Neural Networks oktatás Budapest

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (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 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. 

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 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 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 az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-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.

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 az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Budapest-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 Budapest-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 Budapest (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.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Matlabot egy konvolúciós neurális hálózat tervezésére, építésére és megjelenítésére képefelismerés céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Mélytanulási modell készítésére
• Adatcímkézés automatizálására
• Caffe és TensorFlow-Keras modellekkel való munkavégzésre
• Adatok betanítására több GPU, a felhő vagy klaszterek segítségével

Közönség

• Fejlesztők
• Mérnökök
• Szakterületi szakértők

A képzés formátuma

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

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

Ez az osztálytermi képzési session előadásokat, számítógépes példákat és esettanulmányi gyakorlatokat tartalmaz, amelyeket releváns neurális és mély neurális hálózati könyvtárakkal végezhet el.

Ez a kurzus bemutatja, hogyan alkalmazhatók a neurális hálózatok valós világbeli problémák megoldására az R-project szoftver segítségével.

Ez a kurzus elméleti ismeretekkel kezdődik a neurális hálózatokról, valamint általánosságban a gépi tanulási algoritmusokról és a mély tanulásról (algoritmusok és alkalmazások).

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 megkönnyíti a mély tanulási modellek írását.

A képzés 3. része (40%) nagyrészt a TensorFlow-ra épül – a Google nyílt forráskódú szoftverkönyvtárára a mély tanuláshoz. A példák és a gyakorlati feladatok mind a TensorFlow-ban készülnek.

Célközönség

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

A kurzus elvégzése után a résztvevők:

• jól megértik a mély neurális hálózatokat (DNN), a konvolúciós neurális hálózatokat (CNN) és a rekurrens neurális hálózatokat (RNN)
• megértik a TensorFlow szerkezetét és üzembe helyezési mechanizmusait
• képesek lesznek telepítési / éles környezet / architektúra feladatok elvégzésére és konfigurálására
• képesek lesznek kódminőség értékelésére, hibakeresésre és monitorozásra
• képesek lesznek haladó termelési feladatok végrehajtására, mint a modellek betanítása, gráfok építése és naplózás