Neural Networks kurser och utbildning

Detta är en 4-dagars kurs som introducerar AI och det's applikation med Python programmeringsspråk. Det finns ett alternativ att ha en extra dag att genomföra ett AI-projekt vid slutförandet av denna kurs. 

Deep Reinforcement Learning hänvisar till förmågan hos en "konstgjord agent" att lära sig genom trial-and-error och belöningar-och-bestraffningar. Ett artificiellt medel syftar till att efterlikna en människas förmåga att erhålla och konstruera kunskap på egen hand, direkt från råa input som vision. För att förverkliga förstärkningsinlärning används djupinlärning och neurala nätverk. Förstärkningsinlärning skiljer sig från maskininlärning och förlitar sig inte på övervakade och oövervakade inlärningsmetoder.Denna instruktörsledda, liveutbildning (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.

Kursens format

Interaktiv föreläsning och diskussion. Mycket övningar och övningar. Praktisk implementering i en live-lab-miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

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.

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.

Kursen är skapad för personer som inte har tidigare erfarenhet av sannolikhet och statistik .

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.

This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course. 

Denna utbildning är för människor som vill använda Machine Learning i praktiska tillämpningar. Publik Denna kurs är för datavetare och statistiker som känner till statistik och vet hur man programmerar R (eller Python eller annat valt språk). Tyngdpunkten i denna kurs ligger på de praktiska aspekterna av data / modellberedning, exekvering, post hoc-analys och visualisering. Syftet är att ge praktiska applikationer för Machine Learning till deltagare som är intresserade av att tillämpa metoderna på jobbet. Sektorspecifika exempel används för att göra utbildningen relevant för publiken.

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.

Chainer är en open source ram baserad på Python, byggd för att påskynda forskning och genomföra neurala nätverksmodeller. Det ger flexibla, effektiva och förenklade tillvägagångssätt för att utveckla djuplärande algoritmer. Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till forskare och utvecklare som vill använda Chainer för att bygga och träna nervnät i Python samtidigt som koden är lätt att debugga. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Skapa den nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja utveckla neuralnätmodeller. Definiera och implementera neurala nätverksmodeller med hjälp av en förståelig källkod. Exekvera exempel och modifiera befintliga algoritmer för att optimera djuplärningsmodeller samtidigt som man använder GPUs för hög prestanda.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

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

Denna instruktörsledda, livekurs ger en introduktion till området mönsterigenkänning och maskininlärning. Den berör praktiska tillämpningar inom statistik, datavetenskap, signalbehandling, datorvision, data mining och bioinformatik. Kursen är interaktiv och innehåller massor av praktiska övningar, instruktöråterkoppling och testning av förvärvade kunskaper och färdigheter.

Encog är en open source-maskininlärningsram för Java ochNet I den här instruktörsledda träningen kommer deltagarna att lära sig avancerade maskininlärningstekniker för att bygga exakta neurala nätverksprediktiga modeller Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Implementera olika optimeringstekniker för neurala nätverk för att lösa underfitting och överfitting Förstå och välj från ett antal neurala nätverksarkitekturer Implementera övervakade feed forward och feedback nätverk Publik utvecklare analytiker Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Encog är en open source-maskininlärningsram för Java ochNet I den här instruktörsledningen, levande träning, kommer deltagarna att lära sig hur man skapar olika neurala nätverkskomponenter med hjälp av ENCOG Realworld fallstudier diskuteras och maskinbaserade lösningar på dessa problem kommer att undersökas Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Förbered data för neurala nätverk med hjälp av normaliseringsprocessen Genomföra foder framåt nätverk och propagation träning metoder Genomföra klassificerings- och regressionsuppgifter Modell och träna neurala nätverk med hjälp av Encogs GUI-baserade arbetsbänk Integrera neuralt nätverkstöd till realworld-applikationer Publik utvecklare analytiker Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Typ: Teoretisk utbildning med tillämpningar beslutade uppströms med eleverna på Lasagne eller Keras enligt den pedagogiska gruppen Lärningsmetod: presentation, utbyte och fallstudier Konstgjord intelligens, efter att ha stört många vetenskapliga områden, började revolutionera ett stort antal ekonomiska sektorer (industri, medicin, kommunikation etc.). Ändå är dess presentation i stora medier ofta fantasi, långt borta från vad som verkligen är områdena Machine Learning eller Deep Learning . Syftet med denna utbildning är att ge ingenjörer som redan har behärskning av datorverktyg (inklusive en programvarubaseringsbas) en introduktion till Deep Learning och dess olika specialiseringsområden och därför till de huvudsakliga befintliga nätverksarkitekturerna. idag. Om de matematiska grunderna återkallas under kursen rekommenderas en matematiknivå av typ BAC + 2 för mer komfort. Det är absolut möjligt att hoppa över den matematiska axeln för att bara behålla en "system" -vision, men denna strategi kommer att begränsa din förståelse av ämnet kraftigt.

