Mély tanulás képfelismeréshez Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) közép- és haladó szintű adattudósoknak, gépi tanulási mérnököknek, mély tanulással foglalkozó kutatóknak és számítógépes látásszakértőknek szól, akik szeretnék bővíteni tudásukat és készségeiket a mélytanulás terén. szövegből képpé generáláshoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a fejlett mélytanulási architektúrákat és technikákat a szövegből képpé generáláshoz.
• Valósítson meg összetett modelleket és optimalizálásokat a kiváló minőségű képszintézis érdekében.
• Optimalizálja a teljesítményt és a méretezhetőséget nagy adatkészletekhez és összetett modellekhez.
• Hangolja be a hiperparamétereket a jobb modellteljesítmény és általánosítás érdekében.
• Integrálja a Stable Diffusion-t más mély tanulási keretrendszerekkel és eszközökkel

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 oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a biológusoknak szól, akik szeretnék megérteni a AlphaFold működését, és a AlphaFold modelleket útmutatóként szeretnék használni kísérleti tanulmányaikban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a AlphaFold alapelveit.
• Ismerje meg a AlphaFold működését.
• Ismerje meg a AlphaFold előrejelzések és eredmények értelmezését.

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 Caffe egy mély tanulási keretrendszer, amely kifejezőkéség, gyorsaság és modularitás szem előtt tartása mellett készült.

Ez a kurzus a Caffe alkalmazását vizsgálja képfelismerésre az MNIST példával.

Célcsoport

A kurzus alkalmas mély tanulási kutatók és mérnökök számára, akik a Caffe keretrendszert szeretnék használni.

Ez a kurzus befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• a Caffe szerkezetének és telepítési mechanizmusainak megértésére
• a telepítés, éles környezet, architektúra feladatok elvégzésére és konfigurálására
• a kódminőség becslésére, hibakeresésre és monitorozásra
• haladó éles környezet implementálására, például modell tanítása, rétegek megvalósítása és naplózás

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a kutatóknak és fejlesztőknek szól, akik a Chainer segítségével neurális hálózatokat szeretnének felépíteni és betanítani a Python-ban, miközben megkönnyítik a kód hibakeresését.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet a neurális hálózati modellek fejlesztésének megkezdéséhez.
• Neurális hálózati modellek meghatározása és megvalósítása érthető forráskód segítségével.
• Példák végrehajtása és meglévő algoritmusok módosítása a mélytanulási képzési modellek optimalizálása érdekében, miközben kihasználja GPU-eket a nagy teljesítmény érdekében.

A Computer Network ToolKit (CNTK) a Microsoft nyílt forráskódú, többgépes, többGPU, rendkívül hatékony RNN oktatógépi tanulási keretrendszere beszédhez, szöveghez és képekhez.

Közönség

Ez a kurzus azoknak a mérnököknek és építészeknek szól, akik a CNTK-t szeretnék felhasználni projektjeikben.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) célközönsége az olyan közepes szintű fejlesztők, adattudósok és AI-szakemberek, akik TensorFlow Lite-ot szeretnének használni Edge AI alkalmazásokhoz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni TensorFlow Lite alapjait és szerepét az Edge AI-ben.
• AI modelleket fejleszteni és optimalizálni TensorFlow Lite segítségével.
• TensorFlow Lite modelleket telepíteni különböző élek eszközökön.
• Modellkonverzióhoz és optimalizáláshoz szükséges eszközöket és technikákat használni.
• Pratikus Edge AI alkalmazásokat valósítani meg TensorFlow Lite használatával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik szeretnék felgyorsítani a valós idejű gépi tanulási alkalmazásokat, és széleskörűen üzembe helyezni azokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse az OpenVINO eszközkészletet.
• Gyorsítsa fel a számítógépes látás alkalmazását FPGA segítségével.
• Különböző CNN rétegek végrehajtása az FPGA-n.
• Méretezze az alkalmazást több csomópontra egy Kubernetes-fürtben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek vagy adattudósoknak szól, akik a Horovod segítségével szeretnének elosztott mélytanulási tréningeket lebonyolítani, és úgy bővíteni, hogy több GPU-en párhuzamosan futhassanak. .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet a mélytanulási tréningek indításához.
• Telepítse és konfigurálja a Horovod-t a TensorFlow, Keras, PyTorch és Apache MXNet modellek betanításához.
• Méretezze a mélytanulási képzést a Horovod segítségével, hogy több GPU-en futhasson.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a műszaki szakembereknek szól, akik mély tanulási modellt kívánnak alkalmazni képfelismerő alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja Keras.
• A mély tanulási modellek gyors prototípusa.
• Valósítson meg egy konvolúciós hálózatot.
• Ismétlődő hálózat megvalósítása.
• Végezzen mélytanulási modellt CPU-n és GPU-n egyaránt.

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

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

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak az adattudósoknak, gépi tanulási mérnököknek és számítógépes látáskutatóknak szól, akik szeretnék kihasználni a Stable Diffusion-t, hogy kiváló minőségű képeket állítsanak elő különféle felhasználási esetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Stable Diffusion alapelveit, és hogyan működik a képalkotás során.
• Építsen és képezzen Stable Diffusion modelleket képgenerálási feladatokhoz.
• Alkalmazza a Stable Diffusion-t különféle képgenerálási forgatókönyvekre, mint például a befestés, az outpainting és a kép-kép fordítás.
• Optimalizálja Stable Diffusion modell teljesítményét és stabilitását.

Ez az interaktív, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a mérnököknek szánt, akik kis beágyazott eszközökre szeretnének gépi tanulási modelleket írni, betölteni és futtatni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A TensorFlow Lite telepítésére.
• Gépi tanulási modelleket betölteni beágyazott eszközre, hogy hangfelismerést, képclassifieringet, stb. valósítsanak meg.
• Mesterséges intelligenciát hozzáadni a hardveres eszközhöz anélkül, hogy hálózati kapcsolatra lenne szükség.