Học có giám sát Đào tạo tại Việt Nam

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia với nhiều trình độ chuyên môn khác nhau, những người muốn tận dụng nền tảng AutoML của Google để xây dựng chatbot tùy chỉnh cho nhiều ứng dụng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của phát triển chatbot.
• Điều hướng Nền tảng Đám mây Google và truy cập AutoML.
• Chuẩn bị dữ liệu để huấn luyện các mô hình chatbot.
• Huấn luyện và đánh giá các mô hình chatbot tùy chỉnh bằng cách sử dụng AutoML.
• Triển khai và tích hợp chatbot vào nhiều nền tảng và kênh khác nhau.
• Giám sát và tối ưu hóa hiệu suất chatbot theo thời gian.

Khóa học trực tiếp với giáo viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này được thiết kế cho các chuyên gia có trình độ trung cấp muốn áp dụng các kỹ thuật bảo trì dự báo do AI điều khiển trong sản xuất bán dẫn để tăng cường hiệu quả sản xuất và giảm thiểu sự cố thiết bị không dự kiến.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Triển khai các mô hình AI để dự báo sự cố thiết bị trong sản xuất bán dẫn.
• Phân tích dữ liệu bảo trì để phát hiện các mẫu và xu hướng chỉ ra các vấn đề tiềm ẩn.
• Tích hợp bảo trì dự báo do AI điều khiển vào các quy trình sản xuất hiện có.
• Giảm thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì thông qua quản lý thiết bị chủ động.

Khóa học này được dẫn dắt trực tiếp, trong Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ), nhằm hướng đến những chuyên gia cấp cơ bản muốn hiểu và áp dụng các công nghệ AI trong ngành sản xuất bán dẫn.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của AI và cách chúng được áp dụng trong sản xuất bán dẫn.
• Nhận diện các lĩnh vực trong sản xuất bán dẫn mà AI có thể được triển khai hiệu quả.
• Sử dụng các công cụ và kỹ thuật AI để cải thiện hiệu quả sản xuất và kiểm soát chất lượng.
• Triển khai các mô hình AI cơ bản để tối ưu hóa quá trình sản xuất.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn học cách sử dụng RapidMiner để ước tính và dự báo giá trị, đồng thời sử dụng các công cụ phân tích cho dự báo chuỗi thời gian.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Học cách áp dụng phương pháp CRISP-DM, chọn các thuật toán học máy phù hợp và nâng cao việc xây dựng và hiệu suất mô hình.
• Sử dụng RapidMiner để ước tính và dự báo giá trị, đồng thời sử dụng các công cụ phân tích cho dự báo chuỗi thời gian.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) cung cấp một giới thiệu về lĩnh vực nhận dạng mẫu và học máy. Khóa học đề cập đến các ứng dụng thực tế trong thống kê, khoa học máy tính, xử lý tín hiệu, thị giác máy tính, khai thác dữ liệu và tin sinh học.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Áp dụng các phương pháp thống kê cốt lõi vào nhận dạng mẫu.
• Sử dụng các mô hình chính như mạng nơ-ron và phương pháp kernel để phân tích dữ liệu.
• Triển khai các kỹ thuật nâng cao để giải quyết các vấn đề phức tạp.
• Cải thiện độ chính xác dự đoán bằng cách kết hợp các mô hình khác nhau.