Matlab pro hluboké učení Počítačový Kurz

Tento kurz se zabývá umělou inteligencí, konkrétně strojovým učením a hlubokým učením, v rámci automobilového průmyslu. Pomáhá určit, jaké technologie lze potenciálně využít v různých situacích v automobilech – od jednoduché automatizace a rozpoznávání obrazu až po autonomní rozhodování.

Pochopení základů umělé inteligence odhaluje, jak tato chytrá technologie transformuje digitální strategii, automatizaci a rozhodovací procesy v podnikovém prostředí. Kurz se zaměřuje na klíčové koncepty jako historie AI, metody řešení problémů, reprezentace znalostí, uvažování za nejistoty a paradigmata strojového učení; dále také na schopnosti komunikace, vnímání a autonomního jednání. Poskytuje vedoucím pracovníkům a architektům nástroje k posouzení příležitostí spojených s transformací pomocí AI, identifikaci nových technologických trendů a implementaci praktických inteligentních řešení pro zvýšení obchodní agility.

Toto školení vedené instruktorem v České republice (online či na místě) je určeno biologům, kteří chtějí porozumět principům fungování AlphaFoldu a používat jeho modely při svých výzkumech.

Na konci kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základní principy AlphaFoldu.
• Porozumět mechanismům, na nichž systém pracuje.
• Umět interpretovat predikce a výsledky generované AlphaFoldem.

Umělá neuronová síť je výpočetní datový model využívaný při tvorbě systémů umělé inteligence (AI), které dokážou plnit „inteligentní“ úkoly. Neuronové sítě se běžně používají ve strojovém učení (ML), jež samo o sobě představuje jednu z forem umělé inteligence. Hluboké učení je pak podoblastí strojového učení.

Tento kurz Aplikovaná umělá inteligence od nuly v Pythonu vybaví programátory a datové analytiky základními technikami pro tvorbu řešení v oblasti strojového učení od samotného začátku s využitím jazyka Python. Probírá se v něm nejdůležitější principy supervizovaného učení – tedy klasifikace a regrese, dále nesupervizované učení zahrnující shlukování a detekci anomálií, jakož i pokročilé architektury neuronových sítí. Kurz rovněž představuje osvědčené postupy práce se nástroji typu scikit-learn, knihovnou Apache Spark MLlib a notebooky Jupyter pro praktický rozvoj aplikací umělé inteligence. Pomůže profesionálům realizovat skutečně funkční modely strojového učení, posoudit jejich limity a úspěšně dokončit projekty zaměřené na řešení reálných problémů.

Toto živé školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno profesionálům na pokročilé úrovni, kteří si chtějí prohloubit znalosti v oblasti počítačového vidění a seznámit se s možnostmi TensorFlow při tvorbě sofistikovaných modelů za pomoci Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvářet a trénovat konvoluční neurální sítě (CNN) pomocí TensorFlow.
• Využívat Google Colab k škálovatelnému a efektivnímu vývoji modelů v cloudovém prostředí.
• Aplikovat techniky předzpracování obrazu při řešení úloh počítačového vidění.
• Nasazovat modely počítačového vidění do reálných aplikací.
• Využívat přenosové učení ke zvýšení výkonnosti modelů CNN.
• Vizualizovat a interpretovat výsledky modelů určených k klasifikaci obrazu.

Toto živé školení pod vedením instruktora v České republice (online či na místě) poskytuje úvod do oblasti rozpoznávání vzorů a strojového učení. Zaměřuje se rovněž na praktické aplikace v statistice, informatice, zpracování signálů, počítačovém vidění, dolování dat a bioinformatice.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Používat základní statistické metody v kontextu rozpoznávání vzorů.
• Využívat důležité modely, jako jsou neuronové sítě a metody založené na jádrech k analýze dat.
• Aplikovat pokročilé techniky při řešení složitých úloh.
• Zvyšovat přesnost predikcí kombinací různých modelů.

Toto živé školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro datové vědce a vývojáře středně pokročilé úrovně, kteří chtějí porozumět a uplatňovat techniky hlubokého učení v prostředí Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a ovládat prostředí Google Colab pro projekty v oblasti hlubokého učení.
• Porozumět základům neuronových sítí.
• Vytvářet modely hlubokého učení pomocí knihovny TensorFlow.
• Trénovat a vyhodnocovat modely hlubokého učení.
• Využívat pokročilé funkce knihovny TensorFlow při práci s hlubokým učením.

