Building Deep Learning Models with Apache MXNet Training Course

Αυτό το μάθημα καλύπτει την ΑΙ (εμφανίζοντας Machine Learning και Deep Learning) στη βιομηχανία Automotive. Βοηθά να προσδιοριστεί ποια τεχνολογία μπορεί (πιθανώς) να χρησιμοποιηθεί σε πολλαπλές καταστάσεις σε ένα αυτοκίνητο: από απλή αυτοματοποίηση, αναγνώριση εικόνας μέχρι αυτόνομη λήψη αποφάσεων.

Το τεχνητό νευρωνικό δίκτυο είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο δεδομένων που χρησιμοποιείται στην ανάπτυξη συστημάτων Artificial Intelligence (AI) ικανών να εκτελούν "ευφυή" καθήκοντα. Neural Networks χρησιμοποιούνται συνήθως στις εφαρμογές Machine Learning (ML), οι οποίες είναι οι ίδιες μια υλοποίηση του AI. Deep Learning είναι ένα υποσύνολο του ML.

Το τεχνητό νευρωνικό δίκτυο είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο δεδομένων που χρησιμοποιείται στην ανάπτυξη συστημάτων Artificial Intelligence (AI) ικανών να εκτελούν "ευφυή" καθήκοντα. Neural Networks χρησιμοποιούνται συνήθως στις εφαρμογές Machine Learning (ML), οι οποίες είναι οι ίδιες μια υλοποίηση του AI. Deep Learning είναι ένα υποσύνολο του ML.

Caffe είναι ένα βαθύ πλαίσιο μάθησης που γίνεται με γνώμονα την έκφραση, την ταχύτητα και τη διαμόρφωση.

Αυτό το μάθημα διερευνά την εφαρμογή του Caffe ως πλαισίου βαθιάς μάθησης για την αναγνώριση εικόνων χρησιμοποιώντας το MNIST ως παράδειγμα

Κοινό

Αυτό το μάθημα είναι κατάλληλο για τους ερευνητές και τους μηχανικούς της Deep Learning ενδιαφέρονται να χρησιμοποιήσουν το Caffe ως πλαίσιο.

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα μπορούν:

• κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του Caffe
• εκτελέστε εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
• να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
• να εφαρμόσουν προηγμένη παραγωγή όπως μοντέλα εκπαίδευσης, υλοποίηση στρώσεων και καταγραφή

Αυτό το μάθημα είναι μια γενική επισκόπηση για την Deep Learning χωρίς να πάει πολύ βαθιά σε οποιαδήποτε συγκεκριμένη μέθοδο. Είναι κατάλληλο για άτομα που θέλουν να αρχίσουν να χρησιμοποιούν Deep Learning για να ενισχύσουν την ακρίβεια της πρόβλεψης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς μηχανικής μάθησης που επιθυμούν να βελτιώσουν την απόδοση των μοντέλων βαθιάς μάθησης.

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

• Κατανοήστε τις αρχές της κατανεμημένης βαθιάς μάθησης.
• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το DeepSpeed.
• Κλιμακώστε τα μοντέλα βαθιάς εκμάθησης σε κατανεμημένο υλικό χρησιμοποιώντας το DeepSpeed.
• Εφαρμόστε και πειραματιστείτε με λειτουργίες DeepSpeed για βελτιστοποίηση και απόδοση μνήμης.

Η μηχανική μάθηση είναι κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν τη δυνατότητα να μάθουν χωρίς να έχουν προγραμματιστεί ρητά. Η βαθιά μάθηση είναι ένας υποτομέας μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί μεθόδους που βασίζονται σε παραστάσεις και δομές δεδομένων μάθησης, όπως νευρωνικά δίκτυα.

Introduction:

Deep learning is becoming a principal component of future product design that wants to incorporate artificial intelligence at the heart of their models. Within the next 5 to 10 years, deep learning development tools, libraries, and languages will become standard components of every software development toolkit. So far Google, Sales Force, Facebook, Amazon have been successfully using deep learning AI to boost their business. Applications ranged from automatic machine translation, image analytics, video analytics, motion analytics, generating targeted advertisement and many more.

This coursework is aimed for those organizations who want to incorporate Deep Learning as very important part of their product or service strategy. Below is the outline of the deep learning course which we can customize for different levels of employees/stakeholders in an organization.

Target Audience:

( Depending on target audience, course materials will be customized)

Executives

A general overview of AI and how it fits into corporate strategy, with breakout sessions on strategic planning, technology roadmaps, and resource allocation to ensure maximum value.

Project Managers

How to plan out an AI project, including data gathering and evaluation, data cleanup and verification, development of a proof-of-concept model, integration into business processes, and delivery across the organization.

Developers

In-depth technical trainings, with focus on neural networks and deep learning, image and video analytics (CNNs), sound and text analytics (NLP), and bringing AI into existing applications.

