Βαθύς Μάθημα για Ορατό 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

Αυτό το μάθημα έχει δημιουργηθεί για μάνατζερ, αρχιτέκτονες λύσεων, στελέχη καινοτομίας, CTO, αρχιτέκτονες λογισμικού και οποιονδήποτε ενδιαφέρεται για μια επισκόπηση της εφαρμοσμένης τεχνητής νοημοσύνης και την πλησιέστερη πρόβλεψη για την ανάπτυξή της.

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.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό (μέσω διαδίκτου ή ενώπιον) στη Ελλάδα προσβάλλει διαστασιοχωρημένους δεδομένων επιστήμονες και στατιστικούς που θέλουν να αναθέσουν δεδομένα, να κατασκευάσουν μοντέλα και να εφαρμόσουν τεχνητή συναισθηματικότητα (machine learning) αποτελεσματικά στις επαγγελματικές περιοχές τους.

Ταξιδιωτής την τελική φάση αυτής της εκπαιδεύσεις, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνιέσουν και πράξουν διάφορα Machine Learning αλγόριθμους.
• Αντίζεστε τα δεδομένα και τα μοντέλα για εφαρμογές τεχνητής συναισθηματικότητας.
• Εκτελούνται ανάλυση μετά την πρώτη εφαρμογή και υποδηλώνουν τα αποτελέσματα αποτελεσματικά.
• Εφαρμόζουν τεχνητή συναισθηματικότητα (machine learning) μέθοδοι σε πραγματικοί κλάδο-εξατομίτευτο επιχειρήσεις.

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.

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.

Η κατάρτιση απευθύνεται σε ατομά που θέλουν να μάθουν τα βασικά για τα νευρωνικά δίκτυα και τις εφαρμογές τους.

Αυτός ο κατεύθυνσης είναι μια εισαγωγή στην εφαρμογή νευρωνικών δικτύων σε πραγματικά προβλήματα χρησιμοποιώντας το λογισμικό R-project.

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.