Deep Learning dla Wizji - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych i zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego, badaczy uczenia głębokiego oraz ekspertów w dziedzinie przetwarzania obrazów, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę i umiejętności w zakresie uczenia głębokiego do generowania obrazów z tekstu.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zaawansowane architektury i techniki uczenia głębokiego do generowania obrazów z tekstu.
• Implementować złożone modele i optymalizacje do syntezy wysokiej jakości obrazów.
• Optymalizować wydajność i skalowalność dla dużych zbiorów danych i złożonych modeli.
• Dostosowywać hiperparametry w celu poprawy wydajności i uogólnienia modelu.
• Integrować Stable Diffusion z innymi frameworkami i narzędziami do uczenia głębokiego.

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.

Kurs ten został stworzony dla menedżerów, architektów rozwiązań, dyrektorów ds. innowacji, CTO, architektów oprogramowania oraz wszystkich zainteresowanych przeglądem zastosowań sztucznej inteligencji i najbliższymi prognozami jej rozwoju.

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.

To 4-dniowy kurs wprowadzający do sztucznej inteligencji i jej zastosowań z wykorzystaniem języka programowania Python. Istnieje możliwość dodania 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.

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.

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

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do programistów lub naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykorzystać Horovod do przeprowadzenia rozproszonego uczenia głębokiego i skalowania go na wiele GPU działających równolegle.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować niezbędne środowisko deweloperskie do uruchamiania zadań związanych z uczeniem głębokim.
• Zainstalować i skonfigurować Horovod do uczenia modeli z TensorFlow, Keras, PyTorch i Apache MXNet.
• Skalować uczenie głębokie z Horovod, aby działało na wielu GPU.

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.