Τα ζωντανά εκπαιδευτικά σεμινάρια Νευρωνικών Δικτύων με εισηγητή, είτε διαδικτυακά είτε στον χώρο σας, παρουσιάζουν μέσα από διαδραστική συζήτηση και πρακτική εξάσκηση πώς να κατασκευάζετε Νευρωνικά Δίκτυα χρησιμοποιώντας διάφορα εργαλεία και βιβλιοθήκες, κυρίως ανοιχτού κώδικα, καθώς και πώς να αξιοποιείτε την ισχύ προηγμένου υλικού (GPU) και τεχνικές βελτιστοποίησης που περιλαμβάνουν κατανεμημένη υπολογιστική ισχύ και μεγάλα δεδομένα. Τα σεμινάριά μας για τα Νευρωνικά Δίκτυα βασίζονται σε δημοφιλείς γλώσσες προγραμματισμού, όπως Python, Java και η γλώσσα R, καθώς και σε ισχυρές βιβλιοθήκες, όπως TensorFlow, Torch, Caffe, Theano και άλλες. Τα σεμινάριά μας για τα Νευρωνικά Δίκτυα καλύπτουν τόσο τη θεωρία όσο και την υλοποίηση, χρησιμοποιώντας διάφορες υλοποιήσεις νευρωνικών δικτύων, όπως τα Βαθιά Νευρωνικά Δίκτυα (DNN), τα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα (CNN) και τα Αναδρομικά Νευρωνικά Δίκτυα (RNN).
Η εκπαίδευση σε Νευρωνικά Δίκτυα διατίθεται ως "ζωντανή διαδικτυακή εκπαίδευση" ή "ζωντανή εκπαίδευση στον χώρο σας". Η ζωντανή διαδικτυακή εκπαίδευση (γνωστή και ως "απομακρυσμένη ζωντανή εκπαίδευση") πραγματοποιείται μέσω μιας διαδραστικής, απομακρυσμένης επιφάνειας εργασίας. Η ζωντανή εκπαίδευση στον χώρο σας μπορεί να πραγματοποιηθεί τοπικά στις εγκαταστάσεις του πελάτη σε Αθήνα ή στα εταιρικά εκπαιδευτικά κέντρα της NobleProg σε Αθήνα.
Πάρτε τη Γραμμή 3 του Μετρό (Μ3) από το Αεροδρόμιο με κατεύθυνση προς Δημοτικό Θέατρο.
Κατεβείτε στον σταθμό Ευαγγελισμός.
Η διεύθυνση βρίσκεται στη Λεωφόρο Βασιλίσσης Σοφίας, πολύ κοντά στον σταθμό. Ο σταθμός Ευαγγελισμός βρίσκεται ακριβώς πάνω στη λεωφόρο.
Υπολογίστε περίπου 40–50 λεπτά συνολικά, ανάλογα με τον χρόνο αναμονής και το περπάτημα.
Από τον Κεντρικό Σιδηροδρομικό Σταθμό Αθηνών (Σταθμός Λαρίσης)
Πάρτε το μετρό προς Σύνταγμα και αλλάξτε στη Γραμμή 3 με κατεύθυνση προς Δουκίσσης Πλακεντίας/Αεροδρόμιο.
Κατεβείτε στον σταθμό Ευαγγελισμός.
Περπατήστε μέχρι τον αριθμό 46.
Με λεωφορείο
Υπάρχουν αρκετά λεωφορεία που κινούνται κατά μήκος της Λεωφόρου Βασιλίσσης Σοφίας. Κοντινές στάσεις είναι η Ρηγίλλης και το Σύνταγμα, ενώ η περιοχή του Ευαγγελισμού εξυπηρετείται από πολλές λεωφορειακές γραμμές.
Το μετρό είναι γενικά η πιο απλή επιλογή, ειδικά αν ταξιδεύετε με αποσκευές.
Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Αθήνα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εξερευνήσουν προηγμένες τεχνικές XAI για μοντέλα βαθιάς μάθησης, με έμφαση στη δημιουργία ερμηνεύσιμων συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης.
Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:
Κατανοούν τις προκλήσεις της επεξηγησιμότητας στη βαθιά μάθηση.
Εφαρμόζουν προηγμένες τεχνικές XAI για νευρωνικά δίκτυα.
Ερμηνεύουν τις αποφάσεις που λαμβάνονται από μοντέλα βαθιάς μάθησης.
Αξιολογούν τις αντισταθμίσεις μεταξύ απόδοσης και διαφάνειας.
Αυτή η πρακτική εκπαίδευση στο Αθήνα βοηθά τους προγραμματιστές να δημιουργήσουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης από το μηδέν χρησιμοποιώντας Python. Θα κατακτήσετε την επιβλεπόμενη μάθηση, τα νευρωνικά δίκτυα και τις μη επιβλεπόμενες τεχνικές χρησιμοποιώντας scikit-learn και Apache Spark. Εστιάζει σε πρακτικές ασκήσεις με Jupyter για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων.
Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή στην Αθήνα καλύπτει τα θεωρητικά θεμέλια και την πρακτική εφαρμογή της Βαθιάς Ενισχυτικής Μάθησης με χρήση Python. Οι συμμετέχοντες θα κατασκευάσουν και θα εκπαιδεύσουν πράκτορες DRL με TensorFlow ή PyTorch, εφαρμόζοντας βασικούς αλγορίθμους όπως DQN και PPO για την επίλυση πολύπλοκων πραγματικών προβλημάτων.
Μια εισαγωγική εκπαίδευση στο Αθήνα που διερευνά τα θεμέλια της ΤΝ, από ευφυείς πράκτορες έως μηχανική μάθηση. Εξοπλίζει στελέχη και αρχιτέκτονες ώστε να αξιολογούν αναδυόμενες τάσεις ΤΝ, να ενσωματώνουν πρακτικές λύσεις και να επιταχύνουν την επιχειρηματική ευελιξία μέσω αυτοματοποιημένων στρατηγικών.
Εξερευνήστε πώς η Μηχανική Μάθηση και η Βαθιά Μάθηση μετασχηματίζουν τον τομέα της αυτοκινητοβιομηχανίας. Αυτό το Αθήνα μάθημα καλύπτει βασικές έννοιες, από τον απλό αυτοματισμό έως την αυτόνομη λήψη αποφάσεων, συμπεριλαμβανομένων των νευρωνικών δικτύων και πρακτικών παραδειγμάτων με το TensorFlow για εφαρμογές στον πραγματικό κόσμο.
Αυτό το τριήμερο πρόγραμμα στο Αθήνα καλύπτει τη θεωρία και την πρακτική των Τεχνητών Νευρωνικών Δικτύων, της Μηχανικής Μάθησης και της Βαθιάς Μάθησης. Οι συμμετέχοντες θα εξερευνήσουν αρχιτεκτονικές δικτύων, μηχανισμούς μάθησης και μαθηματικά θεμέλια, προχωρώντας από βασικά perceptrons σε προηγμένες τεχνικές βαθιάς μάθησης.
Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) παρέχει μια εισαγωγή στον τομέα της αναγνώρισης προτύπων και της μηχανικής μάθησης. Αγγίζει πρακτικές εφαρμογές στη στατιστική, την επιστήμη υπολογιστών, την επεξεργασία σήματος, την υπολογιστική όραση, την εξόρυξη δεδομένων και τη βιοπληροφορική.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
Να εφαρμόζουν βασικές στατιστικές μεθόδους στην αναγνώριση προτύπων.
Να χρησιμοποιούν βασικά μοντέλα όπως νευρωνικά δίκτυα και μεθόδους πυρήνα για ανάλυση δεδομένων.
Να υλοποιούν προηγμένες τεχνικές για επίλυση σύνθετων προβλημάτων.
Να βελτιώνουν την ακρίβεια πρόβλεψης συνδυάζοντας διαφορετικά μοντέλα.
Αυτό το μάθημα 35 ωρών στο Αθήνα καλύπτει τα θεμελιώδη των βαθιών νευρωνικών δικτύων, συμπεριλαμβανομένων των CNN, RNN και γεννητικών μοντέλων όπως τα GAN. Οι συμμετέχοντες αποκτούν πρακτική εμπειρία με τα Theano και TensorFlow, μαθαίνοντας να κατασκευάζουν, να εκπαιδεύουν και να αναπτύσσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης επιπέδου παραγωγής για πραγματικές εφαρμογές.
Διάβασε περισσότερα...
Τελευταία Ενημέρωση:
Σχόλια (3)
Ανθρώπους που δεν έχουν χρησιμοποιήσει ποτέ τεχνητή νοημοσύνη σε επαναλαμβανόμενες διατυπώσεις prompts και ανθρώπους που τη χρησιμοποιούν ήδη να εξετάσουν διαφορετικές μεθόδους χρήσης της.
Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals
Κομμάτι - Artificial Intelligence (AI) Overview
Μηχανική Μετάφραση
Εργασία από τη βάση με εστιασμένο τρόπο και μετάβαση στην εφαρμογή περιπτώσεων στο ίδιο χρονικό διάστημα
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Κομμάτι - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Μηχανική Μετάφραση
Ότι χρησιμοποιούσε πραγματικά δεδομένα επιχειρήσεων.
Ο καθηγητής είχε μια πολύ καλή προσέγγιση, κάνοντας τους εκπαιδευόμενους να συμμετέχουν και να ανταγωνίζονται
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski