Cursuri de pregatire Introducere în utilizarea rețelelor neuronale

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.

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. 

Această instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată specialiștilor în date și statisticienilor de nivel intermediar care doresc să pregătească date, să construiască modele și să aplice tehnicile de învățare automată eficient în domeniile lor profesionale.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă și să implementeze diverse algoritme de Învățare Automată.
• Să pregătească date și modele pentru aplicații de învățare automată.
• Să efectueze analize post hoc și să vizualizeze rezultatele în mod eficient.
• Să aplice tehnici de învățare automată în scenarii specifice din lumea reală.

Rețeaua Neurală Artificială este un model de date computațional utilizat în dezvoltarea sistemelor de Inteligență Artificială (IA) capabile să execute sarcini "inteligente". Rețelele Neuronale sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile de Învățare Automată (ML), care sunt la rândul lor 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.

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.

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 fi capabili să:

• Construiască un model de învățare profundă
• Automatizeze etichetarea datelor
• Lucreze cu modele din Caffe și TensorFlow-Keras
• Antreneze date folosind mai multe GPU-uri, cloud-ul sau clustere

Public țintă

• Dezvoltatori
• Ingineri
• Experți în domeniu

Formatul cursului

• Parțial curs teoretic, parțial discuții, exerciții și practică intensă

Această sesiune de formare bazată pe sală de clasă va include prezentări și exemple pe calculator, precum și exerciții de studiu de caz de realizat cu ajutorul unor biblioteci relevante pentru rețele neuronale și deep learning.

Acest curs este o introducere în aplicarea rețelelor neuronale în probleme din lumea reală folosind software-ul R-project.

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