Szkolenia Deep Learning w Głogów Małopolski

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Głogów Małopolski (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, na żywo w Głogów Małopolski (online lub na miejscu), skierowane jest do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat computer vision i poznać możliwości TensorFlow w zakresie tworzenia zaawansowanych modeli wizyjnych przy użyciu Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Budować i trenować konwolucyjne sieci neuronowe (CNNs) przy użyciu TensorFlow.
• Wykorzystywać Google Colab do skalowalnego i efektywnego rozwoju modeli w chmurze.
• Stosować techniki wstępnego przetwarzania obrazów do zadań computer vision.
• Wdrażać modele computer vision do rzeczywistych zastosowań.
• Wykorzystywać transfer learning, aby poprawić wydajność modeli CNN.
• Wizualizować i interpretować wyniki modeli klasyfikacji obrazów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Głogów Małopolski (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.

Ta prowadzona przez instruktora, żywa sesja szkoleniowa w Głogów Małopolski (online lub na miejscu) jest skierowana do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą specjalizować się w najnowocześniejszych technikach głębokiego uczenia dla NLU.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć kluczowe różnice między modelami NLU i NLP.
• Stosować zaawansowane techniki głębokiego uczenia w zadaniach NLU.
• Poznać głębokie architektury, takie jak transformatory i mechanizmy uwagi.
• Wykorzystywać przyszłe trendy w NLU do budowania zaawansowanych systemów AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Głogów Małopolski (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Głogów Małopolski (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Głogów Małopolski (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą wykorzystać techniki AI, aby zrewolucjonizować procesy odkrywania i rozwoju leków.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę AI w odkrywaniu i rozwoju leków.
• Stosować techniki uczenia maszynowego do przewidywania właściwości i interakcji molekularnych.
• Wykorzystywać modele głębokiego uczenia do wirtualnego przesiewania i optymalizacji liderów.
• Integrować podejścia oparte na AI w proces badań klinicznych.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Głogów Małopolski (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów uczenia maszynowego, którzy chcą poprawić wydajność swoich modeli uczenia głębokiego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady rozproszonego uczenia głębokiego.
• Zainstalować i skonfigurować DeepSpeed.
• Skalować modele uczenia głębokiego na rozproszonym sprzęcie przy użyciu DeepSpeed.
• Wdrażaæ i eksperymentować z funkcjami DeepSpeed w celu optymalizacji i efektywności pamięci.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Głogów Małopolski (online lub na miejscu) jest skierowany do programistów na poziomie podstawowym i średnio zaawansowanym, którzy chcą korzystać z dużych modeli językowych do różnych zadań związanych z językiem naturalnym.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować środowisko programistyczne zawierające popularny LLM.
• Stworzyć podstawowy LLM i dostroić go do niestandardowego zestawu danych.
• Korzystać z LLM do różnych zadań związanych z językiem naturalnym, takich jak podsumowywanie tekstu, odpowiadanie na pytania, generowanie tekstu i wiele innych.
• Debugować i oceniać LLM za pomocą narzędzi takich jak TensorBoard, PyTorch Lightning i Hugging Face Datasets.

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.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora na żyvo w Głogów Małopolski, uczestnicy poznają najbardziej istotne i nowoczesne techniki uczenia maszynowego w Pythonie, budując serię demonstracyjnych aplikacji obejmujących dane obrazowe, muzyczne, tekstowe i finansowe.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Implementować algorytmy i techniki uczenia maszynowego do rozwiązywania złożonych problemów.
• Stosować uczenie głębokie i częściowo nadzorowane w aplikacjach dotyczących danych obrazowych, muzycznych, tekstowych i finansowych.
• Wykorzystywać algorytmy Pythona do ich maksymalnego potencjału.
• Korzystać z bibliotek i pakietów takich jak NumPy i Theano.

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. 

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.

W tym prowadzonym przez instruktora, żywym szkoleniu w Głogów Małopolski, uczestnicy nauczą się, jak implementować modele deep learning dla telekomunikacji za pomocą Pythona, przechodząc przez proces tworzenia modelu deep learning do oceny ryzyka kredytowego.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje deep learning.
• Poznać zastosowania i wykorzystanie deep learning w telekomunikacji.
• Wykorzystać Python, Keras i TensorFlow do tworzenia modeli deep learning dla telekomunikacji.
• Zbudować własny model przewidywania utraty klientów za pomocą Pythona.

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.

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.

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.

Ten prowadzony przez instruktora, live trening w Głogów Małopolski (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 Głogów Małopolski (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.

