Χαμηλή Απόδοση για NLU: Πέρα από τα μοντέλα NLP Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, μηχανικούς μηχανικής μάθησης, ερευνητές βαθιάς μάθησης και ειδικούς στην όραση υπολογιστών που επιθυμούν να επεκτείνουν τις γνώσεις και τις δεξιότητές τους στη βαθιά μάθηση για δημιουργία κειμένου σε εικόνα.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε προηγμένες αρχιτεκτονικές βαθιάς εκμάθησης και τεχνικές για τη δημιουργία κειμένου σε εικόνα.
• Εφαρμόστε πολύπλοκα μοντέλα και βελτιστοποιήσεις για σύνθεση εικόνας υψηλής ποιότητας.
• Βελτιστοποιήστε την απόδοση και την επεκτασιμότητα για μεγάλα σύνολα δεδομένων και πολύπλοκα μοντέλα.
• Συντονίστε τις υπερπαραμέτρους για καλύτερη απόδοση και γενίκευση του μοντέλου.
• Ενσωματώστε το Stable Diffusion με άλλα πλαίσια και εργαλεία βαθιάς μάθησης

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε βιολόγους που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς λειτουργεί το AlphaFold και να χρησιμοποιούν μοντέλα AlphaFold ως οδηγούς στις πειραματικές τους μελέτες.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές του AlphaFold.
• Μάθετε πώς λειτουργεί το AlphaFold.
• Μάθετε πώς να ερμηνεύετε AlphaFold προβλέψεις και αποτελέσματα.

Caffe είναι ένα πλαίσιο βαθιάς μάθησης που σχεδιάστηκε για να διαθέτει έκφραση, ταχύτητα και αλληλοεπίδραση.

Αυτός ο μαθηματισμός εξερευνά την εφαρμογή του Caffe ως πλαισίου βαθιάς μάθησης για την αναγνώριση εικόνων, χρησιμοποιώντας το MNIST ως παράδειγμα.

Ακροατήριο

Αυτός ο μαθηματισμός είναι κατάλληλος για ερευνητές και μηχανικούς βαθιάς μάθησης που ενδιαφέρονται να χρησιμοποιήσουν το Caffe ως πλαίσιο.

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• κατανοήσουν τη δομή και τους μηχанизμούς εφαρμογής του Caffe
• εκτελέσουν εργασίες εγκατάστασης, περιβάλλον παραγωγής / αρχιτεκτονική και ρύθμιση
• αξιολογήσουν την ποιότητα κώδικα, να εκτελέσουν δοκιμασία, απονομή
• να υλοποιήσουν προηγμένη παραγωγή, όπως το εκπαιδευτικό μοντέλα, η υλοποίηση στρώσεων και αρχείων καταγραφής

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε ερευνητές και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Chainer για να δημιουργήσουν και να εκπαιδεύσουν νευρωνικά δίκτυα στο Python, ενώ παράλληλα κάνουν τον κώδικα εύκολο στον εντοπισμό σφαλμάτων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσετε την ανάπτυξη μοντέλων νευρωνικών δικτύων.
• Ορίστε και εφαρμόστε μοντέλα νευρωνικών δικτύων χρησιμοποιώντας έναν κατανοητό πηγαίο κώδικα.
• Εκτελέστε παραδείγματα και τροποποιήστε υπάρχοντες αλγόριθμους για να βελτιστοποιήσετε τα μοντέλα εκπαίδευσης βαθιάς μάθησης, αξιοποιώντας παράλληλα GPU για υψηλή απόδοση.

Το Computer Network ToolKit (CNTK) είναι το Open Source, Multi-machine, Multi-GPU, εξαιρετικά αποτελεσματικό πλαίσιο μηχανικής εκμάθησης RNN της Microsoft για ομιλία, κείμενο και εικόνες.

Ακροατήριο

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε μηχανικούς και αρχιτέκτονες που στοχεύουν να χρησιμοποιήσουν το CNTK στα έργα τους.

