Haladó gépi tanulás R nyelven 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.

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AlphaFold alapelveit.
• Megtanulni, hogyan működik az AlphaFold.
• Megtanulni, hogyan kell értelmezni 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.

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.

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.

A képzés azoknak szól, akik szeretnének megismerkedni a neurális hálózatok alapjaival és azok alkalmazásaival.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik gépi tanulási modelleket szeretnének írni, betölteni és futtatni nagyon kis méretű beágyazott eszközökön.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A TensorFlow Lite telepítésére.
• Gépi tanulási modellek betöltésére egy beágyazott eszközre, hogy az képes legyen beszédfelismerésre, képek osztályozására stb.
• Mesterséges intelligenciát hozzáadni hardvereszközökhöz hálózati kapcsolat nélkül.