Matlab för djuplärning Träningskurs

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare på mellannivå till avancerad nivå, maskininlärningsingenjörer, forskare inom djupinlärning och experter på datorseende som vill utöka sina kunskaper och färdigheter inom djupinlärning för text-till-bild-generering.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå avancerade arkitekturer och tekniker för djupinlärning för text-till-bild-generering.
• Implementera komplexa modeller och optimeringar för högkvalitativ bildsyntes.
• Optimera prestanda och skalbarhet för stora datamängder och komplexa modeller.
• Justera hyperparametrar för bättre modellprestanda och generalisering.
• Integrera Stable Diffusion med andra ramverk och verktyg för djupinlärning

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till biologer som vill förstå hur AlphaFold fungerar och använda AlphaFold-modeller som guider i sina experimentella studier.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande principerna för AlphaFold.
• Lär dig hur AlphaFold fungerar.
• Lär dig hur du tolkar AlphaFold förutsägelser och resultat.

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. 

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 avancerade professionella som önskar fördjupa sin förståelse av datorseende och utforska TesnorsFlows möjligheter att utveckla sofistikerade visningsmodeller med hjälp av Google Colab.

Vid slutet av den här utbildningen kommer deltagarna att kunna:

• Bygga och träna konvolutionella neuronnät (CNNs) med TensorFlow.
• Utnyttja Google Colab för skalarbar och effektiv molnbaserad modellutveckling.
• Implementera bildförbearbetningsmetoder för datorseendeuppgifter.
• Distribuera datorseendemodeller för praktiska tillämpningar.
• Använda transfer learning för att förbättra prestandan på CNN-modeller.
• Visualisera och tolka resultaten av bildklassificeringsmodeller.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till datavetenskapsmän och utvecklare på mellan nivå som vill förstå och tillämpa djupinlärningstekniker med hjälp av Google Colab-miljön.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Installera och navigera i Google Colab för djupinlärningsprojekt.
• Förstå grunderna i neurala nätverk.
• Implementera djupinlärningsmodeller med TensorFlow.
• Träna och utvärdera djupinlärningsmodeller.
• Använda avancerade funktioner i TensorFlow för djupinlärning.

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige kommer deltagarna att lära sig använda Python-bibliotek för NLP när de skapar ett program som bearbetar en samling bilder och genererar beskrivningar.

Till slut av utbildningen kommer deltagarna att kunna:

• Utforma och programmera djupinlärning för NLP med Python-bibliotek.
• Skapa Python-kod som läser in en stort antal bilder och genererar nyckelord.
• Skapa Python-kod som genererar beskrivningar från de identifierade nyckelorden.

Målgrupp

Denna kurs är lämplig för djupinlärningsforskare och -ingenjörer som är intresserade av att utnyttja tillgängliga verktyg (främst öppen källkod) för att analysera datorbilder.

Kursen innehåller fungerande exempel.

Denna kurs i ledande undervisning (online eller på plats) vänder sig till utvecklare, datavetare och AI-praktiker på mellanavancerad nivå som vill utnyttja TensorFlow Lite för Edge AI-applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TensorFlow Lite och dess roll inom Edge AI.
• Utveckla och optimera AI-modeller med TensorFlow Lite.
• Distribuera TensorFlow Lite-modeller på olika kantenheter.
• Använda verktyg och tekniker för modellkonvertering och optimering.
• Implementera praktiska Edge AI-applikationer med TensorFlow Lite.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill snabba upp realtidsmaskininlärningsapplikationer och distribuera dem i stor skala.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera OpenVINO-verktyget.
• Snabba upp en datorseendeapplikation med hjälp av en FPGA.
• Köra olika CNN-lager på FPGA.
• Skala applikationen över flera noder i ett Kubernetes-cluster.

Denna instruktörledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till dataanalytiker som vill använda TensorFlow för att analysera potentiella bedrägeridata.

När utbildningen är avslutad kommer deltagarna kunna:

• Skapa en bedrägeridetekteringsmodell i Python och TensorFlow.
• Bygga linjära regressions- och linjära regressionsmodeller för att förutsäga bedrägerier.
• Utveckla ett slut-i-slut AI-program för att analysera bedrägeridata.

Denna instruktörledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare eller datavetare som önskar använda Horovod för att köra distribuerad djupinlärningsträning och skala den så att den kan köras över flera GPU:er parallellt.

Genom utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Ställa upp den nödvändiga utvecklingsmiljön för att påbörja djupinlärningsträning.
• Installera och konfigurera Horovod för att träna modeller med TensorFlow, Keras, PyTorch och Apache MXNet.
• Skala djupinlärningsträning med Horovod så att den kan köras på flera GPU:er.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till tekniska personer som vill tillämpa djupinlärningsmodellen på bildigenkänningsapplikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Keras.
• Skapa snabbt prototyper av djupinlärningsmodeller.
• Implementera ett faltningsnätverk.
• Implementera ett återkommande nätverk.
• Kör en djupinlärningsmodell på både en CPU och GPU.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till dataforskare, maskininlärningsingenjörer och forskare inom datorsyn som vill använda Stable Diffusion för att skapa högkvalitativa bilder för en mängd olika användningsfall.

Vid slutet av utbildningen kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för Stable Diffusion och hur den fungerar för bildgenerering.
• Bygga och träna Stable Diffusion-modeller för bildgenereringsuppgifter.
• Tillämpa Stable Diffusion på olika bildgenereringsscenarier, såsom inpainting, outpainting och bild-till-bild-översättning.
• Optimera prestanda och stabilitet hos Stable Diffusion-modeller.

Denna handledningssökande, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktas till ingenjörer som vill skriva, ladda och köra maskininlärningsmodeller på mycket små inbyggda enheter.

När denna utbildning är avslutad kommer deltagarna kunna:

• Installera TensorFlow Lite.
• Ladda maskininlärningsmodeller på en inbyggd enhet för att göra den kapabel till att identifiera tal, klassificera bilder, etc.
• Lägga till AI i hårdvaraenheter utan att bero av nätverksanslutning.