Онлайн обучение по Deep Learning в България

Този курс с инструктор, проведен на живо (онлайн или на място), е предназначен за разработчици с средно ниво знания, данъчни научници и практици на изкуствен интелект, които искат да използват TensorFlow Lite за приложения на Edge AI.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на TensorFlow Lite и неговата роля в Edge AI.
• Развиват и оптимизират модели на изкуствен интелект с TensorFlow Lite.
• Разгръщат модели на TensorFlow Lite на различни уреди на края.
• Използват инструменти и техники за преобразуване и оптимизиране на модели.
• Реализират практични приложения на Edge AI с TensorFlow Lite.

Този обучаван от инструктор, жив тренинг в България (онлайн или на място), е насочен към продвинатите професионалисти, които желаят да усъвършенстват разбирането си за компютърното зрение и да изследват възможностите на TensorFlow за създаване на сложни модели за зрение, използвайки Google Colab.

По края на този тренинг, участниците ще могат да:

• Създават и обучават конволюционни невронни мрежи (CNN) с TensorFlow.
• Използват Google Colab за масштабируемо и ефективно развитие на модели в облака.
• Прилагат техники за предварителна обработка на снимки за задачи на компютърното зрение.
• Разпространяват модели за компютърно зрение за реални приложения.
• Използват преносимо обучение, за да подобрят ефективността на моделите CNN.
• Визуализират и тълкуват резултатите от модели за класификация на снимки.

Това инструкторско, живо обучение в България (онлайн или на място) е направено за данни научници и разработчици на средно ниво, които искат да разберат и приложат техники за дълбоко учене, използвайки средата Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройте и навигайте Google Colab за проекти за дълбоко учене.
• Разберете основните принципи на невромрежите.
• Реализирайте модели за дълбоко учене с TensorFlow.
• Обучавайте и оценявайте модели за дълбоко учене.
• Използвайте напреднали функции на TensorFlow за дълбоко учене.

Това водено от инструктор обучение 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:

• Разберете основните разлики между NLU и NLP моделите.
• Приложете усъвършенствани техники за дълбоко обучение към NLU задачи.
• Изследвайте дълбоки архитектури като трансформатори и механизми за внимание.
• Използвайте бъдещите тенденции в NLU за изграждане на сложни AI системи.

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете предизвикателствата на обяснимостта в дълбокото обучение.
• Внедрете усъвършенствани XAI техники за невронни мрежи.
• Интерпретирайте решенията, взети от модели на дълбоко обучение.
• Оценете компромисите между производителност и прозрачност.

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 масиви 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 обучение с инструктор и живо участие (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на напреднал ниво, които искат да използват техники на изкуствен интелект за революциониране на процесите на откриване и разработка на лекарства.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат ролята на изкуствен интелект в откриването и разработката на лекарства.
• Прилагат техники на машинно обучение за прогнозиране на молекулярни свойства и взаимодействия.
• Използват модели на дълбоко обучение за виртуално просеяване и оптимизация на лекарства.
• Интегрират подходи, базирани на изкуствен интелект, в процеса на клинични изпитвания.

Това обучението, водено от инструктор, в реално време в България (онлайн или на място), е насочено към биолози, които желаят да разберат как функционира AlphaFold и да използват моделите на AlphaFold като насоки в своите експериментални изследвания.

В края на това обучение участниците ще могат:

• Да разберат основните принципи на AlphaFold.
• Научат как функционира AlphaFold.
• Научат как да интерпретират предсказанията и резултатите от AlphaFold.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени за данни от начинаещи до средно ниво и инженери по машинно обучение, които желаят да подобрят производителността на своите модели за дълбоко обучение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите на разпределеното задълбочено обучение.
• Инсталирайте и конфигурирайте DeepSpeed.
• Мащабирайте модели за дълбоко обучение върху разпределен хардуер с помощта на DeepSpeed.
• Внедрете и експериментирайте с функциите на DeepSpeed за оптимизиране и ефективност на паметта.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещи до средно ниво, които желаят да използват големи езикови модели за различни задачи на естествен език.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте среда за разработка, която включва популярна LLM.
• Създайте основен LLM и го настройте фино върху персонализиран набор от данни.
• Използвайте LLM за различни задачи на естествен език, като обобщаване на текст, отговаряне на въпроси, генериране на текст и др.
• Отстранявайте грешки и оценявайте LLM с помощта на инструменти като TensorBoard, PyTorch Lightning и Hugging Face Datasets.

