Cursuri de pregatire Pattern Recognition

Acest curs acoperă AI (emphasizing Machine Learning și Deep Learning) în Automotive Industria. Ajută la determinarea tehnologiei care poate fi (potential) utilizată în mai multe situații într-un autovehicul: de la automatizare simplă, recunoaștere a imaginii la luarea de decizii autonome.

Acest curs a fost creat pentru manageri, arhitecți de soluții, ofițeri de inovare, CTO, arhitecți de software și pentru oricine este interesat de o prezentare generală a inteligenței artificiale aplicate și de cele mai apropiate previziuni privind dezvoltarea acesteia.

This instructor-led, live training in România (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
• Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
• Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
• Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.

Rețeaua neuronală artificială este un model de date computaționale utilizat în dezvoltarea de sisteme Artificial Intelligence (AI) capabile să efectueze sarcini "inteligente". Neural Networks sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile Machine Learning (ML), care sunt ele însele o implementare a AI. Deep Learning este un subset al ML.

Acesta este un curs de 4 zile care prezintă inteligența artificială și aplicarea acesteia. Există opțiunea de a avea o zi suplimentară pentru a întreprinde un proiect AI la finalizarea acestui curs.

Acesta este un curs de 4 zile care prezintă inteligența artificială și aplicarea acesteia folosind limbajul de programare Python. Există opțiunea de a avea o zi suplimentară pentru a întreprinde un proiect AI la finalizarea acestui curs.

This instructor-led, live training in România (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and implement various Machine Learning algorithms.
• Prepare data and models for machine learning applications.
• Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
• Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.

Rețeaua neurală artificială este un model de date computational utilizat în dezvoltarea sistemelor de Artificial Intelligence (AI) capabile să realizeze sarcini "inteligente". Neural Networks sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile Machine Learning (ML), care sunt ele însele o implementare a AI. Deep Learning este un subset al ML.

Această formare live, cu instructor, în România (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Chainer pentru a construi și a antrena rețele neuronale în Python, făcând codul ușor de depanat.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe să dezvolte modele de rețele neuronale.
• Să definească și să implementeze modele de rețele neuronale utilizând un cod sursă inteligibil.
• Să execute exemple și să modifice algoritmii existenți pentru a optimiza modelele de formare de învățare profundă, valorificând în același timp GPUs pentru performanțe ridicate.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să învețe elementele fundamentale ale Deep Reinforcement Learning pe măsură ce parcurg crearea unui agent de învățare profundă.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegeți conceptele cheie din spatele Deep Reinforcement Learning și fiți capabili să le deosebiți de Machine Learning.
• Aplicați algoritmi avansați Reinforcement Learning pentru a rezolva probleme din lumea reală.
• Construiți un agent de învățare profundă.
.

Tip: Pregătire teoretică cu aplicații stabilite în prealabil cu studenții pe Lasagne sau Keras în funcție de grupa de predare.

Metoda de predare: prezentare, discuții și studii de caz

Inteligența artificială a revoluționat numeroase domenii științifice și începe să revoluționeze un număr mare de sectoare economice (industrie, medicină, comunicare etc.). Cu toate acestea, modul în care este prezentată în mediile de informare de masă este adesea o fantezie, departe de realitățile din domeniile Machine Learning și Deep Learning. Scopul acestui curs este de a oferi inginerilor care stăpânesc deja instrumentele informatice (inclusiv cunoștințe de bază în domeniul programării software) o introducere în Deep Learning și în diferitele sale domenii de specialitate și, prin urmare, în principalele arhitecturi de rețea existente în prezent. Deși bazele matematice sunt reamintite în timpul cursului, se recomandă un nivel de matematică de tipul BAC+2 pentru un confort mai mare. Este absolut posibil să se renunțe la matematică pentru a reține doar o viziune "sistemică", dar această abordare va limita foarte mult înțelegerea subiectului.

În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să folosească Matlab pentru a proiecta, construi și vizualiza o rețea neuronală convolutivă pentru recunoașterea imaginii.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Construiți un model de învățare profundă
• Automatizarea etichetării datelor
• Lucrați cu modele de la Caffe și TensorFlow - Keras
• Antrenează date folosind mai multe GPU uri, cloud sau clustere

Public

• Dezvoltatori
• Ingineri
• Experți în domeniu

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să învețe despre aplicabilitatea inteligenței artificiale la sistemele mecatronice.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Obțină o imagine de ansamblu asupra inteligenței artificiale, învățării automate și inteligenței computaționale.
• Să înțeleagă conceptele de rețele neuronale și diferite metode de învățare.
• Să aleagă eficient abordări de inteligență artificială pentru probleme din viața reală.
• Să implementeze aplicații AI în ingineria mecatronică.

Instruirea se adresează persoanelor care doresc să învețe elementele de bază ale rețelelor neuronale și aplicațiile lor.

Pattern Matching este o tehnică utilizată pentru a localiza modele specifice în cadrul unei imagini. Aceasta poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specifice în cadrul unei imagini capturate, de exemplu eticheta așteptată pe un produs defect într-o linie de fabricație sau dimensiunile specificate ale unei componente. Este diferită de "Pattern Recognition" (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de eșantioane înrudite) prin faptul că dictează în mod specific ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul cursului

• Acest curs prezintă abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii modelelor, așa cum se aplică la Machine Vision.