Salespersons

A general overview of AI and how it can satisfy customer needs, value propositions for various products and services, and how to allay fears and promote the benefits of AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιχειρησιακούς αναλυτές, επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να δημιουργήσουν και να εφαρμόσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης για να επιταχύνουν την αύξηση των εσόδων και να λύσουν προβλήματα στον επιχειρηματικό κόσμο.

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

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες της μηχανικής μάθησης και της βαθιάς μάθησης.
• Λάβετε πληροφορίες για το μέλλον των επιχειρήσεων και της βιομηχανίας με το ML και το DL.
• Καθορίστε επιχειρηματικές στρατηγικές και λύσεις με βαθιά μάθηση.
• Μάθετε πώς να εφαρμόζετε την επιστήμη δεδομένων και τη βαθιά μάθηση στην επίλυση επιχειρηματικών προβλημάτων.
• Δημιουργήστε μοντέλα βαθιάς μάθησης χρησιμοποιώντας Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, κ.λπ.

Η μηχανική μάθηση είναι κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν τη δυνατότητα να μάθουν χωρίς να έχουν προγραμματιστεί ρητά. Η βαθιά μάθηση είναι ένας υποτομέας μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί μεθόδους που βασίζονται σε παραστάσεις και δομές δεδομένων μάθησης, όπως νευρωνικά δίκτυα. R είναι μια δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού στον χρηματοπιστωτικό κλάδο. Χρησιμοποιείται σε χρηματοοικονομικές εφαρμογές που κυμαίνονται από βασικά προγράμματα διαπραγμάτευσης μέχρι συστήματα διαχείρισης κινδύνου.

Σε αυτήν την καθοδηγούμενη από τους εκπαιδευτές, ζωντανή εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εφαρμόσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης για τη χρηματοδότηση με τη χρήση R καθώς προχωρούν μέσω της δημιουργίας ενός προτύπου πρόβλεψης των τιμών των μετοχών.

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες της βαθιάς μάθησης
• Μάθετε τις εφαρμογές και τις χρήσεις της βαθιάς μάθησης στη χρηματοδότηση
• Χρησιμοποιήστε το R για να δημιουργήσετε μοντέλα βαθιάς μάθησης για τη χρηματοδότηση
• Κατασκευάστε το δικό σας μοντέλο πρόβλεψης βασικών τιμών εκμάθησης χρησιμοποιώντας το R

Κοινό

• Προγραμματιστές
• Οι επιστήμονες των δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση

Η μηχανική μάθηση είναι κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν τη δυνατότητα να μάθουν χωρίς να έχουν προγραμματιστεί ρητά. Η βαθιά μάθηση είναι ένας υποτομέας μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί μεθόδους που βασίζονται σε παραστάσεις και δομές δεδομένων μάθησης, όπως νευρωνικά δίκτυα. Python είναι μια γλώσσα προγραμματισμού υψηλού επιπέδου γνωστή για τη σαφή σύνταξη και την αναγνωσιμότητα του κώδικα.

Σε αυτή την καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, ζωντανή εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εφαρμόσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης για τραπεζικές εργασίες που χρησιμοποιούν το Python καθώς περνούν μέσα από τη δημιουργία ενός μοντέλου βαθιάς μάθησης για το πιστωτικό κίνδυνο.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες της βαθιάς μάθησης
• Μάθετε τις εφαρμογές και τις χρήσεις της βαθιάς μάθησης στον τραπεζικό τομέα
• Χρησιμοποιήστε Python , Keras και TensorFlow να δημιουργήσει βαθιά μοντέλα μάθησης για τον τραπεζικό τομέα
• Δημιουργήστε το δικό τους μοντέλο βαθιάς μάθησης πιστωτικού κινδύνου χρησιμοποιώντας τη Python

Κοινό

• Προγραμματιστές
• Οι επιστήμονες των δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση

Η μηχανική μάθηση είναι κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν τη δυνατότητα να μάθουν χωρίς να έχουν προγραμματιστεί ρητά. Η βαθιά μάθηση είναι ένας υποτομέας μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί μεθόδους που βασίζονται σε παραστάσεις και δομές δεδομένων μάθησης, όπως νευρωνικά δίκτυα. R είναι μια δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού στον χρηματοπιστωτικό κλάδο. Χρησιμοποιείται σε χρηματοοικονομικές εφαρμογές που κυμαίνονται από βασικά προγράμματα διαπραγμάτευσης μέχρι συστήματα διαχείρισης κινδύνου.

Σε αυτήν την καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εφαρμόσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης για τις τράπεζες που χρησιμοποιούν το R, καθώς περνούν μέσα από τη δημιουργία ενός μοντέλου βαθιάς μάθησης πιστωτικού κινδύνου.

