Neural Networks oktatás Magyarország

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék felfedezni a legkorszerűbb XAI-technikákat a mélytanulási modellekhez, különös tekintettel az értelmezhető AI-rendszerek felépítésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a magyarázhatóság kihívásait a mély tanulásban.
• Fejlett XAI technikák megvalósítása neurális hálózatokhoz.
• Értelmezze a mély tanulási modellek által hozott döntéseket.
• Értékelje a teljesítmény és az átláthatóság közötti kompromisszumot.

Ez egy 4 napos tanfolyam, amely bemutatja az AI-t és annak Python programozási nyelvet használó alkalmazását. Lehetőség van arra, hogy a kurzus befejeztével további nap álljon rendelkezésre egy mesterséges intelligencia projekt elvégzésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék megtanulni a Deep Reinforcement Learning alapjait a Deep Learning Agent létrehozása során.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Deep Reinforcement Learning mögött meghúzódó kulcsfontosságú fogalmakat, és tudja megkülönböztetni a gépi tanulástól.
• Speciális Reinforcement Learning algoritmusok alkalmazása valós problémák megoldására.
• Hozzon létre egy mély tanulási ügynököt.

Ez a kurzus menedzserek, megoldástervezők, innovációs tisztek, technológiai igazgatók, szoftvertervezők és mindazok számára készült, akiket érdekel az alkalmazott mesterséges intelligencia áttekintése és a fejlődésének legközelebbi előrejelzése.

Ez a kurzus magában foglalja az AI (emphasizing Machine Learning és Deep Learning) az iparban. Segít meghatározni, hogy melyik technológia (potenciálisan) használható több helyzetben egy autóban: az egyszerű automatizálástól, a képfelismeréstől az autonóm döntéshozatalig.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
• Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
• Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
• Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.

A mesterséges neurális hálózat egy számítási adatmodell, amelyet „intelligens” feladatok elvégzésére képes Artificial Intelligence (AI) rendszerek fejlesztésében használnak. Neural Networks általánosan használt Machine Learning (ML) alkalmazásokban, amelyek maguk is az AI egyik megvalósítását jelentik. Deep Learning az ML egy részhalmaza.

Ez egy 4 napos tanfolyam, amely bemutatja az AI-t és annak alkalmazását. Lehetőség van arra, hogy a kurzus befejeztével további nap álljon rendelkezésre egy mesterséges intelligencia projekt elvégzésére.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and implement various Machine Learning algorithms.
• Prepare data and models for machine learning applications.
• Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
• Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.

A mesterséges neurális hálózat egy számítástechnikai adatmodell, amelyet az „intelligens” feladatok elvégzésére alkalmas Artificial Intelligence (AI) rendszerek fejlesztésére használnak. Neural Networks gyakran használják a Machine Learning (ML) alkalmazásokban, amelyek maguk is az AI egyik megvalósítása. Deep Learning az ML részhalmaza.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a kutatóknak és fejlesztőknek szól, akik a Chainer segítségével neurális hálózatokat szeretnének felépíteni és betanítani a Python-ban, miközben megkönnyítik a kód hibakeresését.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet a neurális hálózati modellek fejlesztésének megkezdéséhez.
• Neurális hálózati modellek meghatározása és megvalósítása érthető forráskód segítségével.
• Példák végrehajtása és meglévő algoritmusok módosítása a mélytanulási képzési modellek optimalizálása érdekében, miközben kihasználja GPU-eket a nagy teljesítmény érdekében.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

Típus: elméleti képzés a hallgatókkal előzetesen egyeztetett jelentkezésekkel Lasagne-n vagy Keras, oktatási csoporttól függően

