Szkolenia Deep Learning w Toruń

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Toruń (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 Toruń (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 Toruń (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 Toruń (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 Toruń (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 Toruń (online lub stacjonarne) jest skierowane do średniozaawansowanych i zaawansowanych data scientistów, inżynierów machine learningu, badaczy w dziedzinie głębokiego uczenia oraz ekspertów od widzenia komputerowego, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę i umiejętności z zakresu głębokiego uczenia stosowanego do generowania obrazów z tekstu.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą potrafić:

• Zrozumieć zaawansowane architektury i techniki głębokiego uczenia stosowane do generowania obrazów z tekstu.
• Wdrożyć złożone modele i optymalizacje dla wysokiej jakości syntezowania obrazu.
• Optymalizować wydajność i skalowalność dla dużych zbiorów danych i złożonych modeli.
• Dostosowywać hiperparametry w celu uzyskania lepszej wydajności modelu i uogólnienia (generalizacji).
• Zintegrować Stable Diffusion z innymi frameworkami i narzędziami głębokiego uczenia

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

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Toruń (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 Toruń, 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 szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, analityków danych i specjalistów technicznych, którzy chcą wykorzystać TensorFlow 2.x i Keras do budowania, trenowania i wdrażania modeli uczenia głębokiego w zastosowaniach związanych z przetwarzaniem obrazów, języka naturalnego i aplikacjami multimodalnymi.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Toruń (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.

To szkolenie prowadzone przez wykładowcę w zakresie Toruń (online lub stacjonarnie) jest skierowane do programistów i naukowców danych, którzy chcą używać Tensorflow 2.x do tworzenia predyktorów, klasyfikatorów, modeli generatywnych, sieci neuronowych i nie tylko.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

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