Practical Quantum Computing Training Course

В това водено от инструктор обучение на живо в България, участниците ще научат основите на квантовите изчисления и Q# докато преминават през разработването на прости квантови програми.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Quantum Development Kit на Microsoft.
• Разберете концепциите зад квантовите изчисления.
• Изградете, тествайте, изпълнете и отстранете квантова програма с помощта на Q#, Visual Studio и локален симулатор за квантови изчисления.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще научат основите на квантовите компютри, докато преминават през разработването на алгоритми, насочени към квантовите компютри.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да създавате квантови вериги.
• Контролирайте поведението на портала, като използвате родния аналог на портала.
• Подобрете неточностите на quibit с помощта на Cirq.
• Напишете и изпълнете квантова схема, която да работи срещу базиран на NISQ квантов компютърен симулатор.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и разработчици на данни, които желаят да учат и изградят кариерата си в Data Science с помощта на Kaggle.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Научете за науката за данните и машинното обучение.
• Разгледайте анализа на данни.
• Научете за Kaggle и как работи.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и разработчици на данни, които желаят да използват Modin за изграждане и прилагане на паралелни изчисления с Pandas за по-бърз анализ на данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда, за да започнете да разработвате Pandas работни потоци в мащаб с Modin.
• Разберете характеристиките, архитектурата и предимствата на Modin.
• Познайте разликите между Modin, Dask и Ray.
• Извършвайте Pandas операции по-бързо с Modin.
• Внедрете целия Pandas API и функции.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и разработчици на данни, които желаят да използват RAPIDS за изграждане на GPU-ускорени конвейери за данни, работни потоци и визуализации, като прилагат алгоритми за машинно обучение, като напр. XGBoost, cuML и др.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка за изграждане на модели на данни с NVIDIA RAPIDS.
• Разберете характеристиките, компонентите и предимствата на RAPIDS.
• Използвайте GPU за ускоряване на тръбопроводите за данни и анализи от край до край.
• Внедрете GPU-ускорена подготовка на данни и ETL с cuDF и Apache Arrow.
• Научете как да изпълнявате задачи за машинно обучение с XGBoost и cuML алгоритми.
• Изградете визуализации на данни и изпълнете анализ на графики с cuXfilter и cuGraph.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват екосистемата Anaconda за улавяне, управление и внедряване на пакети и работни процеси за анализ на данни в една платформа.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте компоненти и библиотеки на Anaconda.
• Разберете основните концепции, функции и предимства на Anaconda.
• Управлявайте пакети, среди и канали с помощта на Anaconda Navigator.
• Използвайте пакети Conda, R и Python за наука за данни и машинно обучение.
• Запознайте се с някои практически случаи и техники за управление на множество среди с данни.

H2O AutoML is an artificial intelligence platform that automates the process of building, selecting and optimizing large numbers of machine learning models.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use H2O AutoML to automate the process of building and selecting the best machine learning algorithm and parameters.

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

• Automate the machine learning workflow.
• Automatically train and tune many machine learning models within a specified time range.
• Train stacked ensembles to arrive at highly predictive ensemble models.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към практикуващи машинно обучение, които желаят да използват Auto-sklearn за автоматизиране на процеса на избор и оптимизиране на модел за машинно обучение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Автоматизирайте процеса на обучение на високоефективни модели за машинно обучение.
• Изграждайте високоточни модели за машинно обучение, като същевременно заобикаляте по-досадните задачи по избор, обучение и тестване на различни модели.
• Използвайте силата на машинното обучение за решаване на бизнес проблеми от реалния свят.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, както и към по-малко технически лица, които желаят да използват Auto-Keras за автоматизиране на процеса на избор и оптимизиране на модел за машинно обучение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Автоматизирайте процеса на обучение на високоефективни модели за машинно обучение.
• Автоматично търсене на най-добрите параметри за модели за дълбоко обучение.
• Изградете високоточни модели за машинно обучение.
• Използвайте силата на машинното обучение за решаване на бизнес проблеми от реалния свят.

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.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно до напреднало ниво, инженери по машинно обучение, изследователи в дълбокото обучение и експерти по компютърно зрение, които желаят да разширят знанията и уменията си в дълбокото обучение за генериране на текст към изображение.

До края на това обучение участниците ще могат:

Разберете усъвършенствани архитектури за дълбоко обучение и техники за генериране на текст към изображение. Внедрете сложни модели и оптимизации за висококачествен синтез на изображения. Оптимизирайте производителността и скалируемостта за големи набори от данни и сложни модели. Настройте хиперпараметрите за по-добра производителност и обобщение на модела. Интегрирайте Stable Diffusion с други рамки и инструменти за дълбоко обучение

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към биолози, които искат да разберат как AlphaFold работи и да използват AlphaFold модели като ръководства в своите експериментални изследвания.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните принципи на AlphaFold.
• Научете как работи AlphaFold.
• Научете как да интерпретирате AlphaFold прогнози и резултати.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват TensorFlow Lite за внедряване на модели за дълбоко обучение на вградени устройства.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Tensorflow Lite на вградено устройство.
• Разберете основните концепции и компоненти TensorFlow Lite.
• Конвертирайте съществуващи модели във формат TensorFlow Lite за изпълнение на вградени устройства.
• Работете в рамките на ограниченията на малките устройства и TensorFlow Lite, докато се научавате как да разширите обхвата на операциите, които могат да се изпълняват.
• Внедрете модел на задълбочено обучение на вградено устройство, работещо под Linux.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват TensorFlow Lite за разработване на мобилни приложения с възможности за дълбоко обучение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте TensorFlow Lite.
• Разберете принципите зад TensorFlow, машинното обучение и дълбокото обучение.
• Заредете TensorFlow модели на устройство с Android.
• Активирайте функции за задълбочено обучение и машинно обучение, като компютърно зрение и разпознаване на естествен език в мобилно приложение.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да пишат, зареждат и изпълняват модели за машинно обучение на много малки вградени устройства.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте TensorFlow Lite.
• Заредете модели за машинно обучение на вградено устройство, за да му позволите да открива реч, да класифицира изображения и т.н.
• Добавете AI към хардуерни устройства, без да разчитате на мрежова свързаност.