广东监督学习培训

这种以讲师为主导的广东（在线或现场）现场培训面向具有不同专业水平的参与者，他们希望利用 Google 的 AutoML 平台为各种应用程序构建定制的聊天机器人。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解聊天机器人开发的基础知识。
• 浏览 Google 云平台并访问 AutoML。
• 为训练聊天机器人模型准备数据。
• 使用 AutoML 训练和评估自定义聊天机器人模型。
• 将聊天机器人部署并集成到各种平台和渠道中。
• 随时间推移监控和优化聊天机器人性能。

本次由讲师主导的培训在广东（线上或线下）面向中级专业人士，旨在帮助他们应用AI驱动的预测性维护技术，以提高生产效率并减少意外设备故障。

培训结束后，参与者将能够：

• 在半导体制造中实施AI模型以预测设备故障。
• 分析维护数据，识别潜在问题的模式和趋势。
• 将AI驱动的预测性维护集成到现有的制造工作流程中。
• 通过主动设备管理减少停机时间和维护成本。

本次由讲师指导的线下或线上培训，旨在帮助初学者理解并应用人工智能技术于半导体制造行业。

培训结束后，学员将能够：

• 理解人工智能的基本原理及其在半导体制造中的应用。
• 识别半导体制造中可有效应用人工智能的领域。
• 利用人工智能工具和技术提升生产效率与质量控制。
• 实施基本的人工智能模型以优化制造流程。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向具有机器学习背景的技术参与者，旨在通过AutoML框架优化模型，以检测大数据中的复杂模式。

此讲师指导的 广东 现场培训（在线或现场）面向 希望学习如何使用 RapidMiner 估计和预测值并利用分析工具进行时间序列预测的中级数据分析师。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 学习应用 CRISP-DM 方法，选择合适的机器学习演算法，并增强模型构建和性能。
• 使用 RapidMiner 估计和预测值，并利用分析工具进行时间序列预测。

这门由讲师指导的广东（线上或线下）培训课程，介绍了模式识别和机器学习的领域，并涵盖了统计学、计算机科学、信号处理、计算机视觉、数据挖掘和生物信息学中的实际应用。

通过本培训，参与者将能够：

• 应用核心统计方法于模式识别。
• 使用神经网络和核方法等关键模型进行数据分析。
• 实施高级技术以解决复杂问题。
• 通过结合不同模型来提高预测准确性。

这种由 讲师指导的 广东 现场培训（在线或现场）面向希望使用 DataRobot 的机器学习功能自动化、评估和管理预测模型的数据科学家和数据分析师。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 在 DataRobot 中载入数据集以分析、评估和品质检查数据。
• 构建和训练模型以识别重要变数并满足预测目标。
• 解释模型以创建有助于做出业务决策的宝贵见解。
• 监控和管理模型以保持优化的预测性能。

这种讲师指导的 广东 现场培训（在线或现场）面向数据科学家、数据分析师和开发人员，他们希望探索 AutoML 产品和功能，以最少的工作量创建和部署自定义 ML 训练模型。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 探索 AutoML 产品线，为各种数据类型实施不同的服务。
• 准备和标记数据集以创建自定义 ML 模型。
• 训练和管理模型以生成准确、公平的机器学习模型。
• 使用经过训练的模型进行预测，以满足业务目标和需求。

本课程为讲师指导的（线上或线下）培训，面向希望使用Google的ML Kit构建专为移动设备优化的机器学习模型的开发者。

培训结束后，学员将能够：

• 设置必要的开发环境，开始为移动apps开发机器学习功能。
• 使用ML Kit API将新的机器学习技术集成到Android和iOS apps中。
• 使用ML Kit SDK增强和优化现有apps，进行设备端处理和部署。