Cursuri de pregatire Matlab pentru Învățare Profundă

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor, inginerilor de învățare automată, cercetătorilor în învățare profundă și experților în vizionarea computerizată de la nivel intermediar 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:

• Să înțeleagă arhitecturi și tehnici avansate de învățare profundă pentru generarea de imagini din text.
• Să implementeze modele complexe și optimizări pentru sinteza de imagini de înaltă calitate.
• Să optimizeze performanța și scalabilitatea pentru seturi de date mari și modele complexe.
• Să ajusteze hiperparametrii pentru o performanță și o generalizare mai bună a modelului.
• Să integreze Stable Diffusion cu alte framework-uri și instrumente de învățare profundă

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 utilizeze 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.

Acesta este un curs de 4 zile care introduce conceptele de AI și aplicațiile acestuia. Există opțiunea de a adăuga o zi suplimentară pentru realizarea unui proiect de AI 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 folosească Chainer pentru a construi și antrena rețele neuronale în Python, făcând codul ușor de depanat.

La finalul 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, utilizând GPU-uri pentru performanțe ridicate.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea computer vision și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de vedere folosind Google Colab.

La finalul acestei formări, 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 bazate pe cloud.
• Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de computer vision.
• Să implementeze modele de computer vision pentru aplicații din lumea reală.
• Să folosească transfer learning pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

Acest 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 deep learning folosind mediul Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de deep learning.
• Să înțeleagă elementele de bază ale rețelelor neuronale.
• Să implementeze modele de deep learning folosind TensorFlow.
• Să antreneze și să evalueze modele de deep learning.
• Să utilizeze funcționalități avansate ale TensorFlow pentru deep learning.

În acest training condus de un instructor în Moldova, participanții vor învăța să folosească biblioteci Python pentru NLP în timp ce creează o aplicație care procesează un set de imagini și generează descrieri.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și scrie cod DL pentru NLP folosind biblioteci Python.
• Crea cod Python care citește o colecție mare de imagini și generează cuvinte cheie.
• Crea cod Python care generează descrieri din cuvintele cheie detectate.

Publicul țintă

Acest curs este potrivit pentru cercetătorii și inginerii din domeniul Învățării Profunde care sunt interesați să utilizeze instrumentele disponibile (în mare parte open source) pentru analiza imaginilor de calculator.

Acest curs oferă exemple practice.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și practicienilor AI care doresc să exploateze TensorFlow Lite pentru aplicații Edge AI.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

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

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor 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:

• Instala toolkit-ul OpenVINO.
• Accelera o aplicație de vizualizare pe calculator folosind un FPGA.
• Executa diferite straturi CNN pe FPGA.
• Scala aplicația pe mai multe noduri într-un cluster Kubernetes.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să utilizeze TensorFlow pentru a analiza date potențial frauduloase.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Creeze un model de detectare a fraudelor în Python și TensorFlow.
• Construiască regresii liniare și modele de regresie liniară pentru a prezice frauda.
• Dezvolte o aplicație AI de la cap la capăt pentru analiza datelor frauduloase.

Acest antrenament condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor sau oamenilor de știință de date care doresc să folosească 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 antrenament, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe antrenamentele 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 cu 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:

• Instala și configura Keras.
• Prototipa rapid modele de învățare profundă.
• Implementa o rețea convoluțională.
• Implementa o rețea recurentă.
• Executa un model de învățare profundă atât pe CPU, cât și pe GPU.

Această sesiune de instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată specialiștilor în știința datelor, inginerilor de învățare automată și cercetătorilor în domeniul viziunii computerizate care doresc să exploateze Stable Diffusion pentru a genera imagini de înaltă calitate pentru o varietate de cazuri de utilizare.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege principiile Stable Diffusion și cum funcționează pentru generarea de imagini.
• Construi și antrenează modele Stable Diffusion pentru sarcini de generare de imagini.
• Aplică Stable Diffusion în diverse scenarii de generare de imagini, cum ar fi inpainting, outpainting și traducerea imagine-la-imagine.
• Optimizează 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 sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să instaleze TensorFlow Lite.
• Să încarce modele de învățare automată pe un dispozitiv embedded pentru a-i permite să detecteze vorbire, să clasifice imagini etc.
• Să adauge inteligență artificială la dispozitivele hardware fără a se baza pe conectivitatea la rețea.