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες της βαθιάς μάθησης
• Μάθετε τις εφαρμογές και τις χρήσεις της βαθιάς μάθησης στον τραπεζικό τομέα
• Χρησιμοποιήστε το R για να δημιουργήσετε μοντέλα βαθιάς μάθησης για τις τράπεζες
• Δημιουργήστε το δικό τους μοντέλο βαθιάς μάθησης πιστωτικού κινδύνου χρησιμοποιώντας το R

Κοινό

• Προγραμματιστές
• Οι επιστήμονες των δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση

Η μηχανική μάθηση είναι ένας κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν τη δυνατότητα να μαθαίνουν χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι. Η βαθιά μάθηση είναι ένα υποπεδίο της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί μεθόδους που βασίζονται σε αναπαραστάσεις μαθησιακών δεδομένων και δομές όπως τα νευρωνικά δίκτυα. Python είναι μια γλώσσα προγραμματισμού υψηλού επιπέδου διάσημη για τη σαφή σύνταξη και την αναγνωσιμότητα κώδικα.

Σε αυτήν τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εφαρμόζουν μοντέλα βαθιάς μάθησης για χρηματοδότηση χρησιμοποιώντας το Python καθώς προχωρούν στη δημιουργία ενός μοντέλου πρόβλεψης τιμών μετοχών σε βάθος εκμάθησης.

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

Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες της βαθιάς μάθησης Μάθετε τις εφαρμογές και τις χρήσεις της βαθιάς μάθησης στα χρηματοοικονομικά Χρησιμοποιήστε Python, Keras και TensorFlow για να δημιουργήσετε μοντέλα βαθιάς μάθησης για χρηματοοικονομικά Δημιουργήστε το δικό τους μοντέλο πρόβλεψης τιμών μετοχών σε βάθος εκμάθησης χρησιμοποιώντας Python

Ακροατήριο

Προγραμματιστές Επιστήμονες δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Machine Learning είναι ένα κλάδο της τεχνητής νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν την ικανότητα να μαθαίνουν χωρίς να προγραμματίζονται ρητά. Deep Learning είναι ένα υποπεδίο Machine Learning το οποίο προσπαθεί να μιμηθεί τις εργασίες του ανθρώπινου εγκεφάλου στη λήψη αποφάσεων. Εκπαιδεύεται με δεδομένα για να παρέχει αυτόματα λύσεις σε προβλήματα. Deep Learning παρέχει τεράστιες ευκαιρίες για την ιατρική βιομηχανία που κάθεται σε ένα χρυσό μείγμα δεδομένων.

Σε αυτή την εκπαιδευτική, ζωντανή κατάρτιση, οι συμμετέχοντες θα συμμετάσχουν σε μια σειρά συζητήσεων, ασκήσεων και ανάλυσης περιπτώσεων για να κατανοήσουν τα θεμέλια Deep Learning. Τα πιο σημαντικά Deep Learning εργαλεία και τεχνικές θα αξιολογηθούν και θα διεξαχθούν ασκήσεις για να προετοιμαστούν οι συμμετέχοντες για την εκτέλεση της δικής τους αξιολόγησης και εφαρμογής Deep Learning λύσεων εντός των οργανώσεών τους.

Μετά το τέλος της προπόνησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήστε τα θεμελιώδη στοιχεία Deep Learning
• Μάθετε Deep Learning τις τεχνικές και τις εφαρμογές τους στη βιομηχανία
• Εξετάστε τα προβλήματα στην ιατρική που μπορούν να επιλυθούν με τεχνολογίες Deep Learning
• Εξερευνήστε Deep Learning μελέτες περιπτώσεων στην ιατρική
• Διατυπώστε μια στρατηγική για την υιοθέτηση των τελευταίων τεχνολογιών στο Deep Learning για την επίλυση προβλημάτων στην ιατρική

Δημοσιογράφος

• Διευθυντές
• Ιατρικοί επαγγελματίες σε ηγετικούς ρόλους

Η μορφή της πορείας

• Μερικές διαλέξεις, μερικές συζητήσεις, ασκήσεις και σκληρές πρακτικές

Σημείωση

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εφαρμόζουν μοντέλα βαθιάς μάθησης για τηλεπικοινωνίες χρησιμοποιώντας το Python καθώς προχωρούν στη δημιουργία ενός μοντέλου πιστωτικού κινδύνου βαθιάς μάθησης.

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

• Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες της βαθιάς μάθησης.
• Μάθετε τις εφαρμογές και τις χρήσεις της βαθιάς μάθησης στις τηλεπικοινωνίες.
• Χρησιμοποιήστε Python, Keras και TensorFlow για να δημιουργήσετε μοντέλα βαθιάς μάθησης για τηλεπικοινωνίες.
• Δημιουργήστε το δικό τους μοντέλο πρόβλεψης απόκλισης πελατών βαθιάς μάθησης χρησιμοποιώντας Python.