Deep Learning Formare în Banat

Această formare condusă de un instructor, live în Banat (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 formare condusă de un instructor, live în Banat (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 Banat (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.

Acest training condus de un instructor, live în Banat (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să se specializeze în tehnici de învățare profundă de ultimă oră pentru NLU.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă diferențele cheie dintre modelele NLU și NLP.
• Să aplice tehnici avansate de învățare profundă în sarcinile NLU.
• Să explore arhitecturi profunde, cum ar fi transformatoarele și mecanismele de atenție.
• Să valorifice tendințele viitoare în NLU pentru a construi sisteme AI sofisticate.

Acest training condus de un instructor, în format live Banat (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să exploreze cele mai moderne tehnici XAI pentru modelele de învățare profundă, cu accent pe construirea sistemelor AI interpretabile.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă provocările legate de explicabilitatea în învățarea profundă.
• Aplice tehnici avansate XAI pentru rețele neuronale.
• Interpreteze deciziile luate de modelele de învățare profundă.
• Evalueze compromisurile dintre performanță și transparență.

Acest training live, condus de instructor, din Banat (online sau la fața locului), se adresează specialiștilor în date și inginerilor machine learning cu nivel intermediar spre avansat, cercetătorilor deep learning și experților computer vision care doresc să își extindă cunoștințele și abilitățile privind învățarea profundă pentru generarea de imagini din text.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă arhitecturile și tehnicile avansate de deep learning utilizate pentru generarea de imagini din text.
• Să implementeze modele complexe și optimizări pentru sinteza imaginilor de înaltă calitate.
• Să optimizeze performanța și scalabilitatea pentru seturi mari de date și modele complexe.
• Să ajusteze hiperparametrii pentru o mai bună performanță a modelului și capacitatea de generalizare.
• Să integreze Stable Diffusion cu alte framework-uri și instrumente de deep learning.

Acest training condus de un instructor, live în Banat (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să exploateze tehnici de AI pentru a revoluționa procesele de descoperire și dezvoltare de medicamente.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul AI în descoperirea și dezvoltarea de medicamente.
• Aplice tehnici de învățare automată pentru a prezice proprietățile și interacțiunile moleculare.
• Utilizeze modele de învățare profundă pentru screening virtual și optimizarea compușilor lideri.
• Integreze abordări bazate pe AI în procesul de studii clinice.

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile de bază ale AlphaFold.
• Să învețe cum funcționează AlphaFold.
• Să învețe cum să interpreteze predicțiile și rezultatele AlphaFold.

Acest training condus de un instructor, live în Banat (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel începător până la intermediar care doresc să utilizeze Modelele de Limbaj de Mare Amploare pentru diverse sarcini de limbaj natural.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include un LLM popular.
• Să creeze un LLM de bază și să-l ajusteze pe un set de date personalizat.
• Să utilizeze LLMs pentru diverse sarcini de limbaj natural, cum ar fi rezumarea textelor, răspunsul la întrebări, generarea de texte și multe altele.
• Să depaneze și să evalueze LLMs folosind instrumente precum TensorBoard, PyTorch Lightning și Hugging Face Datasets.

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.

În acest training live condus de un instructor în Banat, participanții vor învăța cele mai relevante și inovatoare tehnici de învățare automată în Python, în timp ce vor construi o serie de aplicații demo care implică date de imagine, muzică, text și financiare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să implementeze algoritmi și tehnici de învățare automată pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Să aplice învățarea profundă și învățarea semi-supervizată în aplicații care implică date de imagine, muzică, text și financiare.
• Să exploateze algoritmii Python la maximul potențialului lor.
• Să utilizeze biblioteci și pachete precum NumPy și Theano.

Acest training condus de un instructor, live în Banat (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.

Acest curs de instruire live în Banat (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de software, analiștilor de date și profesioniștilor tehnici care doresc să utilizeze TensorFlow 2.x și Keras pentru a construi, antrena și implementa modele de învățare adâncă pentru viziune pe calculator, procesarea limbajului natural și aplicații multimodale.

Acest training condus de un instructor, live în Banat (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să utilizeze TensorFlow pentru a analiza date potențial frauduloase.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Creeze un model de detectare a fraudelor în Python și TensorFlow.
• Construiască regresii liniare și modele de regresie liniară pentru a prezice frauda.
• Dezvolte o aplicație AI de la cap la capăt pentru analiza datelor frauduloase.

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 putea:

• Construi un model de învățare profundă
• Automatiza etichetarea datelor
• Lucra cu modele din Caffe și TensorFlow-Keras
• Antrena date folosind mai multe GPU, cloud-ul sau clustere

Public țintă

• Dezvoltatori
• Ingineri
• Experți în domeniu

Formatul cursului

• Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensivă

Acest training live, condus de un instructor, în Banat (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor și datasciențiștilor care doresc să utilizeze TensorFlow 2.x pentru a construi predictoare, clasificatoare, modele generative, rețele neuronale și altele.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze TensorFlow 2.x.
• Înțeleagă beneficiile TensorFlow 2.x față de versiunile anterioare.
• Construiască modele de deep learning.
• Implementeze un clasificator de imagini avansat.
• Deployeze un model de deep learning pe cloud, pe dispozitive mobile și IoT.