Mustererkennung Schulung

Dieser Kurs umfasst AI (emphasizing Machine Learning und Deep Learning) in Automotive Industrie. Es hilft zu bestimmen, welche Technologie (potenziell) in mehreren Situationen in einem Auto verwendet werden kann: von einfacher Automatisierung, Bilderkennung bis hin zu autonomen Entscheidungsfindung.

Dieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Softwarearchitekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächsten Prognosen für ihre Entwicklung interessieren.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger, die grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik, Programmierung und maschinelles Lernen erlernen möchten und diese auf die Entwicklung von KI anwenden wollen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlegendes Verständnis der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik zu haben sowie diese auf reale Szenarien anzuwenden.
• Prozedurales, funktionelles und objektorientiertes Programmiercode schreiben und verstehen.
• Maschinelles Lernenstechniken wie Klassifizierung, Clustering und neuronale Netzwerke umzusetzen.
• KI-Lösungen mit Regelengines und Expertensystemen zur Problemlösung zu entwickeln.

Ein künstliches neuronales Netz ist ein Datenmodell, das bei der Entwicklung von Artificial Intelligence (AI) Systemen verwendet wird, die in der Lage sind, "intelligente" Aufgaben auszuführen. Künstliche Neuronale Netze Neural Networks werden häufig in Machine Learning (ML)-Anwendungen verwendet, die ihrerseits eine Implementierung von KI sind. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML.

Dies ist ein 4-tägiger Kurs, der in KI und ihre Anwendung einführt. Es besteht die Möglichkeit, nach Abschluss des Kurses einen zusätzlichen Tag für die Durchführung eines KI-Projekts zu nutzen.

Dies ist ein 4-tägiger Kurs zur Einführung in die KI und ihre Anwendung unter Verwendung der Programmiersprache Python. Es besteht die Möglichkeit, nach Abschluss des Kurses einen zusätzlichen Tag für die Durchführung eines KI-Projekts zu nutzen.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Training (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Statistiker, die Daten effektiv vorbereiten, Modelle erstellen und maschinelles Lernen in ihren Berufsgebieten einsetzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Verschiedene Machine Learning-Algorithmen verstehen und implementieren.
• Daten und Modelle für Anwendungen im Bereich maschinelles Lernen vorbereiten.
• Post-Hoc-Analysen durchführen und Ergebnisse effektiv visualisieren.
• Maschinelles Lernen auf realen, branchenspezifischen Szenarien anwenden.

Künstliche Neuronale Netzwerke sind ein berechnungstechnisches Modell, das bei der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) eingesetzt wird, um Systeme zu schaffen, die "intelligente" Aufgaben durchführen können. Neuronale Netze werden häufig in Machine-Learning-Anwendungen verwendet, die ihrerseits eine Implementierung von KI darstellen. Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings.

Tiefes Reinforcement Learning (DRL) kombiniert Prinzipien des Reinforcement Learnings mit tiefen Lernarchitekturen, um Agenten zu ermöglichen, durch Interaktion mit ihrer Umgebung Entscheidungen zu treffen. Es bildet die Grundlage vieler moderner KI-Fortschritte wie autonomes Fahren, Robotiksteuerung, algorithmisches Handeln und adaptive Empfehlungssysteme. DRL ermöglicht es einem künstlichen Agenten, Strategien zu lernen, Richtlinien zu optimieren und auf der Grundlage von Ausprobier-und-Fehler-Lernen mit belohnungsbasiertem Lernen autonome Entscheidungen zu treffen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und Data Scientists, die tiefes Reinforcement Learning erlernen und anwenden möchten, um intelligente Agenten zu erstellen, die in komplexen Umgebungen autonome Entscheidungen treffen können.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die theoretischen Grundlagen und mathematischen Prinzipien des Reinforcement Learnings zu verstehen.
• Schlüsselalgorithmen des RL, einschließlich Q-Learning, Policy Gradients und Actor-Critic-Methoden, umzusetzen.
• Tiefe Reinforcement Learning-Agenten mit TensorFlow oder PyTorch zu bauen und zu trainieren.
• DRL auf Anwendungen wie Spiele, Robotik und Entscheidungsoptimierung anzuwenden.
• Mit modernen Werkzeugen Probleme zu beheben, die Trainingsleistung zu visualisieren und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und geleitete Diskussion.
• Anwendungsübungen und praktische Implementierungen.
• Livedemos und projektorientierte Anwendungen.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Um eine angepasste Version dieses Kurses anzufordern (z.B. PyTorch anstelle von TensorFlow), kontaktieren Sie uns bitte.

