Deep Learning oktatás Bács-Kiskun

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (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 Bács-Kiskun-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 Bács-Kiskun-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 Bács-Kiskun-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 Bács-Kiskun (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 képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középhaladótól haladó szintű adattudósok, gépi tanulási mérnökök, mélytanulási kutatók és számítógépes látástechnikai szakértők számára készült, akik bővíteni szeretnék tudásukat és készségeiket a szövegből képgenerálás területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a fejlett mélytanulási architektúrákat és technikákat a szövegből képgenerálás területén.
• Komplex modelleket és optimalizációkat implementálni a kiváló minőségű képszintézis érdekében.
• Optimalizálni a teljesítményt és skálázhatóságot nagy adathalmazok és komplex modellek esetén.
• Hiperparaméterek finomhangolása a jobb modellteljesítmény és általánosítás érdekében.
• A Stable Diffusion integrálása más mélytanulási keretrendszerekkel és eszközökkel

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Bács-Kiskun (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 Bács-Kiskun (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 Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) kezdő és középszintű adattudósok és gépi tanulási mérnökök számára készült, akik szeretnék javítani mélytanulási modelljeik teljesítményét.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az elosztott mélytanulás alapelveit.
• Telepíteni és konfigurálni a DeepSpeed-et.
• Skálázni mélytanulási modelleket elosztott hardvereken a DeepSpeed segítségével.
• Megvalósítani és kipróbálni a DeepSpeed optimalizációs és memória-hatékonysági funkcióit.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-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 Bács-Kiskunben 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.

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.

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.

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 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 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 az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-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 Bács-Kiskun (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 Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) kutatók és fejlesztők számára készült, akik szeretnék telepíteni, beállítani, testreszabni és használni a DeepMind Lab platformot általános mesterséges intelligencia és gépi tanulási rendszerek fejlesztéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Testreszabni a DeepMind Lab-ot, hogy olyan környezetet építsenek és futtassanak, amely megfelel a tanulási és képzési igényeknek.
• A DeepMind Lab 3D-s szimulációs környezetében képezni a tanuló ügynököket első személyű nézetben.
• Az ügynökök értékelését elősegíteni, hogy intelligencia fejlődését előmozdítsák egy 3D-s játék-szerű világban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) üzleti elemzők, adattudósok és fejlesztők számára készült, akik mélytanulási modelleket szeretnének építeni és implementálni a bevételnövekedés gyorsítására és az üzleti világ problémáinak megoldására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a gépi tanulás és a mélytanulás alapvető fogalmait.
• Bepillantást nyerni az üzleti és ipari jövőbe a gépi tanulás és a mélytanulás segítségével.
• Üzleti stratégiákat és megoldásokat meghatározni a mélytanulás segítségével.
• Megtanulni, hogyan alkalmazható az adattudomány és a mélytanulás üzleti problémák megoldásában.
• Mélytanulási modelleket építeni Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras stb. használatával.

Ez az oktató által vezetett, élőben képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik szeretnék gyorsítani a valós idejű gépi tanulási alkalmazásokat és nagy léptékben telepíteni azokat.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Az OpenVINO eszközkészlet telepítésére.
• Számítógépes látóalkalmazás gyorsítására FPGA felhasználásával.
• Különböző CNN rétegek futtatására az FPGA-n.
• Az alkalmazás kibővítésére több csomóponton belül egy Kubernetes klaszterben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (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, élőben tartott képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) formájában fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik a Horovod használatával szeretnék elosztott mélytanulási képzéseket futtatni és azt több párhuzamosan futó GPU-ra skálázni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A szükséges fejlesztői környezet beállítása a mélytanulási képzések indításához.
• A Horovod telepítése és konfigurálása a modellek tanításához a TensorFlow, Keras, PyTorch és Apache MXNet használatával.
• Mélytanulási képzések skálázása a Horovod segítségével több GPU-n való futtatásra.

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 képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék fejleszteni a gépi tanulási algoritmusok, mélytanulási technikák és MI-alapú döntéshozatal megértését. A képzés során gyakorlati tapasztalatokat szerezhetnek a gépi tanulás fogalmaival, mélytanulási modellekkel és gyakorlati megvalósításokkal az R használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a gépi tanulás és a mélytanulás alapjait.
• Különböző gépi tanulási algoritmusokat alkalmazni regresszió, osztályozás, klaszterezés és anomáliadetektálás céljából.
• Mélytanulási architektúrákat használni, például mesterséges neurális hálózatokat (ANNs).
• Felügyelt és felügyletlen tanulási modelleket implementálni.
• Modell teljesítményének értékelése és hiperparaméterek optimalizálása.
• Az R használata adatelemzéshez, vizualizációhoz és gépi tanulási alkalmazásokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszínen) szoftvermérnököknek szól, akik Pythonban szeretnének programozni az OpenCV 4-gyel a mélytanulás területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Képeket és videókat megtekinteni, betölteni és osztályozni az OpenCV 4 segítségével.
• Mélytanulást implementálni az OpenCV 4-ben a TensorFlow és a Keras segítségével.
• Mélytanulási modelleket futtatni és hatásos jelentéseket készíteni képekből és videókból.

Ezen oktató által vezetett, élő képzés során a résztvevők a valós alkalmazások létrehozásának lépései során sajátítják el a gépi tanulás haladó technikáit R nyelven.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni és alkalmazni a felügyelet nélküli tanulási technikákat
• Klaszterezést és osztályozást alkalmazni a valós adatok alapján történő előrejelzésekhez.
• Adatokat vizualizálni a gyors betekintés, döntéshozatal és további elemzés finomítása érdekében.
• Javítani a gépi tanulási modell teljesítményét hiperparaméter-hangolással.
• Modellt éles környezetbe helyezni egy nagyobb alkalmazásban való használatra.
• Haladó gépi tanulási technikákat alkalmazni a közösségi hálózati adatok, big data és egyéb kérdések megválaszolásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-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