Głębokie uczenie dla NLU: Poza modelami NLP - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego, badaczy głębokiego uczenia się i ekspertów od wizji komputerowej, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę i umiejętności w zakresie głębokiego uczenia się w celu generowania tekstu na obraz.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zaawansowane architektury i techniki głębokiego uczenia się do generowania tekstu na obraz.
• Wdrożyć złożone modele i optymalizacje dla wysokiej jakości syntezy obrazu.
• Optymalizować wydajność i skalowalność dla dużych zbiorów danych i złożonych modeli.
• Dostrajanie hiperparametrów w celu uzyskania lepszej wydajności i uogólnienia modelu.
• Integracja Stable Diffusion z innymi strukturami i narzędziami głębokiego uczenia się

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla biologów, którzy chcą zrozumieć, jak działa AlphaFold i używać modeli AlphaFold jako przewodników w swoich badaniach eksperymentalnych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe zasady AlphaFold.
• Dowiedzieć się, jak działa AlphaFold.
• Dowiedzieć się, jak interpretować prognozy i wyniki AlphaFold.

To 4-dniowy kurs wprowadzający do sztucznej inteligencji i jej zastosowań. Istnieje możliwość dodatkowego dnia na realizację projektu związanego z AI po zakończeniu kursu. 

Ten prowadzony przez instruktora, live trening w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do badaczy i programistów, którzy chcą używać Chainera do budowania i trenowania sieci neuronowych w Pythonie, jednocześnie ułatwiając debugowanie kodu.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć tworzenie modeli sieci neuronowych.
• Zdefiniować i zaimplementować modele sieci neuronowych przy użyciu zrozumiałego kodu źródłowego.
• Wykonywać przykłady i modyfikować istniejące algorytmy w celu optymalizacji modeli treningowych głębokiego uczenia, wykorzystując jednocześnie GPU do wysokiej wydajności.

Computer Network ToolKit (CNTK) jest Microsoft otwartym, wielomaszynowym, wieloGPU, wysoce wydajnym uczeniem maszynowym RNN dla mowy, tekstu i obrazów.

Odbiorcy

Ten kurs jest skierowany do inżynierów i architektów, którzy chcą wykorzystać CNTK w swoich projektach.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat wizji komputerowej i eksplorować możliwości TensorFlow do tworzenia zaawansowanych modeli wizyjnych przy użyciu Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Budować i trenować sieci neuronowe konwolucyjne (CNNs) przy użyciu TensorFlow.
• Korzystać z Google Colab do skalowalnego i wydajnego rozwoju modeli w chmurze.
• Wdrażać techniki przetwarzania obrazów do zadań związanych z wizją komputerową.
• Wdrażać modele wizji komputerowej do rzeczywistych zastosowań.
• Używać transfer learningu do poprawy wydajności modeli CNN.
• Wizualizować i interpretować wyniki modeli klasyfikacji obrazów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą zrozumieć i stosować techniki głębokiego uczenia w środowisku Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab w projektach związanych z głębokim uczeniem.
• Zrozumieć podstawy sieci neuronowych.
• Implementować modele głębokiego uczenia za pomocą TensorFlow.
• Trenować i oceniać modele głębokiego uczenia.
• Wykorzystywać zaawansowane funkcje TensorFlow do głębokiego uczenia.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora, uczestnicy nauczą się korzystać z bibliotek Pythona do NLP podczas tworzenia aplikacji przetwarzającej zestaw zdjęć i generującej opisy.

Po zakończeniu tego szkolenia, uczestnicy będą w stanie:

• Zaprojektować i zaprogramować DL dla NLP za pomocą bibliotek Pythona.
• Stworzyć kod Pythona, który odczytuje znacznie dużą kolekcję zdjęć i generuje słowa kluczowe.
• Stworzyć kod Pythona, który generuje opisy na podstawie wykrytych słów kluczowych.

Grupa docelowa

Ten kurs jest dedykowany badaczom i inżynierom z dziedziny uczenia głębokiego zainteresowanym wykorzystaniem dostępnych narzędzi (w większości open source) do analizy obrazów komputerowych.

Kurs dostarcza przykładowych, praktycznych zadań.

Ten szkoleniowy, prowadzony przez instruktora, w trybie Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do rozwiniętych programistów, naukowców danych oraz praktyków AI, którzy chcą wykorzystać TensorFlow Lite do zastosowań Edge AI.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy TensorFlow Lite i jego rolę w Edge AI.
• Rozwijać i optymalizować modele AI za pomocą TensorFlow Lite.
• Wdrażać modele TensorFlow Lite na różnych urządzeniach edge.
• Wykorzystywać narzędzia i techniki do konwersji i optymalizacji modeli.
• Wdrażać praktyczne aplikacje Edge AI za pomocą TensorFlow Lite.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą przyspieszyć aplikacje uczenia maszynowego w czasie rzeczywistym i wdrażać je na dużą skalę.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować zestaw narzędzi OpenVINO.
• Przyspieszyć aplikację do przetwarzania obrazów za pomocą FPGA.
• Wykonywać różne warstwy CNN na FPGA.
• Skalować aplikację na wielu węzłach w klastrze Kubernetes.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) 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 GPU.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć prowadzenie szkoleń z zakresu głębokiego uczenia się.
• Zainstalować i skonfigurować Horovod do trenowania modeli z TensorFlow, Keras, PyTorch i Apache MXNet.
• Skalować trening głębokiego uczenia z Horovod, aby działał na wielu GPU.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do osób technicznych, które chcą zastosować modele uczenia głębokiego w aplikacjach rozpoznawania obrazów.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Keras.
• Szybko tworzyć prototypy modeli uczenia głębokiego.
• Zaimplementować sieć splotową.
• Zaimplementować sieć rekurencyjną.
• Wykonać model uczenia głębokiego zarówno na CPU, jak i GPU.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego i badaczy wizji komputerowej, którzy chcą wykorzystać Stable Diffusion do generowania wysokiej jakości obrazów dla różnych przypadków użycia.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady Stable Diffusion i jak to działa w przypadku generowania obrazów.
• Budować i trenować modele Stable Diffusion do zadań generowania obrazów.
• Zastosować Stable Diffusion do różnych scenariuszy generowania obrazów, takich jak inpainting, outpainting i tłumaczenie obrazu na obraz.
• Optymalizacja wydajności i stabilności modeli Stable Diffusion.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą pisać, ładować i uruchamiać modele uczenia maszynowego na bardzo małych urządzeniach wbudowanych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować TensorFlow Lite.
• Zładować modele uczenia maszynowego na urządzenie wbudowane, aby umożliwić mu wykrywanie mowy, klasyfikowanie obrazów itp.
• Dodać sztuczną inteligencję do urządzeń sprzętowych bez polegania na łączności sieciowej.