Cursuri de pregatire Învățare Profundă pentru Vizualizare

Acest 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

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. 

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 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 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.

Acest 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.

Acest 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.

Acest 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.

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.