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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie podstawowym, którzy chcą poznać kluczowe koncepcje z zakresu prawdopodobieństwa, statystyki, programowania i uczenia maszynowego, a następnie zastosować je w rozwoju AI.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje prawdopodobieństwa i statystyki oraz zastosować je w rzeczywistych scenariuszach.
• Pisać i rozumieć kod programowania proceduralnego, funkcyjnego i obiektowego.
• Wdrażać techniki uczenia maszynowego, takie jak klasyfikacja, grupowanie i sieci neuronowe.
• Tworzyć rozwiązania AI wykorzystujące silniki reguł i systemy ekspertowe do rozwiązywania problemów.

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

Pod koniec 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. Istnieje możliwość dodatkowego dnia na realizację projektu związanego z AI po zakończeniu kursu. 

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) 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.

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 szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest skierowane do 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 szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady działania Stable Diffusion i sposób generowania obrazów.
• Tworzyć i trenować modele Stable Diffusion do zadań generowania obrazów.
• Stosować Stable Diffusion w różnych scenariuszach generowania obrazów, takich jak inpainting, outpainting i translacja obrazów.
• Optymalizować wydajność i stabilność 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.