Zákaznická linka 556 706 203 (Po - Pá: 8 - 16.30 hod.)

Školení Úvod do strojového učení s použitím technologií Microsoft

Kurz je určen pro zájemce, kteří při pohledu na podniková data chtějí prohloubit možnosti jejich analýzy, ale neví, jak začít. Po úvodní části, ve které jsou vysvětleny pojmy a porovnány dostupné populární technologie, se formou ukázek a samostatných cvičení účastník seznámí s tím, jak tyto technologie využít v praxi. 3 denní kurz. [Kód kurzu: AM402]  Více informací...
Výrobce: Microsoft
*
13 990 Kč bez DPH

Kurz je určen pro zájemce, kteří při pohledu na podniková data chtějí prohloubit možnosti jejich analýzy, ale neví, jak začít. Po úvodní části, ve které jsou vysvětleny pojmy a porovnány dostupné populární technologie, se formou ukázek a samostatných cvičení účastník seznámí s tím, jak tyto technologie využít v praxi.

Co je machine learning?
Jde o vědecké trénování počítačů, aby dokázaly analyzovat data a učit se z nich tak, jako to dělají lidé.

Co je to strojové učení a jak funguje?
Strojové učení je proces použití matematických modelů dat, pomocí kterých se počítač učí bez přímých instrukcí. Považuje se za součást umělé inteligence. Strojové učení využívá algoritmy k identifikaci vzorů v datech a tyto vzory se pak používají k vytvoření datového modelu, který dokáže formulovat předpovědi. S větším množstvím dat a více zkušenostmi jsou výsledky strojového učení přesnější – stejně jako se lidé zlepšují díky větší praxi.
Díky přizpůsobitelnosti je strojové učení skvělou volbou v situacích, kdy se data neustále mění, kdy se charakter požadavku nebo úlohy stále posouvá nebo kdy by naprogramování řešení nebylo efektivně možné.

Souvislost strojového učení s umělou inteligencí
Strojové učení je považováno za součást umělé inteligence. „Inteligentní“ počítač přemýšlí jako člověk a sám provádí úkoly. Jedním ze způsobů, jak počítač naučit napodobovat odůvodňování prováděné člověkem, je použití neuronové sítě, tedy struktury algoritmů modelovaných podle lidského mozku.

Čeho může strojové učení dosáhnout?
- Předpovídání hodnot
- Identifikace neobvyklých výskytů
- Nalezení struktury
- Předpovídání kategorií

[Kód kurzu: AM407]

3 denní kurz | 9:00 - 16:00 | s obědem

Osnova:

  1. Úvod do Data Science
  2. Průzkum a příprava dat pro prediktivní modelování
  3. Typy prediktivních algoritmů
  4. Využití klasického Machine Learning Studia pro prototypování
  5. Využití Microsoft Azure pro zpracování dat
  6. Využití ML Workspace pro prediktivní modelování
  7. Nasazení modelu z ML Workspace v lokálním prostředí MS SQL Serveru (volitelné)

Kurz bude otevřen po naplnění minimálního počtu 3 účastníků!

Možnosti ubytování a parkování

Dosažená ocenění

Microsoft AEP jsme ESET Partner Centrum Microsoft Partner Microsoft SBS Citrix Adobe Partner