Διαδίκτυος Predictive AI Καλλιέργεια στην Ελλάδα

Αυτή η εκπαιδευτικός-μεσωμένη, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαπροσωπικά ή μέσω διαδικτύου) προσβλέπει σε μεσαιτικό επίπεδο υπολογιστικών ανάπτυξης που θέλουν να δημιουργήσουν εφαρμογές που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιώντας προσδοκιματική ανάλυση και γενετικές μοντέλ.

Ανά το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αντιληφθούν τους βασικούς όρους της προσδοκιματικής τεχνητής νοημοσύνης και των γενετικών μοντέλ.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη για προσδοκιματικό κωδικοποίηση, πρόβλεψη και αυτομάτη εφαρμογή.
• Εφαρμόζουν LLMs (Large Language Models) και transformers για τη γέννηση κειμένου και κώδικα.
• Εφαρμόζουν προβλέψεις αιτία-έπακουση χρόνου και συμβουλές βασισμένες σε τεχνητή νοημοσύνη.
• Δημιουργούν και αξιοποιούν τεχνητά μοντέλα για πρακτικά εφαρμογές.
• Εκτιμούν χρήσιμους παρεξηγήσεις και καλές πρακτικές στη διάθεση τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εξομάδα σε Ελλάδα (διαπιστίλιο ή απευθείας) στόχου μας είναι να υποστηρίξουμε IT επαγγελματίες είδή τελείωσης που θέλουν να καταλάβουν τις βασικές αρχές της Prognostic AI.

Από το τέλος αυτής της εξομάδας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διατυπώσουν τις βασικές αρχές της Prognostic AI και τις εφαρμογές της.
• Συλλέξουν, καθαρίσουν και προεπεξεργαστούν δεδομένα για ανάλυση των πρόληψης.
• Αναζητήσουν και εκπροσωπούν δεδομένα ώστε να ανακαλύψουν μάθηση.
• Σχεδιάσουν βασικά στατιστικά μοντέλα για πρόβλεψη.
• Εκτιμήσουν την επίδοση των προγνωστικών μοντέλων.
• Αξιοποιήσουν αρχές Prognostic AI σε πραγματικά και σημαντικά συνθήματα.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται με ενδιαφέροντα και ζωντανά στο Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες DevOps με διάθεση μεταξύ του προκαταβολή και του υψηλότερου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να συνδυάσουν τη προσαγωγική τεχνητή νοημοσύνη με τις πρακτικές DevOps.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμόζουν μοντέλα προσαγωγικής ανάλυσης για την πρόβλεψη και επίλυση προκλήσεων στην διαδρομή DevOps.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία με υποστήριξη τεχνητής νοημοσύνης για βελτιωμένη παρακολούθηση και λειτουργία.
• Εφαρμένη τεχνική μηχανικής μάθησης για να βελτιώσουν τις ρυθμίσεις παράδοσης λογισμικού.
• Σχεδιάζουν στρατηγικές τεχνητής νοημοσύνης για πρωτοβουλική επίλυση προβλημάτων και βελτιστοποίηση.
• Να αναγνωρίζουν τις ηθικές προβλήματα σχετικά με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης στο DevOps.