Deep Learning Schulungen in Schweiz

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzfachleute auf mittlerem Niveau, Fintech-Entwickler und KI-Spezialisten, die Edge-KI-Lösungen in Finanzdienstleistungen implementieren möchten.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von Edge AI in Finanzdienstleistungen zu verstehen.
• Betrugserkennungssysteme mit Edge AI zu implementieren.
• Den Kundenservice durch KI-gesteuerte Lösungen zu verbessern.
• Edge AI für das Risikomanagement und die Entscheidungsfindung einzusetzen.
• Edge-KI-Lösungen in Finanzumgebungen einführen und verwalten.

Diese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Industrieingenieure, Fertigungsfachleute und KI-Entwickler, die Edge-KI-Lösungen in der industriellen Automatisierung implementieren möchten.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von Edge AI in der Industrieautomation zu verstehen.
• Vorausschauende Wartungslösungen mit Edge AI zu implementieren.
• KI-Techniken für die Qualitätskontrolle in Fertigungsprozessen anwenden.
• Industrielle Prozesse mit Edge AI zu optimieren.
• Edge-KI-Lösungen in industriellen Umgebungen einsetzen und verwalten.

Dieses von einem Lehrer geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler mittlerer bis fortgeschrittener Ebene, Ingenieure für maschinelles Lernen, Deep-Learning-Forscher und Computer-Vision-Experten, die ihr Wissen und ihre Fähigkeiten im Deep Learning erweitern möchten für die Text-zu-Bild-Generierung.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Verstehen Sie fortgeschrittene Deep-Learning-Architekturen und -Techniken für die Text-zu-Bild-Generierung. Implementieren Sie komplexe Modelle und Optimierungen für eine hochwertige Bildsynthese. Optimieren Sie Leistung und Skalierbarkeit für große Datensätze und komplexe Modelle. Optimieren Sie Hyperparameter für eine bessere Modellleistung und Generalisierung. Integrieren Sie Stable Diffusion mit anderen Deep-Learning-Frameworks und -Tools

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Entwickler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Systemarchitekten, die KI-Modelle für den Edge-Einsatz optimieren möchten.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Herausforderungen und Anforderungen beim Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten zu verstehen.
• Modellkomprimierungstechniken anwenden, um die Größe und Komplexität von KI-Modellen zu reduzieren.
• Quantisierungsmethoden anwenden, um die Modelleffizienz auf Edge-Hardware zu verbessern.
• Implementierung von Pruning und anderen Optimierungstechniken zur Verbesserung der Modellleistung.
• Einsatz von optimierten KI-Modellen auf verschiedenen Edge-Geräten.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen, die die Leistung ihrer Deep-Learning-Modelle verbessern möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien des verteilten Deep Learning verstehen.
• Installieren und konfigurieren Sie DeepSpeed.
• Tiefe Lernmodelle auf verteilter Hardware mit DeepSpeed skalieren.
• Implementieren und experimentieren Sie mit DeepSpeed-Funktionen zur Optimierung und Speichereffizienz.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Entwickler, die Large Language Models für verschiedene natürlichsprachliche Aufgaben einsetzen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Richten Sie eine Entwicklungsumgebung ein, die ein gängiges LLM enthält. Erstellen Sie ein grundlegendes LLM und nehmen Sie eine Feinabstimmung mit einem benutzerdefinierten Datensatz vor. LLMs für verschiedene natürlichsprachliche Aufgaben wie Textzusammenfassung, Fragenbeantwortung, Texterzeugung und mehr verwenden. LLMs mit Werkzeugen wie TensorBoard, PyTorch Lightning und Hugging Face Datasets debuggen und evaluieren.

