Deep Learning Formare în Moldova

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, 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.

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 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.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (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.

Acest training, condus de un instructor (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să exploreze cele mai recente tehnici XAI pentru modele de învățare profundă, cu accent pe construirea de sisteme AI interpretabile.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege provocările legate de explicabilitatea în învățarea profundă.
• Aplica tehnici avansate XAI pentru rețele neuronale.
• Interpreta deciziile luate de modelele de învățare profundă.
• Evalua compromisurile dintre performanță și transparență.

Această instruire live, condusă de instructor, în Moldova (online sau la fața locului), se adresează cercetătorilor în știința datelor, inginerilor de machine learning, cercetătorilor în deep learning și experților în viziune artificială de nivel intermediar spre avansat, care doresc să își extindă cunoștințele și abilitățile în domeniul generării de imagini din text prin tehnici de învățare profundă.

Până la finalul acestei instruirii, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă arhitecturile și tehnicile avansate de deep learning pentru generarea de imagini din text.
• Implementeze modele complexe și optimizări pentru sinteza imaginilor de înaltă calitate.
• Optimizeze performanța și scalabilitatea pentru seturi mari de date și modele complexe.
• Ajusteze hiperparametrii pentru o mai bună performanță a modelului și generalizare.
• Integreze Stable Diffusion cu alte cadre de lucru și instrumente de deep learning

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să utilizeze tehnici de IA pentru a revoluționa procesele de descoperire și dezvoltare a medicamentelor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege rolul IA în descoperirea și dezvoltarea medicamentelor.
• Aplica tehnici de învățare automată pentru a prezice proprietățile și interacțiunile moleculare.
• Utiliza modele de învățare profundă pentru screening virtual și optimizarea substanțelor active.
• Integra abordări bazate pe IA în procesul de studii clinice.

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 finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile de bază ale AlphaFold.
• Învață cum funcționează AlphaFold.
• Învață cum să interpreteze predicțiile și rezultatele AlphaFold.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel începător până la intermediar care doresc să utilizeze Modele de Limbaj de Mare Amploare pentru diverse sarcini de limbaj natural.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include un LLM popular.
• Să creeze un LLM de bază și să-l ajusteze pe un set de date personalizat.
• Să utilizeze LLMs pentru diverse sarcini de limbaj natural, cum ar fi rezumarea textelor, răspunsul la întrebări, generarea de texte și multe altele.
• Să depisteze și să evalueze LLMs folosind instrumente precum TensorBoard, PyTorch Lightning și Hugging Face Datasets.

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.

În acest curs condus de un instructor, în format live în Moldova, participanții vor învăța cele mai relevante și moderne tehnici de învățare automată în Python, în timp ce vor construi o serie de aplicații demo care implică date din domeniul imaginilor, muzicii, textului și financiar.

La finalul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Implementeze algoritmi și tehnici de învățare automată pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Aplice învățarea profundă și învățarea semi-supervizată în aplicații care implică date din domeniul imaginilor, muzicii, textului și financiar.
• Folosească algoritmii Python la maximul potențialului lor.
• Utilizeze biblioteci și pachete precum NumPy și Theano.

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.

Acest curs live, predație de un instructor, în Moldova (online sau la fața locului) este destinat programatorilor, analistilor de date și profesioniștilor tehnici care doresc să utilizeze TensorFlow 2.x și Keras pentru a construi, antrena și implementa modele de învățare profundă pentru vizionarea pe calculator, procesarea limbajului natural și aplicații multimodale.

Acest 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.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să folosească Matlab pentru a proiecta, construi și vizualiza o rețea neuronală convoluțională pentru recunoașterea imaginilor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Construi un model de învățare profundă
• Automatiza etichetarea datelor
• Lucra cu modele din Caffe și TensorFlow-Keras
• Antrena date folosind mai multe GPU, cloud sau clustere

Publicul țintă

• Dezvoltatori
• Ingineri
• Experți în domeniu

Formatul cursului

• Parțial prelegere, parțial discuție, exerciții și practică intensă

Acest training condus de un instructor în Moldova (online sau onsite) se adresează dezvoltatorilor și data scientist-urilor care doresc să utilizeze TensorFlow 2.x pentru a construi predictorii, clasificatoare, modele generative, rețele neuronale și altele.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili:

• Să instaleze și să configureze TensorFlow 2.x.
• Să înțeleagă avantajele TensorFlow 2.x față de versiunile anterioare.
• Să construiască modele de deep learning.
• Să implementeze un clasificator avansat de imagini.
• Să deplozeze un model de deep learning pe cloud, pe dispozitive mobile și IoT.