Deep Learning for Vision 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 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.

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.

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.

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

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.

Computer Network ToolKit (CNTK) är Microsoft:s Open Source, Multi-machine, Multi-GPU, mycket effektiva RNN-träningsmaskininlärningsramverk för tal, text och bilder.

Publik

Kursen riktar sig till ingenjörer och arkitekter som vill använda CNTK i sina projekt.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, datavetare och AI-utövare 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 i Edge AI.
• Utveckla och optimera AI-modeller med hjälp av TensorFlow Lite.
• Distribuera TensorFlow Lite-modeller på olika gränsenheter.
• Använda verktyg och tekniker för modellkonvertering och optimering.
• Implementera praktiska Edge AI-applikationer med TensorFlow Lite.

Den här instruktörsledda, liveutbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill påskynda maskininlärningsprogram i realtid och distribuera dem i stor skala.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera verktyget OpenVINO.
• Accelerera ett program för visuellt innehåll med hjälp av en FPGA.
• Kör olika CNN-lager på FPGA:n.
• Skala programmet över flera noder i ett Kubernetes-kluster.

Den här instruktörsledda, live-utbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare eller datavetare som vill använda Horovod för att köra distribuerade djupinlärningsträningar och skala upp dem för att köra över flera GPUs parallellt.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den utvecklingsmiljö som krävs för att börja köra djupinlärningsträningar.
• Installera och konfigurera Horovod för att träna modeller med TensorFlow, Keras, PyTorch och Apache MXNet.
• Skala djupinlärningsträning med Horovod för att 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 datavetare, maskininlärningsingenjörer och forskare inom datorseende som vill utnyttja Stable Diffusion för att generera bilder av hög kvalitet 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.
• Skapa 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 för Stable Diffusion-modeller.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer som vill skriva, ladda och köra maskininlärningsmodeller på mycket små inbäddade enheter.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera TensorFlow Lite.
• Ladda maskininlärningsmodeller på en inbäddad enhet så att den kan upptäcka tal, klassificera bilder etc.
• Lägg till AI till hårdvaruenheter utan att förlita sig på nätverksanslutning.