- Podstawowa znajomość pojęć i terminologii związanych z uczeniem maszynowym
- Znajomość analizy danych lub pracy z zestawami danych
- Nieco doświadczenia z językiem programowania (np. Python) jest korzystne, ale nie jest wymagane
Grupa docelowa
- Business analitycy i specjaliści ds. danych
- Decydenci zainteresowani wdrażaniem AI
- Specjaliści IT badający zastosowania uczenia maszynowego w biznesie
Machine Learning to potężne narzędzie napędzane sztuczną inteligencją, służące do poprawy podejmowania decyzji biznesowych, automatyzacji procesów i generowania wskaźników opartego na danych.
To prowadzone przez instruktora szkolenie w trybie online lub stacjonarnym skierowane jest do zawodowców na poziomie średnim z dziedziny biznesu i technologii, którzy chcą zastosować techniki uczenia maszynowego do rozwiązania realnych problemów biznesowych przy użyciu praktycznych studiów przypadków i narzędzi.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć, jak uczenie maszynowe wpływa na nowoczesne systemy sztucznej inteligencji i strategie biznesowe.
- Wybierać odpowiednie metody uczenia maszynowego dla różnych problemów biznesowych.
- Przetwarzać i transformować dane biznesowe do zadań uczenia maszynowego.
- Zastosować podstawowe techniki uczenia maszynowego, takie jak klasyfikacja, regresja, klasteryzacja i prognozowanie szeregów czasowych.
- Interpretować i oceniać modele uczenia maszynowego w kontekście podejmowania decyzji biznesowych.
- Nabyć doświadczenie praktyczne za pomocą studiowania przypadków i zastosować nabyte techniki do praktycznych scenariuszy.
Format kursu
- Interaktywna wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczna implementacja w żywym środowisku laboratoryjnym.
Opcje dostosowania kursu
- Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.
- Machine learning jako kluczowy składnik Sztucznej Inteligencji
- Typy uczenia maszynowego: nadzorowane, nienadzorowane, wzmacniane, półnadzorowane
- Powszechnie używane algorytmy ML w aplikacjach biznesowych
- Wyzwania, ryzyka i potencjalne zastosowania ML w AI
- Przeuczenie (overfitting) i kompromis między biasem a zmiennością (bias-variance tradeoff)
- Cykl życia Machine Learning: od problemu do wdrożenia
- Klasyfikacja, regresja, klasteryzacja, wykrywanie anomalii
- Kiedy używać uczenia nadzorowanego vs. nienadzorowanego
- Zrozumienie uczenia wzmacnianego w automatyzacji biznesowej
- Rozważania w podejmowaniu decyzji opartego o ML
- Przygotowanie danych: ładowanie, oczyszczanie, transformacja
- Inżynieria cech: kodowanie, transformacja, tworzenie
- Skalowanie cech: normalizacja, standaryzacja
- Redukcja wymiarowości: PCA, selekcja zmiennych
- Eksploracyjna analiza danych i wizualizacja danych biznesowych
- Zaawansowana inżynieria cech dla poprawy prognozowania za pomocą regresji liniowej
- Analiza czasowych szeregów danych i prognozowanie miesięcznego wolumenu sprzedaży: dostosowanie sezonowe, regresja, wygładzanie wykładnicze, ARIMA, sieci neuronowe
- Analiza segmentacji za pomocą klasteryzacji i samodzielnie organizujących się map
- Analiza koszyka zakupowego i wydobywanie reguł asocjacyjnych dla wglądów w handlu detalicznym
- Klasyfikacja domyślności klienta za pomocą regresji logistycznej, drzew decyzji, XGBoost, SVM
United Arab Emirates - Machine Learning for Business and AI Systems
Qatar - Machine Learning for Business and AI Systems
Egypt - Machine Learning for Business and AI Systems
Saudi Arabia - Machine Learning for Business and AI Systems
South Africa - Machine Learning for Business and AI Systems
Brasil - Machine Learning for Business and AI Systems
Canada - Machine Learning for Business and AI Systems
中国 - Machine Learning for Business and AI Systems
香港 - Machine Learning for Business and AI Systems
澳門 - Machine Learning for Business and AI Systems
台灣 - Machine Learning in business – AI/Robotics
