Machine Learning för utvecklare

Följ med på en praktisk resa genom ett grundläggande maskininlärningsprojekt och ta ett steg närmare att kunna tillämpa dessa tekniker i ditt eget arbete.

Översikt

15 950 kr ex moms

Dag 1: 09:30 till 16:30
Dag 2: 09:00 till 16:30

På plats & distans

Stockholm

NFI Utbildning

Götgatan 14

Frukost, Lunch & fika*

Hotellsamarbete

Kursmål

Machine Learning för utvecklare ger dig en robust förståelse för grunderna i maskininlärning och en avancerad insikt i djupa neurala nätverk. Kursen syftar till att ge dig de tekniska färdigheter och den teoretiska kunskap som krävs för att självständigt utveckla och genomföra fullständiga maskininlärningsprojekt. Du lär dig även hur man effektivt implementerar sofistikerade modeller för att lösa komplexa problem i verkliga applikationer.

Sammanfattning

Utforska maskininlärningens fulla potential genom en praktisk och djupgående kurs designad speciellt för utvecklare. Denna tvådagarsutbildning täcker allt från grundläggande koncept till avancerade tekniker för maskininlärning. Du kommer att få en omfattande förståelse för att bygga, utvärdera och optimera maskininlärningsmodeller. Kursen kombinerar teoretisk kunskap med praktiska programmeringsövningar, vilket ger dig de verktyg och det förtroende som krävs för att implementera maskininlärning i dina egna projekt. Med ledning av erfarna instruktörer som anpassar kursens innehåll baserat på deltagarnas färdigheter och erfarenhetsnivåer, säkerställs en rik och utmanande utbildningsupplevelse. Kursens format är interaktivt och fokuserat på praktiskt lärande, med en blandning av föreläsningar, kodningssessioner, par-programmering och diskussioner. Avslutningsvis djupdyker vi i avancerade tillämpningar som bildanalys och textbehandling.

Vem bör delta?

Machine Learning från grunden är idealisk för utvecklare, dataanalytiker, och programmerare som är intresserade av att fördjupa sig i maskininlärningens värld.

Kurslitteratur

Aurélien Géron, Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition.

Kursinnehåll

Introduktion till AI

Grundläggande koncept inom maskininlärning

Arbetsflöde för ett maskininlärningsprojekt

Datainsamling, dataförberedelse, och explorativ dataanalys

Feature Engineering och urval

Träning, validering och testning av modeller

Bedömning och finjustering av modeller

Introduktion och fördjupning i Convolutional Neural Networks (CNN)

Introduktion och fördjupning i Long Short-Term Memory networks (LSTM)

Strategier för deployment och driftsättning av modeller

Praktiska övningar och projektarbete

Par-programmering och gruppdiskussioner om utmaningar och lösningar

Övningar

Kursen innehåller en rad övningar och projektarbete där deltagarna får tillämpa teorin praktiskt, både individuellt och i grupp. Övningarna är designade för att stimulera kreativ problemlösning och fördjupa förståelsen för hur maskininlärningsmodeller kan tillämpas på riktiga data.