Cursuri de pregatire Deep Learning Neural Networks with Chainer

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 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.

This instructor-led, live training in Moldova (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
• Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
• Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
• Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.

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.

This instructor-led, live training in Moldova (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and implement various Machine Learning algorithms.
• Prepare data and models for machine learning applications.
• Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
• Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.

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.

This instructor-led, live training in Moldova (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (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.
.

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 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

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

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.

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

În cadrul acestui curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova, 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.
.

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