Advanced Stable Diffusion: Deep Learning for Text-to-Image Generation Training Course

Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, инженери по машинно обучение и изследователи на компютърно зрение, които желаят да използват Stable Diffusion за генериране на висококачествени изображения за различни случаи на употреба.

До края на това обучение участниците ще могат:

Разберете принципите на Stable Diffusion и как работи за генериране на изображения. Изградете и обучете Stable Diffusion модели за задачи за генериране на изображения. Приложете Stable Diffusion към различни сценарии за генериране на изображения, като вписване, изрисуване и превод от изображение към изображение. Оптимизирайте производителността и стабилността на Stable Diffusion модели.

Този курс обхваща AI (инфазиране Machine Learning и Deep Learning) в Automotive Индустрия. Той помага да се определи каква технология може (потенциално) да се използва в много ситуации в автомобила: от проста автоматизация, разпознаване на изображенията до автономно вземане на решения.

Изкуствената невронна мрежа е изчислителен модел на данни, използван при разработването на системи с изкуствен интелект (AI), способни да изпълняват „интелигентни“ задачи. Neural Networks обикновено се използват в приложения за машинно обучение (ML), които сами по себе си са едно изпълнение на AI. Deep Learning е подгрупа на ML.

Изкуствената невронна мрежа е изчислителен модел на данни, използван при разработването на системи с изкуствен интелект (AI), способни да изпълняват „интелигентни“ задачи. Neural Networks обикновено се използват в приложения за машинно обучение (ML), които сами по себе си са едно изпълнение на AI. Deep Learning е подгрупа на ML.

Caffe е рамка за дълбоко обучение, създадена с мисъл за изразяване, скорост и модулност.

Този курс изследва приложението на Caffe като рамка за задълбочено обучение за разпознаване на изображения, използвайки MNIST като пример

Публика

Този курс е подходящ за Deep Learning изследователи и инженери, които се интересуват от използването на Caffe като рамка.

След завършване на този курс делегатите ще могат да:

разбиране на структурата и механизмите за внедряване на Caffe изпълнява задачи по инсталация/производствена среда/архитектура и конфигурация оценява качеството на кода, извършва отстраняване на грешки, мониторинг прилага разширено производство като модели за обучение, прилагане на слоеве и регистриране

Този курс е общ преглед за Deep Learning, без да се навлиза твърде дълбоко в конкретни методи. Подходящо е за хора, които искат да започнат да използват задълбочено обучение, за да подобрят точността си на прогнозиране.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени за данни от начинаещи до средно ниво и инженери по машинно обучение, които желаят да подобрят ефективността на своите модели за дълбоко обучение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите на разпределеното задълбочено обучение.
• Инсталирайте и конфигурирайте DeepSpeed.
• Мащабирайте модели за дълбоко обучение върху разпределен хардуер с помощта на DeepSpeed.
• Внедрете и експериментирайте с функциите на DeepSpeed за оптимизиране и ефективност на паметта.

Машинното обучение е клон на изкуствения интелект, при който компютрите имат способността да учат, без да са изрично програмирани. Дълбокото обучение е подполе на машинното обучение, което използва методи, базирани на представяне на данни и структури за обучение, като например невронни мрежи.

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.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към бизнес анализатори, специалисти по данни и разработчици, които желаят да изградят и внедрят модели за задълбочено обучение, за да ускорят растежа на приходите и да разрешат проблеми в света на бизнеса.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните концепции на машинното обучение и дълбокото обучение.
• Получете представа за бъдещето на бизнеса и индустрията с ML и DL.
• Дефинирайте бизнес стратегии и решения с дълбоко обучение.
• Научете как да прилагате наука за данни и задълбочено обучение при решаване на бизнес проблеми.
• Изградете модели за задълбочено обучение с помощта на Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras и др.

Машинното обучение е клон на изкуствения интелект, при който компютрите имат способността да учат, без да са изрично програмирани. Дълбокото обучение е подполе на машинното обучение, което използва методи, базирани на представяне на данни и структури за обучение, като например невронни мрежи. R е популярен език за програмиране във финансовата индустрия. Използва се във финансови приложения, вариращи от основни програми за търговия до системи за управление на риска.

В това обучение на живо, водено от инструктор, участниците ще се научат как да прилагат модели за задълбочено обучение за финанси, използвайки R, докато преминават през създаването на модел за задълбочено обучение за прогнозиране на цената на акциите.