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Computer-Vision-Forscher, die Stable Diffusion nutzen möchten, um hochwertige Bilder für eine Vielzahl von Anwendungsfällen zu erzeugen. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Verstehen der Prinzipien von Stable Diffusion und wie es bei der Bilderzeugung funktioniert. Erstellen und Trainieren von Stable Diffusion-Modellen für Bilderzeugungsaufgaben. Anwendung von Stable Diffusion auf verschiedene Szenarien der Bilderzeugung, wie Inpainting, Outpainting und Bild-zu-Bild-Übersetzung. Optimieren der Leistung und Stabilität von Stable Diffusion-Modellen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (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:

• Verstehen Sie die Grundprinzipien von AlphaFold.
• Lernen Sie, wie AlphaFold funktioniert.
• Lernen, wie man die Vorhersagen und Ergebnisse von AlphaFold interpretiert.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und KI-Experten, die TensorFlow Lite für Edge-KI-Anwendungen nutzen möchten.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von TensorFlow Lite und seine Rolle in Edge AI zu verstehen.
• KI-Modelle mit TensorFlow Lite entwickeln und optimieren.
• Einsatz von TensorFlow Lite-Modellen auf verschiedenen Edge-Geräten.
• Werkzeuge und Techniken zur Modellkonvertierung und -optimierung nutzen.
• Implementierung praktischer Edge AI-Anwendungen mit TensorFlow Lite.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer die wichtigsten und modernsten Techniken des maschinellen Lernens in Python kennen, während sie eine Reihe von Demo-Anwendungen mit Bild-, Musik-, Text- und Finanzdaten erstellen. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Implementieren Sie Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens zur Lösung komplexer Probleme.
• Anwendung von Deep Learning und semi-supervised Learning auf Anwendungen mit Bild-, Musik-, Text- und Finanzdaten.
• Ausschöpfen des maximalen Potenzials von Python-Algorithmen.
• Nutzen Sie Bibliotheken und Pakete wie NumPy und Theano.

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.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für die Telekommunikation mithilfe von Python implementieren, indem sie Schritt für Schritt ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning.
• Lernen Sie die Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten von Deep Learning in der Telekommunikation kennen.
• Nutzen Sie Python, Keras und TensorFlow, um Deep Learning-Modelle für die Telekommunikation zu erstellen.
• Eigenes Deep Learning-Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung mit Python erstellen.

Dieser Kurs bietet einen allgemeinen Überblick über Deep Learning ohne auf bestimmte Methoden einzugehen. Es eignet sich für Personen, die Deep Learning verwenden möchten, um die Genauigkeit der Vorhersage zu verbessern.

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.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren.

Caffe ist ein umfassendes Lernframework, das Ausdruck, Geschwindigkeit und Modularität berücksichtigt. In diesem Kurs wird die Anwendung von Caffe als Deep-Learning-Framework für die Bilderkennung am Beispiel von MNIST erläutert Publikum Dieser Kurs eignet sich für Deep Learning Forscher und Ingenieure, die Caffe als Framework nutzen Caffe . Nach Abschluss dieses Kurses haben die Teilnehmer folgende Möglichkeiten:

• die Struktur und die Bereitstellungsmechanismen von Caffe verstehen
• Installation / Produktionsumgebung / Architektur Aufgaben und Konfiguration durchführen
• Codequalität beurteilen, Debugging und Überwachung durchführen
• Implementieren Sie fortschrittliche Produktionsmethoden wie Schulungsmodelle, Implementieren von Ebenen und Protokollierung

Publikum Dieser Kurs ist für Deep Learning Forscher und Ingenieure geeignet, die verfügbare Tools (meist Open Source) zur Analyse von Computerbildern verwenden möchten Dieser Kurs enthält Arbeitsbeispiele.

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 befasst sich mit KI (Schwerpunkt Machine Learning und Deep Learning )

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie OpenNMT eingerichtet und verwendet OpenNMT , um die Übersetzung verschiedener Beispieldatensätze durchzuführen. Der Kurs beginnt mit einem Überblick über neuronale Netze, wie sie für die maschinelle Übersetzung gelten. Die Teilnehmer führen während des gesamten Kurses Live-Übungen durch, um ihr Verständnis der erlernten Konzepte zu demonstrieren und Feedback vom Kursleiter zu erhalten. Am Ende dieser Schulung verfügen die Teilnehmer über das Wissen und die Praxis, um eine Live- OpenNMT Lösung zu implementieren. Quell- und Zielsprachenbeispiele werden nach den Anforderungen des Publikums vorbestellt.

