Grafická Analýza pomocí Deep Learningu Počítačový Kurz

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé datové vědce, inženýry strojového učení, výzkumníky hlubokého učení a odborníky na počítačové vidění, kteří si chtějí rozšířit své znalosti a dovednosti v oblasti hlubokého učení. pro generování textu na obrázek.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte pokročilé architektury hlubokého učení a techniky pro generování textu na obrázek.
• Implementujte složité modely a optimalizace pro vysoce kvalitní syntézu obrazu.
• Optimalizujte výkon a škálovatelnost pro velké datové sady a složité modely.
• Vylaďte hyperparametry pro lepší výkon modelu a zobecnění.
• Integrujte Stable Diffusion s dalšími rámci a nástroji hlubokého učení

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.

Tento kurz byl vytvořen pro manažery, architekty řešení, inovační důstojníky, CTO, softwarové architekty a kohokoli, kdo má zájem o přehled aplikované umělé inteligence a nejbližší prognózu jejího vývoje.

Tento vedený instruktorem živý kurz (online nebo na místě) je určen začátečníkům, kteří chtějí naučit se základní pojmy pravděpodobnosti, statistiky, programování a strojového učení a uplatnit je v rozvoji umělé inteligence.

Koncepci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základní pojmy pravděpodobnosti a statistiky a uplatnit je v reálných scénářích.
• Napsat a porozumět programovacímu kódu procedurálního, funkcionálního a objektově-orientovaného charakteru.
• Implementovat techniky strojového učení jako je klasifikace, shlukování a neuronové sítě.
• Vytvářet řešení AI pomocí pravidelných motorů a expertních systémů pro řešení problémů.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na biology, kteří chtějí porozumět tomu, jak AlphaFold funguje, a používat modely AlphaFold jako průvodce ve svých experimentálních studiích.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní principy AlphaFold.
• Přečtěte si, jak funguje AlphaFold.
• Naučte se interpretovat AlphaFold předpovědi a výsledky.

Umělá neuronová síť je výpočetní datový model používaný při vývoji Artificial Intelligence (AI) systémů schopných vykonávat „inteligentní“ úkoly. Neural Networks se běžně používají v aplikacích Machine Learning (ML), které jsou samy jednou implementací AI. Deep Learning je podmnožinou ML.

Toto je 4denní kurz představující AI a její aplikaci. Po dokončení tohoto kurzu je možné mít další den na provedení projektu AI.

Toto je 4denní kurz seznamující s umělou inteligencí a její aplikací pomocí programovacího jazyka Python. Po dokončení tohoto kurzu je možné mít další den na provedení projektu AI.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na výzkumníky a vývojáře, kteří chtějí používat Chainer k budování a trénování neuronových sítí v Python a zároveň usnadňovat ladění kódu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí pro zahájení vývoje modelů neuronových sítí.
• Definujte a implementujte modely neuronových sítí pomocí srozumitelného zdrojového kódu.
• Provádějte příklady a upravujte stávající algoritmy, abyste optimalizovali tréninkové modely hlubokého učení a zároveň využili GPU pro vysoký výkon.

Tento instruktážní živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé vývojáře, datové vědce a odborníky na umělá rozumění, kteří chtějí využít TensorFlow Lite pro aplikace s hranicemi AI.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům TensorFlow Lite a jeho roli v hranicích AI.
• Vytvářet a optimalizovat AI modely pomocí TensorFlow Lite.
• Nasazovat modely TensorFlow Lite na různé zařízení s hranicemi.
• Používat nástroje a techniky pro převod a optimalizaci modelu.
• Implementovat praktické aplikace s hranicemi AI pomocí TensorFlow Lite.

Tato instruktážní, živá školení v České republice (online nebo na místě) jsou určena pro datové vědce, kteří chtějí zrychlit aplikace strojového učení v reálném čase a nasadit je ve velkém měřítku.

Do konce tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat sadu nástrojů OpenVINO.
• Zrychlit aplikaci počítačového vidění pomocí FPGA.
• Spustit různé vrstvy CNN na hardwaru FPGA.
• Škálovat aplikaci na více uzlech v rámci klastru Kubernetes.

Tento instruktážní živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen vývojářům nebo vědcům o datech, kteří chtějí využít Horovod k provádění distribuovaného trénování hloubkového učení a jeho škálování na více GPU běžících paralelně.

Do konce tohoto tréninku si účastníci osvojí:

• Nastavení nezbytného vývojového prostředí pro zahájení trénování modelů hloubkového učení.
• Instalaci a konfiguraci Horovodu pro trénování modelů pomocí TensorFlow, Keras, PyTorchu a Apache MXNetu.
• Škálování trénování hloubkového učení pomocí Horovodu pro běh na více GPU.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na technické osoby, které chtějí aplikovat model hlubokého učení na aplikace pro rozpoznávání obrázků.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Keras.
• Rychle vytvořte prototyp modelů hlubokého učení.
• Implementujte konvoluční síť.
• Implementujte rekurentní síť.
• Spusťte model hlubokého učení na CPU i GPU.

Tato instruktážní živá výuka (online nebo na místě) je určena vědcům zabývajícím se daty, inženýrům strojového učení a výzkumníkům v oblasti počítačového vidění, kteří chtějí využít model Stable Diffusion k tvorbě vysoce kvalitních obrázků pro různé případy použití.

Do konce této výuky účastníci budou schopni:

• Pochopit principy modelu Stable Diffusion a způsob, jakým funguje pro generování obrázků.
• Vytvářet a trénovat modely Stable Diffusion pro úlohy generování obrázků.
• Uplatnit model Stable Diffusion v různých scénářích generování obrázků, jako je inpainting, outpainting a převod obrázku na obrázek.
• Zlepšit výkon a stabilitu modelů Stable Diffusion.

Toto vedení instruktorem živé školení v České republice (online nebo prezenčně) je určeno inženýrům, kteří chtějí psát, nahrávat a spouštět modely strojového učení na velmi malých vestavěných zařízeních.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat TensorFlow Lite.
• Nahrát modely strojového učení na vestavěné zařízení, aby bylo schopno rozpoznávat řeč, klasifikovat obrázky atd.
• Přidat umělou inteligenci do hardwarových zařízení bez závislosti na síťové připojení.