Mastering Deeplearning4j Počítačový Kurz

Deeplearning4j je open-source distribuovaná knihovna pro hluboké učení napsaná pro Javu a Scala. Integrovaný s Hadoop a Spark je DL4J navržen pro použití v podnikovém prostředí na distribuovaných GPU a CPU.

Word2Vec je metoda výpočtu vektorových reprezentací slov, kterou zavedl tým výzkumníků z Google pod vedením Tomáše Mikolova.

Publikum

Tento kurz je zaměřen na výzkumníky, inženýry a vývojáře, kteří chtějí využít Deeplearning4J ke konstrukci Word2Vec modelů.

Tento kurz pokrývá AI (emphasizing Machine Learning a Deep Learning) v Automotive Průmyslu. Pomáhá určit, jakou technologii lze (potenciálně) použít v několika situacích v autě: od jednoduché automatizace, rozpoznávání obrazu až po autonomní rozhodování.

Umělá neuronová síť je výpočetní datový model používaný při vývoji systémů umělé inteligence (AI) schopných provádět „inteligentní“ úkoly. Neural Networks se běžně používají v aplikacích strojového učení (ML), které jsou samy jednou implementací umělé inteligence. Hluboké učení je podmnožinou ML.

Umělá neuronová síť je výpočetní datový model používaný při vývoji systémů umělé inteligence (AI) schopných provádět „inteligentní“ úkoly. Neural Networks se běžně používají v aplikacích strojového učení (ML), které jsou samy jednou implementací umělé inteligence. Hluboké učení je podmnožinou ML.

Caffe je rámec pro hluboké učení vytvořený s ohledem na výraz, rychlost a modularitu.

Tento kurz zkoumá aplikaci Caffe jako rámce hlubokého učení pro rozpoznávání obrazu na příkladu MNIST

Publikum

Tento kurz je vhodný pro Deep Learning výzkumníky a inženýry, kteří se zajímají o využití Caffe jako frameworku.

Po absolvování tohoto kurzu budou delegáti schopni:

porozumět struktuře a mechanismům nasazení Caffe provádět instalace / produkční prostředí / úkoly architektury a konfigurace hodnotit kvalitu kódu, provádět ladění, monitorovat implementovat pokročilou produkci, jako jsou tréninkové modely, implementace vrstev a protokolování

Tento kurz je obecným přehledem pro Deep Learning, aniž by zacházel příliš hluboko do nějakých konkrétních metod. Je vhodný pro lidi, kteří chtějí začít používat Deep learning ke zvýšení přesnosti předpovědí.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé datové vědce a inženýry strojového učení, kteří chtějí zlepšit výkon svých modelů hlubokého učení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit principy distribuovaného hlubokého učení.
• Nainstalujte a nakonfigurujte DeepSpeed.
• Škálujte modely hlubokého učení na distribuovaném hardwaru pomocí DeepSpeed.
• Implementujte a experimentujte s funkcemi DeepSpeed pro optimalizaci a efektivitu paměti.

Strojové učení je odvětví umělé inteligence, kde počítače mají schopnost učit se, aniž by byly explicitně naprogramovány. Hluboké učení je podpolí strojového učení, které využívá metody založené na učení reprezentací dat a struktur, jako jsou neuronové sítě.

Introduction:

Deep learning is becoming a principal component of future product design that wants to incorporate artificial intelligence at the heart of their models. Within the next 5 to 10 years, deep learning development tools, libraries, and languages will become standard components of every software development toolkit. So far Google, Sales Force, Facebook, Amazon have been successfully using deep learning AI to boost their business. Applications ranged from automatic machine translation, image analytics, video analytics, motion analytics, generating targeted advertisement and many more.

This coursework is aimed for those organizations who want to incorporate Deep Learning as very important part of their product or service strategy. Below is the outline of the deep learning course which we can customize for different levels of employees/stakeholders in an organization.

Target Audience:

( Depending on target audience, course materials will be customized)

Executives

A general overview of AI and how it fits into corporate strategy, with breakout sessions on strategic planning, technology roadmaps, and resource allocation to ensure maximum value.

Project Managers

How to plan out an AI project, including data gathering and evaluation, data cleanup and verification, development of a proof-of-concept model, integration into business processes, and delivery across the organization.

Developers

In-depth technical trainings, with focus on neural networks and deep learning, image and video analytics (CNNs), sound and text analytics (NLP), and bringing AI into existing applications.

Salespersons

A general overview of AI and how it can satisfy customer needs, value propositions for various products and services, and how to allay fears and promote the benefits of AI.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na obchodní analytiky, datové vědce a vývojáře, kteří chtějí budovat a implementovat modely hlubokého učení pro urychlení růstu příjmů a řešení problémů v obchodním světě.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní koncepty strojového učení a hlubokého učení.
• Získejte přehled o budoucnosti podnikání a průmyslu s ML a DL.
• Definujte obchodní strategie a řešení pomocí hlubokého učení.
• Naučte se, jak aplikovat datovou vědu a hluboké učení při řešení obchodních problémů.
• Vytvářejte modely hlubokého učení pomocí Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras atd.

