Neural Networks Kurs i Uppsala

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. 

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (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.

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.

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

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.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (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:

• Sätt upp den nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja utveckla neurala nätverksmodeller.
• Definiera och implementera neurala nätverksmodeller med hjälp av en begriplig källkod.
• Utför exempel och modifiera befintliga algoritmer för att optimera träningsmodeller för djupinlärning samtidigt som du utnyttjar GPUs för hög prestanda.

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.

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

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer som vill lära sig om tillämpbarheten av artificiell intelligens på mekatroniska system.I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Få en överblick över artificiell intelligens, maskininlärning och beräkningsintelligens.
• Förstå begreppen neurala nätverk och olika inlärningsmetoder.
• Välj 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.

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) is a scalable deep learning platform developed by Baidu. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use PaddlePaddle to enable deep learning in their product and service applications. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up and configure PaddlePaddle
• Set up a Convolutional Neural Network (CNN) for image recognition and object detection
• Set up a Recurrent Neural Network (RNN) for sentiment analysis
• Set up deep learning on recommendation systems to help users find answers
• Predict click-through rates (CTR), classify large-scale image sets, perform optical character recognition(OCR), rank searches, detect computer viruses, and implement a recommendation system.

Audience

• Developers
• Data scientists

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill använda Python för att bygga rekommendatorsystem.I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Skapa rekommendatorsystem i stor skala.
• Tillämpa kollaborativ filtrering för att bygga rekommendatorsystem.
• Använd Apache Spark för att beräkna rekommendatorsystem på kluster.
• Bygg ett ramverk för att testa rekommendationsalgoritmer med Python.

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

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala kommer deltagarna att lära sig hur man drar fördel av innovationerna i TPU-processorer för att maximera prestandan för sina egna AI-applikationer.I slutet av utbildningen kommer deltagarna att kunna:

• Träna olika typer av neurala nätverk på stora mängder data.
• Använd TPU:er för att påskynda slutledningsprocessen med upp till två storleksordningar.
• Använd TPU:er för att bearbeta intensiva applikationer som bildsökning, molnvision och foton.

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

In this instructor-led, live training, we go over the principles of neural networks and use OpenNN to implement a sample application.

Format of the course

• Lecture and discussion coupled with hands-on exercises.