Това инструктирано, живо обучение (онлайн или на място) е насочено към научни работници в областта на данните, инженери по машинно обучение и изследователи в областта на компютърното зрение, които желаят да използват Stable Diffusion за генериране на изображения с високо качество за различни случаи на употреба.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат принципите на Stable Diffusion и начина, по който той работи за генериране на изображения.
• Създават и обучават модели на Stable Diffusion за задачи по генериране на изображения.
• Прилагат Stable Diffusion в различни сценарии за генериране на изображения, като впейнтинг, аутпейнтинг и превод от изображение към изображение.
• Оптимизират производителността и стабилността на моделите на Stable Diffusion.

В този обучаващ курс с участието на инструктор в България, участниците ще научат най-актуалните и перспективни техники за машинно учение с Python, докато изграждат редица демонстрационни приложения, които включват образи, музика, текст и финансови данни.

По завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Реализират алгоритми и техники за машинно учение за решаване на сложни проблеми.
• Прилагат дълбоко и полу-надзорено обучение към приложения, които включват образи, музика, текст и финансови данни.
• Извлекат максимален потенциал от алгоритмите на Python.
• Използват библиотеки и пакети като NumPy и Theano.

"Приложен изкуствен интелект от нулата с Python" предоставя на програмисти и анализатори на данни основни техники за изграждане на решения за машинно обучение от самото начало с помощта на Python. Обхваща основните принципи на класификация и регресия при контролирано обучение, клъстеризация и откриване на аномалии при неконтролирано обучение, както и усъвършенствани архитектури на невронни мрежи. Разглежда утвърдени методи за работа с scikit-learn, Apache Spark MLlib и Jupyter notebooks за практическо разработване на AI. Помага на професионалистите да внедряват приложни ML модели, да оценяват ограниченията на алгоритмите и да изпълняват приложни проекти за решаване на реални проблеми.

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.

Изследването на основите на изкуствения интелект разкрива как интелигентните технологии преоформят дигиталната стратегия, автоматизацията и вземането на решения в корпоративните операции. Разглежда основни концепции, обхващащи историята на ИИ, рамки за решаване на проблеми, представяне на знания, разсъждения при несигурност и парадигми на машинното обучение, заедно с комуникация, възприятие и автономни действия. Насочва ръководители и архитекти да оценяват възможностите за трансформация, управлявана от ИИ, да преценяват нововъзникващи технологични тенденции и да интегрират практически интелигентни решения за ускоряване на бизнес гъвкавостта.

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.

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 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.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към изследователи и разработчици, които желаят да инсталират, настроят, персонализират и използват платформата DeepMind Lab за разработване на общ изкуствен интелект и системи за машинно обучение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Персонализирайте DeepMind Lab, за да изградите и управлявате среда, която отговаря на нуждите от обучение и обучение.
• Използвайте 3D симулационната среда на DeepMind Lab, за да обучите обучаващи агенти в гледна точка от първо лице.
• Улеснете оценката на агента, за да развиете интелигентност в свят, подобен на 3D игра.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към бизнес анализатори, специалисти по данни и разработчици, които желаят да изградят и внедрят модели за дълбоко обучение, за да ускорят растежа на приходите и да разрешат проблеми в света на бизнеса.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните концепции на машинното обучение и дълбокото обучение.
• Получете представа за бъдещето на бизнеса и индустрията с ML и DL.
• Дефинирайте бизнес стратегии и решения с дълбоко обучение.
• Научете как да прилагате наука за данни и задълбочено обучение при решаване на бизнес проблеми.
• Изградете модели за дълбоко обучение, като използвате Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras и т.н.

Това обучение, водено от инструктор и провеждано в реално време в България (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни, които искат да ускорят приложения за машинно обучение в реално време и да ги разгърнат в мащаб.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират софтуерния пакет OpenVINO.
• Ускорят приложение за компютърно зрение, използвайки FPGA.
• Изпълняват различни слоеве на CNN върху FPGA.
• Мащабираят приложението в множество възли в клъстер Kubernetes.

