Curs de pregatire DeepSpeed pentru Învățare Profundă

Acest curs acoperă IA (cu accent pe Învățarea Automată și Învățarea Profundă) în industria auto. 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.

Acest curs a fost creat pentru manageri, arhitecți de soluții, responsabili de inovație, CTO, arhitecți software și orice persoană interesată de o prezentare generală a inteligenței artificiale aplicate și de cea mai apropiată prognoză a dezvoltării sale.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată participanților de nivel începător care doresc să învețe concepte esențiale în probabilități, statistică, programare și învățare automată și să le aplice în dezvoltarea IA.

La finalul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele de bază în probabilități și statistică și să le aplice în scenarii din viața reală.
• Scrie și înțeleagă cod de programare procedural, funcțional și orientat pe obiecte.
• Aplice tehnici de învățare automată, cum ar fi clasificarea, clusteringul și rețelele neuronale.
• Dezvolte soluții de IA folosind motoare de reguli și sisteme expert pentru rezolvarea problemelor.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat biologiilor care doresc să înțeleagă cum funcționează AlphaFold și să folosească modelele AlphaFold ca ghid în studiile lor experimentale.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile de bază ale AlphaFold.
• Învețe cum funcționează AlphaFold.
• Învețe cum să interpreteze predicțiile și rezultatele AlphaFold.

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 sunt la rândul lor o implementare a IA. Învățarea Profundă este un subset al ML.

Acest este un curs de 4 zile care introduce inteligența artificială și aplicațiile sale. Există opțiunea de a adăuga o zi suplimentară pentru realizarea unui proiect de AI la finalizarea acestui curs. 

Acesta este un curs de 4 zile care introduce conceptele de inteligență artificială și aplicațiile acesteia folosind limbajul de programare Python. Există opțiunea de a adăuga o zi suplimentară pentru a realiza un proiect de inteligență artificială după finalizarea acestui curs. 

Această instruire condusă de un instructor, în format live Moldova (online sau la fața locului), este destinată specialiștilor în date și statisticienilor de nivel intermediar care doresc să pregătească date, să construiască modele și să aplice tehnicile de învățare automată în mod eficient în domeniile lor profesionale.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege și implementează diverse algoritmi de Învățare Automată.
• Pregătiți date și modele pentru aplicații de învățare automată.
• Efectuați analize post hoc și vizualizați rezultatele în mod eficient.
• Aplicați tehnici de învățare automată în scenarii reale, specifice unor sectoare.

Rețeaua Neurală Artificială este un model de date computațional utilizat în dezvoltarea sistemelor de Inteligență Artificială (IA) capabile să realizeze sarcini „inteligente”. Rețelele Neuronale sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile de Învățare Automată (ML), care sunt la rândul lor o implementare a IA. Învățarea Profundă este o subdiviziune a ML.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat cercetătorilor și dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Chainer pentru a construi și antrena rețele neuronale în Python, făcând codul ușor de depanat.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe dezvoltarea modelelor de rețele neuronale.
• Să definească și să implementeze modele de rețele neuronale folosind un cod sursă ușor de înțeles.
• Să execute exemple și să modifice algoritmi existenți pentru a optimiza modelele de antrenament de învățare profundă, profitând de GPU-uri pentru performanță ridicată.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (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, viziunea computerizată, exploatarea datelor și bioinformatică.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica metode statistice de bază în recunoașterea modelelor.
• Utiliza modele cheie precum rețele neuronale și metode de kernel pentru analiza datelor.
• Implementa tehnici avansate pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Îmbunătăți acuratețea predicțiilor prin combinarea diferitelor modele.

Învățarea Profundă prin Reforțare (IPR) 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 progrese moderne în domeniul inteligenței artificiale, cum ar fi vehiculele autonome, controlul robotic, tranzacționarea algoritmică și sistemele de recomandare adaptivă. IPR 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.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată 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 acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă fundamentele teoretice și principiile matematice ale Învățării prin Reforțare.
• Implementeze algoritmi cheie de IPR, inclusiv Q-Learning, Gradientul Politicii și metode Actor-Critic.
• Construiască și antreneze agenți de Învățare Profundă prin Reforțare folosind TensorFlow sau PyTorch.
• Aplice IPR în aplicații din lumea reală, cum ar fi jocuri, robotică și optimizarea deciziilor.
• Depaneze, vizualizeze și 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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și practicienilor AI care doresc să exploateze TensorFlow Lite pentru aplicații Edge AI.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale TensorFlow Lite și rolul său în Edge AI.
• Dezvolta și optimiza modele AI folosind TensorFlow Lite.
• Implementa modele TensorFlow Lite pe diverse dispozitive edge.
• Utiliza instrumente și tehnici pentru conversia și optimizarea modelelor.
• Implementa aplicații practice Edge AI folosind TensorFlow Lite.

Acest curs este destinat persoanelor care doresc să învețe elementele de bază ale rețelelor neuronale și aplicațiile lor.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor care doresc să scrie, să încarce și să ruleze modele de învățare automată pe dispozitive embedded foarte mici.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala TensorFlow Lite.
• Încărca modele de învățare automată pe un dispozitiv embedded pentru a permite detectarea vorbirii, clasificarea imaginilor etc.
• Adăuga AI la dispozitive hardware fără a se baza pe conectivitate la rețea.