Cursuri de pregatire Reconocere de modele

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-uri, arhitecți de software și oricine care se interesă de o prezentare generală a inteligenței artificiale aplicate și de cea mai apropiată previziune pentru dezvoltarea acesteia.

Acest training prescrit de un instrucțurator în Moldova (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.

Rețeaua Neuronală Artificială este un model de date computational folosit în dezvoltarea sistemelor de Inteligență Artificială (AI) capabile să efectueze sarcini "inteligente". Rețelele Neuronale sunt utilizate frecvent în aplicațiile de Machine Learning (ML), care, la rândul lor, reprezintă o implementare a AI. Deep Learning este un subdomeniu al ML.

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.

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 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 computational utilizat în dezvoltarea sistemelor de Inteligență Artificială (IA) capabile să efectueze sarcini "intelligente". Rețelele Neuronale sunt folosite frecvent în aplicațiile de Învățare Automată (ML), care, la rândul lor, reprezintă o implementare a IA. Învățarea Profundă este un subdomeniu al ML.

Aprendarea Profundă Reinforcement Learning (DRL) combine principiile învățării prin încurajare cu arhitecturile de învățare profundă pentru a permite agentelor să ia decizii prin interacțiunea cu mediile lor. În spatele multor progrese moderne AI, cum ar fi vehiculele autonome, controlul robotic, tranzacționarea algoritmica și sistemele de recomandare adaptaive, DRL permite unui agent artificial să învețe strategii, să optimizeze politicile și să ia decizii independente pe baza încercărilor și erorilor folosind învățarea bazată pe recompense.

Acest training instruit de instructor (online sau prezent) este destinat dezvoltatorilor intermediari și cercetătorilor științifici de date care doresc să învețe și să aplice tehniciile Deep Reinforcement Learning pentru a construi agenți inteligenți capabili să ia decizii autonome în medii complexe.

Lae finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele teoretice și principiile matematice ale învățării prin încurajare.
• Implementa algoritmi cheie de RL, inclusiv Q-Learning, Policy Gradients și metode Actor-Critic.
• Construiți și antrenați agenți Deep Reinforcement Learning folosind TensorFlow sau PyTorch.
• Aplicați DRL la aplicații din lumea reală, cum ar fi jocuri, robotică și optimizarea deciziilor.
• Soluționați probleme, visualizați și optimizați performanța antrenamentului folosind unelte moderne.

Formatul Cursului

• Predare interactivă și discuție ghidată.
• Esercitați-vă cu exerciții practice și implementări practice.
• Demonstrații live de codare și aplicații bazate pe proiecte.

Opțiuni pentru Personalizarea 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 organiza.

În acest curs de instruire condus de instructor, participanții vor învăța cum să folosească Matlab pentru a proiecta, construi și vizualiza o rețea neuronală convoluțională pentru recunoașterea imaginilor.

La finalul acestui curs de instruire, participanții vor putea:

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

Audiență

• Dezvoltatori
• Ingineri
• Experți în domeniu

Formatul cursului

• În parte prelegeri, în partea discuții, exerciții și practică intensivă

Antrenamentul este destinat persoanelor care vor să învețe bazele 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.

Pattern Matching este o tehnică utilizată pentru a localiza modele specifice în cadrul unei imagini. Aceasta poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specifice în cadrul unei imagini capturate, de exemplu eticheta așteptată pe un produs defect într-o linie de fabricație sau dimensiunile specificate ale unei componente. Este diferită de "Pattern Recognition" (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de eșantioane înrudite) prin faptul că dictează în mod specific ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul cursului

• Acest curs prezintă abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii modelelor, așa cum se aplică la Machine Vision.

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

Acest curs începe oferind cunoștințe conceptuale în rețele neuronale și, în general, în algoritmi de machine learning, deep learning (algoritmi și aplicații).

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

Partea 2 (20%) a acestui antrenament introduce Theano - o bibliotecă Python care simplifică scrierea modelelor de deep learning.

Partea 3 (40%) a antrenamentului se va baza extensiv pe Tensorflow - API-ul bibliotecii software open source Google pentru Deep Learning. Toate exemplele și exercițiile practice vor fi realizate în TensorFlow.

Audiență

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

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
• fi capabili să realizeze sarcini de instalare, configurație a mediului de producție sau arhitecturii
• fi capabili să evalueze calitatea codului, să efectueze depistări și monitorizări
• fi capabili să implementeze producții avansate precum antrenarea modelelor, construirea graficelor și logging-ul