Deep Learning for Medicine - Plan Szkolenia
Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania. Uczenie maszynowe Deep Learning to poddziedzina uczenia maszynowego, która próbuje naśladować działanie ludzkiego mózgu w podejmowaniu decyzji. Jest on szkolony na podstawie danych w celu automatycznego dostarczania rozwiązań problemów. Deep Learning zapewnia ogromne możliwości dla branży medycznej, która siedzi na kopalni złota danych.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy wezmą udział w serii dyskusji, ćwiczeń i analiz przypadków, aby zrozumieć podstawy Deep Learning. Najważniejsze narzędzia i techniki Deep Learning zostaną ocenione, a ćwiczenia zostaną przeprowadzone w celu przygotowania uczestników do przeprowadzenia własnej oceny i wdrożenia rozwiązań Deep Learning w ich organizacjach.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumienie podstaw Deep Learning
- Poznanie technik Deep Learning i ich zastosowań w przemyśle
- Zbadanie kwestii w medycynie, które można rozwiązać za pomocą technologii Deep Learning
- Zapoznanie się z Deep Learning studiami przypadków w medycynie
- Sformułowanie strategii przyjęcia najnowszych technologii w Deep Learning w celu rozwiązania problemów w medycynie
Publiczność
- Menedżerowie
- Specjaliści medyczni na stanowiskach kierowniczych
Format kursu
- Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Uwaga
- Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Deep Learning
- Wpływ na branżę medyczną
- Sukcesy i porażki w Deep Learning w różnych branżach
Zrozumienie Deep Learning
- Sztuczna inteligencja i Machine Learning
- Podstawowe pojęcia Deep Learning
- Aplikacje dla Deep Learning
- Rola Big Data w Deep Learning
Przegląd powszechnych Deep Learning technik
- Neural Networks
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Rozpoznawanie obrazu
- Speech Recognition
- Sentiment Analysis
Zastosowanie Deep Learning technik do zagadnień medycyny
- Badanie możliwości doskonalenia w dziedzinie medycyny
- Badanie zastosowania Deep Learning technik do cytowanych zagadnień
Odkrywanie Deep Learning Studiów przypadków dla medycyny
- Algorytm głębokiej komory dla segmentacji komór w MR serca metodą tętnic
- Algorytm diagnostyki raka skóry według Stanforda
- Algorytm przewidywania niewydolności serca opracowany przez Sutter Health i Georgia Institute of Technology
- Radiologia skanuje diagnozy we wszystkich modalnościach dzięki Behold.AI
- Technologie wspomagania decyzji klinicznych firmy Enlitic
- Spersonalizowana medycyna i terapie według Deep Genomics
- Dekodowanie raka za pomocą Freenome
- Wykrywanie retinopatii cukrzycowej metodą Google
- Chatbot do zapobiegania i diagnozowania chorób firmy Babylon Health
Ograniczenia Deep Learning
Konsekwencje etyczne i obawy dotyczące prywatności danych w Deep Learning
Tworzenie nowych Business modeli w oparciu o Deep Learning platformy i ekosystemy
Łączenie tego wszystkiego
- Wybór Deep Learning rozwiązań odpowiadających Twoim potrzebom
- Strategie wdrażania Deep Learning technologii
Zespół Communication i wpis menedżerski
- Rozmowy z menadżerami i liderami
- Rozmowy z inżynierami i analitykami danych
Podsumowanie i wnioski
Wymagania
- Doświadczenie w branży medycznej
- Nie jest wymagane doświadczenie w programowaniu
Szkolenia zdalne są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Deep Learning for Medicine - Plan Szkolenia - Booking
Deep Learning for Medicine - Plan Szkolenia - ZAPYTANIE O SZKOLENIE
Deep Learning for Medicine - Zapytanie o Konsultacje
Szkolenia Powiązane
Advanced Stable Diffusion: Deep Learning for Text-to-Image Generation
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi na poziomie średnio-zaawansowanym i zaawansowanym, inżynierów uczenia maszynowego, badaczy głębokiego uczenia się i ekspertów ds. wizji komputerowej, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę i umiejętności w zakresie głębokiego uczenia się do generowania tekstu na obraz.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą potrafili:
- Zrozumienie zaawansowanych architektur i technik głębokiego uczenia się do generowania tekstu na obraz. Wdrażaj złożone modele i optymalizacje w celu uzyskania wysokiej jakości syntezy obrazu. Optymalizuj wydajność i skalowalność w przypadku dużych zbiorów danych i złożonych modeli. Dostosuj hiperparametry, aby uzyskać lepszą wydajność modelu i uogólnienie. Zintegruj Stable Diffusion z innymi platformami i narzędziami głębokiego uczenia się
Introduction to Stable Diffusion for Text-to-Image Generation
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego i badaczy wizji komputerowej, którzy chcą wykorzystać Stable Diffusion do generowania wysokiej jakości obrazów do różnych zastosowań.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Zrozumienie zasad działania modelu Stable Diffusion i jego zastosowania do generowania obrazów.