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, viel Praxis

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.

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) ist eine von Baidu entwickelte skalierbare Deep-Learning-Plattform In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, PaddlePaddle zu verwenden, um tiefes Lernen in ihren Produkt- und Serviceanwendungen zu ermöglichen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Richten Sie PaddlePaddle ein und konfigurieren Sie es Richten Sie ein Convolutional Neural Network (CNN) für die Bilderkennung und Objekterkennung ein Richten Sie ein Recurrent Neural Network (RNN) für die Stimmungsanalyse ein Richten Sie Deep Learning auf Empfehlungssystemen ein, damit Benutzer Antworten finden können Klickraten (Click-through-Rate - CTR) vorhersagen, großformatige Bildsätze klassifizieren, optische Zeichenerkennung (OCR) durchführen, Suchanfragen einordnen, Computerviren erkennen und ein Empfehlungssystem implementieren Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

OpenFace ist Python und Torch-basierte Echtzeit-Gesichtserkennungssoftware, die auf der FaceNet-Forschung von Google basiert In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe der OpenFace-Komponenten eine Musteranwendung für die Gesichtserkennung erstellen und bereitstellen können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Arbeiten Sie mit OpenFace-Komponenten, einschließlich dlib, OpenVC, Torch und nn4, um Gesichtserkennung, Ausrichtung und Transformation zu implementieren Wenden Sie OpenFace auf Realworld-Anwendungen wie Überwachung, Identitätsüberprüfung, Virtual Reality, Spiele und Identifizierung von Stammkunden usw an Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Techniken für Machine Learning mit R kennen, während sie Schritt für Schritt eine reale Anwendung erstellen. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verstehen und Implementieren von Techniken des unüberwachten Lernens
• Clustering und Klassifizierung anwenden, um Vorhersagen auf der Grundlage realer Daten zu treffen.
• Daten visualisieren, um schnell Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu treffen und Analysen weiter zu verfeinern
• Verbessern Sie die Leistung eines Modells für maschinelles Lernen mit Hilfe von Hyper-Parameter-Tuning.
• Ein Modell zur Verwendung in einer größeren Anwendung in Betrieb nehmen.
• Fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens anwenden, um Fragen zu beantworten, die soziale Netzwerkdaten, Big Data und mehr betreffen.

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

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen. In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für die Finanzierung mit R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell erstellen. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
• Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Finanzbereich
• Verwenden Sie R, um vertiefte Lernmodelle für Finanzen zu erstellen
• Bauen Sie mit R ihr eigenes Deep Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell auf

Publikum

• Entwickler
• Datenwissenschaftler

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. Python ist eine High-Level-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Codelesbarkeit bekannt ist. In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für das Banking mit Python implementieren, während sie ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
• Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Bankwesen
• Verwenden Sie Python , Keras und TensorFlow , um vertiefende Lernmodelle für das Bankwesen zu erstellen
• Erstellen Sie mit Python eigenes Deep-Learning-Kreditrisikomodell

Publikum

• Entwickler
• Datenwissenschaftler

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen. In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen mithilfe von R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
• Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Bankwesen
• Verwenden Sie R, um Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen zu erstellen
• Erstellen Sie mit R ein eigenes Deep Learning-Kreditrisikomodell

