Opanuj inżynierię AI: Od programowania w Pythonie do gotowych produkcyjnie systemów AI - Plan Szkolenia

Ten kurs obejmuje zagadnienia związane z AI (ze szczególnym naciskiem na Uczenie Maszynowe i Głębokie Uczenie) w przemyśle motoryzacyjnym. Pomaga określić, która technologia może być (potencjalnie) wykorzystana w różnych sytuacjach w samochodzie: od prostych zadań automatyzacji, przez rozpoznawanie obrazów, po autonomiczne podejmowanie decyzji.

Zagłębianie się w podstawy sztucznej inteligencji ujawnia, jak inteligentna technologia przekształca strategię cyfrową, automatyzację i podejmowanie decyzji w ramach operacji przedsiębiorstwa. Analizuje kluczowe koncepcje obejmujące historię AI, ramy rozwiązywania problemów, reprezentację wiedzy, wnioskowanie w warunkach niepewności oraz paradygmaty uczenia maszynowego, a także komunikację, percepcję i działania autonomiczne. Prowadzi menedżerów i architektów w ocenie możliwości transformacji napędzanej przez AI, ocenie pojawiających się trendów technologicznych oraz integracji praktycznych inteligentnych rozwiązań w celu przyspieszenia elastyczności biznesowej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do biologów, którzy chcą zrozumieć, jak działa AlphaFold, i wykorzystywać modele AlphaFold jako przewodniki w swoich badaniach eksperymentalnych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe zasady działania AlphaFold.
• Poznać, jak działa AlphaFold.
• Nauczyć się interpretować przewidywania i wyniki AlphaFold.

Sztuczna Sieć Neuronowa to model obliczeniowy danych używany w rozwoju systemów Sztucznej Inteligencji (AI), które są zdolne do wykonywania "inteligentnych" zadań. Sieci Neuronowe są powszechnie stosowane w zastosowaniach Uczenia Maszynowego (ML), które same w sobie są jedną z implementacji AI. Głębokie Uczenie się to podzbiór ML.

Stosowana sztuczna inteligencja od podstaw w Pythonie wyposaża programistów i analityków danych w podstawowe techniki budowania rozwiązań uczenia maszynowego od zera przy użyciu Pythona. Kurs obejmuje podstawowe zasady nadzorowanego uczenia maszynowego, takie jak klasyfikacja i regresja, nienadzorowane uczenie maszynowe, w tym klasteryzacja i wykrywanie anomalii, oraz zaawansowane architektury sieci neuronowych. Prezentuje sprawdzone metody pracy z bibliotekami scikit-learn, Apache Spark MLlib oraz Jupyter notebooks w celu praktycznego rozwoju AI. Pomaga profesjonalistom wdrażać praktyczne modele uczenia maszynowego, oceniać ograniczenia algorytmów i realizować projekty aplikacyjne służące rozwiązywaniu rzeczywistych problemów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników o różnym poziomie zaawansowania, którzy chcą wykorzystać platformę AutoML firmy Google do tworzenia niestandardowych chatbotów na różne zastosowania.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy tworzenia chatbotów.
• Poruszać się po Google Cloud Platform i uzyskiwać dostęp do AutoML.
• Przygotowywać dane do trenowania modeli chatbotów.
• Trenować i oceniać niestandardowe modele chatbotów za pomocą AutoML.
• Wdrażać i integrować chatboty na różnych platformach i kanałach.
• Monitorować i optymalizować wydajność chatbotów w czasie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) wprowadza w dziedzinę rozpoznawania wzorców i uczenia maszynowego. Porusza praktyczne zastosowania w statystyce, informatyce, przetwarzaniu sygnałów, przetwarzaniu obrazów, eksploracji danych i bioinformatyce.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Stosować podstawowe metody statystyczne w rozpoznawaniu wzorców.
• Wykorzystywać kluczowe modele, takie jak sieci neuronowe i metody jądrowe, do analizy danych.
• Implementować zaawansowane techniki rozwiązywania złożonych problemów.
• Poprawiać dokładność predykcji poprzez łączenie różnych modeli.

