Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking - Plan Szkolenia

Kurs ten został stworzony z myślą o menedżerach, architektach rozwiązań, specjalistach ds. innowacji, CTO, architektach oprogramowania i wszystkich, którzy są zainteresowani przeglądem stosowanej sztucznej inteligencji i najbliższymi prognozami jej rozwoju.

Szkolenie skierowane jest do osób, które chcą poznać podstawy sieci neuronowych i ich zastosowań.

Kurs ten jest wprowadzeniem do stosowania sieci neuronowych w rzeczywistych problemach przy użyciu oprogramowania R-project.

Ten kurs szkoleniowy jest przeznaczony dla osób, które chciałyby zastosować Machine Learning w praktycznych zastosowaniach.

Publiczność

Ten kurs jest przeznaczony dla naukowców zajmujących się danymi i statystyków, którzy mają pewne obycie ze statystyką i wiedzą, jak programować R (lub Python lub inny wybrany język). Kurs kładzie nacisk na praktyczne aspekty przygotowania danych/modeli, wykonania, analizy post hoc i wizualizacji.

Celem jest przedstawienie praktycznych zastosowań Machine Learning uczestnikom zainteresowanym zastosowaniem metod w pracy.

Aby szkolenie było odpowiednie dla odbiorców, wykorzystywane są przykłady specyficzne dla branży.

Ten kurs jest przeznaczony dla osób, które nie mają wcześniejszego doświadczenia w zakresie prawdopodobieństwa i statystyki.

Kurs obejmuje sztuczną inteligencję (z naciskiem na Machine Learning i głębokie uczenie) w przemyśle motoryzacyjnym. Pomaga określić, która technologia może być (potencjalnie) wykorzystywana w wielu sytuacjach w samochodzie: od prostej automatyzacji, rozpoznawania obrazu po autonomiczne podejmowanie decyzji.

Ten kurs zapewni Ci wiedzę na temat sieci neuronowych i ogólnie na temat algorytmów uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się (algorytmy i aplikacje).

To szkolenie skupia się bardziej na podstawach, ale pomoże Ci wybrać odpowiednią technologię: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras itp. Przykłady znajdują się w TensorFlow.

Ten prowadzony przez instruktora kurs na żywo stanowi wprowadzenie do dziedziny rozpoznawania wzorców i uczenia maszynowego. Porusza praktyczne zastosowania w statystyce, informatyce, przetwarzaniu sygnałów, wizji komputerowej, eksploracji danych i bioinformatyce.

Kurs jest interaktywny i obejmuje wiele praktycznych ćwiczeń, informacje zwrotne od instruktora oraz testowanie zdobytej wiedzy i umiejętności.

Typ: Szkolenie teoretyczne z aplikacjami ustalonymi wcześniej ze studentami na Lasagne lub Keras w zależności od grupy dydaktycznej.

Metoda nauczania: prezentacja, dyskusja i studia przypadków

Sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała wiele dziedzin nauki, a obecnie zaczyna rewolucjonizować wiele sektorów gospodarki (przemysł, medycynę, komunikację itp.). Jednak sposób, w jaki jest ona przedstawiana w mediach głównego nurtu, jest często fantazją, daleką od realiów domen Machine Learning i Deep Learning. Celem tego kursu jest zapewnienie inżynierom, którzy już opanowali narzędzia informatyczne (w tym podstawową wiedzę na temat programowania oprogramowania), wprowadzenia do Deep Learning i jego różnych specjalistycznych obszarów, a tym samym do głównych istniejących obecnie architektur sieciowych. Chociaż podstawy matematyczne są przywoływane podczas kursu, poziom matematyki taki jak BAC + 2 jest zalecany dla większego komfortu. Całkowicie możliwe jest pominięcie matematyki w celu zachowania jedynie wizji "systemów", ale takie podejście znacznie ograniczy zrozumienie tematu.

W tym instruktażowym szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy dowiedzą się, jak wykorzystać innowacje w procesorach TPU, aby zmaksymalizować wydajność własnych aplikacji AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Trenowanie różnych typów sieci neuronowych na dużych ilościach danych.
• Użycie procesorów TPU do przyspieszenia procesu wnioskowania nawet o dwa rzędy wielkości.
• Użyj TPU do przetwarzania intensywnych aplikacji, takich jak wyszukiwanie obrazów, widzenie w chmurze i zdjęcia.

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) to skalowalna platforma głębokiego uczenia opracowana przez Baidu.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z PaddlePaddle, aby umożliwić głębokie uczenie się w swoich aplikacjach produktowych i usługowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Konfiguracja i konfiguracja PaddlePaddle
• Konfigurowanie konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN) do rozpoznawania obrazów i wykrywania obiektów
• Konfigurowanie rekurencyjnej sieci neuronowej (RNN) do analizy nastrojów
• Skonfiguruj głębokie uczenie w systemach rekomendacji, aby pomóc użytkownikom znaleźć odpowiedzi
• Przewidywać współczynniki klikalności (CTR), klasyfikować zestawy obrazów na dużą skalę, wykonywać optyczne rozpoznawanie znaków (OCR), szeregować wyszukiwania, wykrywać wirusy komputerowe i wdrażać system rekomendacji.

Publiczność

• Programiści
• Naukowcy zajmujący się danymi

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

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

Część 1 (40%) tego szkolenia koncentruje się bardziej na podstawach, ale pomoże ci wybrać odpowiednią technologię: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras itp.

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

Część trzecia (40%) szkolenia będzie w znacznym stopniu oparta na Tensorflow - API drugiej generacji otwartej biblioteki oprogramowania Google do uczenia głębokiego. Przykłady i ćwiczenia zostaną wykonane w TensorFlow.

Publiczność

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow w swoich projektach Deep Learning

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą

• dobrze rozumie głębokie sieci neuronowe (DNN), CNN i RNN
• rozumieć TensorFlow’ strukturę i mechanizmy wdrażania
• być w stanie wykonać zadania i konfigurację instalacji / środowiska produkcyjnego / architektury
• być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
• być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele szkoleniowe, tworzenie wykresów i rejestrowanie

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów i analityków danych, którzy chcą nauczyć się podstaw Deep Reinforcement Learning podczas tworzenia agenta Deep Learning.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie kluczowych koncepcji stojących za Deep Reinforcement Learning i umiejętność odróżnienia go od uczenia maszynowego.
• Zastosowanie zaawansowanych algorytmów Reinforcement Learning do rozwiązywania rzeczywistych problemów.
• Zbuduj agenta głębokiego uczenia.

Ta sesja szkoleniowa w klasie będzie zawierać prezentacje i przykłady komputerowe oraz ćwiczenia studium przypadku do wykonania z odpowiednimi bibliotekami sieci neuronowych i sieci głębokich