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

Mekatronik (aka mechatronic engineering) är en kombination av mekanik, elektronik och datavetenskap. Denna instruktörsledda, live-utbildning (på plats eller fjärrkontroll) riktar sig till ingenjörer som vill lära sig om tillämpningen av konstgjord intelligens på mekatroniska system. I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Få en översikt över artificiell intelligens, maskininlärning och beräkningsintelligens.
• Förstå begreppen neurala nätverk och olika inlärningsmetoder.
• Välj effektiva metoder för konstgjord intelligens för verkliga problem.
• Implementera AI-applikationer i mekatronisk teknik.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Massor av övningar och träning.
• Praktisk implementering i en levande labbmiljö.

Alternativ för kursanpassning

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

Microsoft Cognitive Toolkit 2x (tidigare CNTK) är en open source, commercialgrade verktygssats som tränar djupa inlärningsalgoritmer för att lära sig som den mänskliga hjärnan Enligt Microsoft kan CNTK vara 510x snabbare än TensorFlow på återkommande nätverk, och 2 till 3 gånger snabbare än TensorFlow för bildrelaterade uppgifter I den här instruktionsledda träningen lär deltagarna att lära sig hur man använder Microsoft Cognitive Toolkit för att skapa, träna och utvärdera djupa inlärningsalgoritmer för användning i kommersiella AI-applikationer som omfattar flera typer av data, såsom data, tal, text och bilder Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Få tillgång till CNTK som ett bibliotek inom ett Python-, C #- eller C ++-program Använd CNTK som ett fristående verktyg för maskininlärning genom sitt eget modellbeskrivningsspråk (BrainScript) Använd CNTK-modellutvärderingsfunktionen från ett Java-program Kombinera feed-forward-DNN, faltningsnät (CNN) och återkommande nätverk (RNN / LSTM) Skala beräkningskapacitet på processorer, GPU och flera maskiner Få tillgång till massiva dataset med hjälp av befintliga programmeringsspråk och algoritmer Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning Notera Om du vill anpassa någon del av denna träning, inklusive det programmerade språket du vill ha, kontakta oss för att ordna .

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

This course will give you knowledge in neural networks and generally in machine learning algorithm, deep learning (algorithms and applications). This training is more focus on fundamentals, but will help you to choose the right technology : TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. The examples are made in TensorFlow.