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да създадат модел за откриване на измами в Python и TensorFlow.
• Да изградят линейни регресии и модели на линейна регресия за предсказване на измами.
• Да разработят цялостно AI приложение за анализиране на данни за измами.

Тази инструктажна, насочена към живото обучение в България (онлайн или на място) е предназначена за разработчици или учени по данни, които желаят да използват Horovod за извършване на разпределено обучение в областта на дълбокото обучение и да го мащабират за работа на множество GPU паралелно.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят необходимата среда за разработка, за да започнат да изпълняват обучения по дълбоко обучение.
• Инсталират и конфигурират Horovod за обучение на модели с TensorFlow, Keras, PyTorch и Apache MXNet.
• Мащабират обучението по дълбоко обучение с Horovod, за да работи на множество GPU.

В този ръководен курс участниците ще научат как да използват Matlab за проектиране, изграждане и визуализиране на свръзънна невронна мрежа (CNN) за разпознаване на изображения.

След приключване на обучението участниците ще могат да:

• Изграждат модел за дълбоко обучение
• Автоматизират оразметката на данни
• Работят с модели от Caffe и TensorFlow-Keras
• Обучават данни, използвайки множество GPU ускорители, облачни услуги или кластери

Целева аудитория

• Разработчици
• Инженери
• Експерти в съответната област

Формат на курса

• Лекции, обогатени с дискусии, упражнения и интензивна практическа работа

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към софтуерни инженери, които желаят да програмират в Python с OpenCV 4 за задълбочено обучение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Преглеждайте, зареждайте и класифицирайте изображения и видеоклипове с помощта на OpenCV 4.
• Приложете дълбоко обучение в OpenCV 4 с TensorFlow и Keras.
• Изпълнявайте модели за дълбоко обучение и генерирайте въздействащи отчети от изображения и видеоклипове.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще научат усъвършенствани техники за Machine Learning с R, докато преминават през създаването на реално приложение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разбиране и прилагане на техники за обучение без надзор
• Прилагайте групиране и класификация, за да правите прогнози въз основа на данни от реалния свят.
• Визуализирайте данните, за да получите бързо прозрения, да вземете решения и да прецизирате допълнително анализа.
• Подобрете производителността на модел за машинно обучение с помощта на настройка на хиперпараметри.
• Поставете модел в производство за използване в по-голямо приложение.
• Прилагайте усъвършенствани техники за машинно обучение, за да отговаряте на въпроси, включващи данни от социални мрежи, големи данни и др.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на местоприбоя), е насочено към разработчици и специалисти по данни, които желаят да използват TensorFlow 2.x за създаване на прогнозатори, класификатори, генеративни модели, нейронни мрежи и други.

По завършването на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират TensorFlow 2.x.
• Разберат предимствата на TensorFlow 2.x в сравнение с предходните версии.
• Създават модели за глъбоко учене.
• Имплементират напреднал класификатор за изображения.
• Разглеждат модели за глъбоко учене в облака, на мобилни и IoT устройства.

Този курс започва с изградяване на концептуалните знания във области като невронните мрежи и по-общо машинното обучение, дълбокото обучение (алгоритми и приложения).

Първата част (40%) от това обучение се фокусира върху основите, но ще помага за избора на правилната технология: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras и др.

Втората част (20%) от обучението представя Theano - библиотека на Python, която улеснява създаването на модели за дълбоко обучение.

Третата част (40%) от обучението ще бъде изцяло базирана върху TensorFlow - API на софтуерната библиотека за дълбоко обучение, която Google е обявил с отворен код. Примерите и практически упражнения ще бъдат извършени в TensorFlow.

Целева група

Този курс е предназначен за инженери, които искат да използват TensorFlow за своите проекти на дълбоко обучение.

След завършване на този курс, учениците ще:

• имат добро разбиране за дълбоките невронни мрежи (DNN), CNN и RNN
• разбират структурата на TensorFlow и механизми за deployment
• могат да извършват задачи по инсталация, производствена среда, архитектура и конфигуриране
• могат да оценяват качеството на кода, да извършват отстраняване на грешки и мониторинг
• могат да имплементират продвината производствена практика като обучаване на модели, създаване на графи и логване