Cursuri de pregatire Detecția Fraudei cu Python și TensorFlow

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. 

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 știința datelor și inginerilor de software care doresc să utilizeze Dask în ecosistemul Python pentru a construi, scala și analiza seturi de date mari.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul pentru a începe construirea procesării datelor mari cu Dask și Python.
• Să exploreze caracteristicile, bibliotecile, instrumentele și API-urile disponibile în Dask.
• Să înțeleagă cum Dask accelerează calculul paralel în Python.
• Să învețe cum să scaleze ecosistemul Python (Numpy, SciPy și Pandas) folosind Dask.
• Să optimizeze mediul Dask pentru a menține o performanță ridicată în gestionarea seturilor de date mari.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor Python de nivel intermediar și analiștilor de date care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în analiza și manipularea datelor folosind Pandas și NumPy.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include Python, Pandas și NumPy.
• Să creeze o aplicație de analiză a datelor folosind Pandas și NumPy.
• Să efectueze operații avansate de curățare, sortare și filtrare a datelor.
• Să realizeze operații agregate și să analizeze date de tip serie temporală.
• Să vizualizeze date folosind Matplotlib și alte biblioteci de vizualizare.
• Să depisteze și să optimizeze codul lor de analiză a datelor.

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.

În acest training condus de un instructor în România, participanții vor învăța să folosească biblioteci Python pentru NLP în timp ce creează o aplicație care procesează un set de imagini și generează descrieri.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și scrie cod DL pentru NLP folosind biblioteci Python.
• Crea cod Python care citește o colecție mare de imagini și generează cuvinte cheie.
• Crea cod Python care generează descrieri din cuvintele cheie detectate.

Publicul țintă

Acest curs este potrivit pentru cercetătorii și inginerii din domeniul Învățării Profunde care sunt interesați să utilizeze instrumentele disponibile (în mare parte open source) pentru analiza imaginilor de calculator.

Acest curs oferă exemple practice.

Acest training condus de un instructor, în format live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să utilizeze stiva FARM (FastAPI, React, și MongoDB) pentru a construi aplicații web dinamice, de înaltă performanță și scalabile.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar, integrând FastAPI, React și MongoDB.
• Să înțeleagă conceptele cheie, caracteristicile și beneficiile stivei FARM.
• Să învețe cum să construiască API-uri REST cu FastAPI.
• Să învețe cum să proiecteze aplicații interactive cu React.
• Să dezvolte, testeze și să implementeze aplicații (frontend și backend) folosind stiva FARM.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească FastAPI cu Python pentru a construi, testa și implementa API-uri RESTful mai ușor și mai rapid.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a dezvolta API-uri cu Python și FastAPI.
• Să creeze API-uri mai rapid și mai ușor folosind biblioteca FastAPI.
• Să învețe cum să creeze modele și scheme de date bazate pe Pydantic și OpenAPI.
• Să conecteze API-uri la o bază de date folosind SQLAlchemy.
• Să implementeze securitate și autentificare în API-uri folosind instrumentele FastAPI.
• Să construiască imagini de container și să implementeze API-uri web pe un server în cloud.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat oamenilor de știință și dezvoltatorilor care doresc să folosească Modin pentru a construi și implementa calcule paralele cu Pandas pentru o analiză de date mai rapidă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul necesar pentru a începe dezvoltarea fluxurilor de lucru Pandas la scară largă cu Modin.
• Să înțeleagă caracteristicile, arhitectura și avantajele Modin.
• Să cunoască diferențele dintre Modin, Dask și Ray.
• Să efectueze operațiuni Pandas mai rapid cu Modin.
• Să implementeze întreaga API și funcții Pandas.

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.

În cadrul acestui training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), participanții vor învăța cum să configureze și să utilizeze TensorFlow Serving pentru a implementa și gestiona modele ML într-un mediu de producție.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Antrena, exporta și servi diverse modele TensorFlow.
• Testa și implementa algoritmi folosind o singură arhitectură și un set de API-uri.
• Extinde TensorFlow Serving pentru a servi alte tipuri de modele în afară de modelele TensorFlow.

TensorFlow este o API de a doua generație a bibliotecii de software open source a Google pentru Învățarea Profundă. Sistemul este proiectat pentru a facilita cercetarea în învățarea automată și pentru a face rapidă și ușoară trecerea de la prototipul de cercetare la sistemul de producție.

Publicul țintă

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

După finalizarea acestui curs, participanții vor:

• înțelege structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow
• să fie capabili să efectueze sarcini de instalare / mediu de producție / arhitectură și configurare
• să fie capabili să evalueze calitatea codului, să efectueze depanare și monitorizare
• să fie capabili să implementeze tehnici avansate de producție, cum ar fi antrenarea modelelor, construirea de grafice și logare

Acest curs explorează, prin exemple specifice, aplicarea TensorFlow în scopul recunoașterii imaginilor.

Public țintă

Acest curs este destinat inginerilor care doresc să utilizeze TensorFlow pentru recunoașterea imaginilor.

După parcurgerea acestui curs, participanții vor putea:

• să înțeleagă structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow
• să efectueze sarcini de instalare / configurare a mediului de producție / arhitectură
• să evalueze calitatea codului, să efectueze depanare și monitorizare
• să implementeze tehnici avansate de producție, cum ar fi antrenarea modelelor, construirea de grafice și logare

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să treacă de la antrenarea unui singur model ML la implementarea mai multor modele ML în producție.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura TFX și instrumente terțe de suport.
• Utiliza TFX pentru a crea și gestiona un pipeline complet de producție ML.
• Lucra cu componentele TFX pentru a efectua modelare, antrenament, inferență și gestionarea implementărilor.
• Implementa funcții de învățare automată în aplicații web, aplicații mobile, dispozitive IoT și nu numai.