До края на това обучение участниците ще могат:

Разберете основните концепции на дълбокото обучение Научете приложенията и употребата на дълбокото обучение във финансите Използвайте R, за да създадете модели за дълбоко обучение за финанси Изградете свой собствен модел за прогнозиране на цените на акциите с дълбоко обучение с помощта на R

Публика

Разработчици Учени по данни

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Машинното обучение е клон на изкуствения интелект, при който компютрите имат способността да учат, без да са изрично програмирани. Дълбокото обучение е подполе на машинното обучение, което използва методи, базирани на представяне на данни и структури за обучение, като например невронни мрежи. Python е език за програмиране на високо ниво, известен със своя ясен синтаксис и четливост на кода.

В това обучение на живо, ръководено от инструктори, участниците ще се научат как да прилагат модели за задълбочено обучение за използване на банкиране Python, докато преминават през създаването на модел за задълбочено обучение за кредитен риск.

До края на това обучение участниците ще могат:

Разберете основните концепции на дълбокото обучение Научете приложенията и употребата на дълбокото обучение в банкирането Използвайте Python, Keras и TensorFlow, за да създадете модели за дълбоко обучение за банкиране Изградете свой собствен модел на дълбоко обучение на кредитен риск с помощта на Python

Публика

Разработчици Учени по данни

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Машинното обучение е клон на изкуствения интелект, при който компютрите имат способността да учат, без да са изрично програмирани. Дълбокото обучение е подполе на машинното обучение, което използва методи, базирани на представяне на данни и структури за обучение, като например невронни мрежи. R е популярен език за програмиране във финансовата индустрия. Използва се във финансови приложения, вариращи от основни програми за търговия до системи за управление на риска.

В това обучение на живо, водено от инструктор, участниците ще се научат как да прилагат модели за задълбочено обучение за банкиране с помощта на R, докато преминават през създаването на модел за задълбочено обучение за кредитен риск.

До края на това обучение участниците ще могат:

Разберете основните концепции на задълбочено обучение Научете приложенията и употребата на задълбочено обучение в банкирането Използвайте R, за да създадете модели за задълбочено обучение за банкиране Изградете свой собствен модел на задълбочено обучение за кредитен риск с помощта на R

Публика

Разработчици Учени по данни

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Машинното обучение е клон на изкуствения интелект, при който компютрите имат способността да учат, без да са изрично програмирани. Дълбокото обучение е подполе на машинното обучение, което използва методи, базирани на представяне на данни и структури за обучение, като например невронни мрежи. Python е език за програмиране на високо ниво, известен със своя ясен синтаксис и четливост на кода.

В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще се научат как да прилагат модели за задълбочено обучение за финанси с помощта на Python, докато преминават през създаването на модел за задълбочено обучение за прогнозиране на цената на акциите.

До края на това обучение участниците ще могат:

Разберете основните концепции на дълбокото обучение Научете приложенията и употребата на дълбокото обучение във финансите Използвайте Python, Keras и TensorFlow, за да създадете модели за дълбоко обучение за финанси Изградете свой собствен модел за дълбоко обучение за прогнозиране на цената на акциите с помощта на Python

Публика

Разработчици Учени по данни

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Machine Learning е отрасъл на изкуствения интелект, в който компютрите имат способността да учат, без да бъдат изрично програмирани. Deep Learning е субфейл на Machine Learning, който се опитва да имитира дейностите на човешкия мозък при вземането на решения. Той е обучен с данни, за да осигури автоматично решения на проблемите. Deep Learning осигурява огромни възможности за медицинската индустрия, която седи на данните злато.

В това обучение, ръководено от инструктори, участниците ще участват в серия от дискусии, упражнения и анализ на случая, за да разберат основите на Deep Learning. Най-важните Deep Learning инструменти и техники ще бъдат оценени и упражненията ще се проведат, за да се подготвят участниците да извършват собствена оценка и прилагане на Deep Learning решения в рамките на техните организации.

В края на обучението участниците ще могат да:

• Разбиране на основите на Deep Learning
• Научете Deep Learning техники и техните приложения в индустрията
• Проучване на проблеми в медицината, които могат да бъдат решени с помощта на Deep Learning технологии
• Проучване на случаите Deep Learning в медицината
• Формулиране на стратегия за приемане на най-новите технологии в Deep Learning за решаване на проблеми в медицината

публиката

• мениджъри
• Медицински специалисти в ръководните роли

Формат на курса

• Частна лекция, частна дискусия, упражнения и тежка практика

Забележка

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.