.jpg)
%20(1).png)
להתחיל ללמוד תחום חדש זה אף פעם לא קל ודורש מוטיבציה והרבה אנרגיות. לפעמים כל מה שצריך זה "דחיפה" קטנה שתעורר את הסקרנות לחקור אזורים חדשים או להתעמק בתחומים שאנחנו כבר בקיאים בהם. הרצון ללמוד יכול להגיע מהרבה כיוונים, אולי מאמר מעניין שקראתם, הכרזה על טכנולוגיה חדשה או סרטון קצר ביו-טיוב. לכן, החלטנו לרכז עבורכם וובינרים שימושיים של הספקיות המובילות במגוון רמות, כאשר הפעם נתמקד בתחום ה – Machine Learning ובלמידה עמוקה (Deep Learning).
רקע:
למידת מכונה (Machine Learning) היא תת-תחום במדעי המחשב ובבינה מלאכותית המשיק לתחומי הסטטיסטיקה והאופטימיזציה. התחום עוסק בפיתוח אלגוריתמים המיועדים לאפשר למחשב ללמוד מתוך דוגמאות, ופועל במגוון משימות חישוביות בהן התכנות הקלאסי אינו אפשרי (ויקיפדיה).
למידה עמוקה (Deep Learning) היא חלק ממשפחה רחבה יותר של שיטות למידה ממוחשבות המבוססות על ייצוגים של נתוני למידה, לעומת אלגוריתמים ספציפיים למשימה.
הוובינרים הבאים עוסקים במגוון נושאים ומיועדים לרמות שונות של ידע, אתם מוזמנים לחקור אותם בהתאם לתחומי העניין שלכם.
וובינרים ב- AWS
Accelerate Machine Learning Workloads Using Amazon EC2 P3 Instances
למידת מכונה (ML) מאפשרת לחקור במהירות המון תרחישים ולקבל את התשובות הטובות ביותר, החל מתמונה, וידאו, מערכות רכב אוטונומית ואפילו תחזית מזג האוויר. עבור data scientists, חוקרים, ומפתחים שרוצים להאיץ את הפיתוח של יישומי ML, ה- instances של EC2 P3 הם דוגמאות לחוזק היישומים, שיפור החיסכון וחישוב GPU זמין בענן.
Leveraging ML Services to Enhance Content Discovery and Recommendations
בוובינר זה תלמדו כיצד לבנות את היישומים שלכם כדי לספק תוכן רלוונטי יותר באמצעות חילוץ Metadata. Amazon Comprehend, Transcribe, Rekognitionהם כלים המסוגלים לארגן ולסווג מסמכים, תמונות וסרטונים כדי לשפר את גילוי התוכן ולהתאים אישית את המלצות התוכן למשתמש. כמו כן, יוצגו סיפורי לקוחות שיחלקו את אופן השימוש בשירותי ML אלה, ויציגו כיצד הצליחו להגדיל באופן משמעותי את המעורבות ואת ההכנסות מהאתר שלהם.
מטרות:
• למדו כיצד שירותי Amazon ML language מספקים Metadata שימושי שניתן למנף במיקוד המודעות.
• למדו כיצד אמזון Rekognition מחלץ באופן אוטומטי Metadata כדי להעשיר את התוכן.
• למדו כיצד לשלב את שירותי ה- API הקלים לשימוש ביישומים שלך כדי לספק תוכן רלוונטי יותר ללקוחות.
וובינרים ב- Azure
סשן זה הוא מבוא ל- Machine Learning. נדון גם בכלים שמציעה מיקרוסופט כדי לנתח את הנתונים, לבנות, ללמוד ולפרוס את המודל לשם צריכה בעזרת האפליקציה.
Reaching New Frontiers in Data and AI with Azure Government
מוזמנים להירשם לסמינר מקוון זה כדי ללמוד מ- Microsoft Azure כיצד החידושים בתשתית ענן, בינה מלאכותית (AI) ולמידה במכונות (ML) תומכים בהצלחת הארגון.
הצטרפו ללילי קים, המנהלת הכללית של Azure Government, ורוחאן קומאר, סגן נשיא של Azure Data, כדי לראות הדגמות של AI ו- ML בהם תראו כיצד הענן מאפשר יכולות חדשות עבור סוכנויות ממשלתיות.
Databricks and AI Technologies
Azure Databricks תוכנן בשיתוף פעולה עם Microsoft ו- Databricks, החברה שעומדת מאחורי Spark, ומציעה פלטפורמת ניתוח מבוססת Apache Spark הבנויה על מהירות, קלות ושיתופיות.
השתתף ב- Session ולמד כיצד להאיץ את החדשנות על ידי הפעלת כלי Data Science עם פלטפורמת אנליזות עתירת ביצועים אשר מפיקה את התועלת מ- Azure.
וובינרים ב- GCP
End-to-End Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform
מודלים של אופרציה יכולים להיות מאתגרים וקשים להבנה. הסמינר המקוון הזה עובר על תהליך פיתוח שיהפוך את הביצוע לפשוט יותר, כולל תהליך בניית Machine Learning Pipeline, וכמובן תחקור המקרה, הדרכה, הערכה, פריסה וחיזוי.