Oktatási módszer: prezentáció, beszélgetések és esettanulmányok

A mesterséges intelligencia, miután számos tudományterületet megzavart, számos gazdasági ágazatot (ipar, orvostudomány, kommunikáció stb.) kezdett forradalmasítani. A mainstream médiában való bemutatása azonban gyakran csak fantázia, nagyon messze van attól, ami a Machine Learning vagy a Deep Learning tartománya valójában. Ennek a képzésnek az a célja, hogy az informatikai eszközöket (beleértve az alapvető szoftverprogramozást is) már ismerő mérnökök megismerkedjenek a Deep Learning-val, valamint annak különböző szakterületeivel, és így a ma meglévő fő hálózati architektúrákkal. Ha a kurzus során a matematikai alapismeretekre is sor kerül, akkor a nagyobb kényelem érdekében a matematika BAC+2 szintje javasolt. Teljesen lehetséges figyelmen kívül hagyni a matematikai tengelyt, és csak a „rendszer” jövőképét megtartani, de ez a megközelítés óriási mértékben korlátozza a téma megértését.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell használni a Matlab-ot egy konvolúciós neurális hálózat megtervezéséhez, felépítéséhez és megjelenítéséhez képfelismerés céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Készítsen egy mély tanulási modellt
• Automatizálja az adatok címkézését
• Bízza modellek Caffe és TensorFlow - Keras
• Adatok továbbítása több GPU , a felhő vagy a fürtök használatával

Közönség

• Fejlesztők
• mérnökök
• Domain szakértők

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnének megismerni a mesterséges intelligencia mechatronikai rendszerekben való alkalmazhatóságát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Szerezzen áttekintést a mesterséges intelligenciáról, a gépi tanulásról és a számítási intelligenciáról.
• Ismerje a neurális hálózatok fogalmait és a különböző tanulási módszereket.
• Hatékonyan válasszon mesterséges intelligencia-megközelítéseket valós problémákra.
• AI-alkalmazások megvalósítása a mechatronikai tervezésben.

A képzés célja azoknak az embereknek a célja, akik meg szeretnék tanulni a neurális hálózatok és alkalmazásuk alapjait.

Ez az osztálytermi alapú képzés prezentációkat és számítógépes példákat, valamint esettanulmányi gyakorlatokat tartalmaz, amelyeket a megfelelő neurális és mélyhálózati könyvtárakkal kell elvégezni.

Ez a kurzus bemutatja a neurális hálózatok valós világban történő alkalmazását az R-projekt szoftver segítségével.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják, hogyan használják ki a TPU processzorok újításait saját AI-alkalmazásaik teljesítményének maximalizálása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tanítson különféle típusú neurális hálózatokat nagy mennyiségű adatra.
• A TPU-k segítségével akár két nagyságrenddel is felgyorsíthatja a következtetési folyamatot.
• Használja a TPU-kat olyan intenzív alkalmazások feldolgozásához, mint a képkeresés, felhőkép és fényképek.

Ez a tanfolyam azzal kezdődik, hogy fogalmi ismereteket adunk neurális hálózatokban és általában gépi tanulási algoritmusban, mély tanulásban (algoritmusok és alkalmazások).

Part 1 (40%) ez a képzés nagyobb hangsúlyt alapjait, de segítünk választotta a megfelelő technológia: 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. részét (40%) nagymértékben a Tensorflow - a Go ogle nyílt forráskódú szoftverek könyvtárának 2. generációs API-ján alapszik - a Deep Learning . A példákat és a kézbesítést a TensorFlow ban TensorFlow .

Közönség

Ez a tanfolyam azoknak a mérnököknek szól, akik a TensorFlow ot szeretnék használni Deep Learning projektjeikhez

A kurzus befejezése után a küldöttek:

• jól megértsék a mély ideghálózatokat (DNN), CNN és RNN

• megérti a TensorFlow szerkezetét és telepítési mechanizmusait

• képesnek kell lennie a telepítési / gyártási környezeti / építészeti feladatok elvégzésére és a konfigurációra

• képesnek kell lennie a kódminőség értékelésére, a hibakeresés, a monitorozás végrehajtására

• képes legyen fejlett termelést megvalósítani, mint például képzési modellek, építési grafikonok és naplózás