Szkolenia Deep Learning w Radom

Ten szkoleniowy, prowadzony przez instruktora, w trybie Radom (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.

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 na żywo w Radom (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 Radom (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 Radom (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 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, na żywo w Radom (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 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 szkoleniu prowadzonym przez instruktora na żyvo w Radom, 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.

Jest to 4-dniowy kurs wprowadzający sztuczną inteligencję i jej zastosowanie przy użyciu języka programowania Python. Istnieje możliwość dodatkowego dnia na podjęcie projektu AI po ukończeniu tego kursu.

Deep Reinforcement Learning (DRL) łączy zasady uczenia przez wzmocnienie z architekturami deep learning, aby umożliwić agentom podejmowanie decyzji przez interakcję z ich otoczeniem. Jest fundamentem wielu współczesnych osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji, takich jak samochody bez kierowcy, kontrola robotów, handlowanie algorytmiczne i adaptacyjne systemy rekomendacji. DRL pozwala sztucznemu agentowi uczyć się strategii, optymalizować polityki i podejmować autonomiczne decyzje na podstawie prób i błędów przy użyciu uczenia opierającego się na nagrodach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla developerów i naukowców danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą nauczyć się i zastosować techniki Deep Reinforcement Learning w celu budowy inteligentnych agentów zdolnych do autonomicznego podejmowania decyzji w złożonych środowiskach.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teoretyczne podstawy i matematyczne zasady uczenia przez wzmocnienie.
• Wdrożyć kluczowe algorytmy RL, w tym Q-Learning, gradienty polityki i metody Actor-Critic.
• Budować i trenować agenty Deep Reinforcement Learning przy użyciu TensorFlow lub PyTorch.
• Zastosować DRL w realnych aplikacjach, takich jak gry, robotyka i optymalizacja decyzji.
• Diagnostykować, wizualizować i optymalizować wydajność treningu przy użyciu nowoczesnych narzędzi.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i prowadzone dyskusje.
• Ćwiczenia praktyczne i implementacje.
• Żywe demonstracje kodowania i aplikacje oparte na projektach.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowaną wersję tego kursu (np. używając PyTorch zamiast TensorFlow), skontaktuj się z nami w celu umówienia.

W tym prowadzonym przez instruktora, żywym szkoleniu w Radom, 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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (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.

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.

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 szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu), skierowane jest do data scientistów i statystyków na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą przygotowywać dane, budować modele i skutecznie stosować techniki uczenia maszynowego w swoich dziedzinach zawodowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć i wdrożyć różne algorytmy Uczenia Maszynowego.
• Przygotować dane i modele do zastosowań uczenia maszynowego.
• Przeprowadzać analizy post hoc i skutecznie wizualizować wyniki.
• Stosować techniki uczenia maszynowego w rzeczywistych, specyficznych dla sektora scenariuszach.

Ten prowadzony przez instruktora, live trening w Radom (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.

To ten szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (online lub na miejscu) wprowadza w dziedzinę rozpoznawania wzorców i uczenia maszynowego. Dotyka ono praktycznych zastosowań w statystyce, informatyce, przetwarzaniu sygnałów, komputerowym rozpoznawaniu wzorców, górnictwie danych i bioinformatyce.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zastosować podstawowe metody statystyczne do rozpoznawania wzorców.
• Wykorzystać kluczowe modele, takie jak sieci neuronowe i metody jąder do analizy danych.
• Wdrożyć zaawansowane techniki do rozwiązywania złożonych problemów.
• Poprawić dokładność prognoz łącząc różne modele.

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 reprezentacji danych i struktur, takich jak sieci neuronowe.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (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.

Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez konieczności jawnego programowania. Głębokie uczenie to poddziedzina uczenia maszynowego, która wykorzystuje metody oparte na uczeniu reprezentacji danych i struktur, takich jak sieci neuronowe. Python to język programowania wysokiego poziomu, znany z przejrzystej składni i czytelności kodu.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora, uczestnicy nauczą się, jak wdrażać modele głębokiego uczenia w bankowości przy użyciu Pythona, tworząc model głębokiego uczenia do oceny ryzyka kredytowego.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje głębokiego uczenia
• Poznać zastosowania i wykorzystanie głębokiego uczenia w bankowości
• Wykorzystać Pythona, Keras i TensorFlow do tworzenia modeli głębokiego uczenia w bankowości
• Zbudować własny model głębokiego uczenia do oceny ryzyka kredytowego przy użyciu Pythona

Grupa docelowa

• Programiści
• Analitycy danych

Format kursu

• Część wykładowa, dyskusje, ćwiczenia i intensywna praktyka

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Radom (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.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (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.

Trening prowadzony przez instruktora w Radom (online lub stacjonarnie) jest skierowany do profesjonalistów na poziomie początkującym do średniozaawansowanym, którzy chcą rozwinąć swoje zrozumienie algorytmów uczenia maszynowego, technik głębokiego uczenia i podejmowania decyzji opartych na sztucznej inteligencji. Kurs oferuje praktyczne doświadczenie w zakresie konceptów uczenia maszynowego, modeli głębokiego uczenia oraz praktycznych zastosowań przy użyciu R.

