Machine Learning on iOS - Plan Szkolenia
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać ze stosu technologii iOS Machine Learning (ML) podczas tworzenia i wdrażania aplikacji mobilnej na iOS.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Tworzenie aplikacji mobilnych zdolnych do przetwarzania obrazu, analizy tekstu i rozpoznawania mowy
- Dostęp do wstępnie wytrenowanych modeli ML w celu integracji z aplikacjami iOS
- Tworzenie niestandardowych modeli ML
- Dodawanie obsługi głosowej Siri do aplikacji iOS
- Zrozumienie i wykorzystanie frameworków takich jak coreML, Vision, CoreGraphics i GamePlayKit
- Używanie języków i narzędzi takich jak Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda i Spyder
Publiczność
- Deweloperzy
Format kursu
- Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Plan Szkolenia
Aby poprosić o indywidualny zarys kursu dla tego szkolenia, skontaktuj się z nami.
Wymagania
- Doświadczenie w programowaniu w Swift
Szkolenia zdalne są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Machine Learning on iOS - Plan Szkolenia - Booking
Machine Learning on iOS - Plan Szkolenia - ZAPYTANIE O SZKOLENIE
Machine Learning on iOS - Zapytanie o Konsultacje
Opinie uczestników (1)
The way of transferring knowledge and the knowledge of the trainer.
Jakub Rękas - Bitcomp Sp. z o.o.
Szkolenie - Machine Learning on iOS
Szkolenia Powiązane
H2O AutoML
14 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykorzystać H2O AutoML do zautomatyzowania procesu tworzenia i wyboru najlepszego algorytmu uczenia maszynowego i parametrów.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Automatyzacja przepływu pracy uczenia maszynowego.
- Automatyczne trenowanie i dostrajanie wielu modeli uczenia maszynowego w określonym zakresie czasu.
- Trenowanie zestawów w celu uzyskania wysoce predykcyjnych modeli zespołowych.
AutoML with Auto-sklearn
14 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla praktyków uczenia maszynowego, którzy chcą używać Auto-sklearn do automatyzacji procesu wyboru i optymalizacji modelu uczenia maszynowego.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Automatyzacja procesu szkolenia wysoce wydajnych modeli uczenia maszynowego.
- Buduj wysoce dokładne modele uczenia maszynowego, omijając bardziej żmudne zadania związane z wyborem, szkoleniem i testowaniem różnych modeli.
- Wykorzystaj moc uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych.
AutoML with Auto-Keras
14 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, a także osób mniej technicznych, które chcą używać Auto-Keras do automatyzacji procesu wyboru i optymalizacji modelu uczenia maszynowego.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Automatyzacja procesu szkolenia wysoce wydajnych modeli uczenia maszynowego.
- Automatyczne wyszukiwanie najlepszych parametrów dla modeli głębokiego uczenia.
- Buduj wysoce dokładne modele uczenia maszynowego.
- Wykorzystaj moc uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych.
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.