Курс за обучение по Pattern Recognition

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.

Този курс е създаден за мениджъри, архитекти на решения, служители по иновациите, технически директори, софтуерни архитекти и всеки, който се интересува от общ преглед на приложния изкуствен интелект и най-близката прогноза за неговото развитие.

This instructor-led, live training in България (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
• Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
• Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
• Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.

Изкуствената невронна мрежа е модел на изчислителни данни, използван при разработването на Artificial Intelligence (AI) системи, способни да изпълняват „интелигентни“ задачи. Neural Networks обикновено се използват в Machine Learning (ML) приложения, които сами по себе си са едно изпълнение на AI. Deep Learning е подмножество на ML.

Това е 4-дневен курс, представящ AI и неговото приложение. Има опция да имате допълнителен ден за предприемане на AI проект след завършване на този курс.

Това е 4-дневен курс, представящ AI и неговото приложение, използващо езика за програмиране Python. Има опция да имате допълнителен ден за предприемане на AI проект след завършване на този курс.

This instructor-led, live training in България (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and implement various Machine Learning algorithms.
• Prepare data and models for machine learning applications.
• Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
• Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.

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.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към изследователи и разработчици, които желаят да използват Chainer за изграждане и обучение на невронни мрежи в Python, като същевременно правят кода лесен за отстраняване на грешки.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да разработвате модели на невронни мрежи.
• Дефинирайте и внедрявайте модели на невронни мрежи, като използвате разбираем изходен код.
• Изпълнявайте примери и модифицирайте съществуващите алгоритми, за да оптимизирате моделите за обучение на задълбочено обучение, като същевременно използвате GPU за висока производителност.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и учени по данни, които желаят да научат основите на Deep Reinforcement Learning, докато преминават през създаването на Deep Learning Agent.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете ключовите концепции зад Deep Reinforcement Learning и можете да го разграничите от машинното обучение.
• Прилагайте усъвършенствани Reinforcement Learning алгоритми за решаване на проблеми от реалния свят.
• Създайте агент за задълбочено обучение.

Тип: Теоретично обучение с предварително решени с учениците приложения по лазаня или Keras според образователната група

Методи на преподаване: презентации, дискусии и казуси

Изкуственият интелект, след като разруши много научни области, започна да революционизира голям брой икономически сектори (индустрия, медицина, комуникация и др.). Въпреки това, представянето му в основните медии често е фантазия, много далеч от това, което са домейните на Machine Learning или Deep Learning в действителност. Целта на това обучение е да предостави на инженерите, които вече владеят ИТ инструменти (включително базова основа за софтуерно програмиране), въведение в Deep Learning, както и в различните му области на специализация и следователно в основните съществуващи мрежови архитектури . Ако математическите основи са обхванати по време на курса, се препоръчва ниво BAC+2 по математика за по-голям комфорт. Абсолютно възможно е да пренебрегнете математическата ос и да запазите само „системна“ визия, но този подход ще ограничи изключително много вашето разбиране на темата.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как да използват Matlab за проектиране, изграждане и визуализиране на конволюционна невронна мрежа за разпознаване на изображения.

До края на това обучение участниците ще могат:

Изградете модел за задълбочено обучение Автоматизирайте етикетирането на данни Работете с модели от Caffe и TensorFlow-Keras Train данни, като използвате множество GPU, облака или клъстери

Публика

Разработчици Инженери Експерти в областта

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които искат да научат за приложимостта на изкуствения интелект към мехатронните системи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Получете общ поглед върху изкуствения интелект, машинното обучение и изчислителния интелект.
• Разберете концепциите за невронни мрежи и различни методи на обучение.
• Изберете ефективно подходите на изкуствения интелект за проблеми от реалния живот.
• Внедряване на AI приложения в мехатронното инженерство.

Обучението е насочено към хора, които искат да научат основите на невронните мрежи и техните приложения.

Pattern Matching е техника, използвана за локализиране на определени модели в изображение. Може да се използва за определяне на съществуването на определени характеристики в заснето изображение, например очаквания етикет върху дефектен продукт във фабрична линия или определените размери на компонент. Той е различен от "Pattern Recognition" (който разпознава общи модели, базирани на по-големи колекции от свързани проби) по това, че конкретно диктува какво търсим, след което ни казва дали очакваният модел съществува или не.

Формат на курса

• Този курс представя подходите, технологиите и алгоритмите, използвани в областта на съпоставянето на шаблони, както се прилага към Machine Vision.