Na końcu tego treningu uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
• Zastosować różne algorytmy uczenia maszynowego do regresji, klasyfikacji, grupowania i wykrywania anomalii.
• Używać architektur głębokiego uczenia, takich jak sztuczne sieci neuronowe (ANN).
• Zaimplementować modele nadzorowane i nienadzorowane.
• Oceenić wydajność modelu i zoptymalizować hiperparametry.
• Używać R do analizy danych, wizualizacji i zastosowań uczenia maszynowego.

Szkolenie skierowane jest do osób, które chcą poznać podstawy sieci neuronowych oraz ich zastosowania.

Szkolenie stacjonarne będzie obejmować prezentacje, przykłady na komputerach oraz ćwiczenia studyjne do wykonania z wykorzystaniem odpowiednich bibliotek do sieci neuronowych i głębokiego uczenia.

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.

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 wprowadza w zastosowanie sieci neuronowych do rozwiązywania rzeczywistych problemów przy użyciu oprogramowania R-project.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Radom (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.

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 biblioteki oprogramowania open source Google do głębokiego uczenia. System został zaprojektowany, aby ułatwić badania w dziedzinie uczenia maszynowego oraz umożliwić szybkie i łatwe przejście od prototypu badawczego do systemu produkcyjnego.

Grupa docelowa

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow w swoich projektach związanych z głębokim uczeniem.

Po ukończeniu kursu uczestnicy będą:

• rozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow
• umieć przeprowadzać zadania instalacyjne, konfigurację środowiska produkcyjnego i architektury
• umieć oceniać jakość kodu, przeprowadzać debugowanie i monitorowanie
• umieć wdrażać zaawansowane procesy produkcyjne, takie jak trenowanie modeli, budowanie grafów i logowanie

Ten kurs eksploruje, z użyciem konkretnych przykładów, zastosowanie Tensor Flow w celu rozpoznawania obrazów

Grupa docelowa

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow w celu rozpoznawania obrazów

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą mogli:

• rozumieć strukturę TensorFlow oraz mechanizmy wdrażania
• wykonywać zadania związane z instalacją, środowiskiem produkcyjnym, architekturą oraz konfiguracją
• oceniać jakość kodu, wykonywać debugowanie i monitorowanie
• wdrażać zaawansowane funkcje produkcyjne, takie jak szkolenie modeli, budowanie grafów i logowanie

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą przejść od trenowania pojedynczego modelu uczenia maszynowego do wdrażania wielu modeli uczenia maszynowego w produkcji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować TFX oraz wspierające narzędzia innych firm.
• Używać TFX do tworzenia i zarządzania kompletnym produkcyjnym potokiem uczenia maszynowego.
• Pracować z komponentami TFX w celu przeprowadzenia modelowania, trenowania, obsługi wnioskowania i zarządzania wdrożeniami.
• Wdrażać funkcje uczenia maszynowego w aplikacjach internetowych, mobilnych, urządzeniach IoT i innych.

TensorFlow™ to otwarta biblioteka oprogramowania do obliczeń numerycznych za pomocą grafów przepływu danych.

SyntaxNet to ramka neural-network do przetwarzania języka naturalnego dla TensorFlow.

Word2Vec służy do nauki wektorowych reprezentacji słów, zwanych "word embeddings". Word2vec jest szczególnie obliczeniowo efektywnym modelem predykcyjnym do nauki word embeddings z nieprzetworzonego tekstu. Istnieje w dwóch wariantach: Continuous Bag-of-Words model (CBOW) i Skip-Gram model (rozdział 3.1 i 3.2 w pracy Mikolov et al.).

Używane wspólnie, SyntaxNet i Word2Vec umożliwiają użytkownikom generowanie modeli Learned Embedding z wejścia języka naturalnego.

Odbiorcy kursu

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

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą mogli:

• zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrożenia TensorFlow
• wykonywać zadania związane z instalacją, środowiskiem produkcyjnym, architekturą i konfiguracją
• oceniać jakość kodu, wykonywać debugowanie, monitorowanie
• implementować zaawansowane zadania produkcyjne, takie jak trening modeli, osadzanie terminów, budowanie grafów i logowanie

Kurs ten zaczyna się od przedstawienia wiedzy koncepcyjnej na temat sieci neuronowych i ogólnie algorytmów uczenia maszynowego, glebokiego uczenia (algorytmy i zastosowania).

Część 1 (40%) tego szkolenia koncentruje się na podstawach, ale pomoże Ci w wyborze odpowiedniej technologii: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras itp.

Część 2 (20%) tego szkolenia wprowadza Theano - bibliotekę Pythona ułatwiającą tworzenie modeli głębokiego uczenia.

Część 3 (40%) szkolenia będzie intensywnie oparta na TensorFlow - API biblioteki oprogramowania open source firmy Google do Głębokiego Uczenia. Przykłady i zadania praktyczne zostaną wykonane w TensorFlow.

Grupa docelowa

Kurs ten jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow w swoich projektach głębokiego uczenia.

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą mogli:

• zrozumieć głębokie sieci neuronowe (DNN), CNN i RNN
• zrozumieć strukturę TensorFlow oraz mechanizmy wdrażania
• wykonywać zadania związane z instalacją, środowiskiem produkcyjnym i architekturą, konfiguracją
• oceniać jakość kodu, wykonywać debugowanie, monitorowanie
• implementować zaawansowane zadania produkcyjne, takie jak trening modeli, budowanie grafów i logowanie