Haladó gépi tanulás Pythonnal 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.

A mesterséges intelligencia alapjainak feltárása bemutatja, hogyan alakítja át az intelligens technológia a digitális stratégiát, az automatizálást és a döntéshozatalt a vállalati műveletek során. A tanulmányozás során az MI történetének alapvető fogalmait, a problémamegoldó keretrendszereket, a tudásreprezentációt, a bizonytalan következtetést és a gépi tanulási paradigmákat vizsgáljuk, valamint a kommunikációt, az észlelést és az autonóm cselekvést. Vezetőket és architekteket vezetünk át az MI által hajtott átalakulási lehetőségek értékelésében, a felmerülő technológiai trendek felmérésében, valamint a gyakorlati intelligens megoldások integrálásában, hogy felgyorsítsák az üzleti agilitást.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) biológusok számára készült, akik szeretnék megérteni, hogyan működik az AlphaFold, és hogyan használhatják az AlphaFold modelleket útmutatóként kísérleti tanulmányaikban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AlphaFold alapelveit.
• Megtanulni, hogyan működik az AlphaFold.
• Megtanulni, hogyan értelmezzék az AlphaFold előrejelzéseket és eredményeket.

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.

Az Alkalmazott mesterséges intelligencia a nulláról Pythonban programozókat és adatelemzőket alapvető technikákkal lát el a gépi tanulási megoldások építéséhez a semmiből, Python használatával. A kurzus áttekinti a felügyelt tanulás alapelveit, beleértve az osztályozást és a regressziót, a felügyelet nélküli tanulás klaszterezését és anomália észlelését, valamint a fejlett neurális hálózati architektúrákat. Megvizsgálja a scikit-learn, Apache Spark MLlib és Jupyter notebookok használatának bevált módszereit a gyakorlati AI fejlesztéshez. Segít a szakembereknek gyakorlati gépi tanulási modellek implementálásában, az algoritmusok korlátainak értékelésében, valamint alkalmazott projektek végrehajtásában a valós problémák megoldásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a computer vision ismereteiket és felfedezni a TensorFlow lehetőségeit a kifinomult látási modellek fejlesztéséhez a Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Konvolúciós neurális hálózatokat (CNN-ket) építeni és betanítani a TensorFlow segítségével.
• Kihasználni a Google Colabot skálázható és hatékony felhőalapú modellfejlesztéshez.
• Képfeldolgozási technikákat implementálni computer vision feladatokhoz.
• Computer vision modelleket üzembe helyezni valós alkalmazásokhoz.
• Transzfer tanulást alkalmazni a CNN-modellek teljesítményének javításához.
• Képbesorolási modellek eredményeinek megjelenítése és értelmezése.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középszintű adattudósok és fejlesztők számára készült, akik szeretnének mélytanulási technikákat megérteni és alkalmazni a Google Colab környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és kezelni a Google Colab-ot mélytanulási projektekhez.
• Megérteni a neurális hálózatok alapjait.
• Mélytanulási modelleket implementálni a TensorFlow segítségével.
• Mélytanulási modelleket betanítani és értékelni.
• Kihasználni a TensorFlow haladó funkcióit a mélytanuláshoz.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középhaladó szintű fejlesztőknek, adattudósoknak és AI szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a TensorFlow Lite előnyeit Edge AI alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TensorFlow Lite alapjait és szerepét az Edge AI-ban.
• AI modellek fejlesztése és optimalizálása a TensorFlow Lite segítségével.
• TensorFlow Lite modellek üzembe helyezése különböző edge eszközökön.
• Eszközök és technikák használata modellkonverzióhoz és optimalizáláshoz.
• Gyakorlati Edge AI alkalmazások implementálása TensorFlow Lite segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik szeretnék a TensorFlow-ot használni a lehetséges csalási adatok elemzéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Csalásfelismerő modell létrehozására Python és TensorFlow segítségével.
• Lineáris regressziók és lineáris regressziós modellek építésére csalás előrejelzéséhez.
• Végponttól végpontig tartó AI alkalmazás fejlesztésére a csalási adatok elemzéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) fejlesztők és adattudósok számára készült, akik a TensorFlow 2.x-et szeretnék használni előrejelzők, osztályozók, generatív modellek, neurális hálózatok stb. létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni a TensorFlow 2.x-et.
• Megérteni a TensorFlow 2.x előnyeit a korábbi verziókhoz képest.
• Mélytanulási modelleket építeni.
• Fejlett képosztályozót implementálni.
• Mélytanulási modellt telepíteni a felhőbe, mobil- és IoT eszközökre.

Ez a kurzus a neurális hálózatok és általában a gépi tanulási algoritmusok, valamint a mély tanulás (algoritmusok és alkalmazások) elméleti ismereteivel kezdődik.

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 leegyszerűsíti a mély tanulási modellek írását.

A képzés 3. része (40%) kiterjedten a TensorFlow-ra épül, amely a Google nyílt forráskódú szoftverkönyvtára a mély tanuláshoz. A példák és gyakorlatok mind TensorFlow-ban készülnek.

Célközönség

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

A kurzus elvégzése után a résztvevők:

• alapos ismeretekkel rendelkeznek a mély neurális hálózatokról (DNN), a konvolúciós neurális hálózatokról (CNN) és a rekurrens neurális hálózatokról (RNN)
• megértik a TensorFlow szerkezetét és üzembe helyezési mechanizmusait
• képesek lesznek telepítési, üzemi környezet és architektúra feladatok elvégzésére és konfigurálására
• képesek lesznek kódminőség értékelésére, hibakeresésre és monitorozásra
• képesek lesznek fejlett termelési feladatok elvégzésére, mint a modellek betanítása, gráfok építése és naplózás

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik a mélytanulási modellek legújabb XAI technikáit szeretnék megismerni, különös tekintettel az értelmezhető AI rendszerek építésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mélytanulásban rejlő megmagyarázhatósági kihívásokat.
• Fejlett XAI technikákat implementálni neurális hálózatokban.
• Értelmezni a mélytanulási modellek által hozott döntéseket.
• Értékelni a teljesítmény és az átláthatóság közötti kompromisszumokat.