Курс за обучение по Advanced Machine Learning with Python

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.

Изследването на основите на изкуствения интелект разкрива как интелигентните технологии преоформят дигиталната стратегия, автоматизацията и вземането на решения в корпоративните операции. Разглежда основни концепции, обхващащи историята на ИИ, рамки за решаване на проблеми, представяне на знания, разсъждения при несигурност и парадигми на машинното обучение, заедно с комуникация, възприятие и автономни действия. Насочва ръководители и архитекти да оценяват възможностите за трансформация, управлявана от ИИ, да преценяват нововъзникващи технологични тенденции и да интегрират практически интелигентни решения за ускоряване на бизнес гъвкавостта.

Това обучението, водено от инструктор, в реално време в България (онлайн или на място), е насочено към биолози, които желаят да разберат как функционира AlphaFold и да използват моделите на AlphaFold като насоки в своите експериментални изследвания.

В края на това обучение участниците ще могат:

• Да разберат основните принципи на AlphaFold.
• Научат как функционира AlphaFold.
• Научат как да интерпретират предсказанията и резултатите от AlphaFold.

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.

"Приложен изкуствен интелект от нулата с Python" предоставя на програмисти и анализатори на данни основни техники за изграждане на решения за машинно обучение от самото начало с помощта на Python. Обхваща основните принципи на класификация и регресия при контролирано обучение, клъстеризация и откриване на аномалии при неконтролирано обучение, както и усъвършенствани архитектури на невронни мрежи. Разглежда утвърдени методи за работа с scikit-learn, Apache Spark MLlib и Jupyter notebooks за практическо разработване на AI. Помага на професионалистите да внедряват приложни ML модели, да оценяват ограниченията на алгоритмите и да изпълняват приложни проекти за решаване на реални проблеми.

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.

Този обучаван от инструктор, жив тренинг в България (онлайн или на място), е насочен към продвинатите професионалисти, които желаят да усъвършенстват разбирането си за компютърното зрение и да изследват възможностите на TensorFlow за създаване на сложни модели за зрение, използвайки Google Colab.

По края на този тренинг, участниците ще могат да:

• Създават и обучават конволюционни невронни мрежи (CNN) с TensorFlow.
• Използват Google Colab за масштабируемо и ефективно развитие на модели в облака.
• Прилагат техники за предварителна обработка на снимки за задачи на компютърното зрение.
• Разпространяват модели за компютърно зрение за реални приложения.
• Използват преносимо обучение, за да подобрят ефективността на моделите CNN.
• Визуализират и тълкуват резултатите от модели за класификация на снимки.

Този курс с инструктор, провеждан жив (онлайн или на място), представлява въведение в областта на разпознаването на модели и машинното обучение. Той засяга практическото приложение в статистика, компютърни науки, обработка на сигнали, компютърно зрение, миниране на данни и биоинформатика.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Прилагат основни статистически методи в разпознаването на модели.
• Използват ключови модели като невронни мрежи и метод на ядра за анализ на данни.
• Имплементират напреднали техники за решения на сложни проблеми.
• Повишават точността на предвиждането чрез комбиниране на различни модели.

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.

Този курс с инструктор, проведен на живо (онлайн или на място), е предназначен за разработчици с средно ниво знания, данъчни научници и практици на изкуствен интелект, които искат да използват TensorFlow Lite за приложения на Edge AI.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на TensorFlow Lite и неговата роля в Edge AI.
• Развиват и оптимизират модели на изкуствен интелект с TensorFlow Lite.
• Разгръщат модели на TensorFlow Lite на различни уреди на края.
• Използват инструменти и техники за преобразуване и оптимизиране на модели.
• Реализират практични приложения на Edge AI с TensorFlow Lite.

Това обучение, водено от инструктор и провеждано в реално време в България (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни, които искат да ускорят приложения за машинно обучение в реално време и да ги разгърнат в мащаб.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират софтуерния пакет OpenVINO.
• Ускорят приложение за компютърно зрение, използвайки FPGA.
• Изпълняват различни слоеве на CNN върху FPGA.
• Мащабираят приложението в множество възли в клъстер Kubernetes.

Тази инструктажна, насочена към живото обучение в България (онлайн или на място) е предназначена за разработчици или учени по данни, които желаят да използват Horovod за извършване на разпределено обучение в областта на дълбокото обучение и да го мащабират за работа на множество GPU паралелно.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят необходимата среда за разработка, за да започнат да изпълняват обучения по дълбоко обучение.
• Инсталират и конфигурират Horovod за обучение на модели с TensorFlow, Keras, PyTorch и Apache MXNet.
• Мащабират обучението по дълбоко обучение с Horovod, за да работи на множество GPU.

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

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да изследват най-съвременните XAI техники за модели на задълбочено обучение, с фокус върху изграждането на интерпретируеми AI системи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете предизвикателствата на обяснимостта в дълбокото обучение.
• Внедрете усъвършенствани XAI техники за невронни мрежи.
• Интерпретирайте решенията, взети от модели на дълбоко обучение.
• Оценете компромисите между производителност и прозрачност.