Szkolenia Sieci Neuronowe w dolnośląskie

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w dolnośląskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą poznać najnowocześniejsze techniki XAI dla modeli głębokiego uczenia się, z naciskiem na budowanie interpretowalnych systemów sztucznej inteligencji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć wyzwania związane z wyjaśnialnością w głębokim uczeniu się.
• Wdrożyć zaawansowane techniki XAI dla sieci neuronowych.
• Interpretować decyzje podejmowane przez modele głębokiego uczenia.
• Ocenić kompromisy między wydajnością a przejrzystością.

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.

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 dolnośląskie (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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w dolnośląskie (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.

To ten szkolenie prowadzone przez instruktora w dolnośląskie (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.

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

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

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w dolnośląskie uczestnicy dowiedzą się, jak wykorzystać innowacje w procesorach TPU, aby maksymalnie poprawić wydajność swoich własnych aplikacji AI.

Na koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

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

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