Mintafelismerés Képzés

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.

Ez a kurzus felügyelők, megoldás-tervezők, innovációs igazgatók, CTO-k, szoftvertervezők és bárki érdeklődésére készült, aki átfogó áttekintést szeretne kapni az alkalmazott mesterséges intelligencia-ról és annak legközelebbi fejlődési előrejelzéseiről.

Ez az instruktor vezetésű élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű résztvevőkre vonatkozik, akik alapvető valószínűségszámítási, statisztikai, programozási és gépi tanulási fogalmakat szeretnék megtanulni, és ezeket az AI fejlesztéshez szeretnék alkalmazni.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• A valószínűségszámítás és statisztika alapvető fogalmait megérteni, és ezeket alkalmazni a valós életben.
• Eljárásos, függvényes és objektumorientált programozási kódot írni és megérteni.
• Gépi tanulási technikákat, például osztályozást, felcsoportosítást és neurális hálózatokat implementálni.
• A problémamegoldásra szolgáló szabálymotorokat és expert rendszereket használva AI megoldásokat fejleszteni.

A mesterséges neurális hálózat egy számítási adatmodell, amelyet „intelligens” feladatok elvégzésére képes Artificial Intelligence (AI) rendszerek fejlesztésében használnak. Neural Networks általánosan használt Machine Learning (ML) alkalmazásokban, amelyek maguk is az AI egyik megvalósítását jelentik. Deep Learning az ML egy részhalmaza.

Ez egy 4 napos tanfolyam, amely bemutatja az AI-t és annak alkalmazását. Lehetőség van arra, hogy a kurzus befejeztével további nap álljon rendelkezésre egy mesterséges intelligencia projekt elvégzésére.

Ez egy 4 napos tanfolyam, amely bemutatja az AI-t és annak Python programozási nyelvet használó alkalmazását. Lehetőség van arra, hogy a kurzus befejeztével további nap álljon rendelkezésre egy mesterséges intelligencia projekt elvégzésére.

Ez a tanár vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) a középhaladó szintű adatfuturisták és statisztikusok számára készült, akik adatait, modelleiket fel szeretnének készíteni és hatékonyan alkalmazni gépi tanulási technikákat a szakmai területeken.

A képzés végére a résztvevők:

• Megérteni és megvalósítani különböző gépi tanulási algoritmusokat.
• Felkészíteni adatokat és modelleket a gépi tanulás alkalmazása érdekében.
• Későbbi elemzéseket végezni és hatékonyan vizualizálni az eredményeket.
• Gépi tanulási technikákat alkalmazni a valóságos, szektor-specifikus forgatókönyvekben.

A mesterséges neuronhálózat egy számítógépes adattípus, amelyet mesterséges intelligencia (AI) rendszerek kifejlesztésében használnak intelligens feladatok végrehajtására. A neuronhálózatok gyakran használatosak gépi tanulás (ML) alkalmazásokban, amelyek saját maga egy AI megvalósítása. A mélytanulás az ML egy alrendje.

A mély erőtanú tanulás (Deep Reinforcement Learning, DRL) kombinálja az erőtanú tanulás elveit a mély tanulás architektúrákkal, hogy lehetővé tegye az ügynököknek döntéseket hozni környezetükkel való interakciók révén. Alapja számos modern AI-fejlődésnek, mint például a önvezető járművek, robotikai vezérlés, algoritmusos kereskedelem és adaptív ajánló rendszerek. A DRL lehetővé teszi, hogy egy műszaki ügynök stratégiákat tanuljon, optimalizáljon politikákat és önálló döntéseket hozzon a próbálkozás-hibázás módszerével, juttatásalapú tanulással.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszintű fejlesztők és adattudósok számára szól, akik tanulni és alkalmazni akarnak mély erőtanú tanulási technikákat, hogy intelligens ügynököket hozzanak létre, amelyek képesek önálló döntéshozásra komplex környezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik az erőtanú tanulás elméleti alapjait és matematikai elveit.
• Implementálják a kulcsfontosságú RL algoritmusokat, köztük a Q-Learning, Policy Gradients és Actor-Critic módszereket.
• Mély erőtanú tanulási ügynököket építenek és edznek TensorFlow vagy PyTorch segítségével.
• Alkalmazzák a DRL-t valós világbeli alkalmazásokban, mint például játékok, robotika és döntésoptimalizálás.
• Hibákat orvendek, vizualizálják és optimalizálják az edzési teljesítményt modern eszközökkel.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vezetett beszélgetés.
• Pratikus feladatok és gyakorlati implementálások.
• Élő programozási bemutatók és projektalapú alkalmazások.

