Advanced Stable Diffusion: Deep Learning for Text-to-Image Generation Träningskurs

Den här instruktörsledda, live-utbildningen i (online eller på plats) riktar sig till datavetare, maskininlärningsingenjörer och datorseendeforskare som vill utnyttja Stable Diffusion för att generera högkvalitativa bilder för en mängd olika användningsfall.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Förstå principerna för Stable Diffusion och hur det fungerar för bildgenerering. Bygg och träna Stable Diffusion modeller för bildgenereringsuppgifter. Tillämpa Stable Diffusion på olika scenarier för bildgenerering, till exempel inpainting, outpainting och bild-till-bild översättning. Optimera prestanda och stabilitet för Stable Diffusion modeller.

Denna kurs täcker AI (emphasizing Machine Learning och Deep Learning) i Automotive Industri. Det hjälper till att bestämma vilken teknik som kan (potentiellt) användas i flera situationer i en bil: från enkel automatisering, bildupplysning till självständigt beslutsfattande.

Artificial Neural Network är en beräkningsmodell som används vid utvecklingen av Artificial Intelligence (AI) -system som kan utföra "intelligenta" uppgifter. Neural Networks används ofta i Machine Learning (ML) -applikationer, som själva är en implementering av AI. Deep Learning är en delmängd av ML.

Artificial Neural Network är en beräkningsmodell som används vid utvecklingen av Artificial Intelligence (AI) -system som kan utföra "intelligenta" uppgifter. Neural Networks används ofta i Machine Learning (ML) -applikationer, som själva är en implementering av AI. Deep Learning är en delmängd av ML.

Caffe är en djup inlärningsram skapad med uttryck, snabbhet och modularitet i åtanke.

Denna kurs undersöker tillämpningen av Caffe som ett djupet lärande ramverk för bildigenkänning med hjälp av MNIST som ett exempel

Publik

Denna kurs är lämplig för Deep Learning forskare och ingenjörer som är intresserade av att använda Caffe som ramverk.

Efter avslutad kurs kommer deltagarna att kunna:

• förstå Caffe struktur och implementeringsmekanismer
• utföra installations- / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration
• utvärdera kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning
• implementera avancerad produktion som träningsmodeller, implementera lager och loggning

Kursen är en allmän översikt för Deep Learning utan att gå för djupt in i några specifika metoder. Det är lämpligt för människor som vill börja använda Deep learning för att förbättra deras noggrannhet i förutsägelse.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare på nybörjar- till medelnivå och maskininlärningsingenjörer som vill förbättra prestandan för sina modeller för djupinlärning.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för distribuerad djupinlärning.
• Installera och konfigurera DeepSpeed.
• Skala modeller för djupinlärning på distribuerad hårdvara med DeepSpeed.
• Implementera och experimentera med DeepSpeed-funktioner för optimering och minneseffektivitet.

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att uttryckligen programmeras. Djupt lärande är ett underfält av maskininlärning som använder metoder baserade på lärandedata-representationer och strukturer som neurala nätverk.

Introduction:

Deep learning is becoming a principal component of future product design that wants to incorporate artificial intelligence at the heart of their models. Within the next 5 to 10 years, deep learning development tools, libraries, and languages will become standard components of every software development toolkit. So far Google, Sales Force, Facebook, Amazon have been successfully using deep learning AI to boost their business. Applications ranged from automatic machine translation, image analytics, video analytics, motion analytics, generating targeted advertisement and many more.

This coursework is aimed for those organizations who want to incorporate Deep Learning as very important part of their product or service strategy. Below is the outline of the deep learning course which we can customize for different levels of employees/stakeholders in an organization.

Target Audience:

( Depending on target audience, course materials will be customized)

Executives

A general overview of AI and how it fits into corporate strategy, with breakout sessions on strategic planning, technology roadmaps, and resource allocation to ensure maximum value.

Project Managers

How to plan out an AI project, including data gathering and evaluation, data cleanup and verification, development of a proof-of-concept model, integration into business processes, and delivery across the organization.

Developers

In-depth technical trainings, with focus on neural networks and deep learning, image and video analytics (CNNs), sound and text analytics (NLP), and bringing AI into existing applications.

Salespersons

A general overview of AI and how it can satisfy customer needs, value propositions for various products and services, and how to allay fears and promote the benefits of AI.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till affärsanalytiker, datavetare och utvecklare som vill bygga och implementera modeller för djupinlärning för att påskynda intäktstillväxt och lösa problem i affärsvärlden.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå kärnkoncepten för maskininlärning och djupinlärning.
• Få insikter om framtiden för företag och industri med ML och DL.
• Definiera affärsstrategier och lösningar med djupinlärning.
• Lär dig hur du tillämpar datavetenskap och djupinlärning för att lösa affärsproblem.
• Bygg djupinlärningsmodeller med Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, etc.

