Szkolenia Deep Learning w Radom

This instructor-led, live training in Radom (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers, data scientists, and AI practitioners who wish to leverage TensorFlow Lite for Edge AI applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of TensorFlow Lite and its role in Edge AI.
• Develop and optimize AI models using TensorFlow Lite.
• Deploy TensorFlow Lite models on various edge devices.
• Utilize tools and techniques for model conversion and optimization.
• Implement practical Edge AI applications using TensorFlow Lite.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Radom (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 (online lub stacjonarnie) jest skierowane do pośrednio zaawansowanych naukowców danych i programistów, którzy chcą zrozumieć i zastosować techniki uczenia głębokiego za pomocą środowiska Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab dla projektów uczenia głębokiego.
• Zrozumieć podstawy sieci neuronowych.
• Wdrażać modele uczenia głębokiego za pomocą TensorFlow.
• Trenować i oceniać modele uczenia głębokiego.
• Wykorzystywać zaawansowane funkcje TensorFlow do uczenia głębokiego.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą specjalizować się w najnowocześniejszych technikach głębokiego uczenia się dla NLU.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć kluczowe różnice między modelami NLU i NLP.
• Zastosować zaawansowane techniki głębokiego uczenia do zadań NLU.
• Zbadać głębokie architektury, takie jak transformatory i mechanizmy uwagi.
• Wykorzystać przyszłe trendy w NLU do budowania zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (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 szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów zaawansowanego poziomu, którzy chcą wykorzystać techniki AI do rewolucjonizowania procesów odkrywania i rozwoju leków.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę AI w odkrywaniu i rozwoju leków.
• Zastosować techniki uczenia maszynowego do przewidywania właściwości i interakcji cząsteczkowych.
• Używać modeli uczenia głębokiego do wirtualnego przesiewania i optymalizacji prowadzących związków.
• Wprowadzić podejścia napędzane przez AI do procesu badań klinicznych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi i inżynierów uczenia maszynowego, którzy chcą poprawić wydajność swoich modeli głębokiego uczenia się.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady rozproszonego głębokiego uczenia się.
• Zainstalować i skonfigurować DeepSpeed.
• Skalować modele głębokiego uczenia na rozproszonym sprzęcie za pomocą DeepSpeed.
• Wdrażać i eksperymentować z funkcjami DeepSpeed w celu optymalizacji i wydajności pamięci.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych programistów, którzy chcą korzystać z dużych modeli językowych do różnych zadań związanych z językiem naturalnym.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować środowisko programistyczne zawierające popularny LLM.
• Stworzyć podstawowy LLM i dostroić go na niestandardowym zestawie danych.
• Używać LLM do różnych zadań związanych z językiem naturalnym, takich jak podsumowywanie tekstu, odpowiadanie na pytania, generowanie tekstu i inne.
• Debugowanie i ocena LLM przy użyciu narzędzi takich jak TensorBoard, PyTorch Lightning i Hugging Face Datasets.

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.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Radom uczestnicy poznają najbardziej odpowiednie i najnowocześniejsze techniki uczenia maszynowego w Python, budując serię aplikacji demonstracyjnych obejmujących obraz, muzykę, tekst i dane finansowe.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wdrożyć algorytmy i techniki uczenia maszynowego do rozwiązywania złożonych problemów.
• Zastosować głębokie uczenie się i pół-nadzorowane uczenie się do aplikacji obejmujących obraz, muzykę, tekst i dane finansowe.
• Wykorzystać maksymalny potencjał algorytmów Python.
• Korzystać z bibliotek i pakietów, takich jak NumPy i Theano.

To 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.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Radom uczestnicy dowiedzą się, jak wdrożyć modele głębokiego uczenia się dla telekomunikacji przy użyciu Python, przechodząc przez proces tworzenia modelu ryzyka kredytowego głębokiego uczenia się.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawowe koncepcje głębokiego uczenia się.
• Poznać aplikacje i zastosowania głębokiego uczenia się w telekomunikacji.
• Używać Python, Keras i TensorFlow do tworzenia modeli głębokiego uczenia dla telekomunikacji.
• Zbudować własny model przewidywania rezygnacji klientów oparty na uczeniu głębokim przy użyciu Python.

Kurs ten został stworzony dla menadżerów, architektów, analityków biznesowych i systemowych, menedżerów oprogramowania oraz wszystkich zainteresowanych przeglądem stosowania sztucznej inteligencji i prognozą dla jej rozwoju.

