Szkolenia Deep Learning w Radom

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

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 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.

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 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.

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

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 Radom (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 Radom (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 Radom (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 Radom (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 Radom (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 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.

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