Pokročilé strojové učení s Pythonem 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.

Toto je 4denní kurz představující AI a její aplikaci. 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.

Tuto vedenou instruktorem, živou školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé odborníky, kteří si přejí hloubkověji pochopit počítačové vidění a využít možnosti TensorFlow pro vyvíjení sofistikovaných vizuálních modelů s využitím Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářet a trénovat konvoluční neuronové sítě (CNN) pomocí TensorFlow.
• Využívat Google Colab pro škálovatelný a efektivní vývoj modelů na cloudu.
• Implementovat techniky předzpracování obrázků pro úlohy počítačového vidění.
• Nasazovat modely počítačového vidění do reálných aplikací.
• Používat transfer learning k zlepšení výkonu CNN modelů.
• Vizualizovat a interpretovat výsledky modelů klasifikace obrázků.

Tento instruktorově prováděný živý výcvik (na místě nebo online) je určen pro středně pokročilé datové vědce a programátory, kteří chtějí porozumět a aplikovat hlubokou školení pomocí prostředí Google Colab.

Koncepci tohoto výcviku budou účastníci schopni:

• nastavit a orientovat se v Google Colab pro projekty s hlubokým učením.
• porozumět základům neuronových sítí.
• implementovat modely hlubokého školení pomocí TensorFlow.
• trénovat a hodnocení modelů s hlubokým učením.
• využívání pokročilých funkcí TensorFlow pro hluboké učení.

V tomto vedeném školení vedoucího, účastníci se naučí používat Python knihovny pro NLP, zatímco budou vytvářet aplikaci, která zpracovává sadu obrázků a generuje popisky.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrh a kódování DL pro NLP pomocí Python knihoven.
• Vytvoření Python kódu, který čte velkou sbírku obrázků a generuje klíčová slova.
• Vytvoření Python kódu, který generuje popisky ze zjištěných klíčových slov.

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.

Tento instruktorem vedený živý školicí kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro datové vědce, kteří chtějí urychlit aplikace strojového učení v reálném čase a nasadit je ve velkém měřítku.

Do konce tohoto školení účastníci budou schopni:

• Instalovat nástroj OpenVINO.
• Zrychlit aplikaci počítačového vidění pomocí FPGA.
• Spouštět různé vrstvy CNN na hardwaru FPGA.
• Škálovat aplikaci na více uzlech v rámci klastru Kubernetes.

Toto instruktorem vedené tréninkové kurzy v České republice (online nebo na místě) je určeno datovým vedcům, kteří chtějí TensorFlow použít pro analýzu potenciálních dat o podvodech.

Na konci tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Vytvořit model detekce podvodů v Pythonu a TensorFlow.
• Sestavit lineární regrese a lineární regresní modely pro předpověď podvodů.
• Vyvinout aplikaci AI od A do Z pro analýzu dat o podvodech.

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.