Cursuri de pregatire Învățare Profundă pentru Vizualizare

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 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.

Acest curs a fost creat pentru manageri, arhitecți de soluții, ofițeri de inovație, CTO, arhitecți software și orice persoană interesată de o prezentare generală a inteligenței artificiale aplicate și de cea mai apropiată prognoză a dezvoltării sale.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat participanților de nivel începător care doresc să învețe concepte esențiale în probabilități, statistică, programare și învățare automată, și să le aplice în dezvoltarea de AI.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază în probabilități și statistică și să le aplice în scenarii din lumea reală.
• Să scrie și să înțeleagă cod de programare procedural, funcțional și orientat pe obiecte.
• Să implementeze tehnici de învățare automată precum clasificare, clustering și rețele neuronale.
• Să dezvolte soluții AI folosind motoare de reguli și sisteme expert pentru rezolvarea problemelor.

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

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile de bază ale AlphaFold.
• Învețe cum funcționează AlphaFold.
• Învețe cum să interpreteze predicțiile și rezultatele AlphaFold.

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.

Acesta este un curs de 4 zile care introduce conceptele de AI și aplicațiile acestuia. Există opțiunea de a adăuga o zi suplimentară pentru realizarea unui proiect de AI după finalizarea acestui curs. 

Acest este un curs de 4 zile care introduce conceptele de AI și aplicațiile acestora folosind limbajul de programare Python. Există opțiunea de a adăuga o zi suplimentară pentru a realiza un proiect de AI după finalizarea acestui curs. 

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.

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 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, 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.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat persoanelor tehnice care doresc să aplice modele de învățare profundă în aplicații de recunoaștere a imaginilor.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Keras.
• Prototipa rapid modele de învățare profundă.
• Implementa o rețea convoluțională.
• Implementa o rețea recurentă.
• Executa un model de învățare profundă atât pe CPU, cât și pe GPU.

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.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor care doresc să scrie, să încarce și să ruleze modele de învățare automată pe dispozitive embedded foarte mici.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să instaleze TensorFlow Lite.
• Să încarce modele de învățare automată pe un dispozitiv embedded pentru a-i permite să detecteze vorbire, să clasifice imagini etc.
• Să adauge inteligență artificială la dispozitivele hardware fără a se baza pe conectivitatea la rețea.