Zpracujte svá data pokročilými metodami rychleji než dříve a najděte v nich skryté souvislosti – za pomoci umělé inteligence a neuronových sítí.

Uvedeme vás do základů neuronových sítí a naučíme vás, jak tyto pokročilé algoritmy sestavit a využít pro zpracování a vyhodnocení dat (viz názory spokojených účastníků kurzu).

Všechny prezentované postupy si vyzkoušíte na praktických příkladech v české verzi aplikace Tibco Statistica, populárním softwaru pro statistickou analýzu.

2denním kurzem (12 hodin čistého času) vás provede doc. RNDr. Ing. Marcel Jiřina, Ph.D., děkan Fakulty informačních technologií Českého vysokého učení technického, který se věnuje výzkumu data-miningových metod, zejména zpracování textu a obrazu (viz profil lektora).

Počítač vám zapůjčíme na místě, není třeba nosit vlastní.

CHCI SE PŘIHLÁSIT NA KURZ -->

Z kurzu budete mít největší užitek, pokud:

• jste např. analytik, statistik či datový specialista z výzkumu, průmyslu nebo medicíny chcete se naučit zpracovat velké objemy dat,
• se ve vašich datech vyskytují složité nelineární závislosti a potřebujete tvořit modely pro predikci či klasifikaci,
• používáte aplikaci Statistica a chcete se správně naučit pracovat s modulem neuronových sítí.

• porozumět základním pojmům z oblasti modelování neuronových sítí (základní typy sítí, princip učení, reprezentace znalostí),
• připravit vstupní data k analýze (očištění od duplicit, transformace apod.) a vytvořit klasifikační a regresní modely,
• sestavit vlastní i automatizované predikční algoritmy a vybrat ten nejvhodnější pro daný soubor dat,
• vyhodnotit kvalitu získaných výstupů,
• pracovat v aplikaci Tibco Statistica s nástroji Recepty a Workspace.

Chci vidět podrobný syllabus →

Názory spokojených účastníků

„S kurzem Neuronových sítí byl spokojen, především díky kvalitě přednášejícího, který se dokázal perfektně přizpůsobit našim dotazům a nakonec nám poradit i při řešení našich vlastních problémů. Toto charakterizuje kvalitu kurzu, kdy nezaměstnáváte lektora, který má problematiku pouze naučenou, nýbrž lektora, který problematice hluboce rozumí. Jako pozitivum vyzdvihuji, že kurz nebyl pouze klikací, ale základy Neuronových sítí byly vysvětleny i matematicky. Byl jsem spokojen a obdržel jsem informace, pro které jsem si přijel.“

doc. Dr.Ing. Vladimír Pata, Ústav výrobního inženýrství, Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně

„Kurz Neuronové síte prezentovaný v modulu programu Statistica neztratil nic z principu obecnosti, který je blízký vlastní podstatě neuronových síti. Jasně a přehledně prezentovaný vhled o principech, architektuře a možnostech učení neuronových sítí umožní absolventovi si utvořit vlastní představu o šíři možného využití této metody. A to i v tak netradiřní odvětví (pro využívání tohoto nástroje) jako je státní správa a metody řízení, což byl můj případ. Doporučuji kurz všem, bez ohledu na to jakou softwarovou podporu pro neuronové síte nakonec využijí. Obsah a rozsah je dostatečný a lektor je v tématu doopravdy kovaný.“

Mgr. et Bc. Petr Horák, Městský úřad Rožnov pod Radhoštem

Chci vidět další názory účastníků kurzu -->

Jaké školící materiály obdržíte?

• na kurzu obdržíte tištěné prezentace probírané látky, které vám následně zašleme v elektronické verzi

Jak dlouho kurz trvá?

• 2 pracovní dny (12 hodin čistého času)

Kdo vás bude školit?

Kurzem vás provede doc. RNDr. Ing. Marcel Jiřina, Ph.D., docent děkan Fakulty informačních technologií Českého vysokého učení technického. Zaměřuje se na výzkum metod data miningu, zejména pak na klasifikaci, detekci anomalit, regresi, zpracování textu (text mining) a zpracování obrazu.

Vedle toho vede tým analytiků a programátorů, který se věnuje vývoji vlastního data miningového softwaru a metod strojového zpracování textu s ohledem na české prostředí.

