Курс за обучение по Разпознаване на шаблони

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.

Този инструкторски курс с живо обучение в България (онлайн или на място) е насочен към участници на начален ниво, които искат да научат основните концепции в вероятността, статистиката, програмирането и машинното обучение и да ги приложат в разработката на изкуствен интелигент.

След края на този курс участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции в вероятността и статистиката и да ги приложат в реални scenaria.
• Пишат и разбират процедурно, функционално и обекто-ориентирано програмно кода.
• Имплементират техники на машинно обучение, като класификация, кластеризация и нейронни мрежи.
• Развиват решения за изкуствен интелигент с използване на правилни двигатели и експертни системи за решаване на проблеми.

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.

Това обучение с инструктор в България (онлайн или на място) е предназначено за средно-опитни данни ученци и статистици, които искат да подготвят данни, да построят модели и да приложат техники на машинно обучение ефективно в своите професионални области.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират и реализират различни Machine Learning алгоритми.
• Подготвят данни и модели за приложения на машинно обучение.
• Извършват пост-анализи и визуализират резултати ефективно.
• Прилагат техники на машинно обучение в реални, сектор-специфични сценарии.

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.

Deep Reinforcement Learning (DRL) обединява принципите на обучение чрез подкрепление с архитектури на дълбокото обучение, за да позволява на агенти да вземат решения чрез взаимодействие с тяхната среда. Той е основа на много съвременни достижения в областта на изкуственото интелигентно, като автономно водене, управление на роботи, алгоритмично търгуване и адаптивни системи за препоръки. DRL позволява на изкуствен агент да научи стратегии, оптимизира политики и взема автономни решения, базирани на опит и грешка, чрез обучение с подкрепление.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е направено за разработчици и данни научници с средно ниво, които искат да научат и приложат техники на Deep Reinforcement Learning, за да създават интелигентни агенти, способни да вземат автономни решения в сложни среди.

Към края на това обучение, участниците ще могат да:

• Разберат теоретическите основи и математическите принципи на обучението чрез подкрепление.
• Имплементират ключови алгоритми на RL, включително Q-Learning, Policy Gradients и Actor-Critic методи.
• Създават и обучават агенти на Deep Reinforcement Learning с TensorFlow или PyTorch.
• Прилагат DRL на реални приложения, като игри, роботика и оптимизация на решения.
• Отстраняват грешки, визуализират и оптимизират обучавателната производителност с помощта на съвременни инструменти.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и водени дискусии.
• Практическо упражнение и имплементации.
• Демонстрации на живо кодиране и приложения на проекти.

Опции за персонализация на курса

• За заповядане на персонализирана версия на този курс (например, използване на PyTorch вместо TensorFlow), моля свържете се с нас, за да уредите.

В това инструкторско водено, живо обучение участниците ще научат как да използват Matlab за проектиране, създаване и визуализация на конволюционна невронна мрежа за разпознаване на изображения.

Край това обучение участниците ще могат да:

• Създадат модел за дълбоко обучение
• Автоматизират маркирането на данни
• Работят с модели от Caffe и TensorFlow-Keras
• Обучават данни с използване на множество GPU, облак или кластери

Публика

• Разработчици
• Инженери
• Експерти по области

Формат на курса

• Частично лекции, частично дискусии, упражнения и интензивна практическа работа

Обучението е насочено към хора, които искат да научат основите на нейронните мрежи и тяхното приложение.

Тази тренировъчна сесия, базирана в класната стая, ще съдържа презентации и компютърно базирани примери и казуси, които да се предприемат със съответните невронни и дълбоки мрежови библиотеки

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.

Този курс е въведение в приложението на нейронни мрежи в реални проблеми с използването на софтуерна платформа R-project.

Този курс започва с изградяване на концептуалните знания във области като невронните мрежи и по-общо машинното обучение, дълбокото обучение (алгоритми и приложения).

Първата част (40%) от това обучение се фокусира върху основите, но ще помага за избора на правилната технология: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras и др.

Втората част (20%) от обучението представя Theano - библиотека на Python, която улеснява създаването на модели за дълбоко обучение.

Третата част (40%) от обучението ще бъде изцяло базирана върху TensorFlow - API на софтуерната библиотека за дълбоко обучение, която Google е обявил с отворен код. Примерите и практически упражнения ще бъдат извършени в TensorFlow.

Целева група

Този курс е предназначен за инженери, които искат да използват TensorFlow за своите проекти на дълбоко обучение.

След завършване на този курс, учениците ще:

• имат добро разбиране за дълбоките невронни мрежи (DNN), CNN и RNN
• разбират структурата на TensorFlow и механизми за deployment
• могат да извършват задачи по инсталация, производствена среда, архитектура и конфигуриране
• могат да оценяват качеството на кода, да извършват отстраняване на грешки и мониторинг
• могат да имплементират продвината производствена практика като обучаване на модели, създаване на графи и логване