Cursuri de pregatire Distributed Deep Learning with Horovod

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.

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.

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.

Caffe este un cadru de învățare profund făcut în expresie, viteză și modularitate în minte.

Acest curs explorează aplicarea Caffe ca cadru de învățare profundă pentru recunoașterea imaginii folosind MNIST ca exemplu

Public

Acest curs este potrivit pentru cercetătorii de la Deep Learning și pentru inginerii interesați să utilizeze Caffe ca cadru.

După finalizarea acestui curs, delegații vor putea:

• să înțeleagă structura și mecanismele de implementare a lui Caffe
• efectuați sarcinile și configurația mediului de instalare / producție / arhitecturii
• evaluarea calității codului, efectuarea depanării, monitorizarea
• să implementeze producția avansată, cum ar fi modelele de formare, punerea în aplicare a straturilor și logarea

Acest curs este o imagine de ansamblu generală pentru Deep Learning fără a fi prea adânc în orice metodă specifică. Este potrivit pentru persoanele care doresc să înceapă să utilizeze învățarea profundă pentru a spori acuratețea predicției.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de date și inginerilor de învățare automată de nivel începător și intermediar care doresc să îmbunătățească performanța modelelor lor de învățare profundă.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegeți principiile de învățare profundă distribuită.
• Instalați și configurați DeepSpeed.
.
• Scaleți modelele de învățare profundă pe hardware distribuit folosind DeepSpeed.
• Implementați și experimentați cu caracteristicile DeepSpeed pentru optimizare și eficiență a memoriei.
.

Învățarea în mașină este o ramură a inteligenței artificiale în care computerele au capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit. Învățarea profundă este un subdomeniul de învățare a mașinilor care utilizează metode bazate pe reprezentări și structuri de date de învățare, cum ar fi rețele neuronale.

Introduction:

Deep learning is becoming a principal component of future product design that wants to incorporate artificial intelligence at the heart of their models. Within the next 5 to 10 years, deep learning development tools, libraries, and languages will become standard components of every software development toolkit. So far Google, Sales Force, Facebook, Amazon have been successfully using deep learning AI to boost their business. Applications ranged from automatic machine translation, image analytics, video analytics, motion analytics, generating targeted advertisement and many more.

This coursework is aimed for those organizations who want to incorporate Deep Learning as very important part of their product or service strategy. Below is the outline of the deep learning course which we can customize for different levels of employees/stakeholders in an organization.

Target Audience:

( Depending on target audience, course materials will be customized)

Executives

A general overview of AI and how it fits into corporate strategy, with breakout sessions on strategic planning, technology roadmaps, and resource allocation to ensure maximum value.

Project Managers

How to plan out an AI project, including data gathering and evaluation, data cleanup and verification, development of a proof-of-concept model, integration into business processes, and delivery across the organization.

Developers

In-depth technical trainings, with focus on neural networks and deep learning, image and video analytics (CNNs), sound and text analytics (NLP), and bringing AI into existing applications.

Salespersons

A general overview of AI and how it can satisfy customer needs, value propositions for various products and services, and how to allay fears and promote the benefits of AI.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează analiștilor de afaceri, oamenilor de știință de date și dezvoltatorilor care doresc să construiască și să implementeze modele de învățare profundă pentru a accelera creșterea veniturilor și pentru a rezolva problemele din lumea afacerilor.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegeți conceptele de bază ale învățării automate și ale învățării profunde.
• Obțineți informații despre viitorul afacerilor și al industriei cu ML și DL.
.
• Definați strategii de afaceri și soluții cu deep learning.
.
• Învățați cum să aplicați știința datelor și învățarea profundă în rezolvarea problemelor de afaceri.
• Construiți modele de învățare profundă folosind Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, etc.
.

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Învățarea profundă este un sub-câmp al învățării automate care folosește metode bazate pe reprezentări de date de învățare și structuri, cum ar fi rețelele neuronale. R este un limbaj de programare popular în industria financiară. Este utilizat în aplicații financiare, de la programe de tranzacționare de bază până la sisteme de gestionare a riscurilor.

