Курс за обучение по Задълбочено машинно обучение с Python

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към биолози, които желаят да разберат как работи AlphaFold и да използват моделите на AlphaFold като ориентири в своите експериментални изследвания.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните принципи на AlphaFold.
• Научат как работи AlphaFold.
• Научат как да интерпретират прогнозите и резултатите от AlphaFold.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да задълбочат разбирането си за компютърното зрение и да изследват възможностите на TensorFlow за разработване на сложни модели за зрение с помощта на Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Изграждат и обучават конволюционни невронни мрежи (CNN) с помощта на TensorFlow.
• Използват Google Colab за мащабируемо и ефикасно разработване на модели в облак.
• Прилагат техники за предварителна обработка на изображения за задачи, свързани с компютърно зрение.
• Внедряват модели за компютърно зрение за приложения в реалния свят.
• Използват трансферно обучение, за да подобрят производителността на CNN моделите.
• Визуализират и интерпретират резултатите от модели за класификация на изображения.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) предоставя въведение в областта на разпознаването на образи и машинното обучение. Засягат се практически приложения в статистиката, компютърните науки, обработката на сигнали, компютърното зрение, извличането на данни и биоинформатиката.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Прилагат основни статистически методи за разпознаване на образи.
• Използват ключови модели като невронни мрежи и ядрови методи за анализ на данни.
• Внедряват напреднали техники за решаване на сложни проблеми.
• Подобряват точността на прогнозите чрез комбиниране на различни модели.

Това обучение с инструктор, на живо в България (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни и разработчици на средно ниво, които желаят да разберат и прилагат техники за задълбочено обучение, използвайки средата Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват и навигират в Google Colab за проекти за задълбочено обучение.
• Разбират основите на невронните мрежи.
• Внедряват модели за задълбочено обучение с помощта на TensorFlow.
• Обучават и оценяват модели за задълбочено обучение.
• Използват разширените функции на TensorFlow за задълбочено обучение.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, специалисти по данни и AI практици, които желаят да използват TensorFlow Lite за Edge AI приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират основите на TensorFlow Lite и ролята му в Edge AI.
• Да разработват и оптимизират AI модели с помощта на TensorFlow Lite.
• Да внедряват TensorFlow Lite модели на различни крайни устройства.
• Да използват инструменти и техники за конвертиране и оптимизиране на модели.
• Да реализират практически Edge AI приложения, използвайки TensorFlow Lite.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват TensorFlow за анализ на данни за потенциални измами.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да създават модел за откриване на измами с Python и TensorFlow.
• Да изграждат линейни регресии и модели на линейна регресия за прогнозиране на измами.
• Да разработят цялостно AI приложение за анализ на данни за измами.

Это обучаемое инструктором живое обучение в България (онлайн или на месте) предназначено для разработчиков и специалистов по данным, которые хотят использовать TensorFlow 2.x для создания предикторов, классификаторов, генеративных моделей, нейронных сетей и т. д.

По окончании этого обучения участники смогут:

• Установить и настроить TensorFlow 2.x.
• Понять преимущества TensorFlow 2.x перед предыдущими версиями.
• Создать модели глубокого обучения.
• Реализовать продвинутый классификатор изображений.
• Развернуть модель глубокого обучения в облаке, на мобильных устройствах и устройствах IoT.

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

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират предизвикателствата на обяснимостта в дълбокото обучение.
• Прилагат напреднали XAI техники за невронни мрежи.
• Интерпретират решения, взети от модели за дълбоко обучение.
• Оценяват компромисите между производителност и прозрачност.