Szkolenia Sieci Neuronowe w Toruń

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Toruń (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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów i analityków danych, którzy chcą nauczyć się podstaw Deep Reinforcement Learning podczas tworzenia agenta Deep Learning.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie kluczowych koncepcji stojących za Deep Reinforcement Learning i umiejętność odróżnienia go od uczenia maszynowego.
• Zastosowanie zaawansowanych algorytmów Reinforcement Learning do rozwiązywania rzeczywistych problemów.
• Zbuduj agenta głębokiego uczenia.

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 Toruń (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 Toruń (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 Toruń (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.

Typ: Szkolenie teoretyczne z aplikacjami ustalonymi wcześniej ze studentami na Lasagne lub Keras w zależności od grupy dydaktycznej.

Metoda nauczania: prezentacja, dyskusja i studia przypadków

Sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała wiele dziedzin nauki, a obecnie zaczyna rewolucjonizować wiele sektorów gospodarki (przemysł, medycynę, komunikację itp.). Jednak sposób, w jaki jest ona przedstawiana w mediach głównego nurtu, jest często fantazją, daleką od realiów domen Machine Learning i Deep Learning. Celem tego kursu jest zapewnienie inżynierom, którzy już opanowali narzędzia informatyczne (w tym podstawową wiedzę na temat programowania oprogramowania), wprowadzenia do Deep Learning i jego różnych specjalistycznych obszarów, a tym samym do głównych istniejących obecnie architektur sieciowych. Chociaż podstawy matematyczne są przywoływane podczas kursu, poziom matematyki taki jak BAC + 2 jest zalecany dla większego komfortu. Całkowicie możliwe jest pominięcie matematyki w celu zachowania jedynie wizji "systemów", ale takie podejście znacznie ograniczy zrozumienie tematu.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Toruń (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą dowiedzieć się o zastosowaniu sztucznej inteligencji w systemach mechatronicznych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Uzyskać przegląd sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i inteligencji obliczeniowej.
• Zrozumieć koncepcje sieci neuronowych i różnych metod uczenia się.
• Skutecznie wybierać metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania rzeczywistych problemów.
• Wdrożyć aplikacje sztucznej inteligencji w inżynierii mechatronicznej.

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 szkoleniu prowadzonym przez instruktora w Toruń, uczestnicy nauczą się, jak skorzystać z innowacji w procesorach TPU, aby maksymalizować wydajność własnych aplikacji AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

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

Ten kurs rozpoczyna się od przekazania wiedzy koncepcyjnej na temat sieci neuronowych i ogólnie algorytmów uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się (algorytmy i aplikacje).

Część 1 (40%) tego szkolenia koncentruje się bardziej na podstawach, ale pomoże ci wybrać odpowiednią technologię: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras itp.

Część 2 (20%) tego szkolenia wprowadza Theano - bibliotekę Pythona, która ułatwia pisanie modeli głębokiego uczenia się.

Część trzecia (40%) szkolenia będzie w znacznym stopniu oparta na Tensorflow - API drugiej generacji otwartej biblioteki oprogramowania Google do uczenia głębokiego. Przykłady i ćwiczenia zostaną wykonane w TensorFlow.

Uczestnicy

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow w swoich projektach Deep Learning

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą

• dobrze rozumie głębokie sieci neuronowe (DNN), CNN i RNN
• rozumieć TensorFlow’ strukturę i mechanizmy wdrażania
• być w stanie wykonać zadania i konfigurację instalacji / środowiska produkcyjnego / architektury
• być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
• być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele szkoleniowe, tworzenie wykresów i rejestrowanie