USA - Machine Learning for Business and AI Systems
Österreich - Machine Learning for Business and AI Systems
Schweiz - Machine Learning for Business and AI Systems
Deutschland - Machine Learning for Business and AI Systems
Czech Republic - Machine Learning for Business and AI Systems
Denmark - Machine Learning for Business and AI Systems
Estonia - Machine Learning for Business and AI Systems
Finland - Machine Learning for Business and AI Systems
Greece - Machine Learning for Business and AI Systems
Magyarország - Machine Learning for Business and AI Systems
Ireland - Machine Learning for Business and AI Systems
Luxembourg - Machine Learning for Business and AI Systems
Latvia - Machine Learning for Business and AI Systems
España - Aprendizaje automático en los negocios - AI / Robótica
Italia - Machine Learning for Business and AI Systems
Lithuania - Machine Learning for Business and AI Systems
Nederland - Machine Learning for Business and AI Systems
Norway - Machine Learning for Business and AI Systems
Portugal - Machine Learning for Business and AI Systems
România - Machine Learning for Business and AI Systems
Sverige - Machine Learning for Business and AI Systems
Türkiye - Machine Learning for Business and AI Systems
Malta - Machine Learning for Business and AI Systems
Belgique - Machine Learning for Business and AI Systems
France - Machine Learning for Business and AI Systems
日本 - Machine Learning for Business and AI Systems
Australia - Machine Learning for Business and AI Systems
Malaysia - Machine Learning for Business and AI Systems
New Zealand - Machine Learning for Business and AI Systems
Philippines - Machine Learning for Business and AI Systems
Singapore - Machine Learning for Business and AI Systems
Thailand - Machine Learning for Business and AI Systems
Vietnam - Machine Learning for Business and AI Systems
India - Machine Learning for Business and AI Systems
Argentina - Aprendizaje automático en los negocios - AI / Robótica
Chile - Aprendizaje automático en los negocios - AI / Robótica
Costa Rica - Aprendizaje automático en los negocios - AI / Robótica
Ecuador - Aprendizaje automático en los negocios - AI / Robótica
Guatemala - Aprendizaje automático en los negocios - AI / Robótica
Colombia - Aprendizaje automático en los negocios - AI / Robótica
México - Aprendizaje automático en los negocios - AI / Robótica
Panama - Aprendizaje automático en los negocios - AI / Robótica
Peru - Aprendizaje automático en los negocios - AI / Robótica
Uruguay - Aprendizaje automático en los negocios - AI / Robótica
Venezuela - Aprendizaje automático en los negocios - AI / Robótica
Polska - Machine Learning for Business and AI Systems
United Kingdom - Machine Learning for Business and AI Systems
South Korea - Machine Learning for Business and AI Systems
Pakistan - Machine Learning for Business and AI Systems
Sri Lanka - Machine Learning for Business and AI Systems
Bulgaria - Machine Learning for Business and AI Systems
Bolivia - Aprendizaje automático en los negocios - AI / Robótica
Indonesia - Machine Learning for Business and AI Systems
Kazakhstan - Machine Learning for Business and AI Systems
Moldova - Machine Learning for Business and AI Systems
Morocco - Machine Learning for Business and AI Systems
Tunisia - Machine Learning for Business and AI Systems
Kuwait - Machine Learning for Business and AI Systems
Oman - Machine Learning for Business and AI Systems
Slovakia - Machine Learning for Business and AI Systems
Kenya - Machine Learning for Business and AI Systems
Nigeria - Machine Learning for Business and AI Systems
Botswana - Machine Learning for Business and AI Systems
Slovenia - Machine Learning for Business and AI Systems
Croatia - Machine Learning for Business and AI Systems
Serbia - Machine Learning for Business and AI Systems
Bhutan - Machine Learning for Business and AI Systems