This classroom based training session will contain presentations and computer based examples and case study exercises to undertake with relevant neural and deep network libraries

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) är en skalbar djup lärplattform utvecklad av Baidu I den här instruktörsledningen, levande träning, kommer deltagarna att lära sig hur man använder PaddlePaddle för att möjliggöra djupt lärande i sina produkt- och tjänsteprogram Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Ställ in och konfigurera PaddlePaddle Ställ in ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för bildigenkänning och objektdetektering Ställ in ett återkommande neuralt nätverk (RNN) för sentimentanalys Ställ in djupt lärande på rekommendationssystem för att hjälpa användare att hitta svar Beräkna klickfrekvens (CTR), klassificera storskaliga bildsatser, utföra optisk teckenigenkänning (OCR), rangsökningar, upptäcka datavirus och implementera ett rekommendationssystem Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Ett rekommendationssystem är en information filtreringsprocess som förutspår användarens preferenser. Python kan användas för att programmera djupinlärning, maskininlärning och neurala nätverk rekommendationssystem för att hjälpa användare att upptäcka nya produkter och innehåll. Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller online) riktar sig till datavetenskapsmän som vill använda Python för att bygga rekommenderade system. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Skapa rekommenderade system i skala. Applicera collaborativ filtrering för att bygga rekommendationssystem. Använd Apache Spark för att beräkna rekommendationssystem på kluster. Bygg en ram för att testa rekommendationsalgoritmer med Python.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

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

Denna kurs är en introduktion till tillämpning av neurala nätverk i verkliga problem med R-projektprogram.

Snorkel är ett system för snabb skapande, modellering och hantering av träningsdata Det fokuserar på att påskynda utvecklingen av strukturerade eller "mörka" datautvinningsapplikationer för domäner där stora märkta träningssatser inte är tillgängliga eller lättillgängliga I denna instruktionsledda träningspraktik lär deltagarna tekniker för att extrahera värdet från ostrukturerad data, såsom text, tabeller, figurer och bilder genom modellering av träningsdata med Snorkel Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Skapa programmässigt träningssatser för att möjliggöra märkning av massiva träningssatser Träna högkvalitativa slutmodeller genom att först modellera bullriga träningssatser Använd Snorkel för att implementera svaga övervakningstekniker och tillämpa dataprogrammering till svagt lyssnade systeminlärningssystem Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Tensor Processing Unit (TPU) är den arkitektur som Google har använt internt i flera år och blir just nu tillgänglig för allmänheten Den innehåller flera optimeringar specifikt för användning i neurala nätverk, inklusive strömlinjeformad matrismultiplicering och 8bit heltal istället för 16bit för att återställa lämpliga precisionsnivåer I den här instruktionsledda träningspasset lär deltagarna att dra nytta av innovationerna i TPU-processorer för att maximera prestanda för sina egna AI-applikationer Vid slutet av träningen kommer deltagarna att kunna: Träna olika typer av neurala nätverk på stora mängder data Använd TPU: er för att påskynda inferensprocessen med upp till två storleksordningar Använd TPU för att bearbeta intensiva applikationer som bildsökning, molnsyn och foton Publik utvecklare forskare ingenjörer Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Denna kurs börjar med att ge dig konceptuell kunskap i neurala nätverk och generellt i maskininlärningsalgoritm, djupinlärning (algoritmer och applikationer). Del-1 (40%) av denna utbildning är mer fokus på grundläggande, men hjälper dig att välja rätt teknik: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc. Del-2 (20%) av denna utbildning introducerar Theano - ett pythonbibliotek som gör det enkelt att skriva djupa inlärningsmodeller. Del-3 (40%) av utbildningen skulle i stor utsträckning baseras på Tensorflow - 2nd Generation API of Go ogles open source software bibliotek för Deep Learning . Exemplen och handson skulle alla göras i TensorFlow . Publik Kursen är avsedd för ingenjörer som vill använda TensorFlow för sina Deep Learning projekt Efter avslutad kurs kommer delegaterna att:

• ha god förståelse för djupa neurala nätverk (DNN), CNN och RNN
• förstå TensorFlow struktur och distributionsmekanismer
• kunna utföra installations / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration
• kunna bedöma kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning
• kunna implementera avancerad produktion som träningsmodeller, bygga grafer och logga

I denna instruktörsledda liveutbildning går vi igenom principerna för neurala nätverk och använder OpenNN för att implementera en exempelapplikation.Kursens formatFöreläsning och diskussion i kombination med praktiska övningar.