Bevezetés a Neurális Hálózatok Használatába Képzés

Ez a kurzus az autóiparban alkalmazott mesterséges intelligenciát (különös hangsúlyt fektetve a gépi tanulásra és a mélytanulásra) mutatja be. Segít meghatározni, hogy mely technológiák használhatók (potenciálisan) egy autóban különböző helyzetekben: az egyszerű automatizálástól kezdve a képfelismerésen át az autonóm döntéshozatalig.

Ez a kurzus vezetők, megoldásarchitektusok, innovációs tisztviselők, műszaki igazgatók, szoftverarchitektusok és bárki számára készült, aki érdeklődik a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásai és a közeljövőben várható fejlődése iránt.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű résztvevőknek szól, akik szeretnének megismerni a valószínűségszámítás, statisztika, programozás és gépi tanulás alapfogalmait, és ezeket az MI fejlesztésében alkalmazni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a valószínűségszámítás és statisztika alapfogalmait, és azokat valós helyzetekben alkalmazni.
• Procedurális, funkcionális és objektum-orientált programkódot írni és értelmezni.
• Gépi tanulási technikákat implementálni, mint például osztályozás, klaszterezés és neurális hálózatok.
• MI megoldásokat fejleszteni szabálymotorok és szakértői rendszerek segítségével problémamegoldásra.

A Mesterséges Neurális Hálózat egy számítástechnikai adatmodell, amelyet a Mesterséges Intelligencia (MI) rendszerek fejlesztésében használnak, amelyek képesek „intelligens” feladatok végrehajtására. A Neurális Hálózatokat gyakran használják a Gépi Tanulás (ML) alkalmazásokban, amelyek maguk is az MI egyik megvalósításai. A Mély Tanulás az ML egy részterülete.

Ez egy 4 napos képzés, amely bemutatja a mesterséges intelligenciát és annak alkalmazásait. Lehetőség van egy további napra az AI projekt megvalósításához a képzés befejezése után. 

Ez egy 4 napos kurzus, amely bemutatja a mesterséges intelligenciát és annak alkalmazását a Python programozási nyelv segítségével. Lehetőség van egy további napra, hogy egy MI projektet végezz el a kurzus befejezése után. 

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű adattudósok és statisztikusok számára készült, akik szeretnék hatékonyan előkészíteni az adatokat, modelleket építeni és gépi tanulási technikákat alkalmazni szakmai területükön.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni és megvalósítani különböző gépi tanulási algoritmusokat.
• Adatokat és modelleket előkészíteni gépi tanulási alkalmazásokhoz.
• Utólagos elemzéseket végezni és eredményeket hatékonyan vizualizálni.
• Gépi tanulási technikákat alkalmazni valós, ágazatspecifikus helyzetekben.

A Mesterséges Neurális Hálózat egy számítástechnikai adatmodell, amelyet a Mesterséges Intelligencia (MI) rendszerek fejlesztésében használnak, amelyek „intelligens” feladatokat képesek végrehajtani. A Neurális Hálózatokat gyakran használják a Gépi Tanulás (ML) alkalmazásokban, amelyek maguk is az MI egyik megvalósítását képviselik. A Mély Tanulás az ML egy részhalmaza.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kutatásokkal és fejlesztőkkel foglalkozó szakembereknek szól, akik a Chainert szeretnék használni neurális hálózatok felépítéséhez és tanításához Pythonban, miközben a kódot könnyen hibakereshetővé teszik.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet a neurális hálózati modellek fejlesztésének megkezdéséhez.
• Neurális hálózati modelleket definiálni és implementálni érthető forráskód segítségével.
• Példákat futtatni és meglévő algoritmusokat módosítani a mélytanuló képzési modellek optimalizálása érdekében, miközben a GPU-kat használják a nagy teljesítmény érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszíni) bevezetést nyújt a mintafelismerés és a gépi tanulás területére. A képzés érinti a statisztika, számítástechnika, jelfeldolgozás, számítógépes látás, adatbányászat és bioinformatika gyakorlati alkalmazásait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alapvető statisztikai módszerek alkalmazására a mintafelismerésben.
• Kulcsfontosságú modellek, például neurális hálózatok és kernel módszerek használatára az adatelemzésben.
• Fejlett technikák alkalmazására komplex problémamegoldás során.
• Különböző modellek kombinálásával javítani az előrejelzési pontosságot.