Kolik kurz stojí, kde probíhá a jaké jsou možnosti platby?

Kurz probíhá v našem školícím středisku na adrese Lazarská 11/6, Praha 2.

Cena kurzu je 12 900 Kč . Součástí ceny je kromě zajištění pomůcek a školících materiálů také občerstvení v průběhu kurzu a oběd.

Platba probíhá převodem oproti vystavené faktuře.

Program kurzu

Úvod

• Základní informace o softwaru TIBCO Statistica
• Výukové zdroje pro software a možnosti nápovědy

Práce s Recepty (wizardem)

• Princip, možnosti, využití
• Příprava dat (načtení, výběr proměnných, transformace, vzorkování dat, odstranění duplicitních vzorů, filtrace odlehlých hodnot, oprava chybějících údajů)
• Detekce a případné odstranění podobných vstupních příznaků (prediktorů)
• Výběr důležitých prediktorů pro požadovanou úlohu
• Vytváření klasifikačních a regresních modelů
• Vyhodnocení kvality vytvořeného modelů
• Nasazení modelu v praxi

Principy neuronových sítí

• Neuron, model neuronu
• Základní typy sítí (MLP, RBF Kohonenova)
• Struktura neuronové sítě, princip učení, reprezentace znalostí

Práce s neuronovými sítěmi

• Rozdělování dat na trénovací, validační a testovací množiny, bootstrapping, křížová validace
• Nastavení parametrů sítí (počet vrstev, neuronů, typy neuronů, post-synaptické funkce, aktivační funkce, algoritmy učení – backpropagation, problém lokálního minima, heuristiky a další)
• Automatizovaný a vlastní návrh sítě

Využití neuronových sítí

• Klasifikace
• Regrese
• Analýza časových řad
• Shluková analýza pomocí Kohonenovy neuronové sítě (SOM)

Metody výběru vhodných příznaků

Sdružování rozsáhlých skupin hodnot příznaků (Binning)

Vyhodnocení kvality vytvořeného modelu

• Korelační analýza
• ROC křivka
• Grafy zisku a navýšení (Gains a Lift Chart)

Nasazení modelu v praxi

Práce v prostředí modulu STATISTICA Data Miner

• Práce v rámci pracovní plochy (Workspaces)
• Využití přednastavených úloh
• Implementace vlastních uzlů

Předpoklady účastníka

• Běžná obsluha počítače v prostředí Windows

Předchozí kurzy

• Základní kurz statistiky II

Navazující kurzy

Pokud se chcete vzdělávat také v dalších metodách, které mohou být alternativním řešením pro neuronové sítě, pak doporučujeme kurzy:

• Klasifikační a regresní stromy
• Data Mining

Certifikace

• Účastník získá certifikát o absolvování kurzu

doc. Dr.Ing. Vladimír Pata, Ústav výrobních technologií, Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
Lektor kurzu Mgr. Patrik Galeta, Ph.D.

„S kurzem Neuronových sítí byl spokojen, především díky kvalitě přednášejícího, který se dokázal perfektně přizpůsobit našim dotazům a nakonec nám poradit i při řešení našich vlastních problémů. Toto charakterizuje kvalitu kurzu, kdy nezaměstnáváte lektora, který má problematiku pouze naučenou, nýbrž lektora, který problematice hluboce rozumí. Jako pozitivum vyzdvihuji, že kurz nebyl pouze klikací, ale základy Neuronových sítí byly vysvětleny i matematicky. Byl jsem spokojen a obdržel jsem informace, pro které jsem si přijel.“

Mgr. Bc. Petr Horák, Státní správa
"Kurz Neuronové síte prezentovaný v modulu programu Statistica neztratil nic z principu obecnosti, který je blízký vlastní podstatě neuronových síti. Jasně a přehledně prezentovaný vhled o principech, architektuře a možnostech učení neuronových sítí umožní absolventovi si utvořit vlastní představu o šíři možného využití této metody. A to i v tak netradiřní odvětví (pro využívání tohoto nástroje) jako je státní správa a metody řízení, což byl můj případ. Doporučuji kurz všem, bez ohledu na to jakou softwarovou podporu pro neuronové síte nakonec využijí. Obsah a rozsah je dostatečný a lektor je v tématu doopravdy "kovaný"."