Онлайн обучение по Дълбоко обучение в България

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 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), 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, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да се специализират в авангардни техники за дълбоко обучение за NLU.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните разлики между NLU и NLP моделите.
• Прилагат усъвършенствани техники за дълбоко обучение към NLU задачи.
• Изследват задълбочени архитектури като трансформъри и механизми за внимание.
• Използват бъдещите тенденции в NLU за изграждане на сложни AI системи.

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.

Това проводимо обучение с преподавател в България (онлайн или на място) е предназначено за данъчни учени, инженери по машинно обучение, изследователи в областта на дълбокото обучение и експерти във сферата на компютърното зрение с междинно и напреднало ниво, които искат да разширят познанията си и уменията си за генериране на изображения от текст.

След приключване на обучението участниците ще могат:

• Да разберат напреднали архитектури и техники за дълбоко обучение за генериране на изображения от текст.
• Да внедряват сложни модели и оптимизации за висококачествен синтез на изображения.
• Да оптимизират производителността и мащабируемостта за големи набори от данни и сложни модели.
• Да настройвате хиперпараметри за по-добро представяне на модела и обобщаване.
• Интегрирайте Stable Diffusion с други рамки и инструменти за дълбоко обучение

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да използват AI техники, за да революционизират процесите на откриване и разработване на лекарства.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират ролята на AI в откриването и разработването на лекарства.
• Прилагат техники за машинно обучение за прогнозиране на молекулни свойства и взаимодействия.
• Използват модели за дълбоко обучение за виртуален скрининг и оптимизация на водещи съединения.
• Интегрират подходи, базирани на AI, в процеса на клинични изпитвания.

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 разработчици от начинаещо до средно ниво, които желаят да използват големи езикови модели за различни задачи в областта на естествения език.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настроят среда за разработка, включваща популярен LLM.
• Да създадат базов LLM и да го донастроят (fine-tune) с персонализиран набор от данни.
• Да използват LLM за различни задачи с естествен език, като обобщаване на текст, отговаряне на въпроси, генериране на текст и други.
• Да дебъгват и оценяват LLM, използвайки инструменти като TensorBoard, PyTorch Lightning и Hugging Face Datasets.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, инженери по машинно обучение и изследователи в областта на компютърното зрение, които желаят да използват Stable Diffusion за генериране на висококачествени изображения за разнообразни приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите на Stable Diffusion и как работи той за генериране на изображения.
• Изграждат и обучават модели на Stable Diffusion за задачи за генериране на изображения.
• Прилагат Stable Diffusion в различни сценарии за генериране на изображения, като дорисуване на липсващи части (inpainting), разширяване на изображения (outpainting) и транслиране от изображение към изображение.
• Оптимизират производителността и стабилността на моделите на Stable Diffusion.

В това обучение с инструктор на живо в България участниците ще усвоят най-актуалните и напредничави техники за машинно обучение в Python, като създадат серия от демонстрационни приложения, свързани с изображения, музика, текст и финансови данни.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Прилагат алгоритми и техники за машинно обучение за решаване на сложни проблеми.
• Използват задълбочено и полу-контролирано обучение в приложения с изображения, музика, текст и финансови данни.
• Разгърнат максималния потенциал на алгоритмите в Python.
• Използват библиотеки и пакети като NumPy и Theano.

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 ръководено от инструктор живо обучение в България (онлайн или на място) е предназначено за софтуерни разработчици, анализатори на данни и технически специалисти, които искат да използват TensorFlow 2.x и Keras за изграждане, трениране и внедряване на модели за дълбоко обучение за компютърно зрение, обработка на естествен език и мултимодални приложения.

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.

В това обучение с инструктор на живо участниците ще научат как да използват Matlab за проектиране, изграждане и визуализиране на конволюционна невронна мрежа за разпознаване на изображения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Изграждат модел за дълбоко обучение
• Автоматизират етикетирането на данни
• Работят с модели от Caffe и TensorFlow-Keras
• Обучават данни, използвайки множество GPU, облак или клъстери

Аудитория

• Разработчици
• Инженери
• Експерти в областта

Формат на курса

• Частично лекция, частично дискусия, упражнения и интензивна практическа работа

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.