Deep Learning Formare în România

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și practicienilor AI care doresc să exploateze TensorFlow Lite pentru aplicații Edge AI.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale TensorFlow Lite și rolul său în Edge AI.
• Dezvolta și optimiza modele de AI folosind TensorFlow Lite.
• Implementa modele TensorFlow Lite pe diverse dispozitive de margine.
• Utiliza instrumente și tehnici pentru conversia și optimizarea modelelor.
• Implementa aplicații practice Edge AI folosind TensorFlow Lite.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea computer vision și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de vedere folosind Google Colab.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să construiască și să antreneze rețele neuronale convoluționale (CNN) folosind TensorFlow.
• Să utilizeze Google Colab pentru dezvoltarea scalabilă și eficientă a modelelor bazate pe cloud.
• Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de computer vision.
• Să implementeze modele de computer vision pentru aplicații din lumea reală.
• Să folosească transfer learning pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în date și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de deep learning folosind mediul Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de deep learning.
• Să înțeleagă elementele de bază ale rețelelor neuronale.
• Să implementeze modele de deep learning folosind TensorFlow.
• Să antreneze și să evalueze modele de deep learning.
• Să utilizeze funcționalități avansate ale TensorFlow pentru deep learning.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să se specializeze în tehnici de învățare profundă de ultimă oră pentru NLU.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă diferențele cheie dintre modelele NLU și NLP.
• Să aplice tehnici avansate de învățare profundă în sarcinile NLU.
• Să explore arhitecturi profunde, cum ar fi transformatoarele și mecanismele de atenție.
• Să valorifice tendințele viitoare în NLU pentru a construi sisteme AI sofisticate.

Acest training condus de un instructor, în format live România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să exploreze cele mai moderne tehnici XAI pentru modelele de învățare profundă, cu accent pe construirea sistemelor AI interpretabile.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă provocările legate de explicabilitatea în învățarea profundă.
• Aplice tehnici avansate XAI pentru rețele neuronale.
• Interpreteze deciziile luate de modelele de învățare profundă.
• Evalueze compromisurile dintre performanță și transparență.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor, inginerilor de învățare automată, cercetătorilor în învățare profundă și experților în vizionarea computerizată de la nivel intermediar la avansat, care doresc să-și extindă cunoștințele și abilitățile în domeniul învățării profunde pentru generarea de imagini din text.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitecturi și tehnici avansate de învățare profundă pentru generarea de imagini din text.
• Să implementeze modele complexe și optimizări pentru sinteza de imagini de înaltă calitate.
• Să optimizeze performanța și scalabilitatea pentru seturi de date mari și modele complexe.
• Să ajusteze hiperparametrii pentru o performanță și o generalizare mai bună a modelului.
• Să integreze Stable Diffusion cu alte framework-uri și instrumente de învățare profundă

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să exploateze tehnici de AI pentru a revoluționa procesele de descoperire și dezvoltare de medicamente.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul AI în descoperirea și dezvoltarea de medicamente.
• Aplice tehnici de învățare automată pentru a prezice proprietățile și interacțiunile moleculare.
• Utilizeze modele de învățare profundă pentru screening virtual și optimizarea compușilor lideri.
• Integreze abordări bazate pe AI în procesul de studii clinice.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau onsite) este destinat biologiilor care doresc să înțeleagă cum funcționează AlphaFold și să utilizeze modelele AlphaFold ca ghid în studiile lor experimentale.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile de bază ale AlphaFold.
• Să învețe cum funcționează AlphaFold.
• Să învețe cum să interpreteze predicțiile și rezultatele AlphaFold.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat oamenilor de știință de date și inginerilor de machine learning de la nivel începător până la intermediar, care doresc să îmbunătățească performanța modelelor lor de învățare profundă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile învățării profunde distribuite.
• Să instaleze și să configureze DeepSpeed.
• Să scaleze modele de învățare profundă pe hardware distribuit folosind DeepSpeed.
• Să implementeze și să experimenteze cu funcționalitățile DeepSpeed pentru optimizare și eficiență de memorie.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel începător până la intermediar care doresc să utilizeze Modelele de Limbaj de Mare Amploare pentru diverse sarcini de limbaj natural.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include un LLM popular.
• Să creeze un LLM de bază și să-l ajusteze pe un set de date personalizat.
• Să utilizeze LLMs pentru diverse sarcini de limbaj natural, cum ar fi rezumarea textelor, răspunsul la întrebări, generarea de texte și multe altele.
• Să depaneze și să evalueze LLMs folosind instrumente precum TensorBoard, PyTorch Lightning și Hugging Face Datasets.

