteurs afin d'améliorer l'efficacité de la production et de réduire les pannes d'équipement inattendues.

A 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 les modèles et les tendances indiquant des problèmes potentiels.
• Intégrer la maintenance prédictive pilotée par l'IA dans les flux de production existants.
• Réduire les temps d'arrêt et les coûts de maintenance grâce à une gestion proactive des équipements.

Cette formation en direct avec instructeur en Québec (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent comprendre et appliquer les technologies de l'IA dans l'industrie de la fabrication de semi-conducteurs.

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

• Comprendre les principes de base de l'IA et comment ils s'appliquent à la fabrication de semi-conducteurs.
• Identifier les domaines de la fabrication de semi-conducteurs où l'IA peut être mise en œuvre de manière efficace.
• Utiliser les outils et les techniques de l'IA pour améliorer l'efficacité de la production et le contrôle de la qualité.
• Mettre en œuvre des modèles d'IA de base pour optimiser les processus de fabrication.

Cette formation en direct avec instructeur à Québec (en ligne ou sur site) est destinée 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 les prévisions de séries temporelles.

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

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

Cette formation en Québec (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists ainsi qu'aux personnes moins techniques qui souhaitent utiliser Auto-Keras pour automatiser le processus de sélection et d'optimisation d'un modèle d'apprentissage automatique.

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

• Automatiser le processus de formation de modèles d'apprentissage automatique hautement efficaces.
• Rechercher automatiquement les meilleurs paramètres pour les modèles d'apprentissage profond.
• Construire des modèles d'apprentissage automatique très précis.
• Utiliser la puissance de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes professionnels réels.

Cette formation en direct avec instructeur à Québec (en ligne ou sur site) est destinée aux personnes techniques ayant des connaissances en apprentissage automatique qui souhaitent optimiser les modèles d'apprentissage automatique utilisés pour détecter des modèles complexes dans les données volumineuses (big data).

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

• Installer et évaluer différents outils open source AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etc.)
• Former des modèles d'apprentissage automatique de haute qualité.
• Résoudre efficacement différents types de problèmes d'apprentissage automatique supervisé.
• Écrire juste le code nécessaire pour lancer le processus d'apprentissage automatique.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site) dans Québec, offre une introduction au domaine de la reconnaissance des formes et de l'apprentissage automatique. Elle aborde les applications pratiques dans les domaines statistiques, informatiques, traitement du signal, vision par ordinateur, fouille de données et bioinformatique.

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

• Appliquer des méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance des formes.
• 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.

Cette formation en direct avec instructeur en Québec (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques et analystes de données qui souhaitent automatiser, évaluer et gérer des modèles prédictifs en utilisant les capacités d'apprentissage automatique de DataRobot.

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

• Charger des ensembles de données dans DataRobot pour analyser, évaluer et vérifier la qualité des données.
• Construire et former des modèles pour identifier les variables importantes et atteindre les objectifs de prédiction.
• Interpréter les modèles pour créer des informations utiles à la prise de décision.
• Contrôler et gérer les modèles pour maintenir une performance de prédiction optimisée.

Cette formation en direct avec instructeur en Québec (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists, aux analystes de données et aux développeurs qui souhaitent explorer les produits et les fonctionnalités de AutoML pour créer et déployer des modèles d'entraînement ML personnalisés avec un minimum d'effort.

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

• Explorer la gamme de produits AutoML pour mettre en œuvre différents services pour divers types de données.
• Préparer et étiqueter des ensembles de données pour créer des modèles ML personnalisés.
• Former et gérer des modèles pour produire des modèles d'apprentissage automatique précis et équitables.
• Faire des prédictions à l'aide des modèles formés pour répondre aux objectifs et aux besoins de l'entreprise.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser Google's ML Kit pour construire des modèles d'apprentissage automatique optimisés pour le traitement sur les appareils mobiles.

À l'issue 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 les applications Android et iOS à l'aide des API ML Kit.
• Améliorer et optimiser les applications existantes à l'aide du SDK ML Kit pour le traitement et le déploiement sur l'appareil.

Pattern Matching est une technique utilisée pour localiser des motifs spécifiques dans une image. Elle peut être utilisée pour déterminer l'existence de caractéristiques spécifiques dans une image capturée, par exemple l'étiquette attendue sur un produit défectueux dans une chaîne de production ou les dimensions spécifiées d'un composant. Elle diffère de la technique "Pattern Recognition" (qui reconnaît des modèles généraux basés sur des collections plus vastes d'échantillons apparentés) en ce sens qu'elle dicte spécifiquement ce que nous recherchons, puis nous indique si le modèle attendu existe ou non.

Format du cours

• Ce cours présente les approches, les technologies et les algorithmes utilisés dans le domaine de la recherche de motifs, tels qu'ils s'appliquent à Machine Vision.

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

Au cours de cette formation, 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 en mesure de :

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

Public

• Scientifiques des données
• Ingénieurs
• Développeurs

Format du cours

• En partie conférence, en partie discussion, exercices et pratique intensive.

Remarque

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.