Pattern Recognition Träningskurs

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.

Den här kursen har skapats för chefer, lösningsarkitekter, innovationsansvariga, CTO:er, mjukvaruarkitekter och alla som är intresserade av en översikt över tillämpad artificiell intelligens och närmaste prognos för dess utveckling.

This instructor-led, live training in Sverige (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.

Artificiellt neuralt nätverk är en beräkningsdatamodell som används vid utvecklingen av Artificial Intelligence (AI) system som kan utföra "intelligenta" uppgifter. Neural Networks används ofta i Machine Learning (ML) applikationer, som i sig är en implementering av AI. Deep Learning är en delmängd av ML.

Detta är en 4-dagars kurs som introducerar AI och dess tillämpning. Det finns möjlighet att få en extra dag för att genomföra ett AI-projekt efter avslutad kurs. 

Detta är en 4-dagarskurs som introducerar AI och dess tillämpning med hjälp av programmeringsspråket Python. Det finns möjlighet att få en extra dag för att genomföra ett AI-projekt efter avslutad kurs. 

This instructor-led, live training in Sverige (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.

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.

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till forskare och utvecklare som vill använda Chainer för att bygga och träna neurala nätverk i Python samtidigt som koden är lätt att felsöka.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den utvecklingsmiljö som krävs för att börja utveckla neurala nätverksmodeller.
• Definiera och implementera neurala nätverksmodeller med hjälp av en begriplig källkod.
• Kör exempel och modifiera befintliga algoritmer för att optimera träningsmodeller för djupinlärning samtidigt som du utnyttjar GPUs för hög prestanda.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare som vill lära sig grunderna i Deep Reinforcement Learning när de går igenom skapandet av en Deep Learning Agent.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå nyckelbegreppen bakom Deep Reinforcement Learning och kunna skilja det från Machine Learning.
• Använd avancerade Reinforcement Learning algoritmer för att lösa verkliga problem.
• Bygg en Deep Learning Agent.

Typ: Teoretisk utbildning med ansökningar som bestäms i förväg med eleverna på lasagne eller Keras beroende på pedagogisk grupp

Undervisningsform: presentation, utbyten och fallstudier

Artificiell intelligens, efter att ha stört många vetenskapliga områden, har börjat revolutionera ett stort antal ekonomiska sektorer (industri, medicin, kommunikation, etc.). Icke desto mindre är dess presentation i mainstream-media ofta en fantasi, långt ifrån vad fälten Machine Learning eller Deep Learning verkligen är. Syftet med denna utbildning är att ge ingenjörer som redan behärskar datorverktyg (inklusive grundläggande programvaruprogrammering) en introduktion till Deep Learning samt till dess olika specialiseringsområden och därmed till de viktigaste nätverksarkitekturerna som finns idag. Om grunderna i matematik återkallas under kursens gång rekommenderas en nivå av matematik av typen BAC+2 för mer komfort. Det är absolut möjligt att hoppa över den matematiska axeln för att bara behålla en "system"-vision, men detta tillvägagångssätt kommer i hög grad att begränsa din förståelse av ämnet.

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig att använda Matlab för att designa, bygga och visualisera ett invändigt neuralt nätverk för bildigenkänning.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Bygg en djup inlärningsmodell
• Automatisera datamärkning
• Arbeta med modeller från Caffe och TensorFlow - Keras
• Träna data med hjälp av flera GPU er, molnet eller kluster

Publik

• utvecklare
• ingenjörer
• Domänexperter

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer som vill lära sig om tillämpligheten av artificiell intelligens på mekatroniska system.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Få en översikt över artificiell intelligens, maskininlärning och beräkningsintelligens.
• Förstå begreppen neurala nätverk och olika inlärningsmetoder.
• Välj metoder för artificiell intelligens på ett effektivt sätt för verkliga problem.
• Implementera AI-applikationer inom mekatronisk teknik.

Utbildningen riktar sig till personer som vill lära sig grunderna i neurala nätverk och deras tillämpningar.

Pattern Matching är en teknik som används för att lokalisera angivna mönster i en bild. Den kan användas för att fastställa förekomsten av angivna egenskaper i en tagen bild, till exempel den förväntade etiketten på en defekt produkt i en fabrikslinje eller de angivna måtten på en komponent. Det skiljer sig från "Pattern Recognition" (som känner igen allmänna mönster baserat på större samlingar av relaterade prover) genom att det specifikt dikterar vad vi letar efter och sedan berättar för oss om det förväntade mönstret finns eller inte.

Kursens upplägg

• Kursen introducerar de tillvägagångssätt, tekniker och algoritmer som används inom området mönstermatchning när det gäller Machine Vision.