Cursuri de pregatire Deep Learning pentru NLU: Dincolo de Modelele NLP
Acest curs se concentrează pe arhitecturi avansate de deep learning, adaptate special pentru Înțelegerea Limbajului Natural (NLU), explorând cum NLU diferă de modelele tradiționale NLP. Participanții vor dobândi experiență practică în construirea de modele de deep learning pentru înțelegerea semantică și vor explora tendințele viitoare în domeniul înțelegerii limbajului.
Această instruire condusă de un instructor, live (online sau onsite), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să se specializeze în tehnici de deep learning de ultimă oră pentru NLU.
La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Înțelege diferențele cheie dintre modelele NLU și NLP.
- Aplica tehnici avansate de deep learning pentru sarcini NLU.
- Explora arhitecturi profunde precum transformatoarele și mecanismele de atenție.
- Profita de tendințele viitoare în NLU pentru a construi sisteme AI sofisticate.
Formatul cursului
- Curs interactiv și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Schița de curs
Introducere în Deep Learning pentru NLU
- Prezentare generală a NLU vs NLP
- Deep learning în procesarea limbajului natural
- Provocări specifice modelelor NLU
Arhitecturi Profunde pentru NLU
- Transformatoare și mecanisme de atenție
- Rețele neuronale recursive (RNNs) pentru parsarea semantică
- Modele pre-antrenate și rolul lor în NLU
Înțelegerea Semantică și Deep Learning
- Construirea de modele pentru analiza semantică
- Încorporări contextuale pentru NLU
- Sarcini de similitudine semantică și implicație
Tehnici Avansate în NLU
- Modele secvență-la-secvență pentru înțelegerea contextului
- Deep learning pentru recunoașterea intențiilor
- Învățare transfer în NLU
Evaluarea Modelelor Profunde NLU
- Metrici pentru evaluarea performanței NLU
- Gestionarea părtinirii și erorilor în modelele profunde NLU
- Îmbunătățirea interpretabilității în sistemele NLU
Scalabilitate și Optimizare pentru Sistemele NLU
- Optimizarea modelelor pentru sarcini NLU la scară largă
- Utilizarea eficientă a resurselor de calcul
- Compresia și cuantizarea modelelor
Tendințe Viitoare în Deep Learning pentru NLU
- Inovații în transformatoare și modele de limbaj
- Explorarea NLU multi-modal
- Dincolo de NLP: AI bazat pe context și semantică
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Cunoștințe avansate de procesare a limbajului natural (NLP)
- Experiență cu framework-uri de deep learning
- Familiaritate cu arhitecturile de rețele neuronale
Publicul țintă
- Oameni de știință de date
- Cercetători AI
- Ingineri de învățare automată
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire Deep Learning pentru NLU: Dincolo de Modelele NLP - Rezervare
Cursuri de pregatire Deep Learning pentru NLU: Dincolo de Modelele NLP - Solicitare
Deep Learning pentru NLU: Dincolo de Modelele NLP - Cerere de consultanta
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
Stable Diffusion Avansat: Învățare Profundă pentru Generarea de Imagini din Text
21 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor, inginerilor de machine learning, cercetătorilor în învățare profundă și experților în vizualizare computerizată de la nivel intermediar până la avansat, care doresc să-și extindă cunoștințele și abilitățile în domeniul învățării profunde pentru generarea de imagini din text.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Înțelege arhitecturi și tehnici avansate de învățare profundă pentru generarea de imagini din text.
- Implementa modele complexe și optimizări pentru sinteza de imagini de înaltă calitate.
- Optimiza performanța și scalabilitatea pentru seturi de date mari și modele complexe.
- Regla hiperparametrii pentru o performanță și generalizare mai bună a modelului.
- Integra Stable Diffusion cu alte cadre și instrumente de învățare profundă
AlphaFold
7 OreAcest 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.
AI Aplicat de la Zero
28 OreAcest 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.
Rețele Neuronale de Învățare Profundă cu Chainer
14 OreAcest 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.
Viziunea Artificială cu Google Colab și TensorFlow
21 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea viziunii artificiale și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de viziune folosind Google Colab.
