T2T: Creating Sequence to Sequence Models for Generalized Learning Training Course

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.

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте TensorFlow Lite.
• Разберете принципите зад TensorFlow и машинното обучение на мобилни устройства.
• Заредете TensorFlow модели на iOS устройство.
• Стартирайте iOS приложение, способно да открие и класифицира обект, заснет от камерата на устройството.

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 за 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 или специалисти по данни, които желаят да използват Horovod за провеждане на разпределени обучения за задълбочено обучение и да го мащабират, за да работят паралелно на множество GPU.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да провеждате обучения за дълбоко обучение.
• Инсталирайте и конфигурирайте Horovod за обучение на модели с TensorFlow, Keras, PyTorch и Apache MXNet.
• Мащабирайте обучението за дълбоко обучение с Horovod, за да работите на множество графични процесори.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да ускорят приложенията за машинно обучение в реално време и да ги внедрят в мащаб.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте OpenVINO инструментариума.
• Ускорете приложение за компютърно зрение с помощта на FPGA.
• Изпълнете различни CNN слоеве на FPGA.
• Мащабирайте приложението в множество възли в клъстер на Kubernetes.

Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват Apache MXNet за изграждане и внедряване на модел за дълбоко обучение за разпознаване на изображения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Apache MXNet и неговите компоненти.
• Разберете архитектурата и структурите на данните на MXNet.
• Използвайте API от ниско и високо ниво на Apache MXNet за ефективно изграждане на невронни мрежи.
• Изградете конволюционна невронна мрежа за класифициране на изображения.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към технически лица, които желаят да приложат модел на дълбоко обучение към приложения за разпознаване на изображения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Keras.
• Бързо прототипирайте модели за дълбоко обучение.
• Реализирайте конволюционна мрежа.
• Внедряване на повтаряща се мрежа.
• Изпълнете модел на задълбочено обучение както на CPU, така и на GPU.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да създадат самоуправляваща се кола, използвайки техники за дълбоко обучение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Използвайте Keras за изграждане и обучение на конволюционна невронна мрежа.
• Използвайте техники за компютърно зрение, за да идентифицирате лентите в проект за автономно шофиране.
• Обучете модел за задълбочено обучение, за да различавате пътните знаци.
• Симулирайте напълно автономна кола.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към софтуерни инженери, които желаят да разработят усъвършенствани невронни мрежи за дълбоко обучение и модели с помощта на Keras и Python.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Прилагайте задълбочено обучение с контролирани или неконтролирани методи на обучение.
• Разработване, обучение и прилагане на едновременни невронни мрежи и повтарящи се невронни мрежи.
• Използвайте Keras и Python за изграждане на модели за дълбоко обучение за решаване на проблеми, включващи изображения, текст, звук и др.

Torch is an open source machine learning library and a scientific computing framework based on the Lua programming language. It provides a development environment for numerics, machine learning, and computer vision, with a particular emphasis on deep learning and convolutional nets. It is one of the fastest and most flexible frameworks for Machine and Deep Learning and is used by companies such as Facebook, Google, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel, and many others.

In this instructor-led, live training, we cover the principles of Torch, its unique features, and how it can be applied in real-world applications. We step through numerous hands-on exercises all throughout, demonstrating and practicing the concepts learned.

By the end of the course, participants will have a thorough understanding of Torch's underlying features and capabilities as well as its role and contribution within the AI space compared to other frameworks and libraries. Participants will have also received the necessary practice to implement Torch in their own projects.

Format of the Course

• Overview of Machine and Deep Learning
• In-class coding and integration exercises
• Test questions sprinkled along the way to check understanding