Szkolenia Sieci Neuronowe w Radom

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.

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 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 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 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.

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.

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.

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

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