Deep Learning Neural Networks with Chainer Kurzusok

In this instructor-led, live training, we go over the principles of neural networks and use OpenNN to implement a sample application.

Format of the course

• Lecture and discussion coupled with hands-on exercises.

Ez a kurzus menedzserek, megoldástervezők, innovációs tisztek, technológiai igazgatók, szoftvertervezők és mindazok számára készült, akiket érdekel az alkalmazott mesterséges intelligencia áttekintése és a fejlődésének legközelebbi előrejelzése.

A képzés célja azoknak az embereknek a célja, akik meg szeretnék tanulni a neurális hálózatok és alkalmazásuk alapjait.

Ez a kurzus bemutatja a neurális hálózatok valós világban történő alkalmazását az R-projekt szoftver segítségével.

Ez a tanfolyam azoknak szól, akik gyakorlati alkalmazásokban szeretnék alkalmazni a Machine Learning .

Közönség

Ez a kurzus olyan tudósok és statisztikusok számára készült, akik ismerik a statisztikákat és tudják, hogyan programozzák az R-et (vagy Python vagy más választott nyelvet). A kurzus középpontjában az adatok / modellkészítés, a végrehajtás, a post hoc elemzés és a vizualizáció gyakorlati aspektusai állnak.

A cél az, hogy gyakorlati alkalmazásokat nyújtson a Machine Learning azoknak a résztvevőknek, akik érdeklődnek a módszerek alkalmazásából.

Az ágazatspecifikus példákat arra használják, hogy a képzés a közönség számára releváns legyen.

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.

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.

This course will give you knowledge in neural networks and generally in machine learning algorithm, deep learning (algorithms and applications).

This training is more focus on fundamentals, but will help you to choose the right technology : TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. The examples are made in TensorFlow.

Ez az oktató által irányított, élő kurzus bevezetést nyújt a mintafelismerés és a gépi tanulás területébe. A statisztika, a számítástechnika, a jelfeldolgozás, a számítógépes látás, az adatbányászat és a bioinformatika gyakorlati alkalmazásaira vonatkozik.

A tanfolyam interaktív, és rengeteg gyakorlati gyakorlatot, oktató visszajelzést, valamint a megszerzett tudás és készségek tesztelését tartalmazza.

Típus: Elméleti képzés olyan alkalmazásokkal, amelyeket a pedagógiai csoport szerint a Lasagne vagy Keras hallgatókkal előre meghatároztunk

Oktatási módszer: prezentáció, csereprogramok és esettanulmányok

A mesterséges intelligencia, miután sok tudományos területet felbomlott, számos gazdasági ágazat (ipar, orvostudomány, kommunikáció stb.) Forradalmát kezdte. Ennek ellenére a nagy médiában való bemutatása gyakran fantázia, nagyon messze attól, ami valójában a Machine Learning vagy a Deep Learning . Ez a képzés célja, hogy bemutassa a Deep Learning és annak különféle szakterületeit, és ezáltal a meglévő főbb hálózati architektúrákat a már meglévő számítógépes eszközök elsajátításával (ideértve a szoftveres programozási alapot is). ma. Ha a matematikai alapokat visszahívják a tanfolyam során, akkor a nagyobb kényelem érdekében a BAC + 2 típusú matematikai szint ajánlott. Teljesen lehetséges, hogy kihagyja a matematikai tengelyt, hogy csak "rendszer" látást tartson fenn, de ez a megközelítés nagyban korlátozza a tárgy megértését.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják, hogyan használják ki a TPU processzorok újításait saját AI-alkalmazásaik teljesítményének maximalizálása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tanítson különféle típusú neurális hálózatokat nagy mennyiségű adatra.
• A TPU-k segítségével akár két nagyságrenddel is felgyorsíthatja a következtetési folyamatot.
• Használja a TPU-kat olyan intenzív alkalmazások feldolgozásához, mint a képkeresés, felhőkép és fényképek.

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is a scalable deep learning platform developed by Baidu.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use PaddlePaddle to enable deep learning in their product and service applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up and configure PaddlePaddle
• Set up a Convolutional Neural Network (CNN) for image recognition and object detection
• Set up a Recurrent Neural Network (RNN) for sentiment analysis
• Set up deep learning on recommendation systems to help users find answers
• Predict click-through rates (CTR), classify large-scale image sets, perform optical character recognition(OCR), rank searches, detect computer viruses, and implement a recommendation system.

Audience

• Developers
• Data scientists

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell használni a Matlab-ot egy konvolúciós neurális hálózat megtervezéséhez, felépítéséhez és megjelenítéséhez képfelismerés céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Készítsen egy mély tanulási modellt
• Automatizálja az adatok címkézését
• Bízza modellek Caffe és TensorFlow - Keras
• Adatok továbbítása több GPU , a felhő vagy a fürtök használatával

Közönség

• Fejlesztők
• mérnökök
• Domain szakértők

A tantárgy formátuma

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