Mastering Deeplearning4j Kurzusok

Deeplearning4j egy nyílt forráskódú, elosztott Deeplearning4j könyvtár Java és Scala . A Hadoop és a Spark rendszerbe integrált DL4J úgy lett kialakítva, hogy üzleti környezetben használható legyen elosztott GPU kban és CPU-kban.

Word 2Vec egy olyan módszer, amellyel a Tomas Mikolov által vezetett Go ogle kutatócsoportja által bevezetett szavak vektorképeit ábrázolja.

Közönség

Ez a kurzus olyan kutatókra, mérnökökre és fejlesztőkre irányul, akik a Deeplearning4J használatát szeretnék használni a Word 2Vec modellek létrehozásához.

Ez a kurzus magában foglalja az AI (emphasizing Machine Learning és Deep Learning) az iparban. Segít meghatározni, hogy melyik technológia (potenciálisan) használható több helyzetben egy autóban: az egyszerű automatizálástól, a képfelismeréstől az autonóm döntéshozatalig.

A mesterséges neurális hálózat egy számítástechnikai adatmodell, amelyet az „intelligens” feladatok elvégzésére alkalmas Artificial Intelligence (AI) rendszerek fejlesztésére használnak. Neural Networks gyakran használják a Machine Learning (ML) alkalmazásokban, amelyek maguk is az AI egyik megvalósítása. Deep Learning az ML részhalmaza.

A mesterséges neurális hálózat egy számítástechnikai adatmodell, amelyet az „intelligens” feladatok elvégzésére alkalmas Artificial Intelligence (AI) rendszerek fejlesztésére használnak. Neural Networks gyakran használják a Machine Learning (ML) alkalmazásokban, amelyek maguk is az AI egyik megvalósítása. Deep Learning az ML részhalmaza.

Caffe egy mély tanulási keretrendszer, melyet kifejezést, sebességet és modularitást szem előtt tartanak.

Ez a kurzus a Caffe alkalmazásának mélyreható tanulási keretrendszerét vizsgálja a képfelismeréshez MNIST példaként

Közönség

Ez a kurzus alkalmas a Deep Learning kutatók és mérnökök számára, akik érdeklődnek a Caffe keretrendszerének felhasználásáról.

A kurzus befejezése után a küldöttek:

• megértsék a Caffe szerkezetét és a telepítési mechanizmusokat
• telepítési / gyártási környezet / architektúra feladatokat és konfigurációt végez
• a kód minőségének értékelése, hibakeresés, monitorozás
• fejlett gyártást, például képzési modelleket, rétegeket és naplózást valósít meg

Ez a kurzus általános áttekintés a Deep Learning anélkül, hogy túlságosan mélyen belépnénk a konkrét módszerekbe. Alkalmas azok számára, akik el akarják kezdeni a Deep learning használatát, hogy növeljék az előrejelzés pontosságát.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű adattudósoknak és gépi tanulási mérnököknek szól, akik szeretnék javítani mélytanulási modelljeik teljesítményét.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az elosztott mély tanulás alapelveit.
• Telepítse és konfigurálja a DeepSpeed-et.
• Méretezheti a mély tanulási modelleket elosztott hardveren a DeepSpeed segítségével.
• Valósítsa meg és kísérletezzen a DeepSpeed funkciókkal az optimalizálás és a memória hatékonysága érdekében.

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A mélyreható tanulás a gépi tanulás almezője, amely olyan módszereket használ, amelyek tanulási adatok reprezentációján és struktúráin alapulnak, mint például a neurális hálózatok.

Bevezetés:

A mély tanulás a jövőbeni terméktervezés fő összetevőjévé válik, amely a mesterséges intelligenciát kívánja beépíteni modelljeik középpontjába. A következő 5-10 éven belül a mélytanulási fejlesztőeszközök, könyvtárak és nyelvek minden szoftverfejlesztési eszköztár standard összetevőjévé válnak. Eddig Google a Sales Force, a Facebook és az Amazon sikeresen alkalmazta a mély tanulási AI-t üzletük fellendítésére. Az alkalmazások az automatikus gépi fordítástól, a képelemzéstől, a videóelemzéstől, a mozgáselemzéstől, a célzott hirdetések generálásától és még sok mástól terjedtek.

Ez a kurzus azoknak a szervezeteknek szól, akik a Deep Learning-t termék- vagy szolgáltatásstratégiájuk nagyon fontos részeként szeretnék beépíteni. Az alábbiakban a mélytanulási kurzus vázlata látható, amelyet személyre szabhatunk a szervezet különböző szintű alkalmazottai/érdekelt felei számára.

Célközönség:

(Célközönségtől függően a tananyagot személyre szabjuk)

Vezetők

Általános áttekintés az AI-ról és annak a vállalati stratégiába való illeszkedéséről, a stratégiai tervezésről, a technológiai ütemtervekről és az erőforrás-elosztásról szóló áttörésekkel a maximális érték biztosítása érdekében.

Projektmenedzserek

Hogyan tervezzünk meg egy mesterséges intelligencia-projektet, beleértve az adatgyűjtést és -értékelést, az adattisztítást és -ellenőrzést, a koncepció bizonyítási modelljének kidolgozását, az üzleti folyamatokba való integrációt és a teljes szervezeten belüli szállítást.

Fejlesztők

Mélyreható műszaki képzések, amelyek középpontjában a neurális hálózatok és a mély tanulás, a kép- és videóelemzés (CNN), a hang- és szövegelemzés (NLP), valamint a mesterséges intelligencia bevezetése áll a meglévő alkalmazásokba.