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att uttryckligen programmeras. Djupt lärande är ett underfält av maskininlärning som använder metoder baserade på lärandedata-representationer och strukturer som neurala nätverk. R är ett populärt programmeringsspråk inom finansbranschen. Det används i finansiella applikationer som sträcker sig från kärnhandelsprogram till riskhanteringssystem.

I denna instruktörsledda, live-utbildning, kommer deltagarna att lära sig att implementera djupa inlärningsmodeller för ekonomi med R när de går igenom skapandet av en djup inlärning av aktiekursmodell.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen djup inlärning
• Lär dig applikationer och användningar av djup inlärning inom ekonomi
• Använd R för att skapa djupa inlärningsmodeller för ekonomi
• Bygg upp sin egen djupa inlärning av aktiekursmodell med R

Publik

• utvecklare
• Datavetare

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att uttryckligen programmeras. Djupt lärande är ett underfält av maskininlärning som använder metoder baserade på lärandedata-representationer och strukturer som neurala nätverk. Python är ett programmeringsspråk på hög nivå känd för sin tydliga syntax och kodläsbarhet.

I denna instruktörsledda, live-utbildning, kommer deltagarna att lära sig att implementera djupa inlärningsmodeller för bank med Python när de går igenom skapandet av en djup inlärningsriskmodell.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen djup inlärning
• Lär dig applikationer och användningar av djup inlärning i bank
• Använd Python , Keras och TensorFlow att skapa djupa inlärningsmodeller för bank
• Bygg upp sin egen djupa inlärningsriskmodell med Python

Publik

• utvecklare
• Datavetare

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att uttryckligen programmeras. Djupt lärande är ett underfält av maskininlärning som använder metoder baserade på lärandedata-representationer och strukturer som neurala nätverk. R är ett populärt programmeringsspråk inom finansbranschen. Det används i finansiella applikationer som sträcker sig från kärnhandelsprogram till riskhanteringssystem.

I denna instruktörsledda, live-utbildning kommer deltagarna att lära sig att implementera djupa inlärningsmodeller för bank med R när de går igenom skapandet av en djup inlärningsriskmodell.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen djup inlärning
• Lär dig applikationer och användningar av djup inlärning i bank
• Använd R för att skapa djupa inlärningsmodeller för bank
• Bygg upp sin egen djupa inlärnings kreditriskmodell med R

Publik

• utvecklare
• Datavetare

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att uttryckligen programmeras. Djupt lärande är ett underfält av maskininlärning som använder metoder baserade på lärandedata-representationer och strukturer som neurala nätverk. Python är ett programmeringsspråk på hög nivå känd för sin tydliga syntax och kodläsbarhet.

I denna instruktörsledda, live-utbildning, kommer deltagarna att lära sig att implementera djupa inlärningsmodeller för ekonomi med Python när de går igenom skapandet av en djup inlärning av aktiekursmodell.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen djup inlärning
• Lär dig applikationer och användningar av djup inlärning inom ekonomi
• Använd Python , Keras och TensorFlow att skapa djupa inlärningsmodeller för ekonomi
• Bygg upp sin egen djupa inlärning av aktiekursmodell med Python

Publik

• utvecklare
• Datavetare

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Machine Learning är en gren av artificiell intelligens där datorer har förmågan att lära sig utan att vara explicit programmerade. Deep Learning är ett underfält av Machine Learning som försöker imitera människans hjärnans arbete vid beslutsfattande. Det utbildas med data för att automatiskt ge lösningar på problem. Deep Learning ger stora möjligheter för den medicinska industrin som sitter på en data guldmin.

I denna instruktörledda, levande träning kommer deltagarna att delta i en serie diskussioner, övningar och fallstudieanalys för att förstå grunderna i Deep Learning. De viktigaste Deep Learning verktygen och teknikerna kommer att utvärderas och övningar kommer att utföras för att förbereda deltagarna för att utföra sin egen utvärdering och genomförande av Deep Learning lösningar inom sina organisationer.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Deep Learning
• Lär Deep Learning tekniker och deras tillämpningar i branschen
• Undersök problem i medicin som kan lösas med Deep Learning tekniker
• Utforska Deep Learning fallstudier i medicin
• Formulera en strategi för att anta de senaste teknikerna i Deep Learning för att lösa problem i medicin

Publiken

• ledare
• Medicinska yrkesverksamma i ledarroller

Format av kursen

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praxis

anteckningar

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.