Deep Learning for NLU: Beyond NLP Models Počítačový Kurz

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé datové vědce, inženýry strojového učení, výzkumníky hlubokého učení a odborníky na počítačové vidění, kteří si chtějí rozšířit své znalosti a dovednosti v oblasti hlubokého učení. pro generování textu na obrázek.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte pokročilé architektury hlubokého učení a techniky pro generování textu na obrázek.
• Implementujte složité modely a optimalizace pro vysoce kvalitní syntézu obrazu.
• Optimalizujte výkon a škálovatelnost pro velké datové sady a složité modely.
• Vylaďte hyperparametry pro lepší výkon modelu a zobecnění.
• Integrujte Stable Diffusion s dalšími rámci a nástroji hlubokého učení

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na biology, kteří chtějí porozumět tomu, jak AlphaFold funguje, a používat modely AlphaFold jako průvodce ve svých experimentálních studiích.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní principy AlphaFold.
• Přečtěte si, jak funguje AlphaFold.
• Naučte se interpretovat AlphaFold předpovědi a výsledky.

Toto je 4denní kurz představující AI a její aplikaci. Po dokončení tohoto kurzu je možné mít další den na provedení projektu AI.

Caffe je rámec pro hluboké učení vytvořený s ohledem na výraz, rychlost a modularitu.

Tento kurz zkoumá aplikaci Caffe jako rámce hlubokého učení pro rozpoznávání obrazu na příkladu MNIST

Publikum

Tento kurz je vhodný pro Deep Learning výzkumníky a inženýry, kteří se zajímají o využití Caffe jako frameworku.

Po absolvování tohoto kurzu budou delegáti schopni:

porozumět struktuře a mechanismům nasazení Caffe provádět instalace / produkční prostředí / úkoly architektury a konfigurace hodnotit kvalitu kódu, provádět ladění, monitorovat implementovat pokročilou produkci, jako jsou tréninkové modely, implementace vrstev a protokolování

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na výzkumníky a vývojáře, kteří chtějí používat Chainer k budování a trénování neuronových sítí v Python a zároveň usnadňovat ladění kódu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí pro zahájení vývoje modelů neuronových sítí.
• Definujte a implementujte modely neuronových sítí pomocí srozumitelného zdrojového kódu.
• Provádějte příklady a upravujte stávající algoritmy, abyste optimalizovali tréninkové modely hlubokého učení a zároveň využili GPU pro vysoký výkon.

Computer Network ToolKit (CNTK) je Microsoft vysoce účinný RNN tréninkový systém strojového učení pro řeč, text a obrázky s otevřeným zdrojovým kódem, vícestrojový, vícenásobnýGPU.

Publikum

Tento kurz je zaměřen na inženýry a architekty, kteří chtějí využít CNTK ve svých projektech.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí prohloubit své porozumění počítačovému vidění a prozkoumat možnosti TensorFlow pro vývoj sofistikovaných modelů vidění pomocí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářejte a trénujte konvoluční neuronové sítě (CNN) pomocí TensorFlow.
• Využijte Google Colab pro škálovatelný a efektivní vývoj cloudových modelů.
• Implementujte techniky předběžného zpracování obrazu pro úlohy počítačového vidění.
• Nasaďte modely počítačového vidění pro aplikace v reálném světě.
• Použijte přenosové učení ke zvýšení výkonu modelů CNN.
• Vizualizujte a interpretujte výsledky modelů klasifikace obrázků.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce a vývojáře, kteří chtějí porozumět a aplikovat techniky hlubokého učení pomocí prostředí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte a procházejte Google Colab pro projekty hlubokého učení.
• Pochopit základy neuronových sítí.
• Implementujte modely hlubokého učení pomocí TensorFlow.
• Trénujte a vyhodnocujte modely hlubokého učení.
• Využijte pokročilé funkce TensorFlow pro hluboké učení.

V tomto živém školení pod vedením instruktora v České republice se účastníci naučí používat knihovny Python pro NLP při vytváření aplikace, která zpracovává sadu obrázků a generuje titulky.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrh a kód DL pro NLP pomocí knihoven Python.
• Vytvořte Python kód, který čte v podstatě obrovskou sbírku obrázků a generuje klíčová slova.
• Vytvořte Python kód, který generuje titulky ze zjištěných klíčových slov.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře, datové vědce a odborníky na umělou inteligenci, kteří chtějí využít TensorFlow Lite pro aplikace Edge AI.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy TensorFlow Lite a její roli v Edge AI.
• Vyvíjejte a optimalizujte modely umělé inteligence pomocí TensorFlow Lite.
• Nasaďte modely TensorFlow Lite na různá okrajová zařízení.
• Využijte nástroje a techniky pro konverzi a optimalizaci modelů.
• Implementujte praktické aplikace Edge AI pomocí TensorFlow Lite.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí urychlit aplikace strojového učení v reálném čase a nasadit je ve velkém měřítku.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte sadu nástrojů OpenVINO.
• Urychlete aplikaci počítačového vidění pomocí FPGA.
• Proveďte různé vrstvy CNN na FPGA.
• Škálujte aplikaci napříč více uzly v clusteru Kubernetes.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře nebo datové vědce, kteří chtějí použít Horovod k provádění distribuovaných školení hlubokého učení a rozšířit je tak, aby probíhaly paralelně v několika GPU .

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí, abyste mohli zahájit školení hlubokého učení.
• Nainstalujte a nakonfigurujte Horovod pro trénování modelů s TensorFlow, Keras, PyTorch a Apache MXNet.
• Škálujte trénink hlubokého učení pomocí Horovod tak, aby běžel na více GPUs.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na technické osoby, které chtějí aplikovat model hlubokého učení na aplikace pro rozpoznávání obrázků.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Keras.
• Rychle vytvořte prototyp modelů hlubokého učení.
• Implementujte konvoluční síť.
• Implementujte rekurentní síť.
• Spusťte model hlubokého učení na CPU i GPU.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, inženýry strojového učení a výzkumníky počítačového vidění, kteří chtějí využít Stable Diffusion k vytvoření vysoce kvalitních obrázků pro různé případy použití.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte principy Stable Diffusion a jak to funguje pro generování obrázků.
• Vytvářejte a trénujte Stable Diffusion modely pro úlohy generování obrázků.
• Aplikujte Stable Diffusion na různé scénáře generování obrázků, jako je malování, překreslování a překlad z obrázku na obrázek.
• Optimalizujte výkon a stabilitu Stable Diffusion modelů.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na inženýry, kteří chtějí psát, načítat a spouštět modely strojového učení na velmi malých vestavěných zařízeních.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte TensorFlow Lite.
• Nahrajte modely strojového učení do vestavěného zařízení, aby bylo možné detekovat řeč, klasifikovat obrázky atd.
• Přidejte AI do hardwarových zařízení, aniž byste se spoléhali na síťové připojení.