DeepMind Lab Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) közép- és haladó szintű adattudósoknak, gépi tanulási mérnököknek, mély tanulással foglalkozó kutatóknak és számítógépes látásszakértőknek szól, akik szeretnék bővíteni tudásukat és készségeiket a mélytanulás terén. szövegből képpé generáláshoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a fejlett mélytanulási architektúrákat és technikákat a szövegből képpé generáláshoz.
• Valósítson meg összetett modelleket és optimalizálásokat a kiváló minőségű képszintézis érdekében.
• Optimalizálja a teljesítményt és a méretezhetőséget nagy adatkészletekhez és összetett modellekhez.
• Hangolja be a hiperparamétereket a jobb modellteljesítmény és általánosítás érdekében.
• Integrálja a Stable Diffusion-t más mély tanulási keretrendszerekkel és eszközökkel

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a biológusoknak szól, akik szeretnék megérteni a AlphaFold működését, és a AlphaFold modelleket útmutatóként szeretnék használni kísérleti tanulmányaikban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a AlphaFold alapelveit.
• Ismerje meg a AlphaFold működését.
• Ismerje meg a AlphaFold előrejelzések és eredmények értelmezését.

Ez egy 4 napos tanfolyam, amely bemutatja az AI-t és annak alkalmazását. Lehetőség van arra, hogy a kurzus befejeztével további nap álljon rendelkezésre egy mesterséges intelligencia projekt elvégzésére.

Caffe egy mély tanulási keretrendszer, melyet kifejezést, sebességet és modularitást szem előtt tartanak.

Ez a kurzus a Caffe alkalmazásának mélyreható tanulási keretrendszerét vizsgálja a képfelismeréshez MNIST példaként

Közönség

Ez a kurzus alkalmas a Deep Learning kutatók és mérnökök számára, akik érdeklődnek a Caffe keretrendszerének felhasználásáról.

A kurzus befejezése után a küldöttek:

• megértsék a Caffe szerkezetét és a telepítési mechanizmusokat
• telepítési / gyártási környezet / architektúra feladatokat és konfigurációt végez
• a kód minőségének értékelése, hibakeresés, monitorozás
• fejlett gyártást, például képzési modelleket, rétegeket és naplózást valósít meg

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a kutatóknak és fejlesztőknek szól, akik a Chainer segítségével neurális hálózatokat szeretnének felépíteni és betanítani a Python-ban, miközben megkönnyítik a kód hibakeresését.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet a neurális hálózati modellek fejlesztésének megkezdéséhez.
• Neurális hálózati modellek meghatározása és megvalósítása érthető forráskód segítségével.
• Példák végrehajtása és meglévő algoritmusok módosítása a mélytanulási képzési modellek optimalizálása érdekében, miközben kihasználja GPU-eket a nagy teljesítmény érdekében.

A Computer Network ToolKit (CNTK) a Microsoft nyílt forráskódú, többgépes, többGPU, rendkívül hatékony RNN oktatógépi tanulási keretrendszere beszédhez, szöveghez és képekhez.

Közönség

Ez a kurzus azoknak a mérnököknek és építészeknek szól, akik a CNTK-t szeretnék felhasználni projektjeikben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a számítógépes látással kapcsolatos ismereteiket és feltárni TensorFlow képességeit kifinomult látásmodellek kidolgozására az Google segítségével. Colab.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) létrehozása és betanítása TensorFlow segítségével.
• Használja ki az Google Colabot a méretezhető és hatékony felhőalapú modellfejlesztéshez.
• Kép-előfeldolgozási technikák alkalmazása számítógépes látási feladatokhoz.
• Telepítsen számítógépes látásmodelleket a valós alkalmazásokhoz.
• Használja az átviteli tanulást a CNN-modellek teljesítményének javításához.
• Képosztályozási modellek eredményeinek megjelenítése és értelmezése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék megérteni és alkalmazni a mélytanulási technikákat az Google Colab környezet használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be és navigáljon az Google Colabban a mélytanulási projektekhez.
• Ismerje meg a neurális hálózatok alapjait.
• Valósítson meg mély tanulási modelleket a TensorFlow segítségével.
• A mély tanulási modellek képzése és értékelése.
• Használja a TensorFlow fejlett funkcióit a mély tanuláshoz.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják a Python könyvtárak használatát az NLP-hez, miközben olyan alkalmazást hoznak létre, amely feldolgozza a képeket és feliratokat generál.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tervezze meg és kódolja a DL-t NLP-hez Python könyvtárak használatával.
• Hozzon létre Python kódot, amely lényegesen hatalmas képgyűjteményt olvas be, és kulcsszavakat generál.
• Hozzon létre Python kódot, amely feliratokat generál az észlelt kulcsszavakból.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, adattudósoknak és mesterséges intelligenciával foglalkozó szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a TensorFlow Lite for Edge AI alkalmazásokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a TensorFlow Lite alapjait és szerepét az Edge AI-ben.
• AI modellek fejlesztése és optimalizálása a TensorFlow Lite segítségével.
• Telepítse a TensorFlow Lite modelleket különféle éleszközökön.
• Használjon eszközöket és technikákat a modellkonverzióhoz és -optimalizáláshoz.
• Valósítson meg gyakorlati Edge AI-alkalmazásokat a TensorFlow Lite segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik szeretnék felgyorsítani a valós idejű gépi tanulási alkalmazásokat, és széleskörűen üzembe helyezni azokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse az OpenVINO eszközkészletet.
• Gyorsítsa fel a számítógépes látás alkalmazását FPGA segítségével.
• Különböző CNN rétegek végrehajtása az FPGA-n.
• Méretezze az alkalmazást több csomópontra egy Kubernetes-fürtben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek vagy adattudósoknak szól, akik a Horovod segítségével szeretnének elosztott mélytanulási tréningeket lebonyolítani, és úgy bővíteni, hogy több GPU-en párhuzamosan futhassanak. .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet a mélytanulási tréningek indításához.
• Telepítse és konfigurálja a Horovod-t a TensorFlow, Keras, PyTorch és Apache MXNet modellek betanításához.
• Méretezze a mélytanulási képzést a Horovod segítségével, hogy több GPU-en futhasson.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a műszaki szakembereknek szól, akik mély tanulási modellt kívánnak alkalmazni képfelismerő alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja Keras.
• A mély tanulási modellek gyors prototípusa.
• Valósítson meg egy konvolúciós hálózatot.
• Ismétlődő hálózat megvalósítása.
• Végezzen mélytanulási modellt CPU-n és GPU-n egyaránt.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak az adattudósoknak, gépi tanulási mérnököknek és számítógépes látáskutatóknak szól, akik szeretnék kihasználni a Stable Diffusion-t, hogy kiváló minőségű képeket állítsanak elő különféle felhasználási esetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Stable Diffusion alapelveit, és hogyan működik a képalkotás során.
• Építsen és képezzen Stable Diffusion modelleket képgenerálási feladatokhoz.
• Alkalmazza a Stable Diffusion-t különféle képgenerálási forgatókönyvekre, mint például a befestés, az outpainting és a kép-kép fordítás.
• Optimalizálja Stable Diffusion modell teljesítményét és stabilitását.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik nagyon kicsi beágyazott eszközökön szeretnének gépi tanulási modelleket írni, betölteni és futtatni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse TensorFlow Lite.
• Töltsön be gépi tanulási modelleket egy beágyazott eszközre, hogy lehetővé tegye a beszéd észlelését, a képek osztályozását stb.
• Adjon hozzá mesterséges intelligenciát a hardvereszközökhöz anélkül, hogy a hálózati kapcsolatra támaszkodna.