Budowanie i trenowanie modeli Stable Diffusion dla zadań generowania obrazów.
Zastosuj Stable Diffusion do różnych scenariuszy generowania obrazów, takich jak inpainting, outpainting i tłumaczenie obrazu na obraz.
Optymalizacja wydajności i stabilności modeli Stable Diffusion.
AlphaFold
7 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do biologów, którzy chcą zrozumieć, jak działa AlphaFold i używać modeli AlphaFold jako przewodników w swoich badaniach eksperymentalnych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumienie podstawowych zasad działania AlphaFold.
- Dowiedz się, jak działa AlphaFold.
- Dowiedz się, jak interpretować przewidywania i wyniki AlphaFold.
Edge AI for Financial Services
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów finansowych, programistów fintech i specjalistów AI, którzy chcą wdrożyć rozwiązania Edge AI w usługach finansowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć rolę Edge AI w usługach finansowych.
- Wdrożyć systemy wykrywania oszustw przy użyciu Edge AI.
- Poprawić obsługę klienta dzięki rozwiązaniom opartym na sztucznej inteligencji.
- Zastosować Edge AI do zarządzania ryzykiem i podejmowania decyzji.
- Wdrażać i zarządzać rozwiązaniami Edge AI w środowiskach finansowych.
Edge AI in Industrial Automation
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów przemysłowych średniego szczebla, specjalistów ds. produkcji i programistów AI, którzy chcą wdrożyć rozwiązania Edge AI w automatyce przemysłowej.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć rolę Edge AI w automatyce przemysłowej.
- Wdrożyć rozwiązania konserwacji predykcyjnej przy użyciu Edge AI.
- Zastosować techniki AI do kontroli jakości w procesach produkcyjnych.
- Optymalizować procesy przemysłowe przy użyciu Edge AI.
- Wdrażać i zarządzać rozwiązaniami Edge AI w środowiskach przemysłowych.
Edge AI with TensorFlow Lite
14 godzinTensorFlow Lite is a lightweight version of TensorFlow designed for mobile and embedded devices. Edge AI with TensorFlow Lite focuses on utilizing TensorFlow Lite for developing and deploying Edge AI models. This course covers the tools and techniques specific to TensorFlow Lite, providing practical knowledge for building efficient AI models for edge devices.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers, data scientists, and AI practitioners who wish to leverage TensorFlow Lite for Edge AI applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of TensorFlow Lite and its role in Edge AI.
- Develop and optimize AI models using TensorFlow Lite.
- Deploy TensorFlow Lite models on various edge devices.
- Utilize tools and techniques for model conversion and optimization.
- Implement practical Edge AI applications using TensorFlow Lite.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Optimizing AI Models for Edge Devices
14 godzinOptimizing AI Models for Edge Devices focuses on techniques for optimizing AI models to run efficiently on edge hardware. This course covers model compression, quantization, and other optimization techniques, providing practical knowledge for building performant AI models for edge devices.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers, machine learning engineers, and system architects who wish to optimize AI models for edge deployment.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the challenges and requirements of deploying AI models on edge devices.
- Apply model compression techniques to reduce the size and complexity of AI models.
- Utilize quantization methods to enhance model efficiency on edge hardware.
- Implement pruning and other optimization techniques to improve model performance.
- Deploy optimized AI models on various edge devices.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
TensorFlow Lite for Embedded Linux
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać TensorFlow Lite do wdrażania modeli głębokiego uczenia się na urządzeniach wbudowanych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Instalacja i konfiguracja Tensorflow Lite na urządzeniu wbudowanym.
- Zrozumienie koncepcji i komponentów leżących u podstaw TensorFlow Lite.
