Neural Networks Formare în Banat

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.

AI Aplicat de la Zero în Python îi înzestrează pe programatori și analiști de date cu tehnici fundamentale pentru construirea de soluții de învățare automată de la zero folosind Python. Acoperă principiile de bază ale clasificării și regresiei în învățarea supervizată, clusteringului și detectării de anomalii în învățarea nesupervizată, precum și arhitecturi avansate de rețele neuronale. Examinează metode dovedite pentru lucrul cu scikit-learn, Apache Spark MLlib și Jupyter notebooks pentru dezvoltarea practică a IA. Ajută profesioniștii să implementeze modele practice de ML, să evalueze limitările algoritmilor și să finalizeze proiecte aplicate pentru rezolvarea problemelor din lumea reală.

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.

Explorarea fundamentelor inteligenței artificiale dezvăluie modul în care tehnologia inteligentă redefinește strategia digitală, automatizarea și luarea deciziilor în cadrul operațiunilor enterprise. Examinați conceptele de bază care acoperă istoria IA, cadre de rezolvare a problemelor, reprezentarea cunoștințelor, raționamentul în condiții de incertitudine și paradigme de învățare automată, alături de comunicare, percepție și acțiune autonomă. Ghid pentru manageri și arhitecți în evaluarea oportunităților de transformare bazate pe IA, evaluarea tendințelor tehnologice emergente și integrarea soluțiilor inteligente practice pentru a accelera agilitatea afacerii.

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.

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.

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 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