În cadrul acestei instruiri, instruite în direct, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru finanțe folosind R în timp ce trec prin crearea unui model de predicție a prețurilor stocurilor de învățare profundă.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde
• Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în finanțe
• Utilizați R pentru a crea modele de învățare profundă pentru finanțe
• Construiți propriul model de predicție a prețurilor stocurilor de învățare profundă folosind R

Public

• Dezvoltatori
• Cercetătorii de date

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Învățarea profundă este un sub-câmp al învățării automate care folosește metode bazate pe reprezentări de date de învățare și structuri, cum ar fi rețelele neuronale. Python este un limbaj de programare la nivel înalt, renumit pentru sintaxa și lizibilitatea codurilor sale.

În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru activități bancare folosind Python timp ce pășesc prin crearea unui model de risc de învățare profundă.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde
• Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în domeniul bancar
• Utilizați Python , Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru activități bancare
• Construiți propriul model de risc de învățare profundă folosind Python

Public

• Dezvoltatori
• Cercetătorii de date

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Învățarea profundă este un sub-câmp al învățării automate care folosește metode bazate pe reprezentări de date de învățare și structuri, cum ar fi rețelele neuronale. R este un limbaj de programare popular în industria financiară. Este utilizat în aplicații financiare, de la programe de tranzacționare de bază până la sisteme de gestionare a riscurilor.

În cadrul acestei instruiri, instruită în direct, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru activități bancare folosind R, în timp ce trec prin crearea unui model de risc de învățare profundă.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde
• Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în domeniul bancar
• Utilizați R pentru a crea modele de învățare profundă pentru activități bancare
• Construiți propriul model de risc de învățare profundă folosind R

Public

• Dezvoltatori
• Cercetătorii de date

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Învățarea profundă este un sub-câmp al învățării automate care folosește metode bazate pe reprezentări de date de învățare și structuri, cum ar fi rețelele neuronale. Python este un limbaj de programare la nivel înalt, renumit pentru sintaxa și lizibilitatea codului.

În cadrul acestei instruiri, instruite în direct, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru finanțare, folosind Python timp ce pășesc prin crearea unui model de predicție a prețurilor stocurilor de învățare profundă.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde
• Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în finanțe
• Utilizați Python , Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru finanțe
• Construiți propriul model de predicție a prețurilor stocurilor de învățare profundă folosind Python

Public

• Dezvoltatori
• Cercetătorii de date

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Machine Learning este o ramură a inteligenței artificiale în care computerele au capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit. Deep Learning este un subcamp de Machine Learning care încearcă să imite acțiunile creierului uman în luarea deciziilor. Acesta este instruit cu date pentru a oferi în mod automat soluții la probleme. Deep Learning oferă o gamă largă de oportunități pentru industria medicală care se află pe o mină de date.

În această instruire condusă de instructori, cursuri live, participanții vor participa la o serie de discuții, exerciții și analize de caz pentru a înțelege fundamentele Deep Learning. Cele mai importante Deep Learning instrumente și tehnici vor fi evaluate și exerciții vor fi efectuate pentru a pregăti participanții pentru a efectua propria lor evaluare și implementare a soluțiilor Deep Learning în cadrul organizațiilor lor.

La sfârșitul cursului, participanții vor putea:

• Înțelegeți elementele fundamentale ale Deep Learning
• Aflați Deep Learning tehnicile și aplicațiile lor în industrie
• Examină problemele medicale care pot fi rezolvate prin tehnologii Deep Learning
• Explorează Deep Learning studii de caz în medicină
• Formularea unei strategii pentru adoptarea celor mai recente tehnologii în Deep Learning pentru rezolvarea problemelor în medicină

Audienţă

• Manageri
• Profesioniștii medicali în rolurile de conducere

Formatul cursului

• Lecții parțiale, discuții parțiale, exerciții și practici grele

Notă

• Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

În cadrul acestui curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru telecomunicații folosind Python, pe măsură ce trec prin crearea unui model de învățare profundă a riscului de credit.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde.
• Învățați aplicațiile și utilizările învățării profunde în telecomunicații.
.
• Utilizați Python, Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru telecomunicații.
.
• Creați propriul model de predicție a ratei de dezabonare a clienților prin învățare profundă folosind Python.