A képzés testreszabási lehetőségek

• Ha egy testreszabott változatot kérek erre a képzésre (pl. PyTorch használata TensorFlow helyett), kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a rendezést.

Ez az oktató által vezetett élő képzés során a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Matlab-ot konvolúciós neurális háló kialakítására, építésére és megjelenítésére képes felismeréshez.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Melyek mély tanulási modelleket építenek
• Az adatzarfók automatizálására
• Caffe és TensorFlow-Keras modelljeivel munkavégzésre
• Több GPU-val, felhőben vagy fürtökkel való tanulási adatok betanítására

Célcsoport

• Fejlesztők
• Mérnökök
• Tudományterületi szakember

Képzés formája

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorló feladatok

A kiképzés azoknak az embereknek szánva, akik megtanulni szeretnék a neurális hálózatok alapjait és alkalmazásait.

Ez az osztálytermi alapú képzés prezentációkat és számítógépes példákat, valamint esettanulmányi gyakorlatokat tartalmaz, amelyeket a megfelelő neurális és mélyhálózati könyvtárakkal kell elvégezni.

A Pattern Matching a képen belüli meghatározott minták megkeresésére használt technika. Használható a rögzített képen belüli meghatározott jellemzők meglétének meghatározására, például a gyári soron lévő hibás termék várható címkéje vagy egy alkatrész meghatározott méretei. Ez abban különbözik az "Pattern Recognition"-től (amely a kapcsolódó minták nagyobb gyűjteményei alapján ismer fel általános mintákat), mivel konkrétan megszabja, hogy mit keresünk, majd megmondja, hogy a várt minta létezik-e vagy sem.

A tanfolyam formátuma

• Ez a kurzus bemutatja a mintaillesztés területén alkalmazott megközelítéseket, technológiákat és algoritmusokat a Machine Vision esetében.

Ez a kurz bevezető az R-project szoftver használatára valós világbeli problémák megoldására neural hálózatok alkalmazásával.

A kurzus a neurális hálózatok, a gépi tanulás algoritmusai és a mély tanulás (algoritmusai és alkalmazása) fogalmi ismeretével kezdődik.

A képzés 1. része (40%-a) fókuszál a fundamentumokra, de segít megválasztani a megfelelő technológiát: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras stb.

A képzés 2. része (20%-a) bemutatja a Theano-t - egy Python könyvtárat, amely segít a mély tanuló modell létrehozásában.

A képzés 3. része (40%-a) főként a Tensorflow API-jának használatára koncentrál - Google nyílt forráskódú szoftverkönyvtárának API-ja a mély tanuláshoz. A példák és gyakorlatok mind TensorFlow-t fogják használni.

Célcsoport

Ez a kurzus azon mérnököknek szól, akik TensorFlow-ot szeretnének felhasználni mély tanulási projektekben.

A képzés befejezése után a résztvevők:

• megérteni fogják a mély neurális hálózatokat (DNN), a konvolúciós neurális hálózatokat (CNN) és az ismétlődő neurális hálózatokat (RNN)
• megérteni fogják a TensorFlow szerkezetét és üzembe helyezési mechanizmusait
• képesek lesznek a telepítés, termelőkörnyezet, architektúra feladatokat és konfigurációt végrehajtani
• képesek lesznek kódminőséget értékelni, hibakeresést végezni és monitorozást elvégezni
• képesek lesznek fejlesztett termelési feladatokat végrehajtani, mint például modell tanítását, gráfok építését és naplózást