Ten kurs stanowi ogólny przegląd uczenia głębokiego bez zagłębiania się w konkretne metody. Jest odpowiedni dla osób, które chcą zacząć wykorzystywać uczenie głębokie w celu zwiększenia dokładności prognoz.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Głogów Małopolski (online lub na miejscu) jest skierowane do badaczy i deweloperów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować, dostosować i używać platformy DeepMind Lab do rozwijania ogólnej sztucznej inteligencji i systemów uczenia maszynowego.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Dostosować DeepMind Lab do budowania i uruchamiania środowiska odpowiadającego potrzebom uczenia się i treningu.
• Wykorzystać środowisko symulacyjne 3D DeepMind Lab do trenowania agentów uczących się z perspektywy pierwszoosobowej.
• Ułatwić ewaluację agentów w celu rozwijania inteligencji w świecie przypominającym grę 3D.

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania. Uczenie głębokie to poddziedzina uczenia maszynowego, która wykorzystuje metody oparte na uczeniu reprezentacji danych i struktur, takich jak sieci neuronowe.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Głogów Małopolski (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków biznesowych, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą budować i wdrażać modele głębokiego uczenia się w celu przyspieszenia wzrostu przychodów i rozwiązywania problemów w świecie biznesu.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się.
• Uzyskać wgląd w przyszłość biznesu i przemysłu z ML i DL.
• Definiować strategie biznesowe i rozwiązania z wykorzystaniem głębokiego uczenia się.
• Nauczyć się, jak stosować naukę o danych i głębokie uczenie się w rozwiązywaniu problemów biznesowych.
• Budować modele głębokiego uczenia się przy użyciu Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras itp.

Odbiorcy

Kurs jest odpowiedni dla badaczy i inżynierów zajmujących się Deep Learning, zainteresowanych wykorzystaniem dostępnych narzędzi (głównie open source) do analizy obrazów komputerowych.

Kurs zawiera praktyczne przykłady.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Głogów Małopolski (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Głogów Małopolski (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykorzystać TensorFlow do analizy potencjalnych danych dotyczących oszustw.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Tworzyć modele wykrywania oszustw w Pythonie i TensorFlow.
• Budować regresje liniowe i modele regresji liniowej do przewidywania oszustw.
• Tworzyć kompleksowe aplikacje AI do analizy danych dotyczących oszustw.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Głogów Małopolski (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 prowadzony przez instruktora, live trening w Głogów Małopolski (online lub na miejscu) jest skierowany do profesjonalistów na poziomie początkującym i średnio zaawansowanym, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat algorytmów uczenia maszynowego, technik głębokiego uczenia i podejmowania decyzji opartych na AI. Kurs zapewnia praktyczne doświadczenie z koncepcjami uczenia maszynowego, modelami głębokiego uczenia oraz praktycznymi implementacjami przy użyciu R.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
• Stosować różne algorytmy uczenia maszynowego do regresji, klasyfikacji, grupowania i wykrywania anomalii.
• Korzystać z architektur głębokiego uczenia, takich jak sztuczne sieci neuronowe (ANNs).
• Implementować modele uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego.
• Oceniać wydajność modelu i optymalizować hiperparametry.
• Używać R do analizy danych, wizualizacji i aplikacji uczenia maszynowego.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Głogów Małopolski (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów oprogramowania, którzy chcą programować w Pythonie z wykorzystaniem OpenCV 4 do głębokiego uczenia.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Przeglądać, ładować i klasyfikować obrazy oraz filmy za pomocą OpenCV 4.
• Wdrażać głębokie uczenie w OpenCV 4 z TensorFlow i Keras.
• Uruchamiać modele głębokiego uczenia i generować wpływowe raporty z obrazów i filmów.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora na żywo uczestnicy nauczą się zaawansowanych technik uczenia maszynowego z wykorzystaniem R, tworząc jednocześnie rzeczywistą aplikację.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć i wdrożyć techniki uczenia nienadzorowanego
• Stosować klasteryzację i klasyfikację do przewidywania na podstawie rzeczywistych danych.
• Wizualizować dane, aby szybko uzyskać wgląd, podejmować decyzje i dalej doskonalić analizę.
• Poprawić wydajność modelu uczenia maszynowego poprzez strojenie hiperparametrów.
• Wdrożyć model do użytku w większej aplikacji.
• Stosować zaawansowane techniki uczenia maszynowego do odpowiadania na pytania dotyczące danych z sieci społecznościowych, dużych zbiorów danych i innych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Głogów Małopolski (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać TensorFlow 2.x do budowania predyktorów, klasyfikatorów, modeli generatywnych, sieci neuronowych itp.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować TensorFlow 2.x.
• Zrozumieć zalety TensorFlow 2.x w porównaniu z poprzednimi wersjami.
• Budować modele głębokiego uczenia.
• Zaimplementować zaawansowany klasyfikator obrazów.
• Wdrożyć model głębokiego uczenia w chmurze, na urządzeniach mobilnych i IoT.

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