Tiefenlernen für Sehen 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.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Biologen, die verstehen möchten, wie AlphaFold funktioniert, und die AlphaFold-Modelle als Leitfaden für ihre experimentellen Studien verwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien von AlphaFold verstehen.
• Lernen, wie AlphaFold funktioniert.
• lernen, wie sie AlphaFold-Vorhersagen und -Ergebnisse interpretieren können.

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.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Forscher und Entwickler, die mit Chainer neuronale Netze in Python aufbauen und trainieren wollen und dabei den Code leicht debuggen können.

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

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Entwicklung neuronaler Netzmodelle zu beginnen.
• Neuronale Netzmodelle unter Verwendung eines verständlichen Quellcodes zu definieren und zu implementieren.
• Beispiele auszuführen und bestehende Algorithmen zu modifizieren, um Deep-Learning-Trainingsmodelle zu optimieren und dabei GPUs für hohe Leistung zu nutzen.

Dieser von einem Trainer geführte Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) bietet eine Einführung in das Gebiet der Mustererkennung und maschinellem Lernen. Er berührt praktische Anwendungen in Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Datenanalyse und Bioinformatik.

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

• Kernstatistische Methoden auf Mustererkennung anzuwenden.
• Schlüsselmodelle wie neuronale Netzwerke und Kerntechniken zur Datenanalyse zu verwenden.
• Fortgeschrittene Techniken für komplexe Problemlösungen umzusetzen.
• Durch die Kombination verschiedener Modelle die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

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.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und AI-Praktiker, die TensorFlow Lite für Edge AI-Anwendungen nutzen möchten.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen von TensorFlow Lite und dessen Rolle im Edge AI zu verstehen.
• AI-Modelle mit TensorFlow Lite entwickeln und optimieren.
• TensorFlow Lite-Modelle auf verschiedenen Edge-Geräten bereitstellen.
• Werkzeuge und Techniken für Modellumwandlung und -optimierung einsetzen.
• Praktische Edge AI-Anwendungen mit TensorFlow Lite implementieren.

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

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die lernen möchten, wie sie Maschinenlearning-Modelle auf sehr kleinen eingebetteten Geräten schreiben, laden und ausführen können.

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

• TensorFlow Lite zu installieren.
• Maschinenlearning-Modelle auf einem eingebetteten Gerät zu laden, um es zum Beispiel zur Erkennung von Sprache oder zur Klassifizierung von Bildern zu verwenden.
• Künstliche Intelligenz (AI) in Hardwaregeräte zu integrieren, ohne auf Netzwerkverbindungen angewiesen zu sein.