Einführung in die Verwendung von Neural Networks 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.

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.

Das künstliche neuronale Netz ist ein Computerdatenmodell, das bei der Entwicklung von Artificial Intelligence (AI) Systemen Artificial Intelligence (AI) verwendet wird, die "intelligente" Aufgaben ausführen können. Neural Networks werden häufig in ML-Anwendungen ( Machine Learning ) verwendet, bei denen es sich um eine Implementierung von AI handelt. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML.

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.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die die Grundlagen von Deep Reinforcement Learning erlernen möchten, während sie Schritt für Schritt einen Deep Learning Agent erstellen.

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

• Die Schlüsselkonzepte hinter Deep Reinforcement Learning verstehen und von Machine Learning unterscheiden können.
• Ausgereifte Reinforcement Learning-Algorithmen zur Lösung realer Probleme anwenden.
• Einen Deep Learning Agent erstellen.

Typ: Theoretische Ausbildung mit Anwendungen, die im Vorfeld mit den Schülern auf Lasagne oder Keras je nach pädagogischer Gruppe beschlossen wurden.

Pädagogische Methode: Präsentation, Austausch und Fallstudien.

Die künstliche Intelligenz hat nach der Umwälzung zahlreicher wissenschaftlicher Bereiche begonnen, eine große Anzahl von Wirtschaftssektoren (Industrie, Medizin, Kommunikation usw.) zu revolutionieren. Dennoch ist ihre Darstellung in den großen Medien oft ein Phantasieprodukt, das weit von dem entfernt ist, was die Bereiche Machine Learning oder Deep Learning tatsächlich sind. Ziel dieses Kurses ist es, Ingenieuren, die sich bereits mit Informatikwerkzeugen (einschließlich Softwareprogrammierung) auskennen, eine Einführung in die Deep Learning und ihre verschiedenen Fachgebiete und damit in die wichtigsten Netzwerkarchitekturen zu geben, die es heute gibt. Während die mathematischen Grundlagen während des Kurses wiederholt werden, wird für die Bequemlichkeit ein Mathematikniveau vom Typ BAC+2 empfohlen. Es ist absolut möglich, die mathematische Achse auszulassen, um nur eine "System"-Sicht zu behalten, aber dieser Ansatz wird Ihr Verständnis des Themas enorm einschränken.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Matlab zum Entwerfen, Erstellen und Visualisieren eines neuronalen Faltungsnetzwerks für die Bilderkennung verwenden.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Bauen Sie ein Deep-Learning-Modell auf
• Datenbeschriftung automatisieren
• Arbeiten Sie mit Modellen von Caffe und TensorFlow - Keras
• Trainieren Sie Daten mit mehreren GPU , der Cloud oder Clustern

Publikum

• Entwickler
• Ingenieure
• Domain-Experten

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

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

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

In diesem von einem Trainer durchgeführten Live-Seminar in Schweiz lernen die Teilnehmer, wie sie die Innovationen in TPU-Prozessoren nutzen können, um die Leistung ihrer eigenen KI-Anwendungen zu maximieren.

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

• verschiedene Arten von neuronalen Netzen auf großen Datenmengen zu trainieren.
• TPUs zur Beschleunigung des Inferenzprozesses um bis zu zwei Größenordnungen zu verwenden.
• TPUs zur Verarbeitung intensiver Anwendungen wie Bildsuche, Cloud-Vision und Fotos zu nutzen.

Dieser Kurs beginnt mit dem Erlernen von konzeptionellen Kenntnissen in neuronalen Netzen und allgemein in maschinellem Lernalgorithmus und Tiefenlernen (Algorithmen und Anwendungen).

Teil 1 (40%) dieses Trainings konzentriert sich mehr auf Grundlagen, hilft Ihnen jedoch bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras usw.

In Teil 2 (20%) dieses Trainings wird Theano vorgestellt - eine Python-Bibliothek, die das Schreiben von Deep-Learning-Modellen erleichtert.

Part-3 (40%) die Ausbildung intensiv auf Basis von Tensorflow würde - 2nd Generation API von Go Ogle Open - Source - Software - Bibliothek für Deep Learning . Die Beispiele und Handys würden alle in TensorFlow .

Publikum

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

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

• ein gutes Verständnis für tiefe neuronale Netze (DNN), CNN und RNN haben

• Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen

• in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen

• in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen

• in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Erstellen von Graphen und das Protokollieren zu implementieren