מאת: מערכת IsraelClouds
להתחיל ללמוד תחום חדש זה אף פעם לא קל ודורש מוטיבציה והרבה אנרגיות. לפעמים כל מה שצריך זה "דחיפה" קטנה שתעורר את הסקרנות לחקור אזורים חדשים או להתעמק בתחומים שאנחנו כבר בקיאים בהם. הרצון ללמוד יכול להגיע מהרבה כיוונים, אולי מאמר מעניין שקראתם, הכרזה על טכנולוגיה חדשה או סרטון קצר ביו-טיוב. לכן, החלטנו לרכז עבורכם וובינרים שימושיים של הספקיות המובילות במגוון רמות, כאשר הפעם נתמקד בתחום ה – Machine Learning ובלמידה עמוקה (Deep Learning).
רקע:
למידת מכונה (Machine Learning) היא תת-תחום במדעי המחשב ובבינה מלאכותית המשיק לתחומי הסטטיסטיקה והאופטימיזציה. התחום עוסק בפיתוח אלגוריתמים המיועדים לאפשר למחשב ללמוד מתוך דוגמאות, ופועל במגוון משימות חישוביות בהן התכנות הקלאסי אינו אפשרי (ויקיפדיה).
למידה עמוקה (Deep Learning) היא חלק ממשפחה רחבה יותר של שיטות למידה ממוחשבות המבוססות על ייצוגים של נתוני למידה, לעומת אלגוריתמים ספציפיים למשימה.
הוובינרים הבאים עוסקים במגוון נושאים ומיועדים לרמות שונות של ידע, אתם מוזמנים לחקור אותם בהתאם לתחומי העניין שלכם.
וובינרים ב- AWS
Accelerate Machine Learning Workloads Using Amazon EC2 P3 Instances
למידת מכונה (ML) מאפשרת לחקור במהירות המון תרחישים ולקבל את התשובות הטובות ביותר, החל מתמונה, וידאו, מערכות רכב אוטונומית ואפילו תחזית מזג האוויר. עבור data scientists, חוקרים, ומפתחים שרוצים להאיץ את הפיתוח של יישומי ML, ה- instances של EC2 P3 הם דוגמאות לחוזק היישומים, שיפור החיסכון וחישוב GPU זמין בענן.
Leveraging ML Services to Enhance Content Discovery and Recommendations
בוובינר זה תלמדו כיצד לבנות את היישומים שלכם כדי לספק תוכן רלוונטי יותר באמצעות חילוץ Metadata. Amazon Comprehend, Transcribe, Rekognitionהם כלים המסוגלים לארגן ולסווג מסמכים, תמונות וסרטונים כדי לשפר את גילוי התוכן ולהתאים אישית את המלצות התוכן למשתמש. כמו כן, יוצגו סיפורי לקוחות שיחלקו את אופן השימוש בשירותי ML אלה, ויציגו כיצד הצליחו להגדיל באופן משמעותי את המעורבות ואת ההכנסות מהאתר שלהם.
מטרות:
• למדו כיצד שירותי Amazon ML language מספקים Metadata שימושי שניתן למנף במיקוד המודעות.
• למדו כיצד אמזון Rekognition מחלץ באופן אוטומטי Metadata כדי להעשיר את התוכן.
• למדו כיצד לשלב את שירותי ה- API הקלים לשימוש ביישומים שלך כדי לספק תוכן רלוונטי יותר ללקוחות.
וובינרים ב- Azure
סשן זה הוא מבוא ל- Machine Learning. נדון גם בכלים שמציעה מיקרוסופט כדי לנתח את הנתונים, לבנות, ללמוד ולפרוס את המודל לשם צריכה בעזרת האפליקציה.
Reaching New Frontiers in Data and AI with Azure Government
מוזמנים להירשם לסמינר מקוון זה כדי ללמוד מ- Microsoft Azure כיצד החידושים בתשתית ענן, בינה מלאכותית (AI) ולמידה במכונות (ML) תומכים בהצלחת הארגון.
הצטרפו ללילי קים, המנהלת הכללית של Azure Government, ורוחאן קומאר, סגן נשיא של Azure Data, כדי לראות הדגמות של AI ו- ML בהם תראו כיצד הענן מאפשר יכולות חדשות עבור סוכנויות ממשלתיות.
Databricks and AI Technologies
Azure Databricks תוכנן בשיתוף פעולה עם Microsoft ו- Databricks, החברה שעומדת מאחורי Spark, ומציעה פלטפורמת ניתוח מבוססת Apache Spark הבנויה על מהירות, קלות ושיתופיות.
השתתף ב- Session ולמד כיצד להאיץ את החדשנות על ידי הפעלת כלי Data Science עם פלטפורמת אנליזות עתירת ביצועים אשר מפיקה את התועלת מ- Azure.
וובינרים ב- GCP
End-to-End Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform
מודלים של אופרציה יכולים להיות מאתגרים וקשים להבנה. הסמינר המקוון הזה עובר על תהליך פיתוח שיהפוך את הביצוע לפשוט יותר, כולל תהליך בניית Machine Learning Pipeline, וכמובן תחקור המקרה, הדרכה, הערכה, פריסה וחיזוי.
מאת: מערכת IsraelClouds
לפרטים נוספים ויצירת קשר עם נציג אורקל
הודעתך לא התקבלה - נסה שוב מאוחר יותר