Ακροατήριο

Αυτό το μάθημα είναι κατάλληλο για έρευνες στο βαθύ μάθημα και για μηχανικούς που ενδιαφέρονται να χρησιμοποιήσουν διαθέσιμα εργαλεία (κυρίως open source) για την ανάλυση κομψών εικόνων

Αυτό το μάθημα παρέχει λειτουργικά παραδείγματα.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα (online ή σε υπόθεση) προσβλέπει σε μεσαίου επίπεδου προγραμματιστές, επιστήμονες και εκτελεστές AI που θέλουν να εκμεταλλευθούν το TensorFlow Lite για εφαρμογές Edge AI.

Με το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διάσκεψης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Διαθέσουν γνώσεις των βασικών αρχών του TensorFlow Lite και της επιπτοής του στη Edge AI.
• Εντοπίζουν και βελτιώνουν μοντέλα AI χρησιμοποιώντας το TensorFlow Lite.
• Ανάθεση μοντέλων TensorFlow Lite σε διάφορα κατώτερα συσκευές.
• Χρησιμοποίηση εργαλείων και τεχνικών για μετατροπή και βελτίωση μοντέλων.
• Πράξις πρακτικών Edge AI εφαρμογών χρησιμοποιώντας TensorFlow Lite.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να επιταχύνουν εφαρμογές μηχανικής εκμάθησης σε πραγματικό χρόνο και να τις αναπτύξουν σε κλίμακα.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε την εργαλειοθήκη OpenVINO.
• Επιταχύνετε μια εφαρμογή όρασης υπολογιστή χρησιμοποιώντας ένα FPGA.
• Εκτελέστε διαφορετικά επίπεδα CNN στο FPGA.
• Κλιμακώστε την εφαρμογή σε πολλούς κόμβους σε ένα σύμπλεγμα Kubernetes.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές ή επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Horovod για να εκτελέσουν κατανεμημένες εκπαιδεύσεις βαθιάς μάθησης και να το κλιμακώσουν ώστε να εκτελούνται σε πολλά GPU παράλληλα. .

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσετε την εκτέλεση εκπαιδεύσεων βαθιάς μάθησης.
• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Horovod για να εκπαιδεύσετε μοντέλα με TensorFlow, Keras, PyTorch και Apache MXNet.
• Κλιμακώστε την εκπαίδευση βαθιάς μάθησης με το Horovod για να τρέξετε σε πολλαπλά GPU δευτερόλεπτα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε τεχνικά άτομα που επιθυμούν να εφαρμόσουν μοντέλο βαθιάς μάθησης σε εφαρμογές αναγνώρισης εικόνων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Keras.
• Δημιουργήστε γρήγορα πρωτότυπα μοντέλων βαθιάς μάθησης.
• Εφαρμόστε ένα συνελικτικό δίκτυο.
• Εφαρμόστε ένα επαναλαμβανόμενο δίκτυο.
• Εκτελέστε ένα μοντέλο βαθιάς εκμάθησης τόσο σε CPU όσο και σε GPU.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση (διαδικτυακή ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, μηχανικούς μηχανικής μάθησης και ερευνητές όρασης υπολογιστών που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Stable Diffusion για να δημιουργήσουν εικόνες υψηλής ποιότητας για ποικίλες περιπτώσεις χρήσης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις αρχές του Stable Diffusion και πώς λειτουργεί για τη δημιουργία εικόνων.
• Δημιουργήστε και εκπαιδεύστε Stable Diffusion μοντέλα για εργασίες δημιουργίας εικόνας.
• Εφαρμόστε το Stable Diffusion σε διάφορα σενάρια δημιουργίας εικόνας, όπως inpainting, outpainting και μετάφραση εικόνας σε εικόνα.
• Βελτιστοποιήστε την απόδοση και τη σταθερότητα των μοντέλων Stable Diffusion.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση δασκάλου σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να γράφουν, φορτώνουν και λειτουργίζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης σε πολύ μικρά ενσωματωμένα υπολογιστικά συστήματα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν το TensorFlow Lite.
• Φορτώσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης σε ένα ενσωματωμένο υπολογιστικό σύστημα για να το κατασκευάσει, π.χ., να αναγνωρίζει λέξεις, να ταξινομεί εικόνες, κλπ.
• Να προσθέτουν Τεχνητή Νοημοσύνη σε υλικά συστήματα χωρίς να εξαρτώνται από δικτύωση.