Publikum

• Entwickler
• Datenwissenschaftler

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit des Codes bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python tiefe Lernmodelle für das Finanzwesen implementieren können, während sie ein Modell für eine tief gehende Aktienkursvorhersage entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Finanzwesen Verwenden Sie Python, Keras und TensorFlow, um tiefgründige Lernmodelle für das Finanzwesen zu erstellen Erstellen Sie mit Python ein eigenes Deep Learning-Kursmodell Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Einleitung: Deep Learning wird zu einem Hauptbestandteil des zukünftigen Produktdesigns, das künstliche Intelligenz in den Kern seiner Modelle einbinden will. Innerhalb der nächsten 5 bis 10 Jahre werden Deep-Learning-Entwicklungstools, -Bibliotheken und -Sprachen zu Standardkomponenten jedes Softwareentwicklungs-Toolkits werden. Bislang Google haben Sales Force, Facebook und Amazon Deep Learning erfolgreich eingesetzt, um ihr Geschäft anzukurbeln. Die Anwendungen reichen von automatischer maschineller Übersetzung, Bildanalyse, Videoanalyse, Bewegungsanalyse bis hin zur Erstellung gezielter Werbung und vielem mehr. Dieser Kurs richtet sich an Organisationen, die Deep Learning als wichtigen Teil ihrer Produkt- oder Dienstleistungsstrategie einbeziehen wollen. Im Folgenden finden Sie einen Überblick über den Deep-Learning-Kurs, den wir für verschiedene Ebenen von Mitarbeitern/Stakeholdern in einer Organisation anpassen können. Zielpublikum: (Je nach Zielgruppe wird das Kursmaterial angepasst) Leitende Angestellte Ein allgemeiner Überblick über KI und wie sie sich in die Unternehmensstrategie einfügt, mit Breakout-Sitzungen zu strategischer Planung, Technologie-Roadmaps und Ressourcenzuweisung, um einen maximalen Nutzen zu gewährleisten. Projektleiter Wie man ein KI-Projekt plant, einschließlich Datenerfassung und -auswertung, Datenbereinigung und -überprüfung, Entwicklung eines Proof-of-Concept-Modells, Integration in Geschäftsprozesse und Bereitstellung im gesamten Unternehmen. Entwickler Vertiefende technische Schulungen mit Schwerpunkt auf neuronalen Netzen und Deep Learning, Bild- und Videoanalyse (CNNs), Ton- und Textanalyse (NLP) und Integration von KI in bestehende Anwendungen. Vertriebsmitarbeiter Ein allgemeiner Überblick über KI und wie sie Kundenbedürfnisse befriedigen kann, Wertversprechen für verschiedene Produkte und Dienstleistungen und wie man Ängste abbaut und die Vorteile von KI fördert.

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

Machine Learning ist eine Branche der künstlichen Intelligenz, in der Computer die Fähigkeit haben, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Unterfeld von Machine Learning, das versucht, die Aktivitäten des menschlichen Gehirns bei der Entscheidungsfindung zu imitieren. Es wird mit Daten ausgebildet, um Probleme automatisch zu lösen. Deep Learning bietet eine riesige Gelegenheit für die medizinische Industrie, die sich auf einem Datengoldminn sitzt. In diesem Instructor-Leid, Live-Training werden die Teilnehmer an einer Reihe von Diskussionen, Übungen und Fallstudie-Analyse teilnehmen, um die Grundlagen zu verstehen Deep Learning. Die wichtigsten Deep Learning Werkzeuge und Techniken werden bewertet und Übungen durchgeführt werden, um die Teilnehmer vorzubereiten, ihre eigene Bewertung und Umsetzung von Deep Learning Lösungen innerhalb ihrer Organisationen durchzuführen. Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

• Verständnis der Grundlagen Deep Learning
• Lernen Sie Deep Learning Techniken und ihre Anwendungen in der Branche
• Untersuchung von Problemen in der Medizin, die durch Deep Learning Technologien gelöst werden können
• Erforschen Deep Learning Fallstudien in der Medizin
• Formulieren Sie eine Strategie zur Annahme der neuesten Technologien in Deep Learning für die Lösung von Problemen in der Medizin