Acest training condus de un instructor (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor, inginerilor de învățare automată și cercetătorilor în domeniul viziunii artificiale care doresc să utilizeze Stable Diffusion pentru a genera imagini de înaltă calitate pentru o varietate de cazuri de utilizare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile Stable Diffusion și modul în care funcționează pentru generarea de imagini.
• Construi și antrena modele Stable Diffusion pentru sarcini de generare de imagini.
• Aplica Stable Diffusion în diverse scenarii de generare de imagini, cum ar fi inpainting, outpainting și traducere imagine-la-imagine.
• Optimiza performanța și stabilitatea modelelor Stable Diffusion.

În acest training live condus de un instructor în România, participanții vor învăța cele mai relevante și inovatoare tehnici de învățare automată în Python, în timp ce vor construi o serie de aplicații demo care implică date de imagine, muzică, text și financiare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să implementeze algoritmi și tehnici de învățare automată pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Să aplice învățarea profundă și învățarea semi-supervizată în aplicații care implică date de imagine, muzică, text și financiare.
• Să exploateze algoritmii Python la maximul potențialului lor.
• Să utilizeze biblioteci și pachete precum NumPy și Theano.

AI Aplicat de la Zero în Python îi înzestrează pe programatori și analiști de date cu tehnici fundamentale pentru construirea de soluții de învățare automată de la zero folosind Python. Acoperă principiile de bază ale clasificării și regresiei în învățarea supervizată, clusteringului și detectării de anomalii în învățarea nesupervizată, precum și arhitecturi avansate de rețele neuronale. Examinează metode dovedite pentru lucrul cu scikit-learn, Apache Spark MLlib și Jupyter notebooks pentru dezvoltarea practică a IA. Ajută profesioniștii să implementeze modele practice de ML, să evalueze limitările algoritmilor și să finalizeze proiecte aplicate pentru rezolvarea problemelor din lumea reală.

Învățarea Profundă prin Reforțare (DRL) combină principiile învățării prin reforțare cu arhitecturile de învățare profundă pentru a permite agenților să ia decizii prin interacțiunea cu mediile lor. Aceasta stă la baza multor avansuri moderne în domeniul inteligenței artificiale, cum ar fi vehiculele autonome, controlul roboticii, tranzacționarea algoritmică și sistemele de recomandare adaptivă. DRL permite unui agent artificial să învețe strategii, să optimizeze politici și să ia decizii autonome bazate pe încercare și eroare folosind învățarea bazată pe recompense.

Acest antrenament condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să învețe și să aplice tehnici de Învățare Profundă prin Reforțare pentru a construi agenți inteligenți capabili să ia decizii autonome în medii complexe.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele teoretice și principiile matematice ale Învățării prin Reforțare.
• Să implementeze algoritmi cheie de RL, inclusiv Q-Learning, Policy Gradients și metode Actor-Critic.
• Să construiască și să antreneze agenți de Învățare Profundă prin Reforțare folosind TensorFlow sau PyTorch.
• Să aplice DRL în aplicații din lumea reală, cum ar fi jocuri, robotică și optimizarea deciziilor.
• Să depaneze, să vizualizeze și să optimizeze performanța antrenamentului folosind instrumente moderne.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuție ghidată.
• Exerciții practice și implementări practice.
• Demonstrații live de codare și aplicații bazate pe proiecte.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o versiune personalizată a acestui curs (de exemplu, folosind PyTorch în loc de TensorFlow), vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Explorarea fundamentelor inteligenței artificiale dezvăluie modul în care tehnologia inteligentă redefinește strategia digitală, automatizarea și luarea deciziilor în cadrul operațiunilor enterprise. Examinați conceptele de bază care acoperă istoria IA, cadre de rezolvare a problemelor, reprezentarea cunoștințelor, raționamentul în condiții de incertitudine și paradigme de învățare automată, alături de comunicare, percepție și acțiune autonomă. Ghid pentru manageri și arhitecți în evaluarea oportunităților de transformare bazate pe IA, evaluarea tendințelor tehnologice emergente și integrarea soluțiilor inteligente practice pentru a accelera agilitatea afacerii.

