Deep Learning Školení v Brno

Tento instruktážní živý kurz v Brno (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.

Tuto vedenou instruktorem, živou školení v Brno (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří se chtějí specializovat na špičkové techniky hlubokého učení pro NLU.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte klíčové rozdíly mezi modely NLU a NLP.
• Aplikujte pokročilé techniky hlubokého učení na úkoly NLU.
• Prozkoumejte hluboké architektury, jako jsou transformátory a mechanismy pozornosti.
• Využijte budoucí trendy v NLU pro vytváření sofistikovaných systémů umělé inteligence.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí prozkoumat nejmodernější techniky XAI pro modely hlubokého učení se zaměřením na vytváření interpretovatelných systémů umělé inteligence.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět výzvám vysvětlitelnosti v hlubokém učení.
• Implementujte pokročilé techniky XAI pro neuronové sítě.
• Interpretujte rozhodnutí učiněná pomocí modelů hlubokého učení.
• Vyhodnoťte kompromisy mezi výkonem a transparentností.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (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

Tento instruktážní, živý kurz v Brno (online nebo na místě) je určen pro pokročilé odborníky, kteří chtějí využít techniky umělé inteligence ke revoluci procesů objevování a vyvíjení léků.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět roli umělé inteligence v objevování a vyvíjení léků.
• Používat techniky strojového učení k predikci molekulárních vlastností a interakcí.
• Využívat modely hlubokého učení pro virtuální screening a optimalizaci vedoucích látek.
• Integrace AI-založených přístupů do procesu klinických zkoušek.

Toto živě vedené tréninkové setkání v Brno (online nebo na místě) je určeno biologům, kteří si přejí pochopit principy fungování AlphaFoldu a využívat modely AlphaFoldu jako vodítka ve svých experimentálních studiích.

Na konci tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• pochopit základní principy AlphaFoldu
• poznat, jak AlphaFold funguje
• interpretovat předpovědi a výsledky AlphaFoldu

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé datové vědce a inženýry strojového učení, kteří chtějí zlepšit výkon svých modelů hlubokého učení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit principy distribuovaného hlubokého učení.
• Nainstalujte a nakonfigurujte DeepSpeed.
• Škálujte modely hlubokého učení na distribuovaném hardwaru pomocí DeepSpeed.
• Implementujte a experimentujte s funkcemi DeepSpeed pro optimalizaci a efektivitu paměti.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé vývojáře, kteří chtějí používat velké jazykové modely pro různé úkoly v přirozeném jazyce.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte vývojové prostředí, které zahrnuje populární LLM.
• Vytvořte základní LLM a dolaďte jej na vlastní datové sadě.
• Používejte LLM pro různé úkoly v přirozeném jazyce, jako je sumarizace textu, odpovídání na otázky, generování textu a další.
• Ladění a vyhodnocování LLM pomocí nástrojů jako TensorBoard, PyTorch Lightning a Hugging Face Datasets.

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.

V tomto instruktorem vedeném živém školení na Brno se účastníci naučí nejrelevantnější a nejoblíbenější strojové učení v Pythonu, zatímco budou budovat řadu ukázkových aplikací obsahujících obrázky, hudbu, text a finanční data.

Konec tohoto školení se účastníci budou schopni:

• Implementovat algoritmy a techniky strojového učení pro řešení složitých problémů.
• Používat hluboké učení a poloznačované učení v aplikacích zahrnujících obrázky, hudbu, text a finanční data.
• Vyčerpat potenciál Pythonových algoritmů do plna.
• Používat knihovny a balíčky jako NumPy a Theano.

Předmět Praktické AI od základů v Pythonu vybavuje programátory a datové analytici základními technikami pro budování řešení strojového učení od úplných začátků pomocí jazyka Python. Zahrnuje klíčové principy učení se s učitelem, jako je klasifikace a regrese, učení se bez učitele, včetně shlukování a detekce anomálií, a pokročilé architektury neuronových sítí. Prozkoumává prověřené metody práce se systémem scikit-learn, Apache Spark MLlib a Jupyter notebooky pro praktický vývoj AI. Pomáhá profesionálům implementovat praktické modely strojového učení, vyhodnocovat omezení algoritmů a dokončovat projektové úlohy pro řešení reálných problémů.

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.

Prozkoumání základních principů umělé inteligence odhaluje, jak inteligentní technologie mění digitální strategii, automatizaci a rozhodování v rámci podnikových operací. Text se zaměřuje na klíčové koncepty, které zahrnují historii AI, rámce pro řešení problémů, reprezentaci znalostí, úvahy při nejistotě a paradigmata strojového učení, spolu s aspekty komunikace, vnímání a autonomního jednání. Pomáhá executivei a architektům vyhodnotit příležitosti přeměny poháněné AI, posoudit vznikající technologické trendy a integrovat praktická inteligentní řešení pro zrychlení business agility.

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.

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.

Tento instruktorováné živé školení v Brno (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.

Toto instruktorem vedené tréninkové kurzy v Brno (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.

V této školení vedeném lektorem se účastníci naučí, jak používat Matlab k návrhu, tvorbě a vizualizaci konvoluční neuronové sítě pro rozpoznávání obrazů.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvořit model hlubokého učení
• Automatizovat štítkování dat
• Pracovat s modely z Caffe a TensorFlow-Keras
• Vytrénovat data pomocí více GPU, cloudu nebo clusterů

Cílová skupina

• Vývojáři
• Inženýři
• Experti v dané oblasti

Formát kurzu

• Část přednáška, část diskuze, cvičení a intenzivní praktická nácvik

Toto vedené školení (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře a analytiky dat, kteří se chtějí učit používat TensorFlow 2.x k vytváření prediktorů, klasifikátorů, generativních modelů, neuronových sítí atd.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Instalovat a konfigurovat TensorFlow 2.x.
• Pochopit výhody TensorFlow 2.x oproti předchozím verzím.
• Vytvářet modely hlubokého učení.
• Implementovat pokročilý klasifikátor obrazů.
• Nasazovat modely hlubokého učení do cloudu, mobilních zařízení a systémů IoT (Internet věcí).

Tento kurz začíná představením konceptuálních znalostí v oblasti neuronových sítí a obecně o algoritmech strojového učení, hlubokého učení (algoritmy a aplikace).

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

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

Třetí část (40 %) školení bude rozsáhle založena na TensorFlow - API Googleovy open-source knihovny pro hluboké učení. Příklady a praktické cvičení budou všechny vytvořeny pomocí TensorFlow.

Cílová skupina

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

Po absolvování tohoto kurzu se účastníci budou schopni:

• mít dobré porozumění hlubokým neuronovým sítím (DNN), CNN a RNN
• pochopit strukturu a mechanismy nasazení TensorFlowu
• být schopni provádět instalaci, konfiguraci a úkoly týkající se výrobního prostředí a architektury
• být schopni posuzovat kvalitu kódu, provádět ladění a monitorování
• být schopni implementovat pokročilé produkční úkoly jako trénování modelů, vytváření grafů a záznamy do logu