Publikum

• Manager
• Ärzte in Führungsrollen

Format des Kurses

• Teilverhandlung, Teildiskussion, Übungen und schwere Übungen

Hinweis

• Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Software-Ingenieure, die in Python mit OpenCV 4 für Deep Learning programmieren möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Bilder und Videos mit OpenCV 4 anzeigen, laden und klassifizieren.
• Implementieren Sie Deep Learning in OpenCV 4 mit TensorFlow und Keras.
• Deep-Learning-Modelle ausführen und aussagekräftige Berichte aus Bildern und Videos erstellen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die hardwarebeschleunigte Modelle zur Objekterkennung und -verfolgung für die Analyse von Streaming-Videodaten erstellen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren und konfigurieren Sie die erforderliche Entwicklungsumgebung, Software und Bibliotheken, um mit der Entwicklung zu beginnen.
• Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Deep-Learning-Modellen zur Analyse von Live-Videobildern.
• Identifizieren, verfolgen, segmentieren und prognostizieren Sie verschiedene Objekte innerhalb von Videobildern.
• Optimieren Sie Modelle zur Objekterkennung und -verfolgung.
• Einsatz einer intelligenten Videoanalyseanwendung (IVA).

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Faltungsneuronale Netze (CNNs) für die Analyse von MRT-Scans einsetzen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren und konfigurieren Sie die notwendige Entwicklungsumgebung, Software und Bibliotheken, um mit der Entwicklung zu beginnen.
• MRT-Bilder mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken wie CNNs analysieren.
• Mithilfe der Analyse von MRT-Scans mögliche Gesundheitszustände wie Herzerkrankungen erkennen.
• Anwendung von Techniken wie Bildsegmentierung und CNN-Training zur Erkennung potenzieller Krankheiten.
• Die Genomik einer Krankheit mithilfe von Radiomik identifizieren.
• Eine Deep-Learning-Anwendung für die Bildanalyse im Gesundheitswesen erstellen und einsetzen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Forscher und Entwickler, die die DeepMind Lab-Plattform installieren, einrichten, anpassen und nutzen möchten, um allgemeine Systeme für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu entwickeln.Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• DeepMind Lab anzupassen, um eine Umgebung zu erstellen und zu betreiben, die den Lern- und Trainingsanforderungen entspricht.
• die 3D-Simulationsumgebung von DeepMind Lab zu nutzen, um Lernagenten in der Ich-Perspektive zu trainieren.
• Erleichterung der Agentenbewertung zur Entwicklung von Intelligenz in einer spielähnlichen 3D-Welt.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Business-Analysten, Datenwissenschaftler und Entwickler, die Deep-Learning-Modelle erstellen und implementieren möchten, um das Umsatzwachstum zu beschleunigen und Probleme in der Geschäftswelt zu lösen. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verstehen Sie die Kernkonzepte des maschinellen Lernens und des Deep Learning.
• Gewinnen Sie Einblicke in die Zukunft von Wirtschaft und Industrie mit ML und DL.
• Geschäftsstrategien und Lösungen mit Deep Learning entwickeln.
• Lernen Sie, wie Sie Data Science und Deep Learning bei der Lösung von Geschäftsproblemen einsetzen können.
• Die Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, etc.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die mit TensorFlow Lite Deep-Learning-Modelle auf eingebetteten Geräten einsetzen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Tensorflow Lite auf einem eingebetteten Gerät installieren und konfigurieren.
• Verstehen der Konzepte und Komponenten, die TensorFlow Lite zugrunde liegen.
• Bestehende Modelle in das TensorFlow Lite-Format für die Ausführung auf eingebetteten Geräten konvertieren.
• Mit den Einschränkungen von kleinen Geräten und TensorFlow Lite arbeiten und gleichzeitig lernen, wie man den Umfang der ausführbaren Operationen erweitert.
• Einsatz eines Deep-Learning-Modells auf einem eingebetteten Gerät unter Linux.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die mit TensorFlow Lite mobile Anwendungen mit Deep-Learning-Funktionen entwickeln möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren und konfigurieren TensorFlow Lite.
• Verstehen der Prinzipien hinter TensorFlow, maschinellem Lernen und Deep Learning.
• TensorFlow-Modelle auf ein Android-Gerät laden.
• Tiefes Lernen und maschinelle Lernfunktionen wie Computer Vision und natürliche Spracherkennung in einer mobilen Anwendung aktivieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Machine-Learning-Modelle auf sehr kleinen eingebetteten Geräten schreiben, laden und ausführen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren TensorFlow Lite.
• Laden Sie Modelle für maschinelles Lernen auf ein eingebettetes Gerät, um es in die Lage zu versetzen, Sprache zu erkennen, Bilder zu klassifizieren usw.
• Hardwaregeräte mit KI ausstatten, ohne auf eine Netzwerkverbindung angewiesen zu sein.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die mit TensorFlow Lite iOS-Mobilanwendungen mit Deep-Learning-Funktionen entwickeln möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren und konfigurieren TensorFlow Lite.
• Die Prinzipien hinter TensorFlow und maschinellem Lernen auf mobilen Geräten verstehen.
• Laden von TensorFlow-Modellen auf ein iOS-Gerät.
• Eine iOS-Anwendung ausführen, die in der Lage ist, ein mit der Kamera des Geräts aufgenommenes Objekt zu erkennen und zu klassifizieren.

