Online lub na miejscu, prowadzone przez instruktora kursy szkoleniowe dotyczące sieci neuronowych demonstrują poprzez interaktywną dyskusję i praktyczne ćwiczenia, jak konstruować sieci neuronowe przy użyciu wielu głównie otwartoźródłowych narzędzi i bibliotek, a także jak wykorzystać moc zaawansowanego sprzętu (GPU) oraz technik optymalizacji obejmujących przetwarzanie rozproszone i duże zbiory danych. Nasze kursy dotyczące sieci neuronowych opierają się na popularnych językach programowania, takich jak Python, Java, R, oraz potężnych bibliotekach, w tym TensorFlow, Torch, Caffe, Theano i innych. Nasze kursy sieci neuronowych obejmują zarówno teorię, jak i implementację przy użyciu różnych implementacji sieci neuronowych, takich jak Głębokie Sieci Neuronowe (DNN), Konwolucyjne Sieci Neuronowe (CNN) i Rekurencyjne Sieci Neuronowe (RNN).
Szkolenie z zakresu sieci neuronowych dostępne jest jako "szkolenie na żywo online" lub "szkolenie na żywo na miejscu". Szkolenie na żywo online (znane również jako "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pomocą interaktywnego pulpitu zdalnego. Szkolenie na żywo na miejscu może być przeprowadzone lokalnie w siedzibie klienta w Głogów Małopolski lub w ośrodkach szkoleniowych NobleProg w Głogów Małopolski.
NobleProg -- Twój Lokalny Dostawca Szkoleń
Sala szkoleniowa znajduje się jedynie 10 km na południowy zachód od Rzeszowa, bezpośrednio przy trasie Rzeszów-Radom, co zapewnia łatwy dostęp z obu tych miast. Dodatkowo, lokalizacja blisko autostrady A4 oraz lotniska Jasionka ułatwiają dojazd zarówno dla osób podróżujących samochodem, jak i korzystających z transportu lotniczego.
To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Głogów Małopolski (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 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.
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 Głogów Małopolski (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 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.
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 Głogów Małopolski (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 Głogów Małopolski (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 Głogów Małopolski (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.
Szkolenie stacjonarne będzie obejmować prezentacje, przykłady na komputerach oraz ćwiczenia studyjne do wykonania z wykorzystaniem odpowiednich bibliotek do sieci neuronowych i głębokiego uczenia.
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
Więcej...
Ostatnia aktualizacja:
Opinie uczestników (7)
Interaktywność szkolenia. Dużo eksperymentowaliśmy.
Lidia Opuchlik - Orange Szkolenia
Szkolenie - Deep Reinforcement Learning with Python
Naprawdę przypadłem do gustu koniec, gdy mieliśmy okazję bawić się CHAT GPT. Sala nie była najlepiej przygotowana do tego - zamiast jednego dużego stołu, kilka mniejszych, które umożliwiłyby nam podzielenie się na małe grupy i brainstorming, byłoby bardziej pomocne.
Nola - Laramie County Community College
Szkolenie - Artificial Intelligence (AI) Overview
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Praca na podstawie pierwszych zasad w skoncentrowany sposób i przenoszenie się do stosowania studiów przypadków w tym samym dniu
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Szkolenie - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Wydało się, że przemyślaliśmy bezpośrednio związaną z tematem informację w odpowiednim tempie (tzn. bez zbędnych materiałów).
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Szkolenie - Introduction to the use of neural networks
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Tematyka DL nie jest mi obca, udało się poznac kilka optymalizacyjnych smaczków.
Marcin Stasko - LG Energy Solution Wroclaw Sp. z o.o.
Szkolenie - Understanding Deep Neural Networks
Że wykorzystywano rzeczywiste dane firmy.
Trener miał bardzo dobry sposób podejścia, zachęcając uczestników do udziału i konkurencji
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Szkolenie - Applied AI from Scratch in Python
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
dużo ćwiczeń, które bezpośrednio mogę wykorzystać w mojej pracy
