Neural Networks Training in România

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să exploreze tehnici XAI de ultimă generație pentru modele de învățare profundă, cu accent pe construirea de sisteme AI interpretabile.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă provocările explicabilității în învățarea profundă.
• Să implementeze tehnici XAI avansate pentru rețele neuronale.
• Să interpreteze deciziile luate de modelele de învățare profundă.
• Să evalueze compromisurile dintre performanță și transparență.

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.

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.
.

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.

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

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

Acest training în direcția instructorului (online sau live) este destinat oamenilor cu cunoștințe intermedii în domeniul științei datelor și statisticilor care doresc să pregătească date, construi modele și să aplică eficient tehnici de învățare automată în domeniile lor profesionale.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să înțeleagă și implementeze diverse algoritmi Machine Learning.
• Să pregătească datele și modelele pentru aplicațiile de învățare automată.
• Să efectueze analize post hoc și să vizualizeze rezultatele eficient.
• Să aplique tehnici de învățare automată la scenarii specifice domeniului, real-world.

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.

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.

Acest training prescrit de un instrucțurator în România (online sau la sediu) se adresează participantilor cu niveluri inițiale care dorește să învețe concepte esențiale din domeniul probabilităților, statisticii, programării și învățării automate, și să le aplique la dezvoltarea AI.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să înțeleagă concepte de bază din probabilități și statistici, și să le aplică în scenarii reale.
• Să scrie și să înțeleagă coduri de programare procedurală, funcțională și orientată pe obiecte.
• Să implementeze tehnici de învățare automată cum ar fi clasificarea, gruparea și rețele neuronale.
• Să dezvolte soluții AI folosind motori de reguli și sisteme experte pentru rezolvarea problemelor.

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 training conduț în mod live (online sau la sediu) oferă o introducere în domeniul recunoașterii modelelor și a învățării automatizate. Se tocilează aplicări practice în statistici, informatică, procesare de semnale, viziune computerizată, explorare a datelor și bioinformatică.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica metode statistice centrale pentru recunoașterea modelelor.
• Folosi modele cheie precum rețele neuronale și metodele nucleare pentru analiza datelor.
• Implementa tehnici avansate pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Mării acuratețea predicției combinând diferite modele.

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 curs de instruire live, condus de un instructor în România, participanții vor învăța cum să profite de inovațiile din procesoarele TPU pentru a maximiza performanța propriilor aplicații AI.

La sfârșitul cursului, participanții vor fi capabili să:

• Învățați diferite tipuri de rețele neuronale pe cantități mari de date.
• Utilizați TPU pentru a accelera procesul de inferență cu până la două ordine de mărime.
.
• Utilizați TPU pentru a procesa aplicații intensive, cum ar fi căutarea de imagini, cloud vision și fotografii.
.

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 începe cu oferirea de cunoștințe conceptuale în rețelele neuronale și, în general, în algoritmul de învățare automată, învățare profundă (algoritmi și aplicații).

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

Partea a 2-a (20%) a acestei instruiri introduce Theano - o bibliotecă piton care ușurează scrierea modelelor de învățare profundă.

Partea a 3-a (40%) a instruirii ar fi bazată pe baza Tensorflow - API-ul a 2-a generație a bibliotecii software open source pentru Deep Learning lui Go ogle. Exemplele și handson-ul vor fi făcute în TensorFlow .

Public

Acest curs este destinat inginerilor care doresc să folosească TensorFlow pentru proiectele lor de Deep Learning

După finalizarea acestui curs, delegații vor:

• au o bună înțelegere pe rețelele neuronale profunde (DNN), CNN și RNN

• înțelegeți structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow

• să poată efectua activități de instalare / mediu de producție / arhitectură și configurare

• să poată evalua calitatea codului, să efectueze depanarea, să monitorizeze

• să fie capabil să implementeze producție avansată, cum ar fi modele de instruire, grafice de construcție și jurnal

Această sesiune de instruire bazată pe clasă va conține prezentări și exemple bazate pe computer și exerciții de studiu de caz pentru a le întreprinde cu biblioteci relevante de rețele neuronale și profunde.

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.

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.

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.