Głębové Učení s Potímkami pomocí Pythonu Počítačový Kurz

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.

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.

Tento instruktážní živý školení v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé datové vědce a statistiky, kteří chtějí efektivně připravovat data, stavět modely a aplikovat techniky strojového učení ve svých profesních oblastech.

Konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopení a implementace různých Machine Learning algoritmů.
• Příprava dat a modelů pro aplikace strojového učení.
• Provádění po-hoc analýz a efektivní vizualizace výsledků.
• Aplikovat techniky strojového učení na skutečné, odvětví-specifické scénáře.

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.

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 instruktorováné živé školení v České republice (online nebo na místě) poskytuje úvod do oblasti rozpoznávání vzorů a strojového učení. Dotýká se praktických aplikací ve statistice, informatice, zpracování signálů, počítačové vize, datovém miningu a bioinformatice.

Koncepci školení budou účastníci schopni:

• Použít klíčové statistické metody k rozpoznávání vzorů.
• Využít klíčové modely jako jsou neuronové sítě a jádrové metody pro analýzu dat.
• Implementovat pokročilé techniky pro řešení komplexních problémů.
• Zlepšit přesnost predikce kombinací různých modelů.

Tento instruktorův kurz v reálném čase v České republice (online nebo na místě) je určen pro pokročilé inženýry strojového učení a AI výzkumníky, kteří chtějí použít RLHF ke kalibrování velkých AI modelů s cílem dosáhnout lepšího výkonu, bezpečnosti a shody.

Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit teoretické základy RLHF a proč jsou důležité ve moderním vývoji AI.
• Implementovat odměnové modely na základě lidské zpětné vazby, které řídí procesy reforčního učení.
• Kalibrovat velké jazykové modely pomocí technik RLHF tak, aby výstupy odpovídaly lidem předkládaným preferencím.
• Použít nejlepší praktiky pro škálování pracovních postupů RLHF pro produkční AI systémy.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce, kteří chtějí získat komplexní porozumění a praktické dovednosti v Large Language Models (LLMs) i Reinforcement Learning (RL).

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit komponenty a funkce modelů transformátorů.
• Optimalizujte a vylaďte LLM pro konkrétní úlohy a aplikace.
• Pochopte základní principy a metodiky posilovacího učení.
• Zjistěte, jak mohou techniky učení posilování zlepšit výkon LLM.

V tomto vedeném živě tréninku se účastníci naučí používat Matlab k návrhu, sestavení a vizualizaci konvoluční neuronové sítě pro rozpoznávání obrazů.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Sestavit model hlubokého učení
• Automatizovat označování dat
• Pracovat s modelem z Caffe a TensorFlow-Keras
• Trenovat data pomocí více GPU, cloudu nebo clusterů

Cílová skupina

• Vývojáři
• Inženýři
• Experté na danou doménu

Formát kurzu

• Část přednášky, část diskuse, cvičení a mnoho praktické praxe

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí jít nad rámec tradičních přístupů strojového učení a naučit počítačový program zjišťovat věci (řešit problémy) bez použití označených dat a velké datové sady.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a aplikujte knihovny a programovací jazyk potřebný k implementaci Reinforcement Learning.
• Vytvořte softwarového agenta, který je schopen se učit prostřednictvím zpětné vazby namísto učení pod dohledem.
• Naprogramujte agenta k řešení problémů, kde je rozhodování sekvenční a konečné.
• Aplikujte znalosti na návrh softwaru, který se může učit podobným způsobem, jakým se učí lidé.

Tento instruktážní živý kurz na místě nebo online je určen pro pokročilé odborníky, kteří chtějí zprofoundnit své znalosti o reforčním učení a jeho praktických aplikacích v rozvoji umělé inteligence pomocí Google Colab.

Koncepce tohoto kurzu umožní účastníkům:

• Pochopit základní koncepty algoritmů reforčního učení.
• Implementovat modely reforčního učení pomocí TensorFlow a OpenAI Gym.
• Vytvořit inteligentní agenty, které se učí metodou zkoušek a omylů.
• Optimalizovat výkon agentů pomocí pokročilých technik jako je Q-learning a hluboká síť Q (DQN).
• Trénovat agenty v umělém prostředí pomocí OpenAI Gym.
• Nasazovat modely reforčního učení pro skutečné aplikace.