Το TensorFlow είναι η API της δεύτερης γενιάς του ανοιχτού λογισμικού βιβλιοθήκης Deep Learning της Google. Το σύστημα σχεδιάστηκε για να υποστηρίξει την έρευνα στη μηχανική μάθηση και να κάνει εύκολη τη μετάβαση από υπόδειγμα-έρευνα σε παραγωγικό σύστημα.

Ακροατήριο

Αυτό το μάθημα είναι απευθυνόμενο σε μηχανικούς που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για τα έργα Deep Learning τους.

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα:

• ξεκαθαρίζουν τη δομή και τους μηχανισμούς εφαρμογής του TensorFlow
• είναι σε θέση να πραγματοποιήσουν καθήκοντα αγωγής / περιβάλλον παραγωγής / αρχιτεκτονικής και ρύθμισης
• είναι σε θέση να αξιολογήσουν την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσουν υποθεωρήματα, μετά-επεξεργασία
• είναι σε θέση να εφαρμόσουν προχωρημένες παραγωγικές δράσεις όπως το εκπαιδευτικό μοντέλο, κατασκευή γραφών και καταγραφή

Αυτό το μάθημα εξερευνά, με συγκεκριμένα παραδείγματα, την εφαρμογή του TensorFlow για σκοπούς αναγνώρισης εικόνων

Ακροατήριο

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε μηχανικούς που επιδίωκουν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για σκοπούς Αναγνώρισης Εικόνας

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανιsmoύς χαρακτηρισμού του TensorFlow
• εκτελέσουν εγκατάσταση, διαθέσιμες περιβάλλοντα/αρχιτεκτονική και συσχετιζόμενες ρυθμίσεις
• αξιολογήσουν την ποιότητα του κώδικα, εκτελέσουν αποσφαλάκωση, μονίτροινγκ
• χρησιμοποιήσουν προηγμένες εφαρμογές όπως το training models, κατασκευή graphs και logging

Το TensorFlow™ είναι ένα λογισμικό βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα για αριθμητικές υπολογιστικές επεξεργασίες με χρήση γράφων ροώ δεδομένων.

Το SyntaxNet είναι ένα πλαίσιο βασισμένο σε νευρωνικά δίκτυα για την Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) με TensorFlow.

Το Word2Vec χρησιμοποιείται για την εκμάθηση διανυσματικών παραστάσεων λέξεων, ονομαζόμενες "λεκτικές καταδύσεις". Το Word2Vec είναι ένα προσεκτικά υπολογιστικά αποδοτικό μοντέλο για την εκμάθηση λεκτικών καταδύσεων από πρωτεύουσες κειμένου. Έχει δύο φύλλα, το μοντέλο Continuous Bag-of-Words (CBOW) και το Skip-Gram model (Κεφάλαιο 3.1 και 3.2 στο Mikolov et al.).

Χρησιμοποιώντας συγχρόνως, το SyntaxNet και το Word2Vec επιτρέπει στους χρήστες να παράγουν Μοντέλα Εκμάθησης Καταδύσεων από Είσοδο Φυσικής Γλώσσας.

Διευθυντικός

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε Προγραμματιστές και διαχειριστές που επιθυμούν να εργάζονται με τα μοντέλα SyntaxNet και Word2Vec στα γράφημα TensorFlow.

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα:

• ξεκάθαρο να καταλάβουν τη δομή και τους μηχανισμούς παράθεσης του TensorFlow
• είναι σε θέση να εκτελέσουν εγκαταστάσεις / για παραγωγικό περιβάλλον / αρχιτεκτονική και ρύθμιση
• είναι σε θέση να εκτιμήσουν την ποιότητα του κώδικα, να διαπραγματευθούν αποκωδικοποίηση, μόνιμη εποπτεία
• είναι σε θέση να υλοποιήσουν προχωρημένες δυνατότητες της παραγωγής, όπως εκπαίδευση μοντέλων, κατάθεση λέξεων, κατασκευή γράφων και αποθήκευση