Úvod do používání Neural Networks 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.

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.

Hluboké posílené učení (DRL) kombinuje principy posíleného učení s architekturami hlubokého učení, aby umožnilo agentům rozhodovat se prostřednictvím interakce se svými prostředími. Je základem mnoha moderních pokročilých AI technologií, jako jsou samohaňující se vozidla, robotické systémy, algoritmické obchodování a adaptivní doporučovací systémy. DRL umožňuje umělému agentovi učit se strategie, optimalizovat politiky a rozhodovat autonomně na základě pokusů a omylů pomocí učení na základě odměn.

Toto vedení instruktorem živé školení (online nebo přítomné) je určené středně pokročilým programátorům a datovým analytikům, kteří chtějí naučit a aplikovat techniky hlubokého posíleného učení pro vytváření inteligentních agentů schopných autonomního rozhodování v komplexních prostředích.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit teoretické základy a matematické principy posíleného učení.
• Implementovat klíčové algoritmy RL, včetně Q-Learningu, Policy Gradients a Actor-Critic metod.
• Vytvářet a trénovat agenty hlubokého posíleného učení pomocí TensorFlow nebo PyTorch.
• Aplikovat DRL na reálné případy, jako jsou hry, robotika a optimalizace rozhodování.
• Řešit problémy, vizualizovat a optimalizovat výkon trénování pomocí moderních nástrojů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a vedená diskuse.
• Příklady s praktickou implementací.
• Demonstrace živého kódu a aplikace na základě projektů.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud požadujete přizpůsobenou verzi tohoto kurzu (např. s použitím PyTorch namísto TensorFlow), kontaktujte nás pro vyjednání.

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 školení ve třídě bude obsahovat prezentace a počítačové příklady a cvičení případových studií, které lze provést s relevantními neuronovými a hlubokými síťovými knihovnami.

Tento kurz je úvod do používání neuronových sítí v reálných problémech pomocí softwaru R-project.

V tomto vedeném instruktorem živém tréninku v České republice se účastníci naučí, jak si využít inovace v procesorech TPU pro maximalizaci výkonu svých vlastních aplikací umělé inteligence.

Do konce tréninku budou účastníci schopni:

• Trénovat různé typy neuronových sítí na větším množství dat.
• Používat TPU pro zrychlení procesu inferencí až o dva řády.
• Využívat TPU pro zpracování náročných aplikací jako je hledání obrázků, cloudové vidění a fotografie.

Tento kurz začíná konceptuálními znalostmi v oblasti neuronových sítí a obecně algoritmů strojového učení, hlubokého učení (algoritmy a aplikace).

První část kurzu (40%) se soustředí na základy, ale pomůže vám vybrat správnou technologii: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras atd.

Druhá část kurzu (20%) představuje Theano - knihovnu Pythonu, která usnadňuje psaní modelů hlubokého učení.

Třetí část kurzu (40%) bude značně založena na TensorFlow - druhé generaci API Google's open source software knihovny pro hluboké učení. Všechny příklady a praktické cvičení budou vytvořeny pomocí TensorFlow.

Účastníci

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

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• mít dobrou znalost hlubokých neuronových sítí (DNN), CNN a RNN

• porozumět struktuře TensorFlowu a mechanismům nasazení

• provádět úkoly instalace / produkčního prostředí / architektury a konfigurace

• hodnotit kvalitu kódu, provádět ladění, monitorování

• používat pokročilé produkční úkoly jako trénování modelů, sestavování grafů a protokolování