Tieto- ja viestintätekniikan ammattilaiset TIVIA ry

Koneoppimismenetelmien ohjelmointi

Aika 16.–17.10.2018 | Paikka Technopolis Otaniemi, Espoo | Hinta Jäsenhinta 695 € (+ alv) / normaalihinta 995 € (+ alv) | Opetuskieli suomi

Koneoppimisella tarkoitetaan teknologioita, joilla voidaan oppia ratkaisemaan ongelmia digitaalisista data-aineistoista. Oppimisen tuloksena saadaan esim. ennustusmalleja, joita voidaan käyttää liiketoiminnan ongelmien ratkaisuissa. Käytämme joka päivä palveluja, jotka sisältävät koneoppimiseen perustuvia komponentteja, kuten kielenkäännöstä ja kaupan ostosuosituksia.

Nykyään suuri osa tietoaineistoista, kuten asiakasdata ja teollisuusprosessien tuotantodata esitetään digitaalisina aineistoina tietokoneilla, joten on olemassa paljon datamateriaalia, josta voidaan jalostaa ratkaisuja data-analyysiin perustuen.

Tämä kurssi on johdatus koneoppimismenetelmien ohjelmointiin. Koulutus sopii jatkokurssiksi ”Koneoppiminen – johdanto data-analyysin menetelmiin ja sovelluksiin” tai sen voi käydä myös erillisenä koulutuksena. Koulutuksessa käsitellään koneoppimisalgoritmien toteuttamista ohjelmoimalla niin luennoimalla kuin käytännön esimerkkejä ja harjoituksia tehden.

Koulutuksen ensimmäinen päivä alkaa klo 9.00 ja päättyy klo 16.00. Toinen koulutuspäivä alkaa klo 9.00 ja päättyy klo 12.00.

Kohderyhmä

Kurssi on tarkoitettu henkilöille, jotka tekevät työtä koneoppimisen alalla tai tekevät päätöksiä data-intensiivisten liiketoimintaprosessien ympärillä analytiikoista liiketoimintajohtajiin.

Esitiedot: Perustiedot ohjelmoinnista esim. R- tai Python-ohjelmointikielellä. Aikaisempi ohjelmointikokemus on hyödyksi.

Agenda

  • Ohjelmointikielten vertailu: R ja python, erot ja vahvuudet
  • Data-analyysi – mistä on kyse?
  • Mitä ovat data-analyysiprosessit?
  • Käydään läpi case-esimerkein esimerkkialgoritmeja:
    • klusterointi
    • ennustus
    • luokittelu
  • Käytännön harjoituksia omalla koneella ohjelmoiden

Kouluttaja

Jaakko Hollmén on tutkija, jolla on yli 20 vuoden kokemus tutkimuksesta, niin teollisuuden tutkimuslaitoksissa kuin yliopistoissa. Hänen tutkimuskiinnostuksenaan on koneoppiminen sekä tiedon louhinta. Sovellusalueina koneoppimisen tutkimuksessa hänellä on luonnollisen ympäristön sekä rakennetun ympäristön data-intensiiviset ongelmat, terveys ja hyvinvointi sekä ennustavat teknologiat. Hän on perustajana Northlet Oy:ssä, joka tarjoaa analytiikkapalveluja ja konsultointia yrityksille. Jaakko Hollmén toimi yhtenä pääjärjestäjänä Euroopan suurimmassa koneoppimisen ja tiedon louhinnan alan konferenssissa, ECML PKDD 2017:ssa.

Palautetta

“Luennoitsija oli erinomainen ja häntä oli helppo kuunnella.”
“Luennoitsija esitti asiat selkeästi.”
“Sai laajan kirjon perustason tietämystä monista asioista.”
“Luennot oli hyvät, erinomaiset luennoitsijat. Mielenkiintoiset aiheet.”
“Mielenkiintoinen sisältö”

Osallistumismaksu

Jäsenhinta 695 € + alv 24 % (TIVIA-yhteisön jäsenet ja yhteisöjäsenten henkilökunta sekä MARKin jäsenet)
Normaalihinta 995 € + alv 24 %

Hinta sisältää ensimmäisenä päivänä lounaan sekä aamu- ja iltapäiväkahvit ja toisena päivänä aamukahvit ja pienen suolaisen kera.

Jos et vielä ole TIVIA-yhteisön jäsen, liity nyt ja osallistu koulutukseen jäsenetuhintaan (jäsenmaksut 20–65 € / 12 kk)! Tutustu myös yritysjäsenyyteen!

Tutustu myös muihin TIVIAn järjestämiin koulutuksiin tästä.

Ilmoittautuminen

Kysyttävää? Lähetä viesti osoitteeseen ilmoittaudu(at)tivia.fi tai soita 020 741 9898.

Oletko kiinnostunut organisaatiokohtaisesta koulutuksesta useammalle henkilölle? Voimme järjestää tämän koulutuksen myös omissa tiloissanne toiveidenne mukaisesti räätälöitynä koulutuksena.

Tarjouspyynnöt ja tiedustelut:
Tiina Riutta, markkinointi- ja koulutuspäällikkö, TIVIA
tiina.riutta(at)tivia.fi puh. 020 741 9883

Peruutusehdot: Jos peruutus tapahtuu myöhemmin kuin 14 vrk ennen koulutuksen alkua, perimme 50 % osallistumismaksusta. Peruuttamatta jätetyistä ilmoittautumisista perimme koko osallistumismaksun.

Pidätämme oikeuden päivittää koulutuksen sisältöä.

 

Tapahtumalaji: 

TIVIA Chat Window