Acest curs acoperă Inteligența Artificială (cu accent pe Învățarea Automată și Învățarea Profundă) în Industria Automobilă. Ajută la determinarea tehnologiei care poate fi (potențial) utilizată în multiple situații într-o mașină: de la automatizarea simplă, recunoașterea imaginilor până la luarea deciziilor autonome.

Rețeaua Neurală Artificială este un model de date computațional utilizat în dezvoltarea sistemelor de Inteligență Artificială (IA) capabile să efectueze sarcini „inteligente”. Rețelele Neuronale sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile de Învățare Automată (ML), care la rândul lor reprezintă o implementare a IA. Învățarea Profundă este un subset al ML.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat cercetătorilor și dezvoltatorilor care doresc să folosească Chainer pentru a construi și antrena rețele neuronale în Python, făcând codul ușor de depanat.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe dezvoltarea modelelor de rețele neuronale.
• Să definească și să implementeze modele de rețele neuronale folosind un cod sursă ușor de înțeles.
• Să execute exemple și să modifice algoritmi existenți pentru a optimiza modelele de antrenament de învățare profundă, utilizând GPU-uri pentru performanțe ridicate.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), oferă o introducere în domeniul recunoașterii modelelor și al învățării automate. Acesta abordează aplicații practice în statistică, informatică, procesarea semnalelor, vizualizarea computerizată, exploatarea datelor și bioinformatică.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica metode statistice de bază în recunoașterea modelelor.
• Utiliza modele cheie precum rețele neuronale și metode bazate pe nuclee pentru analiza datelor.
• Implementa tehnici avansate pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Îmbunătăți acuratețea predicțiilor prin combinarea diferitelor modele.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat cercetătorilor și dezvoltatorilor care doresc să instaleze, să configureze, să personalizeze și să utilizeze platforma DeepMind Lab pentru a dezvolta sisteme generale de inteligență artificială și învățare automată.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Personaliza DeepMind Lab pentru a construi și a rula un mediu care să răspundă nevoilor de învățare și antrenament.
• Utiliza mediul de simulare 3D al DeepMind Lab pentru a antrena agenți de învățare într-o perspectivă first-person.
• Facilita evaluarea agenților pentru a dezvolta inteligența într-o lume 3D asemănătoare unui joc.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat analiștilor de afaceri, oamenilor de știință în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să construiască și să implementeze modele de învățare profundă pentru a accelera creșterea veniturilor și a rezolva probleme din lumea afacerilor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele de bază ale învățării automate și învățării profunde.
• Obține perspective asupra viitorului afacerilor și industriei cu ML și DL.
• Definește strategii și soluții de afaceri cu învățarea profundă.
• Învață cum să aplici știința datelor și învățarea profundă în rezolvarea problemelor de afaceri.
• Construiește modele de învățare profundă folosind Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras etc.

Această instruire condusă de un instructor, livrată în România (online sau la fața locului), este destinată oamenilor de știință care lucrează cu date și care doresc să accelereze aplicațiile de învățare automată în timp real și să le implementeze la scară largă.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să instaleze toolkit-ul OpenVINO.
• Să accelereze o aplicație de vizualizare pe calculator folosind un FPGA.
• Să execute diferite straturi CNN pe FPGA.
• Să extindă aplicația pe mai multe noduri într-un cluster Kubernetes.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să utilizeze TensorFlow pentru a analiza date potențial frauduloase.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Creeze un model de detectare a fraudelor în Python și TensorFlow.
• Construiască regresii liniare și modele de regresie liniară pentru a prezice frauda.
• Dezvolte o aplicație AI de la cap la capăt pentru analiza datelor frauduloase.