- Konwersja istniejących modeli do formatu TensorFlow Lite w celu wykonania na urządzeniach wbudowanych.
- Pracuj w ramach ograniczeń małych urządzeń i TensorFlow Lite, jednocześnie ucząc się, jak rozszerzyć zakres operacji, które można uruchomić.
- Deploy a deep learning model on an embedded device running Linux.
TensorFlow Lite for Android
21 godzinTen prowadzony przez instruktora trening na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do programistów, którzy chcą używać TensorFlow Lite do tworzenia aplikacji mobilnych z funkcjami głębokiego uczenia się.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Instalacja i konfiguracja TensorFlow Lite.
- Zrozumienie zasad stojących za TensorFlow, uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem.
- Ładowanie modeli TensorFlow na urządzenie z systemem Android.
- Włączanie funkcji głębokiego uczenia i uczenia maszynowego, takich jak wizja komputerowa i rozpoznawanie języka naturalnego w aplikacji mobilnej.
TensorFlow Lite for iOS
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (w trybie online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać TensorFlow Lite do tworzenia aplikacji mobilnych na iOS z funkcjami głębokiego uczenia się.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Instalacja i konfiguracja TensorFlow Lite.
- Zrozumienie zasad stojących za TensorFlow i uczeniem maszynowym na urządzeniach mobilnych.
- Ładowanie modeli TensorFlow na urządzenie z systemem iOS.
- Uruchom aplikację iOS zdolną do wykrywania i klasyfikowania obiektów przechwyconych przez kamerę urządzenia.
Tensorflow Lite for Microcontrollers
21 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą pisać, ładować i uruchamiać modele uczenia maszynowego na bardzo małych urządzeniach wbudowanych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Instalacja TensorFlow Lite.
- Załaduj modele uczenia maszynowego na urządzenie wbudowane, aby umożliwić mu wykrywanie mowy, klasyfikowanie obrazów itp.
- Dodaj sztuczną inteligencję do urządzeń sprzętowych bez polegania na łączności sieciowej.
Deep Learning Neural Networks with Chainer
14 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców i programistów, którzy chcą używać Chainer do budowania i trenowania sieci neuronowych w Python, jednocześnie ułatwiając debugowanie kodu.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Ustawienie środowiska programistycznego niezbędnego do rozpoczęcia tworzenia modeli sieci neuronowych.
- Definiowanie i wdrażanie modeli sieci neuronowych przy użyciu zrozumiałego kodu źródłowego.
- Wykonaj przykłady i zmodyfikuj istniejące algorytmy, aby zoptymalizować modele szkoleniowe głębokiego uczenia się, jednocześnie wykorzystując GPU w celu uzyskania wysokiej wydajności.
Distributed Deep Learning with Horovod
7 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów lub naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać Horovod do uruchamiania rozproszonych szkoleń z głębokiego uczenia się i skalowania ich w celu równoległego działania na wielu procesorach graficznych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Ustawienie niezbędnego środowiska programistycznego do rozpoczęcia treningów głębokiego uczenia.
- Instalacja i konfiguracja Horovod do trenowania modeli z TensorFlow, Keras, PyTorch i Apache MXNet.
- Skalowanie treningu głębokiego uczenia za pomocą Horovod w celu uruchomienia na wielu procesorach graficznych.
Accelerating Deep Learning with FPGA and OpenVINO
35 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą przyspieszyć aplikacje uczenia maszynowego w czasie rzeczywistym i wdrożyć je na dużą skalę.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Instalacja zestawu narzędzi OpenVINO.
- Akceleruj aplikację widzenia komputerowego przy użyciu FPGA.
- Wykonaj różne warstwy CNN na FPGA.
- Skaluj aplikację na wielu węzłach w klastrze Kubernetes.
Building Deep Learning Models with Apache MXNet
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykorzystać Apache MXNet' do zbudowania i wdrożenia modelu głębokiego uczenia się do rozpoznawania obrazów.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Instalacja i konfiguracja Apache MXNet i jego komponentów.
- Zrozumieć architekturę i struktury danych MXNet.
- Używanie niskopoziomowych i wysokopoziomowych interfejsów API Apache MXNet do wydajnego budowania sieci neuronowych.
- Zbuduj konwolucyjną sieć neuronową do klasyfikacji obrazów.