Głębokie Uczenie przez Wzmocnienie (DRL) łączy zasady uczenia przez wzmacnianie z architekturami głębokiego uczenia się, umożliwiając agentom podejmowanie decyzji poprzez interakcję z ich środowiskiem. Stanowi podstawę wielu współczesnych postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji, takich jak samochody autonomiczne, sterowanie robotami, algorytmiczny handel oraz systemy rekomendacji adaptacyjnych. DRL pozwala sztucznemu agentowi uczyć się strategii, optymalizować polityki i podejmować autonomiczne decyzje na podstawie prób i błędów, wykorzystując uczenie oparte na nagrodach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą poznać i zastosować techniki Głębokiego Uczenia przez Wzmocnienie do budowy inteligentnych agentów zdolnych do autonomicznego podejmowania decyzji w złożonych środowiskach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teoretyczne podstawy i matematyczne zasady Uczenia przez Wzmocnienie.
• Zaimplementować kluczowe algorytmy RL, w tym Q-Learning, Policy Gradients oraz metody Actor-Critic.
• Budować i trenować agentów Głębokiego Uczenia przez Wzmocnienie przy użyciu TensorFlow lub PyTorch.
• Zastosować DRL w rzeczywistych zastosowaniach, takich jak gry, robotyka i optymalizacja decyzji.
• Rozwiązywać problemy, wizualizować i optymalizować wydajność treningu przy użyciu nowoczesnych narzędzi.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja pod kierunkiem instruktora.
• Ćwiczenia praktyczne i implementacje.
• Demonstracje kodowania na żywo i aplikacje oparte na projektach.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowaną wersję tego kursu (np. z użyciem PyTorch zamiast TensorFlow), skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, naukowców zajmujących się danymi oraz praktyków AI na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać TensorFlow Lite w aplikacjach Edge AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TensorFlow Lite i jego rolę w Edge AI.
• Tworzyć i optymalizować modele AI przy użyciu TensorFlow Lite.
• Wdrażać modele TensorFlow Lite na różnych urządzeniach brzegowych.
• Wykorzystywać narzędzia i techniki do konwersji i optymalizacji modeli.
• Wdrażać praktyczne aplikacje Edge AI przy użyciu TensorFlow Lite.

Kubeflow to open-source platforma zaprojektowana tak, aby usprawnić budowanie, trenowanie i wdrażanie obciążeń maszynowego uczenia (ML) na Kubernetes.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie początkującym i średniozaawansowanym, którzy chcą budować niezawodne przepływy pracy ML za pomocą Kubeflow.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy zyskają umiejętności do:

• Nawigacji w ekosystemie Kubeflow oraz jego kluczowych komponentach.
• Budowania odtwarzalnych przepływów pracy z Kubeflow Pipelines.
• Uruchamiania skalowalnych zadań trenujących na Kubernetes.
• Efektownego serwowania modeli ML za pomocą Kubeflow Serving.

Forma kursu

• Prowadzone prezentacje i collaborative dyskusje.
• Praktyczne ćwiczenia laboratoryjne z rzeczywistymi komponentami Kubeflow.
• Zadania praktyczne do budowania kompletnych przepływów pracy ML.

Opcje dostosowania kursu

• Wersje tego szkolenia mogą być dostosowane do stacku technologicznego i wymagań projektowych Twojego zespołu.

To szkolenie prowadzone przez wykładowcę, realizowane na żywo Polsce (online lub stacjonarnie), jest przeznaczone dla developerów i naukowców danych, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać workflowami uczenia maszynowego na Kubernetesie.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Instalować i konfigurować Kubeflow w środowiskach on-premise oraz w chmurze.
• Budować, wdrażać i zarządzać workflowami ML opartymi na kontenerach Docker i Kubernetesie.
• Uruchamiać kompletne pipeline'y uczenia maszynowego na różnych architekturach i w środowiskach chmurowych.
• Wykorzystywać Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Budować obciążenia związane z treningiem ML, dostrojeniem hiperparametrów oraz obsługą (serving) na wielu platformach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą nauczyć się, jak używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywać narzędzia analityczne do prognozowania szeregów czasowych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Nauczyć się stosować metodologię CRISP-DM, wybierać odpowiednie algorytmy uczenia maszynowego oraz poprawiać konstrukcję i wydajność modeli.
• Wykorzystać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz korzystać z narzędzi analitycznych do prognozowania szeregów czasowych.

Ten kurs zaczyna się od przekazania wiedzy koncepcyjnej na temat sieci neuronowych oraz ogólnie algorytmów uczenia maszynowego, głębokiego uczenia (algorytmy i zastosowania).

Część 1 (40%) tego szkolenia skupia się bardziej na podstawach, ale pomoże Ci w wyborze odpowiedniej technologii: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras itp.

Część 2 (20%) tego szkolenia wprowadza Theano - bibliotekę Pythona, która ułatwia pisanie modeli głębokiego uczenia.

Część 3 (40%) szkolenia będzie w dużej mierze oparta na TensorFlow - API otwartej biblioteki oprogramowania Google do głębokiego uczenia. Przykłady i ćwiczenia praktyczne będą realizowane w TensorFlow.

Grupa docelowa

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą używać TensorFlow w swoich projektach związanych z głębokim uczeniem.

Po ukończeniu kursu uczestnicy będą:

• dobrze rozumieć głębokie sieci neuronowe (DNN), CNN i RNN
• rozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow
• potrafić przeprowadzać zadania instalacyjne / środowiskowe / architektoniczne i konfiguracyjne
• potrafić oceniać jakość kodu, przeprowadzać debugowanie i monitorowanie
• potrafić implementować zaawansowane procesy produkcyjne, takie jak trenowanie modeli, budowanie grafów i logowanie

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą zgłębić najnowocześniejsze techniki XAI dla modeli głębokiego uczenia się, z naciskiem na budowanie interpretowalnych systemów AI.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć wyzwania związane z explainability w głębokim uczeniu się.
• Wdrażać zaawansowane techniki XAI dla sieci neuronowych.
• Interpretować decyzje podejmowane przez modele głębokiego uczenia się.
• Oceniać kompromisy między wydajnością a przejrzystością.