Strojové učení je odvětví umělé inteligence, kde počítače mají schopnost učit se, aniž by byly explicitně naprogramovány. Hluboké učení je podpolí strojového učení, které využívá metody založené na učení reprezentací dat a struktur, jako jsou neuronové sítě. R je oblíbený programovací jazyk ve finančním průmyslu. Používá se ve finančních aplikacích od základních obchodních programů až po systémy řízení rizik.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak implementovat modely hlubokého učení pro finance pomocí R, když projdou vytvořením modelu předpovědi cen akcií s hlubokým učením.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Pochopte základní koncepty hlubokého učení Naučte se aplikace a využití hlubokého učení ve financích Použijte R k vytvoření modelů hlubokého učení pro finance Sestavte si svůj vlastní hluboký model předpovědi cen akcií pomocí R

Publikum

Vývojáři Data vědci

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Strojové učení je odvětví umělé inteligence, kde počítače mají schopnost učit se, aniž by byly explicitně naprogramovány. Hluboké učení je podpolí strojového učení, které využívá metody založené na učení reprezentací dat a struktur, jako jsou neuronové sítě. Python je programovací jazyk na vysoké úrovni známý svou jasnou syntaxí a čitelností kódu.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak implementovat modely hlubokého učení pro bankovnictví pomocí Python, když projdou vytvořením modelu úvěrového rizika hlubokého učení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Pochopte základní koncepty hlubokého učení Naučte se aplikace a použití hlubokého učení v bankovnictví Použijte Python, Keras a TensorFlow k vytvoření modelů hlubokého učení pro bankovnictví Vytvořte si vlastní model úvěrového rizika hlubokého učení pomocí Pythonu

Publikum

Vývojáři Data vědci

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Strojové učení je odvětví umělé inteligence, kde počítače mají schopnost učit se, aniž by byly explicitně naprogramovány. Hluboké učení je podpolí strojového učení, které využívá metody založené na učení reprezentací dat a struktur, jako jsou neuronové sítě. R je oblíbený programovací jazyk ve finančním průmyslu. Používá se ve finančních aplikacích od základních obchodních programů až po systémy řízení rizik.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak implementovat modely hlubokého učení pro bankovnictví pomocí R, když projdou vytvořením modelu úvěrového rizika hlubokého učení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Pochopte základní koncepty hlubokého učení Naučte se aplikace a využití hlubokého učení v bankovnictví Použijte R k vytvoření modelů hlubokého učení pro bankovnictví Vytvořte si vlastní model hlubokého učení kreditního rizika pomocí R

Publikum

Vývojáři Data vědci

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Strojové učení je odvětví umělé inteligence, kde počítače mají schopnost učit se, aniž by byly explicitně naprogramovány. Hluboké učení je podpolí strojového učení, které využívá metody založené na učení reprezentací dat a struktur, jako jsou neuronové sítě. Python je programovací jazyk na vysoké úrovni známý svou jasnou syntaxí a čitelností kódu.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak implementovat modely hlubokého učení pro finance pomocí Python, když projdou vytvořením modelu předpovědi cen akcií s hlubokým učením.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Pochopte základní koncepty hlubokého učení Naučte se aplikace a použití hlubokého učení ve financích Použijte Python, Keras a TensorFlow k vytvoření modelů hlubokého učení pro finance Vytvořte si vlastní model předpovědi cen akcií pomocí Pythonu

Publikum

Vývojáři Data vědci

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Machine Learning je odvětví umělé inteligence, ve kterém mají počítače schopnost učit se bez výslovného programování. Deep Learning je podzemí Machine Learning, které se snaží imitovat činnost lidského mozku při rozhodování. Je vyškolen s daty za účelem automatického řešení problémů. Deep Learning poskytuje rozsáhlé příležitosti pro lékařský průmysl, který sedí na datovém zlatu.

V tomto instruktorově vedeném, živém tréninku se účastníci zúčastní řady diskuse, cvičení a analýzy případových studií, aby pochopili základy Deep Learning. Nejdůležitější Deep Learning nástroje a techniky budou hodnoceny a cvičení budou prováděny, aby se účastníci připravili na provádění vlastního hodnocení a implementace Deep Learning řešení v rámci jejich organizací.

Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Pochopte základní principy Deep Learning
• Naučte se Deep Learning techniky a jejich aplikace v průmyslu
• Zkoumá problémy v medicíně, které lze vyřešit pomocí Deep Learning technologií
• Vyhledejte Deep Learning případové studie v medicíně
• Formulovat strategii pro přijetí nejnovějších technologií v Deep Learning pro řešení problémů v medicíně

publikum

• manažeři
• Lékaři v vedoucích rolích

Formát kurzu

• Částečná přednáška, částečná diskuse, cvičení a těžká praxe

Poznámka

• Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.