Курс за обучение по Объясение на дълбокото обучение: Разкриване на черни кутии

Този обучение с инструктор, което се провежда в живо (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на напреднал ниво, които искат да подобрят разбирането си за техники на XAI за сложни модели на изкуствен интелигент.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Прилагат съвременни техники на XAI в модели на изкуствен интелигент.
• Интерпретират модели на дълбоко обучение и техните решения.
• Прилагат напреднали модели-независими и модели-зависими методологии за обяснение.
• Адресират предизвикателства, свързани с прозрачността на изкуствен интелигент в сложни системи.

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.

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 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 на живо в България (онлайн или на място) е насочен към начинаещи професионалисти, които искат да научат основата на Explainable AI и нейната роля при разработването на отговорни AI системи.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции на Explainable AI.
• Разгледат значението на прозрачността и интерпретирането в AI модели.
• Научат основни техники за прави AI модели интерпретируеми.
• Прилагат XAI техники към прости модели за машинно обучение.

Това обучение, провеждано от инструктор в България (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на средно ниво, които искат да прилагат техники на Обясним Искусствен Интелект (XAI) за гарантиране на справедливост, прозрачност и етични системи за Искусствен Интелект.

След приключване на това обучение, участниците ще могат да:

• Разберат ролята на XAI в етични системи за Искусствен Интелект.
• Прилагат техники на XAI за откриване и намаляване на предразсъдъците в модели на Искусствен Интелект.
• Гарантират прозрачност в процесите на вземане на решения от модели на Искусствен Интелект.
• Синхронизират разработката на Искусствен Интелект с етични и регулаторни стандарти.

Товата обучение под ръководство на инструктор в България (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти с среден до високо ниво, които желаят да внедряват прозрачни системи на изкуствен интелигент в реални приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат значението на прозрачността в модели на изкуствен интелигент.
• Внедряват напреднали техники на XAI за интерпретиране на сложни модели.
• Увеличават прозрачността на моделите, използвайки SHAP, LIME и други инструменти.
• Разглеждат етични проблеми и справедливост в модели на изкуствен интелигент.