La finalul acestui training, 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 în cloud.
- Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de viziune artificială.
- Să implementeze modele de viziune artificială pentru aplicații din lumea reală.
- Să folosească învățarea prin transfer pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
- Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.
Învățare Profundă cu TensorFlow în Google Colab
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în date și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de învățare profundă folosind mediul Google Colab.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare profundă.
- Să înțeleagă elementele de bază ale rețelelor neuronale.
- Să implementeze modele de învățare profundă folosind TensorFlow.
- Să antreneze și să evalueze modele de învățare profundă.
- Să utilizeze funcții avansate ale TensorFlow pentru învățare profundă.
Învățare Profundă pentru NLP (Prelucrarea Limbajului Natural)
28 OreÎn acest antrenament condus de un instructor în Moldova, participanții vor învăța să folosească bibliotecile Python pentru NLP în timp ce creează o aplicație care procesează un set de imagini și generează subtitrări.
La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Proiecta și scrie cod DL pentru NLP folosind bibliotecile Python.
- Crea cod Python care citește o colecție substanțială de imagini și generează cuvinte cheie.
- Crea cod Python care generează subtitrări din cuvintele cheie detectate.
Învățare Profundă pentru Vizualizare
21 OrePublicul țintă
Acest curs este potrivit pentru cercetătorii și inginerii din domeniul Învățării Profunde care sunt interesați să utilizeze instrumentele disponibile (majoritatea open source) pentru analiza imaginilor de calculator.
Acest curs oferă exemple practice.
Edge AI cu TensorFlow Lite
14 OreAcest 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.
Accelerarea Învățării Profunde cu FPGA și OpenVINO
35 OreAcest training condus de un instructor, desfășurat în Moldova (online sau la fața locului), este destinat oamenilor de știință care doresc să accelereze aplicațiile de învățare automată în timp real și să le implementeze la scară largă.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să instaleze toolkit-ul OpenVINO.
- Să accelereze o aplicație de vizualizare pe calculator utilizând un FPGA.
- Să execute diferite straturi CNN pe FPGA.
- Să scalareze aplicația pe mai multe noduri într-un cluster Kubernetes.
Detecția Fraudelor cu Python și TensorFlow
14 OreAcest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să utilizeze TensorFlow pentru a analiza datele potențiale de fraudă.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Crea un model de detectare a fraudelor în Python și TensorFlow.
- Construi regresii liniare și modele de regresie liniară pentru a prezice frauda.
- Dezvolta o aplicație AI de la cap la capăt pentru analizarea datelor de fraudă.
Învățare Profundă Distribuită cu Horovod
7 OreAcest training condus de un instructor, disponibil în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor sau oamenilor de știință care doresc să utilizeze Horovod pentru a rula antrenamente de învățare profundă distribuită și să le scaleze pentru a rula pe mai multe GPU-uri în paralel.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe rularea antrenamentelor de învățare profundă.
- Să instaleze și să configureze Horovod pentru a antrena modele cu TensorFlow, Keras, PyTorch și Apache MXNet.
- Să scaleze antrenamentele de învățare profundă folosind Horovod pentru a rula pe mai multe GPU-uri.
Învățare Profundă cu Keras
21 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat persoanelor tehnice care doresc să aplice modele de învățare profundă în aplicații de recunoaștere a imaginilor.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să instaleze și să configureze Keras.
- Să creeze rapid prototipuri de modele de învățare profundă.
- Să implementeze o rețea convoluțională.
- Să implementeze o rețea recurentă.
- Să execute un model de învățare profundă atât pe CPU, cât și pe GPU.
Introducere în Stable Diffusion pentru Generarea de Imagini din Text
21 OreAcest 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 computerizate care doresc să utilizeze Stable Diffusion pentru a genera imagini de înaltă calitate pentru o varietate de cazuri de utilizare.
La sfârșitul 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 de la imagine la imagine.
- Optimiza performanța și stabilitatea modelelor Stable Diffusion.
TensorFlow Lite pentru Microcontrolere
21 OreAcest 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.
