Neural Networks обучение в София

Това водено от инструктор обучение на живо в София (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 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 водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към разработчици и учени по данни, които желаят да научат основите на Deep Reinforcement Learning, докато преминават през създаването на Deep Learning Agent.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете ключовите концепции зад Deep Reinforcement Learning и можете да го разграничите от машинното обучение.
• Прилагайте усъвършенствани Reinforcement Learning алгоритми за решаване на проблеми от реалния свят.
• Създайте агент за задълбочено обучение.

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 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 инструкторски курс с живо обучение в София (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 обучение с инструктор в София (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 София (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.

Тип: Теоретично обучение с предварително решени с учениците приложения по лазаня или Keras според образователната група

Методи на преподаване: презентации, дискусии и казуси

Изкуственият интелект, след като разруши много научни области, започна да революционизира голям брой икономически сектори (индустрия, медицина, комуникация и др.). Въпреки това, представянето му в основните медии често е фантазия, много далеч от това, което са домейните на Machine Learning или Deep Learning в действителност. Целта на това обучение е да предостави на инженерите, които вече владеят ИТ инструменти (включително базова основа за софтуерно програмиране), въведение в Deep Learning, както и в различните му области на специализация и следователно в основните съществуващи мрежови архитектури . Ако математическите основи са обхванати по време на курса, се препоръчва ниво BAC+2 по математика за по-голям комфорт. Абсолютно възможно е да пренебрегнете математическата ос и да запазите само „системна“ визия, но този подход ще ограничи изключително много вашето разбиране на темата.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се 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:

Изградете модел за задълбочено обучение Автоматизирайте етикетирането на данни Работете с модели от Caffe и TensorFlow-Keras Train данни, като използвате множество GPU, облака или клъстери

Публика

Разработчици Инженери Експерти в областта

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към инженери, които искат да научат за приложимостта на изкуствения интелект към мехатронните системи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Получете общ поглед върху изкуствения интелект, машинното обучение и изчислителния интелект.
• Разберете концепциите за невронни мрежи и различни методи на обучение.
• Изберете ефективно подходите на изкуствения интелект за проблеми от реалния живот.
• Внедряване на AI приложения в мехатронното инженерство.

Обучението е насочено към хора, които искат да научат основите на нейронните мрежи и тяхното приложение.

Тази тренировъчна сесия, базирана в класната стая, ще съдържа презентации и компютърно базирани примери и казуси, които да се предприемат със съответните невронни и дълбоки мрежови библиотеки

Този курс е въведение в приложението на нейронни мрежи в реални проблеми с използването на софтуерна платформа R-project.

В този курс с инструктор, провеждан на живо в София, участниците ще научат как да се възползват от иновациите в процесорите TPU, за да максимизират производителността на своите собствени приложения за изкуствен интелигент.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Обучават различни типове нейронни мрежи на големи количества данни.
• Използват TPU, за да ускорят процеса на извличане на заключение с до два реда величина.
• Използват TPU за обработка на интензивни приложения като търсене на изображения, облачно виждане и снимки.

Този курс започва с предоставяне на концептуални знания за невронни мрежи и като цяло за алгоритъм за машинно обучение, задълбочено обучение (алгоритми и приложения).

Част-1 (40%) от това обучение се фокусира повече върху основите, но ще ви помогне да изберете правилната технология: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras и др.

Част-2 (20%) от това обучение представя Theano - библиотека на python, която прави лесно писането на модели за дълбоко обучение.

Част-3 (40%) от обучението ще бъде широко базирано на Tensorflow - 2-ро поколение API на софтуерната библиотека с отворен код на Google за дълбоко обучение. Всички примери и handson ще бъдат направени в TensorFlow.

Публика

Този курс е предназначен за инженери, които искат да използват TensorFlow за своите проекти за задълбочено обучение

След завършване на този курс делегатите ще:

имат добро разбиране на дълбоките невронни мрежи (DNN), CNN и RNN разбират TensorFlow структурата и механизмите за внедряване да могат да изпълняват задачи и конфигурация на инсталация / производствена среда / архитектура да могат да оценяват качеството на кода, да извършват отстраняване на грешки, мониторинг да можете да внедрявате разширено производство като модели за обучение, изграждане на графики и регистриране