Kurs 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla uczestników na poziomie początkującego, którzy chcą nauczyć się podstawowych pojęć z zakresu prawdopodobieństwa, statystyki, programowania i uczenia maszynowego, a następnie zastosować je w rozwoju sztucznej inteligencji.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Rozumieć podstawowe pojęcia z prawdopodobieństwa i statystyki oraz zastosować je w realnych scenariuszach.
• Pisać i rozumieć kod programowania w stylach proceduralnym, funkcjonalnym i obiektowym.
• Wdrażać techniki uczenia maszynowego, takie jak klasyfikacja, klastrowanie i sieci neuronowe.
• Tworzyć rozwiązania AI za pomocą silników reguł i systemów ekspertów do rozwiązywania problemów.

Sztuczna 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.

Jest 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, skierowane jest do pośrednio zaawansowanych naukowców danych i statystyków, którzy chcą przygotować dane, budować modele oraz stosować techniki uczenia maszynowego w swoich zawodowych dziedzinach.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć i wdrażać różne algorytmy Machine Learning.
• Przygotowywać dane i modele do zastosowań uczenia maszynowego.
• Przeprowadzać analizy post hoc i skutecznie wizualizować wyniki.
• Zastosować techniki uczenia maszynowego w rzeczywistych, sektoralnych scenariuszach.

Caffe to platforma głębokiego uczenia stworzona z myślą o ekspresji, szybkości i modułowości.

Ten kurs bada zastosowanie Caffe jako struktury głębokiego uczenia się do rozpoznawania obrazów na przykładzie MNIST

Uczestnicy

Ten kurs jest odpowiedni dla Deep Learning badaczy i inżynierów zainteresowanych wykorzystaniem Caffe jako frameworka.

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą w stanie

• zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania Caffe&rsquo
• przeprowadzać zadania i konfigurację instalacji / środowiska produkcyjnego / architektury
• oceniać jakość kodu, przeprowadzać debugowanie, monitorowanie
• wdrażać zaawansowaną produkcję, taką jak modele szkoleniowe, wdrażanie warstw i rejestrowanie

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (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 w celu uzyskania 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 kurs jest ogólnym przeglądem Deep Learning bez wchodzenia zbyt głęboko w jakiekolwiek konkretne metody. Jest odpowiedni dla osób, które chcą zacząć korzystać z uczenia głębokiego, aby zwiększyć dokładność przewidywania.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców i programistów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować, dostosować i używać platformy DeepMind Lab do rozwijania ogólnej sztucznej inteligencji i systemów uczenia maszynowego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Dostosować DeepMind Lab, aby zbudować i uruchomić środowisko, które odpowiada potrzebom uczenia się i szkolenia.
• Używać środowiska symulacji 3D DeepMind Lab do szkolenia agentów uczących się z perspektywy pierwszej osoby.
• Ułatwiać ocenę agentów w celu rozwijania inteligencji w świecie 3D przypominającym grę.

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 się reprezentacji danych i struktur, takich jak sieci neuronowe.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla 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.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

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

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 się reprezentacji danych i struktur, takich jak sieci neuronowe. Python to język programowania wysokiego poziomu słynący z przejrzystej składni i czytelności kodu.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak wdrażać modele głębokiego uczenia się dla bankowości przy użyciu Python, przechodząc przez proces tworzenia modelu ryzyka kredytowego głębokiego uczenia się.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawowe koncepcje głębokiego uczenia się
• Poznać aplikacje i zastosowania głębokiego uczenia się w bankowości
• Używać Python, Keras i TensorFlow do tworzenia modeli głębokiego uczenia dla bankowości
• Zbudować własny model ryzyka kredytowego głębokiego uczenia przy użyciu Python.

Odbiorcy

• Programiści
• Naukowcy zajmujący się danymi

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

W tym instruktażowym szkoleniu na żywo w Radom uczestnicy nauczą się korzystać z Python bibliotek dla NLP, tworząc aplikację, która przetwarza zestaw zdjęć i generuje podpisy. 

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Projektowanie i&nbspkodowanie DL dla NLP przy użyciu Python bibliotek.
• Tworzenie Python kodu, który odczytuje ogromną kolekcję zdjęć i generuje słowa kluczowe.
• Stwórz Pythonkod, który generuje podpisy na podstawie wykrytych słów kluczowych.