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Forscher und Entwickler, die mit Chainer neuronale Netze in Python aufbauen und trainieren wollen, wobei der Code leicht zu debuggen ist. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Einrichten der notwendigen Entwicklungsumgebung, um mit der Entwicklung von neuronalen Netzmodellen zu beginnen.
• Definieren und implementieren Sie neuronale Netzwerkmodelle mit Hilfe eines verständlichen Quellcodes.
• Beispiele ausführen und bestehende Algorithmen modifizieren, um Deep-Learning-Trainingsmodelle zu optimieren und dabei GPUs für hohe Leistung zu nutzen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler oder Datenwissenschaftler, die mit Horovod verteilte Deep-Learning-Trainings durchführen und für die parallele Ausführung auf mehreren GPUs skalieren möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Richten Sie die notwendige Entwicklungsumgebung ein, um Deep-Learning-Trainings durchzuführen.
• Installieren und konfigurieren Sie Horovod, um Modelle mit TensorFlow, Keras, PyTorch und Apache MXNet zu trainieren.
• Skalieren Sie das Deep Learning-Training mit Horovod, um es auf mehreren GPUs auszuführen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die Echtzeitanwendungen für maschinelles Lernen beschleunigen und in großem Umfang einsetzen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren Sie das OpenVINO-Toolkit.
• Beschleunigen Sie eine Computer-Vision-Anwendung mit einem FPGA.
• Führen Sie verschiedene CNN-Schichten auf dem FPGA aus.
• Skalieren Sie die Anwendung über mehrere Knoten in einem Kubernetes-Cluster.

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die mit Apache MXNet's ein Deep-Learning-Modell für die Bilderkennung erstellen und einsetzen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installation und Konfiguration von Apache MXNet und seinen Komponenten.
• MXNet's Architektur und Datenstrukturen verstehen.
• Die Low-Level- und High-Level-APIs von Apache MXNet's verwenden, um effizient neuronale Netze zu erstellen.
• Ein neuronales Faltungsnetzwerk für die Bildklassifizierung erstellen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Techniker, die Deep-Learning-Modelle auf Bilderkennungsanwendungen anwenden möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren und konfigurieren Keras.
• Schnell Prototypen von Deep Learning-Modellen erstellen.
• Implementieren Sie ein Faltungsnetzwerk.
• Implementieren Sie ein rekurrentes Netzwerk.
• Ein Deep-Learning-Modell sowohl auf einer CPU als auch auf einer GPU ausführen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die ein selbstfahrendes Auto mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken entwickeln möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verwenden Sie Keras, um ein neuronales Faltungsnetzwerk zu erstellen und zu trainieren.
• In einem Projekt zum autonomen Fahren werden Computer-Vision-Techniken eingesetzt, um Fahrspuren zu identifizieren.
• Trainieren Sie ein Deep-Learning-Modell zur Unterscheidung von Verkehrszeichen.
• Simulieren Sie ein vollständig autonomes Auto.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Software-Ingenieure, die fortgeschrittene neuronale Netze und Modelle für Deep Learning mit Keras und Python entwickeln möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Anwendung von Deep Learning mit überwachten oder nicht überwachten Lernmethoden.
• Entwickeln, trainieren und implementieren Sie nebenläufige neuronale Netze und rekurrente neuronale Netze.
• Nutzen Sie Keras und Python, um Deep-Learning-Modelle zu erstellen, um Probleme mit Bildern, Text, Ton und mehr zu lösen.

