Mély tanulás oktatás Magyarország

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-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, 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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik a legújabb mélytanulási technikákban szeretnének specializálódni az NLU területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az NLU és az NLP modellek közötti főbb különbségeket.
• Speciális mélytanulási technikák alkalmazása NLU feladatokban.
• Felfedezni mély architektúrákat, mint a transzformerek és a figyelemmechanizmusok.
• Kihasználni az NLU jövőbeli trendjeit a kifinomultabb MI-rendszerek építéséhez.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő tréningszerű foglalkozás Magyarország (online vagy helyszíni) a közép- és haladó szintű adattudósok, gépi tanulási mérnökök, mélytanulási kutatók, valamint a számítógépes látás szakembereit célozza meg, akik bővíteni szeretnék ismereteiket és készségeiket a szövegből képgeneráláshoz alkalmazott mélytanulás terén.

Az oktatás végére a résztvevők képesek lesznek:

• Értsék meg a szövegből képgeneráláshoz használt haladó mélytanulási architektúrákat és technikákat.
• Kapcsolódjanak össze összetett modellekkel és optimalizációkkal a magas minőségű képszintézis érdekében.
• Optimalizálják a teljesítményt és skálázhatóságot nagy adathalmazok és összetett modellek esetén.
• Állítsák be a hiperparamétereket a jobb modellteljesítmény és általánosítás érdekében.
• Integrálják a Stable Diffusion-t más mélytanulási keretrendszerekkel és eszközökkel

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni az MI technikákat a gyógyszerkutatási és fejlesztési folyamatok forradalmasítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az MI szerepét a gyógyszerkutatásban és fejlesztésben.
• Gépi tanulási technikák alkalmazása a molekuláris tulajdonságok és kölcsönhatások előrejelzésére.
• Mélytanulási modellek használata virtuális szűrésre és vezető vegyület optimalizálására.
• MI alapú megközelítések integrálása a klinikai vizsgálati folyamatba.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű fejlesztőknek szól, akik Nagy Nyelvi Modelleket szeretnének használni különböző természetes nyelvi feladatokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlesztői környezet beállítása, amely tartalmaz egy népszerű LLM-t.
• Alapvető LLM létrehozása és finomhangolása egyéni adathalmazon.
• LLMs használata különböző természetes nyelvi feladatokhoz, mint például szövegösszefoglalás, kérdésmegválaszolás, szöveggenerálás és még sok más.
• LLMs hibakeresése és értékelése olyan eszközökkel, mint a TensorBoard, PyTorch Lightning és Hugging Face Datasets.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) adattudósok, gépi tanulás mérnökök és számítógépes látás kutatók számára készült, akik szeretnék kihasználni a Stable Diffusiont, hogy kiváló minőségű képeket generáljanak különböző felhasználási esetekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Stable Diffusion alapelveit és azt, hogyan működik a képgenerálásban.
• Stable Diffusion modelleket építeni és betanítani képgenerálási feladatokhoz.
• A Stable Diffusiont alkalmazni különböző képgenerálási forgatókönyvekben, mint például a képbeillesztés, képkiterjesztés és kép-kép fordítás.
• Optimalizálni a Stable Diffusion modellek teljesítményét és stabilitását.

Ezen oktatóvezetésű, élő képzés során Magyarországben a résztvevők a legfontosabb és legmodernebb gépi tanulási technikákat sajátítják el Pythonban, miközben sorozatot készítenek bemutató alkalmazásokból, amelyek képekkel, zenével, szöveggel és pénzügyi adatokkal foglalkoznak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Gépi tanulási algoritmusokat és technikákat implementálni komplex problémák megoldására.
• Mély tanulást és félig felügyelt tanulást alkalmazni olyan alkalmazásokban, amelyek képekkel, zenével, szöveggel és pénzügyi adatokkal foglalkoznak.
• A Python algoritmusokat maximális potenciáljukig kihasználni.
• Olyan könyvtárakat és csomagokat használni, mint a NumPy és a Theano.

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 a Magyarország helyszínen (online vagy személyes) tartott oktatóvezetővel működő élő tréning szoftverfejlesztők, adatanalitikusok és technikai szakemberek számára készült, akik szeretnének TensorFlow 2.x-et és Keras-t használni mélytanulási modellek építéséhez, betanításához és telepítéséhez számítógépes látási, természetes nyelvfeldolgozási és multimodális alkalmazásokban.

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.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Matlabot egy konvolúciós neurális háló tervezésére, felépítésére és vizualizálására képfelismerés céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Mély tanulási modell felépítése
• Adatcímkézés automatizálása
• Dolgozás Caffe és TensorFlow-Keras modellekkel
• Adatok betanítása több GPU, felhő vagy klaszter használatával

Közönség

• Fejlesztők
• Mérnökök
• Szakértők

A képzés formátuma

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

Ez az oktató által vezetett, élő Magyarország tanfolyam (online vagy helyszíni) fejlesztőknek és adat tudományos munkatársaknak címezett, akik a TensorFlow 2.x használatával szeretnének előrejelzőket, osztályozókat, generatív modelleket, neurális hálózatokat és hasonlókat kidolgozni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• TensorFlow 2.x telepítésére és konfigurálására.
• A TensorFlow 2.x előnyök megértésére a korábbi verziókkal összehasonlítva.
• Mélytanulási modellek építésére.
• Egy haladó képcsatornak osztályozó megvalósítására.
• Egy mélytanulási modell üzembehelyezésére a felhőbe, mobilon és IoT-eszközökre.