Uczestnicy

Ten kurs jest odpowiedni dla Deep Learning badaczy i inżynierów zainteresowanych wykorzystaniem dostępnych narzędzi (głównie open source) do analizy obrazów komputerowych

Ten kurs zawiera działające przykłady.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą przyspieszyć aplikacje uczenia maszynowego w czasie rzeczywistym i wdrożyć je na dużą skalę.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

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

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą wykorzystać TensorFlow do analizy danych dotyczących potencjalnych oszustw.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Stworzyć model wykrywania oszustw w Python i TensorFlow.
• Zbudować regresje liniowe i modele regresji liniowej do przewidywania oszustw.
• Opracować kompleksową aplikację AI do analizy danych dotyczących oszustw.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (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.

Typ: 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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla osób technicznych, które chcą zastosować model głębokiego uczenia się do aplikacji rozpoznawania obrazu.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Keras.
• Szybko prototypować modele głębokiego uczenia się.
• Wdrożyć sieć konwolucyjną.
• Zaimplementować sieć rekurencyjną.
• Wykonać model głębokiego uczenia zarówno na CPU, jak i GPU.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą rozwinąć swoją wiedzę na temat algorytmów uczenia maszynowego, technik uczenia głębokiego i podejmowania decyzji opartych na sztucznej inteligencji. Kurs zapewnia praktyczne doświadczenie z koncepcjami uczenia maszynowego, modelami uczenia głębokiego i praktycznymi implementacjami przy użyciu R.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się.
• Zastosować różne algorytmy uczenia maszynowego do regresji, klasyfikacji, klastrowania i wykrywania anomalii.
• Korzystać z architektur głębokiego uczenia, takich jak sztuczne sieci neuronowe (ANN).
• Wdrażanie nadzorowanych i nienadzorowanych modeli uczenia się.
• Ocena wydajności modelu i optymalizacja hiperparametrów.
• Wykorzystanie R do analizy danych, wizualizacji i aplikacji uczenia maszynowego.

Szkolenie jest przeznaczone dla osób, które chcą poznać podstawy sieci neuronowych i ich zastosowań.

Ta sesja szkoleniowa w klasie będzie zawierać prezentacje i przykłady komputerowe oraz ćwiczenia studium przypadku do wykonania z odpowiednimi bibliotekami sieci neuronowych i sieci głębokich

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów oprogramowania, którzy chcą programować w Python z OpenCV 4 do głębokiego uczenia się.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

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

OpenFace to Python i Torch oparte na otwartym oprogramowaniu do rozpoznawania twarzy w czasie rzeczywistym, oparte na badaniach FaceNet firmy Google.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać komponentów OpenFace do tworzenia i wdrażania przykładowej aplikacji do rozpoznawania twarzy.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Pracować z komponentami OpenFace, w tym dlib, OpenVC, Torch i nn4, aby zaimplementować wykrywanie twarzy, wyrównanie i transformację.
• Zastosować OpenFace do rzeczywistych zastosowań, takich jak nadzór, weryfikacja tożsamości, rzeczywistość wirtualna, gry i identyfikacja powtarzających się klientów itp.

Odbiorcy

• Programiści
• Naukowcy zajmujący się danymi

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora uczestnicy nauczą się, jak skonfigurować i używać OpenNMT, aby przeprowadzać tłumaczenie różnych zestawów danych przykładowych. Kurs zaczyna się od przeglądu sieci neuronowych w kontekście maszynowego tłumaczenia. Uczestnicy będą wykonywać ćwiczenia na żywo w trakcie kursu, aby udowodnić swoje zrozumienie nauczonych pojęć i otrzymać informacje zwrotne od instruktora.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą posiadać wiedzę i praktykę potrzebne do wdrożenia rozwiązania OpenNMT na żywo.

Przykładowe języki źródłowe i docelowe zostaną przygotowane zgodnie z wymaganiami grupy.

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, dużo praktyki ręcznej

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają zaawansowane techniki Machine Learning z R, przechodząc przez proces tworzenia rzeczywistej aplikacji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie i wdrożenie nienadzorowanych technik uczenia się
• Zastosowanie klastrowania i klasyfikacji do tworzenia prognoz w oparciu o rzeczywiste dane.
• Wizualizacja danych w celu szybkiego uzyskania wglądu, podejmowania decyzji i dalszego udoskonalania analizy.
• Poprawa wydajności modelu uczenia maszynowego przy użyciu dostrajania hiper-parametrów.
• Wdrożenie modelu do produkcji w celu wykorzystania w większej aplikacji.
• Zastosuj zaawansowane techniki uczenia maszynowego, aby odpowiedzieć na pytania dotyczące danych sieci społecznościowych, dużych zbiorów danych i innych.

