Deep Learning Neural Networks with Chainer - Plan Szkolenia
Chainer to platforma open source oparta na Python, stworzona w celu przyspieszenia badań i wdrażania modeli sieci neuronowych. Zapewnia elastyczne, wydajne i uproszczone podejście do opracowywania algorytmów głębokiego uczenia się.
Szkolenie 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.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć tworzenie modeli sieci neuronowych.
- Definiować i wdrażać modele sieci neuronowych przy użyciu zrozumiałego kodu źródłowego.
- Wykonywać przykłady i modyfikować istniejące algorytmy w celu optymalizacji modeli szkoleniowych głębokiego uczenia się, jednocześnie wykorzystując GPU do uzyskania wysokiej wydajności.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie
- Chainer vs Caffe vs Torch
- Przegląd funkcji i składników Chainer
Pierwsze kroki
- Zrozumienie struktury trenera
- Instalowanie Chainer, CuPy i NumPy
- Definiowanie funkcji na zmiennych
Trening Neural Networks w Chainer
- Konstruowanie grafu obliczeniowego
- Uruchamianie przykładów zbioru danych MNIST
- Aktualizacja parametrów przy użyciu optymalizatora
- Przetwarzanie obrazów w celu oceny wyników
Praca z GPU w Chainer
- Wdrażanie rekurencyjnych sieci neuronowych
- Używanie wielu GPU do zrównoleglenia
Implementowanie innych modeli sieci neuronowych
- Definiowanie modeli RNN i uruchamianie przykładów
- Generowanie obrazów za pomocą Deep Convolutional GAN
- Uruchamianie przykładów Reinforcement Learning
Rozwiązywanie problemów
Podsumowanie i wnioski
Wymagania
- Zrozumienie sztucznych sieci neuronowych
- Znajomość frameworków głębokiego uczenia (Caffe, Torch itp.)
- Python doświadczenie w programowaniu
Uczestnicy
- Badacze sztucznej inteligencji
- Programiści
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Deep Learning Neural Networks with Chainer - Plan Szkolenia - Booking
Deep Learning Neural Networks with Chainer - Plan Szkolenia - Enquiry
Deep Learning Neural Networks with Chainer - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Opinie uczestników (5)
Świetny kontakt z uczestnikami, wiedza praktyczna co bardzo się ceni. Dostosowanie toku / tempa. Duuuży plus, mega pozytywny instruktor, aż szkoda że szkolenie trwało tylko 2 dni.
Marcin Mikielewicz - TECNOBIT SLU
Szkolenie - Introduction Deep Learning & Réseaux de neurones pour l’ingénieur
Trener był profesjonalistą w dziedzinie tematu i doskonało łączył teorię z praktyką.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Szkolenie - Applied AI from Scratch in Python
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Duża wiedza teoretyczna i praktyczna prowadzących. Komunikatywność prowadzących. W trakcie kursu można było zadawać pytania i uzyskać satysfakcjonujące odpowiedzi.
Kamil Kurek - ING Bank Slaski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Szkolenie - Understanding Deep Neural Networks
Lubię nowe wglądy w głębokim uczeniu maszynowym.
Josip Arneric
Szkolenie - Neural Network in R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Trener bardzo zrozumiale wytłumaczył trudne i zaawansowane tematy.
Leszek K
Szkolenie - Artificial Intelligence Overview
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Artificial Intelligence (AI) in Automotive
14 godzinKurs 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.
Artificial Intelligence Overview
7 godzinKurs ten został stworzony dla menadżerów, architektów, analityków biznesowych i systemowych, menedżerów oprogramowania oraz wszystkich zainteresowanych przeglądem stosowania sztucznej inteligencji i prognozą dla jej rozwoju.
From Zero to AI
35 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
- Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
- Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
- Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.
Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
21 godzinSztuczna sieć neuronowa to obliczeniowy model danych wykorzystywany w rozwoju Artificial Intelligence (AI) systemów zdolnych do wykonywania "inteligentnych" zadań. Neural Networks są powszechnie używane w aplikacjach Machine Learning (ML), które same w sobie są jedną z implementacji sztucznej inteligencji. Deep Learning jest podzbiorem ML.
Applied AI from Scratch
28 godzinJest to 4-dniowy kurs wprowadzający w sztuczną inteligencję i jej zastosowanie. Istnieje możliwość odbycia dodatkowego dnia w celu podjęcia projektu AI po ukończeniu tego kursu.
Applied AI from Scratch in Python
28 godzinJest to 4-dniowy kurs wprowadzający sztuczną inteligencję i jej zastosowanie przy użyciu języka programowania Python. Istnieje możliwość dodatkowego dnia na podjęcie projektu AI po ukończeniu tego kursu.
Applied Machine Learning
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand and implement various Machine Learning algorithms.
- Prepare data and models for machine learning applications.
- Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
- Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.
Pattern Recognition
21 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.
By the end of this training, participants will be able to:
- Apply core statistical methods to pattern recognition.
- Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
- Implement advanced techniques for complex problem-solving.
- Improve prediction accuracy by combining different models.
Deep Reinforcement Learning with Python
21 godzinTo 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.
Introduction Deep Learning & Réseaux de neurones pour l’ingénieur
21 godzinTyp: 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.
Introduction to the use of neural networks
7 godzinSzkolenie skierowane jest do osób, które chcą poznać podstawy sieci neuronowych i ich zastosowań.
Neural computing – Data science
14 godzinTa sesja szkoleniowa w klasie będzie zawierać prezentacje i przykłady komputerowe oraz ćwiczenia studium przypadku do wykonania z odpowiednimi bibliotekami sieci neuronowych i sieci głębokich
Sieci Neuronowe w R
14 godzinKurs ten jest wprowadzeniem do stosowania sieci neuronowych w rzeczywistych problemach przy użyciu oprogramowania R-project.
TPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units
7 godzinW 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.
Understanding Deep Neural Networks
35 godzinTen 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.
Uczestnicy
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