Formare online Deep Learning 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.

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 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 data scientist-ilor și inginerilor de machine learning de la nivel începător până la intermediar, care doresc să îmbunătățească performanța modelelor lor de învățare profundă.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile învățării profunde distribuite.
• Să instaleze și să configureze DeepSpeed.
• Să scaleze modele de învățare profundă pe hardware distribuit folosind DeepSpeed.
• Să implementeze și să experimenteze cu funcționalitățile DeepSpeed pentru optimizare și eficiență de memorie.

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.

AI Aplicat de la Zero în Python îi înzestrează pe programatori și analiști de date cu tehnici fundamentale pentru construirea de soluții de învățare automată de la zero folosind Python. Acoperă principiile de bază ale clasificării și regresiei în învățarea supervizată, clusterizării și detectării de anomalii în învățarea nesupervizată, precum și arhitecturi avansate de rețele neuronale. Examinează metode dovedite pentru lucrul cu scikit-learn, Apache Spark MLlib și Jupyter notebooks pentru dezvoltarea practică a AI. Ajută profesioniștii să implementeze modele practice de ML, să evalueze limitările algoritmilor și să finalizeze proiecte aplicate pentru rezolvarea problemelor din lumea reală.

Învățarea Profundă prin Reforțare (IPR) combină principiile învățării prin reforțare cu arhitecturile de învățare profundă pentru a permite agenților să ia decizii prin interacțiunea cu mediile lor. Aceasta stă la baza multor progrese moderne în domeniul inteligenței artificiale, cum ar fi vehiculele autonome, controlul robotic, tranzacționarea algoritmică și sistemele de recomandare adaptivă. IPR permite unui agent artificial să învețe strategii, să optimizeze politici și să ia decizii autonome bazate pe încercare și eroare folosind învățarea bazată pe recompense.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să învețe și să aplice tehnici de Învățare Profundă prin Reforțare pentru a construi agenți inteligenți capabili să ia decizii autonome în medii complexe.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă fundamentele teoretice și principiile matematice ale Învățării prin Reforțare.
• Implementeze algoritmi cheie de IPR, inclusiv Q-Learning, Gradientul Politicii și metode Actor-Critic.
• Construiască și antreneze agenți de Învățare Profundă prin Reforțare folosind TensorFlow sau PyTorch.
• Aplice IPR în aplicații din lumea reală, cum ar fi jocuri, robotică și optimizarea deciziilor.
• Depaneze, vizualizeze și optimizeze performanța antrenamentului folosind instrumente moderne.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuție ghidată.
• Exerciții practice și implementări practice.
• Demonstrații live de codare și aplicații bazate pe proiecte.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o versiune personalizată a acestui curs (de exemplu, folosind PyTorch în loc de TensorFlow), vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Explorarea fundamentelor inteligenței artificiale dezvăluie modul în care tehnologia inteligentă redefinește strategia digitală, automatizarea și luarea deciziilor în cadrul operațiunilor întreprinderilor. Examinează concepte de bază care acoperă istoria IA, cadre de rezolvare a problemelor, reprezentarea cunoștințelor, raționamentul în condiții de incertitudine și paradigme de învățare automată, alături de comunicare, percepție și acțiune autonomă. Ghidează managerii și arhitecții în evaluarea oportunităților de transformare bazate pe IA, evaluarea tendințelor tehnologice emergente și integrarea unor soluții inteligente practice pentru a accelera agilitatea afacerii.

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.

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 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 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 training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat cercetătorilor și dezvoltatorilor care doresc să instaleze, să configureze, să personalizeze și să utilizeze platforma DeepMind Lab pentru a dezvolta sisteme generale de inteligență artificială și învățare automată.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Personaliza DeepMind Lab pentru a construi și a rula un mediu care să răspundă nevoilor de învățare și antrenament.
• Utiliza mediul de simulare 3D al DeepMind Lab pentru a antrena agenți de învățare dintr-o perspectivă la prima persoană.
• Facilita evaluarea agenților pentru a dezvolta inteligența într-o lume 3D asemănătoare unui joc.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat 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 a rezolva probleme din lumea afacerilor.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază ale învățării automate și învățării profunde.
• Să obțină perspective asupra viitorului afacerilor și industriei cu ML și DL.
• Să definească strategii și soluții de afaceri cu învățarea profundă.
• Să învețe cum să aplice știința datelor și învățarea profundă în rezolvarea problemelor de afaceri.
• Să construiască modele de învățare profundă folosind Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, etc.

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, 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.

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.

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, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de software care doresc să programeze în Python cu OpenCV 4 pentru învățarea profundă.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Vizualiza, încărca și clasifica imagini și videoclipuri folosind OpenCV 4.
• Să implementeze învățarea profundă în OpenCV 4 cu TensorFlow și Keras.
• Să ruleze modele de învățare profundă și să genereze rapoarte impactante din imagini și videoclipuri.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța tehnici avansate de Învățare Automată cu R, parcurgând crearea unei aplicații din lumea reală.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege și implementa tehnici de învățare nesupervizată
• Aplica clustering și clasificare pentru a face predicții bazate pe date din lumea reală.
• Vizualiza date pentru a obține rapid informații, a lua decizii și a rafina analiza.
• Îmbunătăți performanța unui model de învățare automată folosind ajustarea hiper-parametrilor.
• Pune un model în producție pentru a fi utilizat într-o aplicație mai mare.
• Aplica tehnici avansate de învățare automată pentru a răspunde la întrebări legate de date din rețele sociale, big data și nu numai.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date care doresc să folosească TensorFlow 2.x pentru a construi predictori, clasificatori, modele generative, rețele neuronale și altele.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura TensorFlow 2.x.
• Înțelege avantajele TensorFlow 2.x față de versiunile anterioare.
• Construi modele de învățare profundă.
• Implementa un clasificator avansat de imagini.
• Implementa un model de învățare profundă în cloud, pe dispozitive mobile și IoT.

Acest curs începe prin a vă oferi cunoștințe conceptuale despre rețelele neuronale și, în general, despre algoritmii de învățare automată, învățarea profundă (algoritmi și aplicații).

Partea 1 (40%) a acestei formări se concentrează mai mult pe elementele fundamentale, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

Partea 2 (20%) a acestei formări introduce Theano - o bibliotecă Python care facilitează scrierea modelelor de învățare profundă.

Partea 3 (40%) a formării se va concentra pe TensorFlow - API-ul bibliotecii de software open-source a Google pentru Învățarea Profundă. Exemplele și exercițiile practice vor fi realizate în TensorFlow.

Publicul țintă

Acest curs este destinat inginerilor care doresc să utilizeze TensorFlow pentru proiectele lor de Învățare Profundă.

După finalizarea acestui curs, participanții vor:

• avea o bună înțelegere a rețelelor neuronale profunde (DNN), CNN și RNN
• înțelege structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow
• fi capabili să efectueze sarcini de instalare / configurare a mediului de producție / arhitectură
• fi capabili să evalueze calitatea codului, să efectueze depanare și monitorizare
• fi capabili să implementeze procese avansate de producție, cum ar fi antrenarea modelelor, construirea graficelor și logarea