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.

"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 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.

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