Eladók

Általános áttekintés az MI-ről és arról, hogy hogyan tudja kielégíteni az ügyfelek igényeit, a különféle termékekre és szolgáltatásokra vonatkozó értékajánlatokat, valamint hogyan lehet eloszlatni a félelmeket és népszerűsíteni az AI előnyeit.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) üzleti elemzőknek, adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik mély tanulási modelleket szeretnének építeni és megvalósítani a bevételnövekedés felgyorsítása és az üzleti világ problémáinak megoldása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a gépi tanulás és a mély tanulás alapvető fogalmait.
• Szerezzen betekintést az üzleti élet és az ipar jövőjébe az ML és DL segítségével.
• Határozzon meg üzleti stratégiákat és megoldásokat mély tanulással.
• Ismerje meg, hogyan alkalmazhatja az adattudományt és a mély tanulást az üzleti problémák megoldásában.
• Építsen mély tanulási modelleket Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras stb. segítségével.

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A mély tanulás a gépi tanulás alterülete, amely az adatok reprezentációján és struktúráin, például neurális hálókon alapuló módszereket használ. R a pénzügyi iparban népszerű programozási nyelv. A pénzügyi alkalmazásokban használják, az alapkereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelési rendszerekig.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan valósítsák meg a mélyreható tanulási modelleket az R felhasználásával, miközben egy mély tanulási részvényárak előrejelzési modelljének létrehozásával lépnek át.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mély tanulás alapvető fogalmait
• Ismerje meg a mélyreható tanulás alkalmazásait és felhasználásait a pénzügyek területén
• Használja az R billentyűt mélyreható tanulási modellek létrehozásához a pénzügyekhez
• Készítsen saját mélyreható tanulási tőzsdei előrejelzési modellt R segítségével

Közönség

• Fejlesztők
• Adattudósok

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A mély tanulás a gépi tanulás alterülete, amely az adatok reprezentációján és struktúráin, például neurális hálókon alapuló módszereket használ. Python magas szintű programozási nyelv, amely tiszta szintaxisáról és kódolvashatóságáról híres.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan valósítsák meg a mélyreható tanulási modelleket a banki Python használatával, miközben elkészítik a mélyreható tanulási hitelkockázati modellt.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mély tanulás alapvető fogalmait
• Ismerje meg a mélyreható tanulás alkalmazásokat és felhasználásait a banki szolgáltatásokban
• Használja Python , Keras és TensorFlow létrehozásához mély tanulási modellek a banki
• Készítsen saját mélyreható hitelkockázati modellt a Python segítségével

Közönség

• Fejlesztők
• Adattudósok

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A mély tanulás a gépi tanulás alterülete, amely az adatok reprezentációján és struktúráin, például neurális hálókon alapuló módszereket használ. R a pénzügyi iparban népszerű programozási nyelv. A pénzügyi alkalmazásokban használják, az alapkereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelési rendszerekig.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan valósíthatók meg mélyreható tanulási modellek a bankok számára az R segítségével, miközben egy mélyreható tanulási hitelkockázati modellt készítenek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mély tanulás alapvető fogalmait
• Ismerje meg a mélyreható tanulás alkalmazásokat és felhasználásait a banki szolgáltatásokban
• Az R gombbal alapos tanulási modelleket hozhat létre a bankok számára
• Készítsen saját mélyreható tanulási hitelkockázati modellt R segítségével

Közönség

• Fejlesztők
• Adattudósok

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

A gépi tanulás a Mesterséges Intelligencia ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoztak volna A mély tanulás a gépi tanulás egyik részmezete, amely olyan tanulási adatokon és struktúrákon alapuló módszereket alkalmaz, mint a neurális hálózatok A Python egy magas szintű programozási nyelv, amely híres a világos szintaxisról és a kódok olvashatóságáról Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan hajtsanak végre mélytanulási modelleket a pénzügyek felhasználására a Python segítségével, miközben átmegyek egy mély tanulási részvényár-előrejelzési modell létrehozásán A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Értsd meg a mélytanulás alapfogalmait Megtanulják a mély tanulás alkalmazását és felhasználását a pénzügyekben A Python, a Keras és a TensorFlow segítségével mély tanulásmodelleket hozhat létre a finanszírozáshoz Építsen saját mélytanulási részvényár-előrejelzési modellt a Python használatával Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .

Machine Learning a mesterséges intelligencia ágazata, amelyben a számítógépek képesek megtanulni anélkül, hogy kifejezetten programozódnának. Deep Learning a Machine Learning aloldala, amely arra törekszik, hogy utánozza az emberi agy munkáját a döntések meghozatalában. Az adatokkal képzett, hogy automatikusan megoldást nyújtson a problémákra. Deep Learning nagyszabású lehetőségeket kínál az orvosi ipar számára, amely az aranybányán ül.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők részt vesznek a megbeszélések, gyakorlatok és esettanulmányi elemzések sorozatában, hogy megértsék az alapjait Deep Learning. A legfontosabb Deep Learning eszközöket és technikákat értékelni fogják, és gyakorlatokat végeznek, hogy felkészítsék a résztvevőket a szervezetükön belüli Deep Learning megoldások saját értékelésére és végrehajtására.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Az alapvető fontosságok megértése Deep Learning
• Tanulj meg Deep Learning technikákat és alkalmazásaikat az iparban
• Megvizsgálja az orvostudomány problémáit, amelyeket Deep Learning technológiával lehet megoldani
• Kutatás Deep Learning esettanulmányok orvostudományban
• Stratégia kidolgozása a legújabb technológiák elfogadására Deep Learning az orvostudomány problémáinak megoldására

közönség

• menedzserek
• Orvosi szakemberek vezetői szerepekben

A kurzus formázása

• Részes előadások, részes viták, gyakorlatok és nehéz gyakorlatok

Megjegyzések

• Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.