A Mély Megerősítéses Tanulás (DRL) a megerősítéses tanulás elveit a mély tanulási architektúrákkal kombinálja, hogy lehetővé tegye az ügynökök számára a döntéshozatalt a környezetükkel való interakció révén. Számos modern AI-fejlesztés alapját képezi, mint például az önvezető járművek, a robotika irányítása, az algoritmikus kereskedés és az adaptív ajánlórendszerek. A DRL lehetővé teszi egy mesterséges ügynök számára, hogy stratégiákat tanuljon, politikákat optimalizáljon és autonóm döntéseket hozzon a próbálgatás és a jutalomalapú tanulás segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó szintű fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnének megismerni és alkalmazni a Mély Megerősítéses Tanulás technikáit, hogy intelligens ügynököket építsenek, amelyek képesek autonóm döntéshozatalra komplex környezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a megerősítéses tanulás elméleti alapjait és matematikai elveit.
• Kulcsfontosságú RL algoritmusokat implementálni, beleértve a Q-Learnint, a Policy Gradients és az Actor-Critic módszereket.
• Mély megerősítéses tanulási ügynököket építeni és betanítani TensorFlow vagy PyTorch segítségével.
• DRL-t alkalmazni valós alkalmazásokban, mint például játékok, robotika és döntésoptimalizálás.
• Hibakeresést, vizualizációt és a betanítási teljesítmény optimalizálását modern eszközökkel végezni.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és irányított beszélgetés.
• Gyakorlati feladatok és gyakorlati megvalósítások.
• Élő kódolási bemutatók és projektalapú alkalmazások.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha egy testreszabott változatot szeretne kérni a kurzusból (pl. PyTorch használata TensorFlow helyett), kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Matlabot egy konvolúciós neurális hálózat tervezésére, építésére és megjelenítésére képefelismerés céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Mélytanulási modell készítésére
• Adatcímkézés automatizálására
• Caffe és TensorFlow-Keras modellekkel való munkavégzésre
• Adatok betanítására több GPU, a felhő vagy klaszterek segítségével

Közönség

• Fejlesztők
• Mérnökök
• Szakterületi szakértők

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

Ez az osztálytermi képzési session előadásokat, számítógépes példákat és esettanulmányi gyakorlatokat tartalmaz, amelyeket releváns neurális és mély neurális hálózati könyvtárakkal végezhet el.

Ez a kurzus bemutatja, hogyan alkalmazhatók a neurális hálózatok valós világbeli problémák megoldására az R-project szoftver segítségével.

Ez a kurzus elméleti ismeretekkel kezdődik a neurális hálózatokról, valamint általánosságban a gépi tanulási algoritmusokról és a mély tanulásról (algoritmusok és alkalmazások).

A képzés 1. része (40%) inkább az alapokra összpontosít, de segít a megfelelő technológia kiválasztásában: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras stb.

A képzés 2. része (20%) bemutatja a Theano-t – egy Python könyvtárat, amely megkönnyíti a mély tanulási modellek írását.

A képzés 3. része (40%) nagyrészt a TensorFlow-ra épül – a Google nyílt forráskódú szoftverkönyvtárára a mély tanuláshoz. A példák és a gyakorlati feladatok mind a TensorFlow-ban készülnek.

Célközönség

Ez a kurzus azoknak a mérnököknek szól, akik a TensorFlow-ot szeretnék használni mély tanulási projekteikben.

A kurzus elvégzése után a résztvevők:

• jól megértik a mély neurális hálózatokat (DNN), a konvolúciós neurális hálózatokat (CNN) és a rekurrens neurális hálózatokat (RNN)
• megértik a TensorFlow szerkezetét és üzembe helyezési mechanizmusait
• képesek lesznek telepítési / éles környezet / architektúra feladatok elvégzésére és konfigurálására
• képesek lesznek kódminőség értékelésére, hibakeresésre és monitorozásra
• képesek lesznek haladó termelési feladatok végrehajtására, mint a modellek betanítása, gráfok építése és naplózás