Ten kurs jest wprowadzeniem do stosowania sieci neuronowych w rzeczywistych problemach przy użyciu oprogramowania R-project.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i analityków danych, którzy chcą korzystać z Tensorflow 2.x do tworzenia predyktorów, klasyfikatorów, modeli generatywnych, sieci neuronowych itp.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja TensorFlow 2.x.
• Zrozumienie korzyści płynących z TensorFlow 2.x w porównaniu z poprzednimi wersjami.
• Buduj modele głębokiego uczenia.
• Wdrożenie zaawansowanego klasyfikatora obrazów.
• Deploy a deep learning model to the cloud, mobile and IoT devices.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą pisać, ładować i uruchamiać modele uczenia maszynowego na bardzo małych urządzeniach wbudowanych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

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

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Radom (online lub na miejscu) uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i używać Serving do wdrażania modeli ML i zarządzania nimi w środowisku produkcyjnym.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Trenować, eksportować i obsługiwać różne modele TensorFlow.
• Testować i wdrażać algorytmy przy użyciu jednej architektury i zestawu API.
• Rozszerzać Serving do obsługi innych typów modeli poza modelami TensorFlow.

TensorFlow to API drugiej generacji Google' biblioteki oprogramowania open source do uczenia głębokiego. System został zaprojektowany w celu ułatwienia badań nad uczeniem maszynowym oraz szybkiego i łatwego przejścia od prototypu badawczego do systemu produkcyjnego.

Uczestnicy

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow w swoich projektach Deep Learning

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą

• rozumieć TensorFlow’strukturę i mechanizmy wdrażania
• być w stanie przeprowadzić 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

Kurs ten bada, na konkretnych przykładach, zastosowanie Tensor Flow do celów rozpoznawania obrazów

Uczestnicy

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów pragnących wykorzystać TensorFlow do celów rozpoznawania obrazów

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą w stanie

• zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow&rsquo
• przeprowadzać zadania i konfigurację instalacji / środowiska produkcyjnego / architektury
• oceniać jakość kodu, przeprowadzać debugowanie, monitorowanie
• wdrażać zaawansowane funkcje produkcyjne, takie jak trenowanie modeli, budowanie wykresów i logowanie

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą przejść od szkolenia pojedynczego modelu ML do wdrożenia wielu modeli ML do produkcji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja TFX oraz narzędzi innych firm.
• Używanie TFX do tworzenia i zarządzania kompletnym potokiem produkcyjnym ML.
• Praca z komponentami TFX w celu przeprowadzenia modelowania, szkolenia, obsługi wnioskowania i zarządzania wdrożeniami.
• Wdrażaj funkcje uczenia maszynowego w aplikacjach internetowych, aplikacjach mobilnych, urządzeniach IoT i nie tylko.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora w Radom, uczestnicy nauczą się, jak skorzystać z innowacji w procesorach TPU, aby maksymalizować wydajność własnych aplikacji AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Trenować różne typy sieci neuronowych na dużych ilościach danych.
• Używać TPU do przyspieszenia procesu inferencji o aż dwa rzędy wielkości.
• Wykorzystywać TPU do przetwarzania wymagających aplikacji, takich jak wyszukiwanie obrazów, wizja w chmurze i zdjęcia.

TensorFlow™ to biblioteka oprogramowania typu open source do obliczeń numerycznych z wykorzystaniem wykresów przepływu danych.

SyntaxNet to neuronowa platforma przetwarzania języka naturalnego dla TensorFlow.

Word2Vec jest używany do uczenia się wektorowych reprezentacji słów, zwanych "word embeddings". Word2vec jest szczególnie wydajnym obliczeniowo modelem predykcyjnym do uczenia się osadzania słów z surowego tekstu. Występuje on w dwóch wersjach: Continuous Bag-of-Words model (CBOW) i Skip-Gram model (rozdział 3.1 i 3.2 w Mikolov et al.).

Używane w tandemie, SyntaxNet i Word2Vec pozwalają użytkownikom generować wyuczone modele osadzania z danych wejściowych języka naturalnego.

Uczestnicy

Ten kurs jest skierowany do programistów i inżynierów, którzy zamierzają pracować z modelami SyntaxNet i Word2Vec w swoich wykresach TensorFlow.

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą

• rozumieć TensorFlow’strukturę i mechanizmy wdrażania
• być w stanie przeprowadzić 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, osadzanie terminów, tworzenie wykresów i rejestrowanie

Ten 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