In diesem von einem Dozenten geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie man Matlab verwendet, um ein konvolutorisches neuronales Netzwerk für Bilderkennung zu entwerfen, aufzubauen und zu visualisieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Ein tiefes Lernmodell aufzubauen
• Datenbeschriftung zu automatisieren
• Mit Modellen von Caffe und TensorFlow-Keras zu arbeiten
• Daten mit mehreren GPUs, der Cloud oder Clustern zu trainieren

Zielgruppe

• Entwickler
• Ingenieure
• Bereichsexperten

Kursformat

• Teil Vorlesung, teil Diskussion, Übungen und viel praktische Arbeit

Dieses Training richtet sich an Personen, die Grundlagen der neuronalen Netze und ihre Anwendungen lernen möchten.

Diese Schulung im Klassenzimmer umfasst Präsentationen und computerbasierte Beispiele sowie Fallstudienübungen, die mit relevanten Bibliotheken für neuronale und tiefe Netzwerke durchgeführt werden können

Pattern Matching ist eine Technik zur Lokalisierung bestimmter Muster in einem Bild. Sie kann verwendet werden, um das Vorhandensein bestimmter Merkmale in einem aufgenommenen Bild zu bestimmen, z. B. das erwartete Etikett auf einem fehlerhaften Produkt in einer Fertigungsstraße oder die bestimmten Abmessungen eines Bauteils. Es unterscheidet sich von "Pattern Recognition" (das allgemeine Muster auf der Grundlage größerer Sammlungen verwandter Muster erkennt) dadurch, dass es spezifisch vorgibt, wonach wir suchen, und uns dann sagt, ob das erwartete Muster vorhanden ist oder nicht.

Format des Kurses

• Dieser Kurs führt in die Ansätze, Technologien und Algorithmen ein, die im Bereich des Musterabgleichs verwendet werden, wie er für Machine Vision gilt.

Dieses Kurs ist eine Einführung in die Anwendung von neuronalen Netzen bei realen Problemen mit der Software R-project.

Dieser Kurs beginnt mit der Vermittlung konzeptionellen Wissens über neuronale Netze und Maschinelles Lernen, einschließlich Deep Learning (Algorithmen und Anwendungen).

Teil 1 (40%) dieser Schulung fokussiert sich auf die Grundlagen, unterstützt Sie aber dabei, die richtige Technologie auszuwählen: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras usw.

Teil 2 (20%) dieser Schulung führt in Theano ein - eine Python-Bibliothek, die das Schreiben von Deep-Learning-Modellen erleichtert.

Teil 3 (40%) der Schulung basiert weitgehend auf TensorFlow - der API von Googles Open-Source-Softwarebibliothek für Deep Learning. Die Beispiele und praktischen Übungen werden allesamt in TensorFlow durchgeführt.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep-Learning-Projekte einsetzen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

• tiefes Verständnis von tiefen neuronalen Netzen (DNN), CNN und RNN haben
• die Struktur und Bereitstellungsmechanismen von TensorFlow verstehen
• Installation, Produktionsumgebung, Architekturaufgaben und Konfiguration durchführen können
• die Codequalität bewerten, Debugging und Monitoring durchführen können
• fortgeschrittene Produktionsaufgaben wie das Training von Modellen, die Erstellung von Graphen und das Logging implementieren können