Torch ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen und ein Framework für wissenschaftliches Rechnen, das auf der Programmiersprache Lua basiert. Es bietet eine Entwicklungsumgebung für Numerik, maschinelles Lernen und Computer Vision mit besonderem Schwerpunkt auf Deep Learning und Faltungsnetzen. Es ist eine der schnellsten und flexibelsten Rahmenbedingungen für die Maschine und Deep Learning und wird von Unternehmen wie verwendet Facebook , Go Ogle, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel, und viele andere. In diesem von Lehrern geführten Live-Training werden die Prinzipien von Torch , seine einzigartigen Funktionen und seine Anwendung in realen Anwendungen erläutert. Wir führen durch zahlreiche praktische Übungen, demonstrieren und üben die erlernten Konzepte. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer ein umfassendes Verständnis der zugrunde liegenden Funktionen und Fähigkeiten von Torch sowie seiner Rolle und seines Beitrags im KI-Raum im Vergleich zu anderen Frameworks und Bibliotheken haben. Die Teilnehmer haben auch die notwendige Übung erhalten, um Torch in ihren eigenen Projekten zu implementieren.

Format des Kurses

• Überblick über maschinelles und Deep Learning
• Codierungs- und Integrationsübungen in der Klasse
• Testfragen wurden auf dem Weg verteilt, um das Verständnis zu überprüfen

SINGA ist eine allgemeine verteilte Deep-Learning-Plattform zum Trainieren großer Deep-Learning-Modelle über große Datenmengen. Es wurde mit einem intuitiven Programmiermodell entwickelt, das auf der Ebenenabstraktion basiert. Es wird eine Vielzahl gängiger Deep-Learning-Modelle unterstützt, darunter Feed-Forward-Modelle, einschließlich faltungsbezogener neuronaler Netze (CNN), Energiemodelle wie der eingeschränkten Boltzmann-Maschine (RBM) und wiederkehrender neuronaler Netze (RNN). Viele integrierte Ebenen werden für Benutzer bereitgestellt. Die SINGA-Architektur ist flexibel genug, um synchrone, asynchrone und hybride Trainings-Frameworks auszuführen. SINGA unterstützt auch verschiedene Partitionierungsschemata für neuronale Netze, um das Training großer Modelle zu parallelisieren, nämlich Partitionierung nach Batch-Dimension, Feature-Dimension oder Hybrid-Partitionierung. Publikum Dieser Kurs richtet sich an Forscher, Ingenieure und Entwickler, die Apache SINGA als Deep-Learning-Framework einsetzen Apache SINGA . Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

• Verstehen der Struktur und der Bereitstellungsmechanismen von SINGA
• 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 Einbetten von Begriffen, das Erstellen von Grafiken und das Protokollieren zu implementieren

Deeplearning4j ist eine Open-Source-Bibliothek, die für Java und Scala . DL4J ist in Hadoop und Spark integriert und wurde für den Einsatz in Geschäftsumgebungen auf verteilten GPU und CPUs entwickelt. Word 2Vec ist eine Methode , Vektordarstellungen von Worten der Berechnung von einem Team von Forschern an eingeführt Go Ogle Leitung von Tomas Mikolov. Publikum Dieser Kurs richtet sich an Forscher, Ingenieure und Entwickler, die mithilfe von Deeplearning4J Word 2Vec-Modelle erstellen möchten.