Hluboké učení s posilováním (Deep Reinforcement Learning, DRL) spojuje principy posilovacího učení s architekturami hlubokého učení, díky čemuž mohou umělé agenty rozhodovat na základě interakce se svým prostředím. Tato metoda stojí za mnoha moderními pokroky v oblasti umělé inteligence – například samořiditelnými vozidly, řízením robotů, algoritmickým obchodováním a adaptivními systémy doporučování. DRL umožňuje agentům učit se strategie, optimalizovat své postupy a činit autonomní rozhodnutí prostřednictvím pokusů a chyb s využitím odměnového učení.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno vývojářům a datovým analytikům středně pokročilé úrovně, kteří chtějí pochopit techniky hlubokého učení s posilováním a využít je k tvorbě inteligentních agentů schopných samostatného rozhodování v složitém prostředí.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit teoretické základy a matematické principy posilovacího učení.
• Implementovat klíčové algoritmy RL, včetně Q-Learningu, gradientů politiky a metod typu Actor-Critic.
• Vytvářet a trénovat agenty využívající hluboké učení s posilováním pomocí nástrojů TensorFlow nebo PyTorch.
• Aplikovat metody DRL na reálné situace, jako jsou hry, robotika či optimalizace rozhodování.
• Diagnostikovat problémy, vizualizovat výsledky a optimalizovat výkon tréninku s využitím moderních nástrojů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze pod vedením instruktora.
• Praktické cvičení a realizace konkrétních projektů.
• Demonstrace kódování v reálném čase a projekty z praxe.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat upravenou verzi tohoto kurzu – například s využitím PyTorch namísto TensorFlow –, kontaktujte nás a domluvme se na podrobnostech.

Toto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno vývojářům, datovým analytikům a odborníkům na umělou inteligenci na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí využít TensorFlow Lite pro realizaci projektů v oblasti Edge AI.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy fungování TensorFlow Lite a jeho roli při vývoji Edge AI modelů.
• Vytvářet a optimalizovat modely umělé inteligence pomocí TensorFlow Lite.
• Nasazovat modely TensorFlow Lite na různá okrajová zařízení.
• Využívat nástroje a postupy pro konverzi a optimalizaci modelů.
• Implementovat praktické aplikace v oblasti Edge AI s využitím TensorFlow Lite.

Toto školení pod vedením instruktora v <lok> (online či prezenčně) je určeno datovým vědcům, kteří chtějí využít TensorFlow k analýze dat s potenciálními projevy podvodů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvořit model na detekci podvodů v Pythonu a s využitím TensorFlow.
• Sestavit lineární regresní modely určené k predikci podvodů.
• Navrhnout kompletní aplikaci založenou na umělé inteligenci pro analýzu dat o podvodech.

Toto školení pod vedením lektora České republice (online nebo prezenčně) je určeno vývojářům a datovým analytikům, kteří chtějí využít TensorFlow 2.x k tvorbě prediktorů, klasifikátorů, generativních modelů a neuronových sítí.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nastavit TensorFlow 2.x.
• Pochopit výhody TensorFlow 2.x oproti předchozím verzím.
• Vytvářet modely hlubokého učení.
• Implementovat sofistikovaný klasifikátor obrazů.
• Nasadit model hlubokého učení do cloudu, na mobilní zařízení i do IoT systémů.

Tento kurz vás nejprve seznamí s teoretickými základy neuronových sítí a obecně i strojového učení, včetně algoritmů hlubokého učení a jejich praktického využití.

První část (40 %) kurzu se zaměřuje na teoretické základy, které vám pomohou vybrat vhodnou technologii – například TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive nebo Keras.

Ve druhé části (20 %) kurzu se představí knihovna Theano určená pro Python, jež výrazně usnadňuje tvorbu modelů hlubokého učení.

Třetí část (40 %) kurzu se intenzivně věnuje práci s nástrojem TensorFlow – open-source softwarovou knihovnou od Googlu určenou k hlubokému učení. Všechny příklady a praktické cvičení budou realizovány právě v tomto prostředí.

Cílová skupina

Kurz je určen zejména inženýrům, kteří chtějí využít TensorFlow při realizaci svých projektů v oblasti hlubokého učení.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• lépe porozumět hlubokým neuronovým sítím, konvolučním a rekurentním sítím
• pochopit architekturu a mechanismy nasazení nástroje TensorFlow
• provádět instalaci, konfiguraci a nastavení vývojového prostředí
• vyhodnocovat kvalitu kódu, ladit ho a monitorovat jeho chování
• implementovat pokročilé postupy včetně trénování modelů, tvorby grafů a jejich protokolování

Tento výcvik pod vedením lektora v reálném čase v České republice (online nebo na místě) je určen pokročilým odborníkům, kteří chtějí prozkoumat špičkové techniky XAI pro modely hlubokého učení se zaměřením na tvorbu srozumitelných systémů AI.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit obtíže spojené s vysvětlitelností v hlubokém učení.
• Aplikovat pokročilé techniky XAI na neuronové sítě.
• Interpretovat rozhodnutí přijímaná modely hlubokého učení.
• Vyhodnotit kompromisy mezi výkonem a transparentností.