Acest training condus de un instructor, disponibil în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor sau oamenilor de știință de date care doresc să folosească Horovod pentru a rula antrenamente de învățare profundă distribuită și să le scaleze pentru a rula pe mai multe GPU-uri în paralel.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe rularea antrenamentelor de învățare profundă.
• Să instaleze și să configureze Horovod pentru a antrena modele cu TensorFlow, Keras, PyTorch și Apache MXNet.
• Să scaleze antrenamentele de învățare profundă folosind Horovod pentru a rula pe mai multe GPU-uri.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să folosească Matlab pentru a proiecta, construi și vizualiza o rețea neuronală convoluțională pentru recunoașterea imaginilor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Construi un model de învățare profundă
• Automatiza etichetarea datelor
• Lucra cu modele din Caffe și TensorFlow-Keras
• Antrena date folosind mai multe GPU, cloud-ul sau clustere

Public țintă

• Dezvoltatori
• Ingineri
• Experți în domeniu

Formatul cursului

• Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensivă

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de software care doresc să programeze în Python cu OpenCV 4 pentru învățarea profundă.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Vizualiza, încărca și clasifica imagini și videoclipuri folosind OpenCV 4.
• Implementa învățarea profundă în OpenCV 4 cu TensorFlow și Keras.
• Rula modele de învățare profundă și a genera rapoarte impactante din imagini și videoclipuri.

În acest antrenament live condus de un instructor, participanții vor învăța tehnici avansate de Învățare a Mașinilor cu R, parcurgând crearea unei aplicații din lumea reală.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelege și implementează tehnici de învățare nesupervizată
• Aplică clustering și clasificare pentru a face predicții bazate pe date din lumea reală.
• Vizualizează date pentru a obține rapid informații, a lua decizii și a rafina analiza.
• Îmbunătățește performanța unui model de învățare a mașinilor folosind ajustarea hiperparametrilor.
• Pune un model în producție pentru utilizarea într-o aplicație mai mare.
• Aplică tehnici avansate de învățare a mașinilor pentru a răspunde la întrebări legate de date din rețele sociale, date mari și multe altele.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință care doresc să folosească TensorFlow 2.x pentru a construi predictori, clasificatori, modele generative, rețele neuronale și altele.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să instaleze și să configureze TensorFlow 2.x.
• Să înțeleagă beneficiile TensorFlow 2.x față de versiunile anterioare.
• Să construiască modele de învățare profundă.
• Să implementeze un clasificator avansat de imagini.
• Să implementeze un model de învățare profundă în cloud, dispozitive mobile și dispozitive IoT.

Acest curs începe prin a vă oferi cunoștințe conceptuale despre rețele neuronale și, în general, despre algoritmii de învățare automată, învățarea profundă (algoritmi și aplicații).

Partea 1 (40%) a acestui training se concentrează mai mult pe fundamente, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

Partea 2 (20%) a acestui training introduce Theano - o bibliotecă Python care facilitează scrierea modelelor de învățare profundă.

Partea 3 (40%) a trainingului va fi în mare parte bazată pe TensorFlow - API-ul bibliotecii de software open source a Google pentru Învățarea Profundă. Exemplele și exercițiile practice vor fi realizate în TensorFlow.

Publicul țintă

Acest curs este destinat inginerilor care doresc să folosească TensorFlow pentru proiectele lor de Învățare Profundă.

După finalizarea acestui curs, participanții vor:

• avea o bună înțelegere a rețelelor neuronale profunde (DNN), CNN și RNN
• înțelege structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow
• să poată efectua sarcini de instalare / configurare a mediului de producție / arhitectură
• să poată evalua calitatea codului, să efectueze depanare și monitorizare
• să poată implementa procese avansate de producție, cum ar fi antrenarea modelelor, construirea de grafice și înregistrarea de loguri