Inleiding tot kunstmatige intelligentie in de halfgeleiderproductie Training Cursus

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) richt zich op deelnemers met verschillende niveaus van expertise die gebruik willen maken van het Google AutoML-platform om zelfgemaakte chatbots te ontwikkelen voor diverse toepassingen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De basisprincipes van chatbotontwikkeling begrijpen.
• Het Google Cloud Platform beheersen en AutoML gebruiken.
• Gegevens voorbereiden voor het trainen van chatbotmodellen.
• Aangepaste chatbotmodellen trainen en evalueren met behulp van AutoML.
• Chatbots implementeren en integreren in diverse platforms en kanalen.
• De prestaties van chatbots monitoren en continu optimaliseren.

Tijdens deze door een instructeur geleide, live-training in België (online of op locatie) krijgen deelnemers een introductie tot het gebied van patroonherkenning en machine learning. Er wordt aandacht besteed aan praktische toepassingen binnen statistiek, informatica, signaalverwerking, computervisie, data mining en bio-informatica.

Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om:

• De belangrijkste statistische methoden toe te passen op patroonherkenning.
• Essentiële modellen zoals neurale netwerken en kernmethoden te gebruiken voor data-analyse.
• Gevorderde technieken toe te passen bij het oplossen van complexe problemen.
• De voorspellingsnauwkeurigheid te verbeteren door verschillende modellen te combineren.

Deze cursus wordt door een instructeur gegeven België (online of op locatie) en is bedoeld voor professionals met middenniveau die predictive onderhoudssystemen op basis van AI willen toepassen in de halfgeleiderproductie, teneinde de productiviteit te vergroten en onverwachte apparatuuruitval te voorkomen.

Aan het einde van deze cursus zijn de deelnemers in staat tot:

• Het implementeren van AI-modellen voor het voorspellen van apparatuuruitval binnen de halfgeleiderproductie.
• Het analyseren van onderhoudsgegevens om patronen en trends te ontdekken die op potentiële problemen wijzen.
• De integratie van AI-gestuurde predictive onderhoudssystemen in bestaande productieprocessen.
• Het verminderen van stilstand en onderhoudskosten door proactief apparatuurbeheer te realiseren.

Deze door een docent geleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor data-analisten met enige ervaring die willen leren hoe RapidMiner te gebruiken om waarden te schatten en te projecteren, evenals analytische hulpmiddelen toe te passen bij het voorspellen van tijdreeksen.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De CRISP-DM-methodologie toe te passen, geschikte machine learning-algoritmen te selecteren en de modellering én prestaties te verbeteren.
• RapidMiner te gebruiken voor het schatten en projecteren van waarden en om analytische hulpmiddelen in te zetten bij tijdreeksvoorspellingen.