Matlab pro hluboké učení 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

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.

Caffe je rámec pro hluboké učení navržený s výrazivostí, rychlostí a modularitou na mysli.

Tento kurz se zabývá použitím Caffee jako rámce pro hluboké učení pro rozpoznávání obrázků pomocí MNIST jako příkladu

Cílová skupina

Tento kurz je určený odborníkům na hluboké učení a inženýrům, kteří se zajímají o využití Caffee jako rámce.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• porozumět struktuře a mechanismům nasazení Caffee
• provádět úkoly související s instalací, produkčním prostředím/architekturou a konfigurací
• posuzovat kvalitu kódu, provádět ladění a monitorování
• implementovat pokročilé produkční úlohy jako trénink modelů, implementace vrstev a logování

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.

Computer Network ToolKit (CNTK) je Microsoft vysoce účinný RNN tréninkový systém strojového učení pro řeč, text a obrázky s otevřeným zdrojovým kódem, vícestrojový, vícenásobnýGPU.

Publikum

Tento kurz je zaměřen na inženýry a architekty, kteří chtějí využít CNTK ve svých projektech.

Cílová skupina

Tento kurz je určený pro výzkumníky a inženýry v oblasti hlubokého učení, kteří se zajímají o použití dostupných nástrojů (zejména open source) pro analýzu počítačových obrázků.

Tento kurz poskytuje praktické příklady.

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.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí urychlit aplikace strojového učení v reálném čase a nasadit je ve velkém měřítku.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte sadu nástrojů OpenVINO.
• Urychlete aplikaci počítačového vidění pomocí FPGA.
• Proveďte různé vrstvy CNN na FPGA.
• Škálujte aplikaci napříč více uzly v clusteru Kubernetes.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře nebo datové vědce, kteří chtějí použít Horovod k provádění distribuovaných školení hlubokého učení a rozšířit je tak, aby probíhaly paralelně v několika GPU .

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí, abyste mohli zahájit školení hlubokého učení.
• Nainstalujte a nakonfigurujte Horovod pro trénování modelů s TensorFlow, Keras, PyTorch a Apache MXNet.
• Škálujte trénink hlubokého učení pomocí Horovod tak, aby běžel na více GPUs.

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.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, inženýry strojového učení a výzkumníky počítačového vidění, kteří chtějí využít Stable Diffusion k vytvoření vysoce kvalitních obrázků pro různé případy použití.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte principy Stable Diffusion a jak to funguje pro generování obrázků.
• Vytvářejte a trénujte Stable Diffusion modely pro úlohy generování obrázků.
• Aplikujte Stable Diffusion na různé scénáře generování obrázků, jako je malování, překreslování a překlad z obrázku na obrázek.
• Optimalizujte výkon a stabilitu Stable Diffusion modelů.

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.

TensorFlow je druhá generace API Googleovy otevřené softwarové knihovny pro hluboké učení. Tento systém je navržen tak, aby usnadňoval výzkum strojového učení a umožňoval rychlou a snadnou přechodovou fázi od prototypu výzkumu k produkčnímu systému.

Cílová skupina

Tento kurz je určen inženýrům, kteří chtějí TensorFlow použít ve svých projektech hlubokého učení.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• porozumět struktuře a mechanismům nasazení TensorFlow
• provádět úkoly týkající se instalace, produkčního prostředí, architektury a konfigurace
• hodnotit kvalitu kódu, provádět ladění a monitorování
• implementovat pokročilé produkční činnosti jako trénink modelů, vytváření grafů a záznamy

Tento kurz zkoumá s konkrétními příklady použití Tensor Flow pro účely rozpoznávání obrazu

Cílová skupina

Tento kurz je určen inženýrům, kteří chtějí TensorFlow využít pro účely rozpoznávání obrazů.

Po absolvování tohoto kurzu budou delegates schopni:

• pochopit strukturu a mechanismy nasazení TensorFlow
• provádět úkoly související s instalací, produkčním prostředím, architekturou a konfigurací
• hodnotit kvalitu kódu, provádět ladění a monitorování
• implementovat pokročilé produkční úlohy jako je trénink modelů, vytváření grafů a logování

TensorFlow™ je open source softwareová knihovna pro numerický výpočet pomocí grafů toku dat.

SyntaxNet je framework pro zpracování přirozeného jazyka (NLP) na bázi neuronových sítí pro TensorFlow.

Word2Vec se používá k učení vektorových reprezentací slov, kterým se říká „word embeddings“. Word2vec je obzvláště výpočetně efektivní prediktivní model pro učení word embeddings z nezpracovaného textu. Existují dvě verze: Continuous Bag-of-Words model (CBOW) a Skip-Gram model (kapitola 3.1 a 3.2 v Mikolov et al.).

Použitím SyntaxNet a Word2Vec mohou uživatelé generovat Learned Embedding modely z přirozeného jazyka.

Cílová skupina

Tento kurz je určený vývojářům a inženýrům, kteří plánují pracovat s modely SyntaxNet a Word2Vec ve svých grafách TensorFlow.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• porozumět struktuře a mechanismům nasazení TensorFlow
• provádět úkoly týkající se instalace, produkčního prostředí, architektury a konfigurace
• posoudit kvalitu kódu, provádět ladění a monitorování
• implementovat pokročilé produkční úkoly jako trénování modelů, vložení termínů, stavby grafů a záznamy